Analyse prédictive et churn : retenez vos clients ! (partie 1)

Comprendre l’importance de l’analyse prédictive en matière de relation client est devenu un enjeu stratégique majeur, pour ne pas dire vital. Depuis des années, les spécialistes du marketing et de la RC ne cessent de plaider la cause de la fidélisation client : en effet, garder un ancien client coûte beaucoup moins cher que d’en acquérir de nouveaux. Et pour jouer sur cette variable (à savoir la fidélisation client), encore faut-il comprendre pourquoi les clients quittent leur prestataire, et dans quelle proportion : c’est ce qu’on appelle le taux d’attrition ou le churn rate. Analyse.

Analyse prédictive et attrition : cas des opérateurs téléphoniques

Dans le domaine des télécommunications, les offres sans engagement sont devenues très courantes chez les acteurs présents sur le marché. Véritable lame à double tranchant, ce concept peut à la fois être un argument de séduction pour un opérateur, mais aussi devenir une porte très facile d’accès pour un désengagement du client. Et pour couronner le tout, le marché est quasi-saturé, ce qui laisse très peu de marge de manœuvre aux entreprises.

Le turn-over des clients (ou leur volatilité) est devenu ces dernières années déroutant, de surcroît avec la multiplication des sites de comparaison de prix, de « Deals« , etc… On ne s’en rend peut-être pas compte, mais cette infidélité client a un coût réel, qui se matérialise par des dépenses de différentes sortes : au niveau administratif, marketing, comptable, financier, RH, etc… sans même parler des coûts cachés induits (H. Savall).

Toute la question est maintenant de savoir comment un opérateur va pouvoir profiter « positivement » de l’attractivité de son offre, sans pour autant qu’elle en soit aussi une cause d’attrition.

Réfléchissons un peu.

algorithme-de-prediction

Analyse prédictive et données clients

Par définition, les offres sans engagement permettent à tout un chacun d’aller voir ailleurs si l’herbe y est plus verte, dès lors qu’il sent :

  • soit une insatisfaction chez son opérateur actuel
  • soit une offre plus attirante chez le concurrent

En général, soyons honnête, il est difficile d’anticiper le deuxième point. Chaque période et sa nouvelle offre « inédite », incluant des tonnes et des tonnes d’avantages absolument incroyables.

En revanche, le premier point est d’une importance capitale. Qu’est-ce qui fait que mes clients ne sont pas satisfaits ? Dans quelles proportions ? Quels sont les signes avant-coureurs d’une insatisfaction (nombre élevé d’appels vers le SAV, messages de mécontentements sur les réseaux sociaux, etc…). Avec ce types d’informations, on peut d’ores-et-déjà émettre des hypothèses pour comprendre l’effet d’attrition des clients. Et aussi comment retenir ces clients avant qu’il ne soit trop tard.

En effet (et c’est là que le travail de l’analyse prédictive a son importance), le data-scientist doit pouvoir aider les dirigeants à anticiper les départs des clients. Ok direz-vous, mais comment ? Grâce à l’énorme tas de données possédées par les entreprises elles-même. Celles-ci, pour peu qu’elles aient le réflexe d’analyser et d’exploiter les data, peuvent ainsi utiliser ces ressources pour savoir qui parmi ses clients risque de partir. Mais aussi comment les retenir, en agissant sur ces clients « stratégiques » via des offres ciblées qui les inciteront à rester… ciblées, grâce au potentiel des … datas.

Et la boucle est bouclée.

analyse-predictive

 

SEO

Cette entrée a 0 réponses

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *