Prédiction du churn : réduisez la perte de clients grâce aux données historiques
Il est extrêmement difficile de prédire l'avenir. Mais découvrir les tendances historiques dans vos propres données et les utiliser pour réduire le taux de rotation des clients à l'avenir ? C'est plus facile que vous ne le pensez. Nos experts en churn prediction vous expliquent tout.
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Qu’est-ce que la prédiction du churn et comment iO peut-il vous aider ?
La prédiction du churn — aussi connue comme sous le nom de customer churn prediction — est une forme de modélisation des données dans laquelle un modèle statistique prédit la probabilité qu'un client reste ou parte, sur la base de données historiques. En d'autres termes, nous analysons le passé pour découvrir exactement quel comportement du client précède son départ et comment nous pouvons alors réduire ce taux à l'avenir.
Comment le churn prediction aide-t-il votre organisation ?
Comme son nom l'indique, la prédiction du churn permet de savoir combien de clients risquent de vous quitter. Cela peut sembler négatif, mais cela a aussi un côté positif.
Si vous parvenez à appliquer la prédiction du churn de la bonne manière, cela peut être un excellent moyen de fidéliser les clients qui restent et d'augmenter leur nombre. Les informations fournies par la prédiction du churn vous permettent de savoir quels segments de clientèle privilégier et quels comportements éviter.
En outre, la prédiction du churn - comme d'autres formes de modélisation des données - vous aide à gagner du temps, de l'argent et de l'énergie. En effet, vous laissez le modèle creuser dans vos données, au lieu de le faire manuellement.
Le résultat : une organisation plus efficace qui perd moins de temps dans les tâches quotidiennes, ainsi qu'un moyen objectif de savoir quels clients privilégier.
Churn prediction : pour qui ?
La prédiction du churn est particulièrement intéressante pour les organisations ayant un modèle d'abonnement, au sens large du terme.
Nous parlons ici d'organisations dont les clients reviennent structurellement, comme un service de streaming, un assureur ou un fournisseur d'énergie. Mais cela peut également être pertinent pour les acteurs de l’e-commerce et les organisations à but non lucratif qui comptent sur des contributions récurrentes.
Grâce à la prédiction du churn, ces organisations peuvent prévoir qui risque le plus de quitter leur "abonnement" et prendre les mesures nécessaires pour conserver ces personnes en tant que clients ou membres.
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