6 étapes d'analyse prédictive pour réduire le taux de désabonnement des clients

Il est essentiel de contrôler le taux de désabonnement des clients, car l'acquisition d'un client coûte généralement plus cher que sa fidélisation. Pour aider les entreprises à conserver leurs Pour aider les entreprises à conserver leurs clients, les data scientists et les analystes informatiques devraient envisager l'analyse du taux de désabonnement afin de mieux prédire le comportement des clients. Voici un bref aperçu des outils nécessaires pour prédire l'attrition de la clientèle.

1. Calculer le taux d'attrition de votre clientèle

Une bonne façon de commencer est de connaître le taux d'attrition de la clientèle de votre organisation.. Il s'agit d'un indicateur clé de performance (ICP) utilisé pour mesurer l'attrition de la clientèle. Pour calculer cet ICP, utilisez la formule suivante :

(Clients perdus ÷ Total des clients au début de la période choisie) x 100

Lorsque vous calculez votre taux de désabonnement, il est important d'être précis. Cela dépend souvent du cycle de vente du produit ou du service. Il en va de même pour la définition de la variable cible de votre modèle de prédiction du taux de désabonnement (voir ci-dessous). Bien que les taux de désabonnement varient considérablement d'un secteur à l'autre et d'une entreprise à l'autre, un taux de désabonnement supérieur à 7 % est généralement le signe d'une forte insatisfaction de la part des clients.

2. Intégrer les données

Pnalyse prédictive analyse les données pour faire des prédictions sur des événements futurs ou inconnus. Cependant, l'analyse prédictive sa précisioncy nécessite de nombreuses données historiques pour entraîner un modèle de prédiction, à la fois qualitatif et quantitatif. Vous devrez combiner les ensembles de données transactionnelles et de comptes traditionnels avec les journaux des centres d'appels, les journaux des sites Web, les données de réponse aux campagnes de marketing, les offres de la concurrence, les réseaux sociaux et de nombreuses autres sources de données sur les clients afin de développer une compréhension véritablement holistique du comportement passé en matière de désabonnement.

3. Construire un modèle de prédiction du désabonnement

Un modèle de prédiction de désabonnement utilise généralement l'apprentissage automatique supervisé pour segmenter les clients en deux groupes : ceux qui sont susceptibles de quitter l'entreprise et ceux qui sont susceptibles d'y rester. Supervisé signifie que le modèle de prédiction du désabonnement doit apprendre à partir de données d'apprentissage historiques à l'aide de variables cibles et de caractéristiques. La variable cible est la variable dépendante que vous essayez de prévoir (le client est parti ou est resté). Les caractéristiques sont des variables d'entrée importantes pour identifier les clients qui abandonnent, telles que les informations sur le compte client, les données démographiques, les données socio-économiques, les produits et services possédés, les interactions avec le service client, et bien d'autres choses encore. Il est important de ne pas utiliser trop de caractéristiques, car cela peut augmenter le risque de fausses prédictions.

Au cours de la phase d'apprentissage , les algorithmes d'apprentissage automatique découvriront des modèles de comportement communs aux clients qui ont quitté l'entreprise.Ensuite, une fois formés, les algorithmes peuvent vérifier le comportement des futurs clients par rapport à ces schémas - et repérer les churners potentiels.

4. Évaluez votre score de risque de désabonnement

Un modèle de prédiction de désabonnement utilisant un algorithme d'apprentissage automatique avec un score de risque de désabonnement aide à comprendre la probabilité de désabonnement des clients. Le modèle attribue à chaqueLe modèle attribue à chaque client un score de risque de désabonnement allant généralement de 1 à 100. Plus le score est élevé, plus la probabilité de désabonnement du client est grande.

Il existe trois groupes de risque de désabonnement :

• Risque élevé de désabonnement : 76-100.
• Risque de désabonnement moyen : 51-75.
• Risque de désabonnement faible : 0-50.

5. Segmentez vos clients

Vous pouvez utiliser la segmentation des clientspour regrouper les clients sur la base de caractéristiques communes afin de faciliter les efforts de vente, de marketing et de service pour prévenir le désabonnement. Les groupes de risque de désabonnement constituent un moyen simple de cibler les segments de clients susceptibles de se désabonner.. Cependant, vous pouvez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des segmentations finement ajustées qui produisent de meilleurs résultats.

Par exemple, vous pouvez utiliser la segmentation comportementale pour regrouper les clients susceptibles de quitter l'entreprise en fonction de leurs caractéristiques comportementales, telles qu'une faible utilisation des produits ou de mauvaises interactions avec le service client. Cette connaissance permet de mettre en œuvre des efforts de fidélisation ciblés, personnalisés et proactifs afin de prévenir le désabonnement.

La combinaison des scores de risque et de la segmentation basé sur la valeur est également particulièrement utile pour déterminer les clients à conserver. De même que tous les clients ne sont pas égaux, tous les segments de clientèle ne le sont pas non plus. Certains groupes de clients ont une valeur élevée, ils achètent vos produits et services de manière répétée, commandent de grandes quantités et génèrent des marges bénéficiaires importantes. D'autres segments de clientèle ont une faible valeur, avec des coûts d'acquisition plus élevés, de faibles volumes de commandes, peu d'achats répétés et une faible rentabilité, en raison de la concurrence sur les prix et des demandes de rabais.

6. Utiliser une plateforme de données en nuage

Une plateforme de données en nuage offre la meilleure base pour exécuter une analyse prédictive du taux d'attrition des clients. La plateforme de données Actian Data Platform permet aux data scientists et au service informatique de collaborer sur l'ensemble du cycle de vie des données avec un accès immédiat aux pipelines de données, à desressources de calcul évolutif et à des outils privilégiés. En outre, la plateforme de données Actian rationalise le processus de mise en production des workloads analytiques et de gestion intelligente des cas d'utilisation de l'apprentissage automatique, tels que l'analyse prédictive pour réduire le taux de désabonnement.

Avec la plateforme de données Actian d'Actian, l'agrégation des données de modèles n'a jamais été aussi facile. Combinée à la support directe des outils d'apprentissage modèles et à la capacité d'exécuter des modèles directement dans la plateforme de données, en même temps que les données, il est plus facile d'obtenir des résultats.il est plus facile de tirer parti de l'évolutivité dynamique des ressources de calcul et de stockage pour l'analyse.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.