La prédiction du churn pour identifier les clients susceptibles de partir

La prédiction du churn pour identifier les clients susceptibles de partir

La prédiction du churn fait partie des techniques prédictives les plus populaires et les plus utilisées dans le monde des affaires. Elle consiste à détecter les clients susceptibles d’annuler un abonnement à un service. Bien qu’elle concerne au début les géants de la télécommunication, la prédiction du churn peut être utilisée par les entreprises de toutes tailles.

Qu’est-ce que la prédiction du churn ?

En général, les clients qui cessent d’utiliser un produit ou un service pour une période donnée sont appelés « chuners ». En termes de KPI (indicateur de performance clé), le taux de désabonnement est un élément très important. Une analyse complète du cycle de vie du client nécessite un examen des taux de rétention afin de mieux appréhender l’état de santé de l’entreprise ou du produit. La prédiction du churn se base essentiellement sur les modèles de « machine learning » qui vous aident à comprendre les causes spécifiques du churn.

Quels sont les éléments importants de la prédiction du churn ?

Les attributs spécifiques utilisés dans un modèle de predictive churn dépendent fortement du secteur d’activité. Cependant, en règle générale, les attributs les plus courants concernent le comportement des utilisateurs, notamment leur niveau d’engagement à un produit ou à un service. Cela peut être le nombre de fois qu’un utilisateur se connecte à son compte en une semaine ou le temps qu’un utilisateur passe sur un portail. En bref, la fréquence et l’intensité de l’utilisation ou de l’engagement sont parmi les signaux les plus forts pour prédire le churn. On peut aussi prendre en compte les commentaires et les fréquences des achats.

S’appuyer sur les données

L’élément le plus important de la prédiction du churn est les données, rien d’autre que les données. Le modèle de prédictive churn prend en considération l’intégralité des données disponibles pour détecter les risques de churn et les motifs. Une fois que vous avez déterminé les clients susceptibles de partir, vous pouvez améliorer votre approche avec ces clients pour les retenir et les fidéliser. Outre l’apprentissage automatique, la prédiction du churn se base aussi sur des outils statistiques pour comprendre la variation des comportements clients.

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