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

représentation de la réduction du taux d'attrition de la clientèle à l'aide de l'analyse prédictive

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 est un outil qui permet de prédire des événements futurs ou inconnus, sa précisioncy nécessite de nombreuses données historiques pour entraîner un modèle de prédiction, à la fois qualitatif et quantitatif. Vous devrez combiner les jeux de données transactionnels et de compte traditionnels avec les journaux de texte des centres d'appels, les journaux des sites Web, les données de réponse des campagnes de marketing, les offres de la concurrence, les réseaux sociaux et de nombreuses autres sources de données sur les clients pour 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.

Combining risk scores with value-based segmentation is also especially useful for understanding which customers to retain. Just as not all customers are equal, neither are all customer segments. Some groups of customers are high value, purchasing your products and services repeatedly, ordering large quantities, and generating large profit margins. Other customer segments are low-value, with larger customer acquisition costs, low-order volumes, few repeat purchases, and low profitability due to price competition and discount demands.

6. Utiliser une plateforme de données en nuage

A cloud data platform offers the best foundation to execute predictive analytics for customer churn. Actian Analytics AI Platform enables data scientists and IT to collaborate across the full data lifecycle with immediate access to data pipelines, scalable compute resources, and preferred tools. In addition, the Actian Analytics AI Platform streamlines the process of getting analytic workloads into production and intelligently managing machine learning use cases, such as predictive analytics to reduce churn.

With the Actian Analytics AI Platform’s built-in data integration and data preparation, aggregation of model data has never been easier. Combined with direct support for model training tools and the ability to execute models directly within the data platform alongside the data, it’s easier to capitalize on dynamic cloud scaling of analytics compute and storage resources.

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