Prédire l’Attrition Client : Comment Construire un Modèle de Prédiction Révolutionnaire

C’est là qu'intervient la prédiction du churn.

Qu’est-ce que la prédiction du churn client ?

Prédire le churn client consiste à examiner de façon critique les données de votre entreprise afin de déterminer ce qui a poussé vos clients à partir par le passé. En analysant ces données, vous pouvez prévoir quels clients sont les plus susceptibles de partir à l’avenir et concentrer vos efforts pour les retenir.

La clé de tout cela réside dans la construction d’un excellent modèle de prédiction du churn.

La prédiction du churn paraît simple à première vue. Si vous voulez réduire le nombre de clients qui quittent votre entreprise, pourquoi ne pas simplement copier les meilleures pratiques de rétention d'autres entreprises ?

Ou—encore mieux—pourquoi ne pas interroger vos clients pour savoir pourquoi ils partent ?

Ce sont deux bons points de départ, surtout si vos ressources sont limitées ou si l’attrition n’est pas encore un problème majeur pour vous.

Mais la réalité est que le churn peut être plus complexe que cela. Chaque entreprise étant différente, vous ne pouvez pas simplement copier-coller les méthodes anti-attrition d’une autre structure. Il vous faut creuser dans vos propres données pour trouver ce qui est vrai chez vous.

Par exemple, tous les churns ne se valent pas. Si 71 % de l'attrition est volontaire, 29 % sont involontaires : cela signifie que des clients partent principalement pour des problèmes de paiement plutôt qu'à cause d'une insatisfaction.

Les modèles de prédiction du churn analysent les données pour comprendre exactement pourquoi vos clients sont partis par le passé. En observant les tendances dans les données clients, vous pouvez :

1. Déterminer les principaux facteurs de risque de churn
2. Identifier les clients existants les plus susceptibles de partir

Vous pouvez alors agir de manière ciblée pour retenir les clients qui présentent le plus de risques selon votre modèle prédictif.

Comment fonctionnent les modèles de prédiction du churn

Si les chiffres ne sont pas votre fort, vous pourriez être tenté de voir les modèles de prédiction du churn comme une boule de cristal qui livre une formule magique pour conserver davantage de clients.

Mais si vous ne comprenez pas comment ces modèles fonctionnent, il sera difficile de les adapter à votre activité. Il est important d'en saisir au moins les bases, surtout si vous comptez construire votre propre modèle.

Voici ce que vous devez savoir sur ce qui se passe dans les coulisses.

1. Analysez les données historiques

Les modèles de prédiction du churn commencent par l'analyse des données historiques clients. Cela implique d’examiner différents types de données, telles que la démographie, les habitudes d’utilisation, l’historique de facturation, les interactions avec le support client, etc.

En recherchant des tendances et des schémas dans ces données, le modèle peut identifier des facteurs liés au comportement d’attrition.

Par exemple, il pourrait constater une corrélation entre une augmentation du taux de churn et une hausse du nombre de tickets de support déposés par les clients. Ou bien révéler qu’un certain groupe d’âge ou une région géographique connaisse plus d’attrition. Cette information pourra ensuite être utilisée dans vos efforts de fidélisation.

2. Appliquez le machine learning

Une fois les données historiques analysées, des algorithmes d'apprentissage automatique servent à entraîner le modèle de prédiction du churn. On utilise par exemple la régression logistique, les arbres de décision ou des réseaux de deep learning pour prédire la probabilité que chaque client parte.

Plus l’algorithme apprend, plus il devient précis pour repérer les clients à risque de départ.

3. Intégrez des données récentes

N’oubliez pas : il est probable que 5 % de vos clients partent chaque mois. La composition de votre clientèle et son comportement évoluent donc vite. Pour rester pertinent, votre modèle de churn doit continuellement intégrer des données fraîches.

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4. Évaluez et affinez

Pour rester précis, les modèles doivent être monitorés et perfectionnés. Des indicateurs clés comme la précision, le recall, l’exactitude ou le score F1 permettent de mesurer l’efficacité du modèle. Selon ces résultats, vous pouvez affiner le modèle en ajustant certains paramètres, en testant d’autres algorithmes, ou en intégrant de nouvelles variables.

