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Intelligence Artificielle pour l’Anti-Churn : BigProfiles présente la nouvelle fonctionnalité de sa plateforme

Churn et Propensity to Churn

 

Le rapport entre une entreprise et un consommateur se développe bien au-delà de la phase d’achat et trouve son expression la plus forte tout de suite après que le client entre au sein de la base client.

 

Cette relation, qui débute à peine, jouit de beaucoup d’avantages, comme la réalisation d’un gain pour l’entreprise et la satisfaction d’un besoin du client. Les entreprises les plus attentives ne considèrent pas la conclusion d’une vente comme un objectif, mais simplement comme un point de départ pour augmenter la satisfaction du client et générer de nouveaux touchpoint pour l’up-sell ou cross-sell.

 

Il peut arriver que le client ne soit pas très satisfait de l’achat effectué, qu’il n’arrive pas à percevoir la valeur du produit ou service, ou qu’il se soit resté fasciné par la captivante campagne publicitaire d’un concurrent. De cette façon, nous allons droit vers le risque qu’un client nous abandonne, ce “danger” est aussi connu comme Propensity to Churn.

 

Le Churn (client abandonne une entreprise) se traduit nécessairement par une perte, mais également d’un point de vue économique, puisque l’entreprise devra recommencer à créer une relation depuis le début, à travers des canaux publicitaires coûteux, des réseaux de vente ou des activités de marketing.

 

Maintenir un client dans la base client d’une entreprise a surement un coût inférieur par rapport à son acquisition une seconde fois et aide à valoriser non seulement la marque, mais aussi le produit commercialisé par l’entreprise : un client qui reste avec nous est une personne satisfaite de ce qu’elle achète ou de ce qu’elle a acheté, surtout en ce qui concerne les services en abonnement ou par paiement récurrent.

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L’Anti-Churn

 

Il devient essentiel, pour les entreprises, de réussir à mettre en œuvre des stratégies en mesure de diminuer le taux de churn qui, s’il n’est pas contrôlé, peut avoir de graves répercussions aussi bien sur les gains que sur l’image d’entreprise, et qui prennent le nom de stratégies Anti-Churn.

 

Avant de mettre en œuvre un instrument aussi puissant, il faut partir de l’élaboration d’un modèle Anti-Churn pour comprendre quels sont les sujets plus enclins à abandonner notre base client.

 

En statistique et dans tous ces secteurs qui travaillent avec les données, la Propensity to Churn est exprimée avec un score numérique qui synthétise l’élaboration d’une multitude d’informations : par exemple le canal d’acquisition, le temps de permanence dans la base client, le produit/service acheté, la valeur économique versée, les données d’indentification du prospect. D’habitude, il s’agit d’une activité développée par des Data Scientist qui élaborent activement ces données pour calculer le score de propension au churn pour chaque client.

 

Générer des modèles prédictifs Anti-Churn de façon simple et rapide

Dans un marché toujours plus automatisé et dynamique, nous avons reçu beaucoup de feedback de nos clients, surtout de la part de leur service marketing, CRM et BI, pour la recherche d’un instrument simple et rapide pour automatiser la génération d’un modèle prédictif.

 

Nous avons travaillé de façon intensive mais en maintenant toujours des principes fermes avec lesquels notre plateforme est développée : l’Efficacité des modèles, Simplicité d’utilisation et Rapidité dans l’élaboration des informations.

Et aujourd’hui nous sommes heureux d’annoncer l’insertion d’une nouvelle fonctionnalité au sein de notre plateforme, en réalisant de fait une Intelligence Artificielle en mesure d’élaborer rapidement de grandes quantités d’informations utiles à générer des modèles de Propensity to Churn et en habilitant les services stratégiques à mettre en œuvre des actions anti-churn ciblées et efficaces.

 

En partant d’une interface user-friendly, utilisable meme en n’ayant aucune connaissance en matière de coding ou de science des données, BigProfiles permet de prédire la probabilité de churn de chaque client et de mettre en œuvre les stratégies les plus adaptées à réduire le taux d’abandon et à augmenter le Customer Lifetime Value.

 

Cette fonctionnalité se joint à celles déjà appréciées et consolidées : prédiction de la propension à l’achat et identification de la probabilité de recouvrer une créance.

 

Churn e Customer Lifetime Value

 

Le Churn peut revêtir différentes formes, il peut s’agir d’un non-renouvellent ou d’une désinscription, une interruption des achats ou de l’utilisation d’un service. Pour cela, il est nécessaire non seulement de prédire la probabilité d’abandon, mais également la Customer Lifetime Value et le temps de permanence, pour les synthétiser en un unique indicateur en mesure de décrire de façon numérique l’importance que ce client a pour notre business.

 

 

Est-il compliqué d’appliquer l’Intelligence Artificielle à une campagne Anti-Churn ?

 

La Plateforme BigProfiles travaille en deux phases : la première est celle de l’apprentissage, où il est nécessaire d’effectuer le téléchargement des données présentes dans le CRM de l’entreprise et depuis lequel le Machine Learning apprendra les caractéristiques communes des clients qui ont abandonné le service, en ajoutant pour chaque client plus de 650 indicateurs statistiques basés sur la micro-zone de résidence.

 

La deuxième phase est celle de prédiction, à travers laquelle est identifiée, de façon récurrente, sur la base quotidienne ou périodique, la probabilité de churn de chaque client. Cette phase peut être complétement automatisée à travers une connexion API ou grâce à l’installation de connecteurs avec le CRM.

 

Quelles sont les cas pratiques possibles de l’IA dans les campagnes Anti-Churn ?

 

La nouvelle fonctionnalité de BigProfiles, dédiée à la Rétention peut habiliter les entreprises à diverses stratégies data driven, selon les nécessités de business. Ci-dessous nous vous illustrons quatre applications possibles :

 

  • Caring Premium pour les clients qui sont à haut risque d’abandon, en offrant des réductions sur les services déjà activés ;
  • Targeting des clients à forte propension à l’achat de produits spécifiques ;
  • Campagne de rétention réservée aux clients dont le score Anti-Churn monte en flèche ;
  • Réserver des niveaux de service premium aux clients à haut Customer Lifetime Value.

 

Vous souhaitez en savoir plus ou vous voulez comprendre comment appliquer BigProfiles au business de votre entreprise ? Demandez une démo gratuite !

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