Il est essentiel pour les entreprises de réussir à mettre en œuvre des stratégies capables de diminuer le taux de Churn. En effet, si ce dernier n’est pas controlé, il peut avoir de graves répercussions aussi bien sur les gains que sur l’image d’entreprise. Ces stratégies prennent le nom de stratégies Anti-Churn.
Le rendement d’une entreprise dépend en grande partie de la capacité de fidéliser les clients existants. Les études du secteur montrent qu’une augmentation de 55% de la fidélisation peut augmenter les profits de 25% à 95%.
Maintenir un client dans la base clientèle d’une entreprise a surement un cout inférieur par rapport au cout engendré par son acquisition une seconde fois. De plus, cela aide à valoriser la marque et le produit commercialisé par l’entreprise : un client qui reste avec nous est une personne satisfaite de ce qu’il achète ou a acheté, surtout en ce qui concerne les services en abonnement ou avec paiements récurrents.
Outre cela, les analyses sur les probabilités de Churn des clients présents dans la base clientèle permettent à l’entreprise de mieux connaitre les exigences de ses propres clients : savoir quelles sont les raisons qui les poussent à abandonner permet de comprendre quels sont les points faibles et les points forts du produit / service proposé.
Agissant ainsi, il est possible de mettre en œuvre des stratégies de rétention mais aussi de modification dans le produit ou service qui permet de faire changer d’idée au client ou, si on veut aller plus loin, devancer son choix d’abandon, en lui résolvant le problème avant encore qu’il ne se manifeste.
Pour réussir à analyser de la meilleure des façons les clients de leur propre base clientèle et comprendre en profondeur leurs nécessités, les entreprises doivent miser sur les solutions technologiques avant-gardistes, de façon à pouvoir analyser l’énorme quantité de données qui sont générées à chaque interaction avec leurs propres clients et à identifier, en se basant sur celles-ci, les stratégies nécessaires à la réduction du risque de churn.
Pour agir ainsi, il est donc nécessaire de se fier à l’Intelligence Artificielle, capable de restituer en peu de temps un cadre exhaustif des besoins et des nécessités des propres clients, et, en particulier, capable d’aller remédier aux problématiques les plus communes qui concernent les clients qui sont à risque de churn.
La première motivation pour laquelle les clients sont enclins à abandonner une entreprise est liée au prix. Si les clients trouvent une solution plus avantageuse pour résoudre leur problème, ils pourraient décider de changer de fournisseur.
Aux analyses de marché classiques on peut ainsi ajouter celle effectuée grâce à l’Intelligence Artificielle, qui permet d’étudier non seulement le marché et les compétiteurs, en observant quels sont les prix moyens de la vente d’un produit ou d’un service mais aussi et surtout, combien les consommateurs sont prêts à dépenser pour obtenir tel produit ou service, de façon à insérer la proposition dans la meilleure gamme.
Une deuxième problématique relative au risque de churn des clients fait référence à l’inadéquation ou pas du produit ou du marché dans lequel se trouve l’entreprise. Si les vendeurs s’acharnent à atteindre des quotas et ne sont pas incités à vendre aux clients les plus adaptés, le résultat sera le renoncement à l’achat en quelques mois, c’est-à-dire quand le client se rendra compte de ne pas pouvoir atteindre ses propres objectifs en utilisant la solution. Dans ce cas également, en se fiant à l’Intelligence Artificielle, il est possible d’analyser aussi bien le marché que son propre produit de façon à identifier à l’avance quelles sont les nécessités insatisfaites des consommateurs afin de se proposer comme la solution.
Un dernier facteur à tenir en considération et qui risque d’augmenter le niveau de churn des propres clients est lié à l’expérience du client avec la marque. Si l’expérience d’utilisation d’un software ou d’une application a des bugs, est défectueuse ou, en tout cas, apparait comme difficile pour le client, il sera moins probable qu’il utilise le software régulièrement ou qu’il le recommande à un ami.
En outre, si l’expérience d’un client en relation, par exemple, aux contenus de marketing ou au team d’assistance clients, n’est pas positive, il sera plus probable qu’il s’adresse ailleurs.
Les clients veulent se sentir accueillis et valorisés par la communauté qu’ils supportent. S’ils n’ont pas d’expériences positives dans l’interaction avec l’entreprise qu’ils ont choisie, ils ne voudront pas rester.
En utilisant l’Intelligence Artificielle il est possible de corriger ces problématiques avant que ces dernières ne voient le jour et risquent d’affecter la permanence des clients dans sa propre entreprise.
Mais comment parvenir à mettre en œuvre l’Intelligence Artificielle au sein de sa propre entreprise ?
Avec BigProfiles, qui met à disposition de ses propres clients une plateforme d’Intelligence Artificielle facile et intuitive en mesure d’analyser en très peu de temps de très grandes quantités de données, adaptée aussi bien aux experts du secteur qu’à celui qui n’a aucune connaissance en termes de coding.
Grace à elle, l’équipe d’experts en science des données, celle opérationnelle et du marketing, auront la possibilité de prédire les comportements des clients au sein de leur propre CRM et de mettre en œuvre, par conséquence, des modèles capables de tracer la meilleure stratégie possible pour réussir à atteindre leurs propres objectifs de rétention, mais aussi d’acquisition, de cross-selling ou de recouvrement de crédit.
Vous voulez en savoir plus sur comment utiliser BigProfiles au sein de votre entreprise et commencer à exploiter le potentiel de l’intelligence Artificielle ?
Remplissez le formulaire ci-dessous et demandez une démonstration gratuite avec un de nos consultants !