Ce processus itératif permet d’améliorer l’efficacité du modèle.

Applications métier de la prédiction du churn

La prédiction du churn vous donne accès à un vaste éventail de données d’aide à la décision. Voici trois exemples d’insights puissants pouvant en découler pour votre activité.

Identifier les clients à risque

L’un des apports majeurs des modèles de churn est d’identifier très tôt les clients à risque de partir. En détectant les signaux d’alerte, les entreprises peuvent adapter leurs actions de fidélisation aux besoins de ces clients avant qu’ils ne prennent la décision de partir.

Voici un exemple :

Une salle de sport pourrait découvrir, grâce à son modèle, que les adhérents qui réduisent leur fréquence de visite présentent un risque élevé d’attrition.

(Pas faux : on est beaucoup à l’avoir vécu !)

Avec ces informations, le manager de la salle de sport peut prendre contact avec les membres à risque pour comprendre ce qui les freine et trouver des solutions pour encourager leur retour.

Analyser les causes de l'attrition

Les modèles de prédiction du churn permettent aussi de révéler les véritables causes de l’attrition dans votre entreprise—et d’adapter votre produit pour y répondre.

Par exemple, une entreprise SaaS peut découvrir que la principale cause d’attrition est un onboarding pas assez engageant. Elle pourra alors construire un processus d’intégration plus poussé, développer sa base de connaissances, voire réaliser un accompagnement personnalisé des nouveaux clients par l’équipe Customer Success.

Évaluer vos stratégies d'entreprise

En appliquant la prédiction du churn à votre business, elle infusera naturellement votre stratégie d’entreprise.

Par exemple, un opérateur télécom pourrait constater que l’essentiel de l’attrition vient de clients ayant soumis de nombreux tickets au support technique. Dans ce cas, les données suggèrent d’investir sur le renforcement du support client.

Ou alors, si les clients ayant une offre annuelle partent beaucoup moins que ceux en abonnement mensuel, il sera pertinent d’augmenter la remise sur les offres annuelles pour convaincre davantage de clients—voire de supprimer l’offre mensuelle.

Grâce à la prédiction de l’attrition, vous pouvez opérer des changements structurants avec une forte confiance dans l’impact positif sur la santé de votre entreprise.

Étude de cas : Prédire l’attrition dans un service de streaming musical

Pour comprendre ce que cela donne sur le terrain, voyons un exemple réel.

Perceptive Analytics, cabinet spécialisé en analytics marketing, a mené une étude de cas sur la prédiction du churn à partir de 11 ans de données issues d’un service de streaming musical nommé KKBOX. Le jeu de données comportait des informations démographiques, des données transactionnelles et l’activité quotidienne dans l’application.

Le cabinet a construit un modèle capable de prédire les clients susceptibles de partir avec une précision de 96 %. Après avoir mené une analyse de données d’attrition, ils ont trouvé un résultat surprenant :

L’activité des utilisateurs n’était quasiment pas liée au churn.

Contre-intuitif, non ?

On pourrait croire que les utilisateurs les moins actifs tirent moins de valeur du service, donc qu’ils sont plus susceptibles de partir. Mais dans ce cas précis, ce n’est pas ce que montraient les données.

Ici, les facteurs clés du churn étaient :

1. Prix : Les utilisateurs sur des offres plus élevées étaient plus susceptibles de partir.
2. Source : Les utilisateurs inscrits via une certaine source étaient plus enclins à partir que ceux venus par d’autres.
3. Renouvellement automatique : Les utilisateurs ayant activé le renouvellement automatique de leur abonnement restaient plus fidèles.

Imaginez la clarté que cela apporte à l’entreprise.

En vous concentrant exactement sur ce qui crée votre attrition—dans ce cas, le prix, la facturation, l’acquisition—vous maximisez vos chances d’améliorer la rétention rapidement.

