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L’Intelligence Artificielle appliquée à la prévention du churn : le futur de la relation client

La fidélisation de ses propres clients est un objectif fondamental pour chaque entreprise qui souhaite se maintenir au sommet de son marché de référence, quel qu’il soit. Mais, pour y parvenir, il est absolument nécessaire que les entreprises investissent du temps et des ressources aussi bien dans l’identification des problématiques qui peuvent conduire les clients à changer d’entreprise, de façon à les résoudre rapidement, que dans l’étude de nouvelles stratégies qui soient en mesure de maximiser la rétention.

 

Nous parlons dans ce cas de programmes Anti-Churn qui, dans le contexte actuel, sont absolument nécessaires si l’on veut éviter des conséquences très négatives en termes de pertes de gains et d’image de marque, comme nous l’avons déjà abordé ici.

 

Le churn, par contre, est un concept multiforme, puisqu’il peut être un renouvellement manqué, une résiliation, une désinscription, une rétractation ou une interruption des achats ou de l’utilisation d’un produit ou service. Pour ce motif, prédire simplement sa probabilité ne suffit pas : il est nécessaire de prévoir aussi le Customer Lifetime Value et le temps de permanence des clients, de façon à trouver un score anti-churn qui soit en mesure de synthétiser ces deux indicateurs clés et restitue la valeur de chaque client dans le temps.

 

Réussir à connaitre ces informations est aujourd’hui possible en utilisant l’Intelligence Artificielle qui, en apprenant les caractéristiques communes aux contacts qui ont abandonné notre marque dans le passé, est capable de redonner au management d’entreprise un cadre complet de la situation de la base client qui se met à jour continuellement, grâce aux algorithmes de Machine Learning.

 

 

En utilisant l’IA, les entreprises ont la possibilité de se déplacer proactivement par rapport à leurs propres clients et de mettre en œuvre des stratégies ad hoc pour chaque situation, capables de minimiser la probabilité de churn. En voici quelques exemples:

 

  • Offrir des réductions sur des services déjà actifs pour les clients à haut risque de churn;
  • Mettre en place des campagnes de cross-selling avec des produits soldés ou gratuits pour celui qui a un score anti-churn élevé;
  • Mettre en place des campagnes de Rétention qui seraient pensées pour les clients pour lesquels la probabilité de Churn est accrue;
  • Réserver des niveaux de service premium aux clients à fort Customer Lifetime Value.

 

Il ne s’agit pas uniquement de maintenir la fidélité de nos clients au sein notre propre marque, mais il s’agit également de saisir l’opportunité d’augmenter les ventes et le chiffre d’affaires en réussissant à renverser la situation sur les profils qui, à un pas de la porte, se voient en revanche rappelés avec joie au sein de la marque, notamment grâce à des offres exclusives personnalisées selon leurs nécessités.

 

L’application de l’Intelligence Artificielle au sein des processus de rétention se révèle ainsi à tous les effets gagnant-gagnant : un pas vers le futur en mesure de satisfaire les exigences aussi bien de la part du client que de l’entreprise.

 

Si vous souhaitez en savoir plus, demandez une démo de BigProfiles.

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