Construire un modèle de prédiction du churn

Vous souhaitez donc bâtir votre propre modèle prédictif de churn. Dans la section suivante, nous allons présenter les outils qui peuvent vous aider. Mais avant tout, il est important de comprendre le fonctionnement de la démarche.

Étape 1 : Collecte et préparation des données

La base de tout modèle de prédiction du churn (attrition) est la donnée. Commencez par identifier les sources de données pertinentes, qui peuvent inclure les données démographiques des clients, les habitudes d’utilisation, les informations de facturation et les interactions avec le service client.

Une fois la préparation de vos données terminée, nettoyez-les et prétraitez-les. Cela peut impliquer la gestion des valeurs manquantes, la suppression des valeurs aberrantes et la standardisation des formats.

C’est exact—cette étape est la plus fastidieuse du processus.

Mais tenez bon, car les choses vont devenir intéressantes.

Une fois vos données prêtes, vous souhaiterez créer des variables personnalisées pertinentes pour votre activité. Par exemple, vous pourriez créer un « score d’engagement client » en combinant des métriques telles que la fréquence d’utilisation et le temps passé sur votre plateforme.

Étape 2 : Choisir le bon modèle

Lorsque vos données sont prêtes, il est temps de sélectionner le bon modèle de prédiction. Les choix les plus courants incluent la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires (random forests) et les réseaux de neurones.

Chaque modèle a ses avantages et ses inconvénients. Par exemple, la régression logistique est simple et facile à interpréter mais peut éprouver des difficultés avec des données complexes. Les réseaux de neurones, eux, gèrent bien la complexité mais sont plus difficiles à maîtriser.

Vous pouvez également envisager de tester plusieurs modèles pour voir lequel fonctionne le mieux dans votre cas.

Étape 3 : Entraîner et tester le modèle

Après avoir choisi un modèle, divisez vos données en ensembles d’entraînement et de test. Entraînez le modèle avec les données d’entraînement puis évaluez sa performance sur l’ensemble de test.

N’oubliez pas que ce n’est pas parce qu’un modèle fonctionne bien sur vos données d’entraînement qu’il sera précis sur de nouvelles données. Vous devrez peut-être ajuster les paramètres de votre modèle ou adapter les variables utilisées pour optimiser ses performances.

Étape 4 : Déployer et surveiller le modèle

Après avoir affiné votre modèle, vous devrez l’intégrer à vos processus métiers.

Par exemple, cela peut consister à mettre en place des workflows et des automatisations pour générer des prédictions d’attrition et lancer des campagnes de rétention destinées aux clients identifiés à risque.

Vous devrez également veiller à surveiller la performance de votre modèle dans le temps et à le mettre à jour avec de nouvelles données. En adoptant une démarche d’amélioration continue, vous maintiendrez un modèle pertinent et précis au fil de l’évolution de votre clientèle et de votre entreprise.

Outils pour construire des modèles de prédiction du churn

Construire des modèles prédictifs d’attrition devient bien plus facile avec les bons outils, qui peuvent vous aider dans la collecte de données, l’analyse, la visualisation ainsi que l’entraînement et l’évaluation des modèles.

Votre plateforme d’intelligence client ou votre CRM comporte peut-être déjà des outils intégrés de prédiction du churn, mais sinon, envisagez un de ces outils pour faciliter le processus :

• RapidMiner : RapidMiner est une plateforme puissante de data science avec une interface visuelle intuitive pour concevoir, déployer et gérer les modèles de prédiction du churn. Elle permet de préparer facilement les données, de développer des modèles de machine learning et d’en évaluer les performances.
• Python : Si vous êtes data scientist, vous créerez probablement votre propre modèle de prédiction du churn avec Python, un langage polyvalent pour la gestion de données, la création de variables, et l’entraînement de modèles de machine learning.
• Tableau : Tableau est un outil de visualisation des données très apprécié dans les grandes entreprises. Il est particulièrement utile pour visualiser les indicateurs liés à l’attrition et à ses tendances, ainsi que pour surveiller la performance de votre modèle de prédiction du churn.
• Microsoft Azure Machine Learning : Azure Machine Learning permet de créer, entraîner et déployer des modèles de prédiction du churn à l’aide de divers algorithmes, et de les intégrer facilement à vos applications et services existants. Si vous avez l’habitude des solutions Microsoft, vous apprécierez la familiarité de l’environnement Azure Machine Learning Studio.
• Google Cloud AI Platform : Comme Azure, le grand avantage de Google Cloud est d’être une solution de bout-en-bout—et elle peut héberger vos données. Grâce à son interface conviviale et son intégration transparente avec d’autres services Google Cloud, elle offre une option pratique pour les entreprises souhaitant exploiter le potentiel de l’IA.

Indicateurs clés pour évaluer les modèles de prédiction du churn

Les indicateurs utilisés pour l’évaluation des modèles d’attrition sont souvent moins connus que, par exemple, les indicateurs de service client. Lorsqu’on parle de prédiction du churn, on traite surtout de mesures orientées données comme le rappel (recall) et le score F1.

Chacun de ces indicateurs mesure un aspect du fonctionnement du modèle :

Précision

La précision indique à quelle fréquence le modèle fait des prédictions correctes. C’est utile, mais parfois insuffisant, surtout lorsqu’il y a beaucoup plus de clients non-churners que de churners.

Exactitude

L’exactitude nous renseigne sur la capacité du modèle à prédire justement les churners et à éviter les faux positifs. Mais elle ne montre pas si le modèle parvient à identifier tous les churners.

Rappel (sensibilité)

Le rappel mesure la capacité du modèle à retrouver tous les churners, même au risque de générer plus de faux positifs. Il est important d’équilibrer précision et rappel pour un modèle efficace.

Score F1

Comme en sport automobile, un bon score F1 signifie que tout va bien.

Le score F1 combine précision et rappel pour offrir une vision équilibrée de la performance du modèle. Un score F1 élevé indique que le modèle identifie correctement les churners tout en limitant les faux positifs.

Utiliser les indicateurs pour améliorer les modèles de churn

Voici un exemple d’utilisation de ces indicateurs :

Si votre modèle a un rappel faible, il risque de passer à côté de nombreux clients susceptibles de partir. Dans ce cas, vous pouvez essayer d’autres algorithmes ou ajuster les paramètres du modèle pour améliorer ses résultats.

Si votre modèle a un rappel élevé mais une précision faible, il identifie beaucoup de clients comme churners, mais avec un taux de faux positifs important. Cela conduit à mobiliser des ressources sur des clients qui ne risquent pas réellement de partir. Pour corriger cela, vous pouvez ajuster les paramètres du modèle, opter pour des algorithmes qui privilégient la précision, ou encore travailler sur l’ingénierie des variables.

Suivre et évaluer en continu ces indicateurs vous aidera à affiner votre modèle et à améliorer sa capacité à prédire l’attrition, ce qui aboutira à une meilleure rétention clients.

Maîtrisez la rétention client grâce à la prédiction du churn

Si vous analysez votre churn en sondant vos utilisateurs ou en suivant vos scores de satisfaction client, c’est un excellent début.

Mais l’écoute client a ses limites—surtout si vos décisions reposent sur des enquêtes et non sur la donnée. Vous risquez de poursuivre des objectifs de réduction du churn qui ne sont pas les bons pendant des mois, voire des années.

Pour vraiment comprendre l’attrition, il vous faudra un modèle de prédiction du churn. C’est ainsi que vous identifierez les clients à risque plus tôt, que vous adapterez vos efforts de rétention et que vous augmenterez, en fin de compte, la satisfaction de vos clients.

Si vous n’êtes pas expérimenté en modélisation de données, prenez soin de choisir des outils qui simplifieront le travail—ou mieux encore, collaborez avec un data scientist pour perfectionner votre modèle. Avec une approche rigoureuse et une amélioration continue, votre modèle de prédiction du churn deviendra un atout majeur pour la rétention client et la réussite de votre entreprise des années durant.

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