Dans notre précédent article, nous avons expliqué la notion de customer churn et comparé les niveaux d’attrition client – traduction francophone peu intuitive – constatés entre différentes régions du monde. Nous avons enfin conclu en présentant les 4 types de customer churn applicables au domaine des médias.
À présent, nous comptons décrire le plan à suivre pour analyser le taux de résiliation au sein d’une organisation de services. Mieux encore: des clés pour suivre le predictive churn comme indicateur prédictif seront données.
Au commencement, la feuille de route
Une feuille de route est une représentation visuelle permettant de comprendre et de communiquer les objectifs et les perspectives au sein d’une entreprise. Bien communiquée, elle peut largement contribuer à la bonne organisation des effectifs et à l’atteinte des buts fixés.
La feuille de route stratégique pour l’analyse et la prédiction du customer churn fait souvent défaut. Elle permet pourtant d’établir les liens de causalité entre objectifs stratégiques et financiers de l’entreprise, qui passent également par les objectifs fixés aux fonctions commerciales. Résumons ces objectifs en quatre perspectives :
- l’apprentissage et la croissance
- les processus organisationnels
- la vue du client
- les finances de l’entreprise
En référence à l’exemple ci-dessous (cf. A-B-C) nous avons imaginé qu’une formation du Service Client spécifique au renouvellement d’un abonnement de courte durée pourrait conduire l’organisation à élaborer une offre ad hoc réduisant le taux d’attrition client après la 1ère période d’essai:
Comment générer SA feuille de route pour analyser et prédire le customer churn
Avant de démarrer l’exercice, il est important de formuler les hypothèses commerciales de fond permettant de déterminer les facteurs de réussite et les indicateurs pour la mesurer, par ex.:
- le taux de résiliation est uniforme, ou pas, sur l’ensemble des canaux de vente ;
- la valeur de la perte mensuelle due à la résiliation est uniforme, ou pas, sur tous les canaux de vente ;
- il y a une corrélation entre le nombre de plaintes, selon leur type, et le taux de désabonnement.
Les objectifs des perspectives susmentionnées pourront s’articuler autour des questions suivantes, à aborder en équipe(s):
Perspective financière:
- Quelles sont les attentes des parties prenantes – direction, actionnaires, investisseurs – en termes de résultats annuels ?
- Quelles activités constituent les sources de revenus les plus importantes ?
- La stratégie de l’entreprise et l’exécution prévue dans chaque département permettent-elles d’atteindre les résultats attendus ?
- Quelle est la stratégie de fidélisation des clients ?
- Quelles sont les dimensions du coût de la fidélisation et comment réduire ce coût ?
Perspective du client:
- Pourquoi un client devrait-il s’abonner aux services de l’entreprise ?
- Quelles sont les caractéristiques primordiales des services vendus ?
- Quel est le rôle joué par la relation client ? Et par le positionnement de marque ?
Ces objectifs contribuent à déterminer la valeur moyenne du cycle de vie client par rapport à celle du bon client, exprimée en francs:
Cycle de vie client = [Ventes annuelles moyennes par client – Coût de service moyen par client] / Taux de désabonnement annuel
Perspective interne (NB: fonctions commerciales uniquement):
- Comment simplifier la structure des produits et des prix ?
- Comment améliorer le site web s’adressant aux clients ?
- De quelle manière le service client peut-il être amélioré, à moindre frais ?
Ce travail de conceptualisation, réalisé conjointement avec les départements concernés en interne, fera la différence au moment d’initier le codage du modèle prédictif. Viendra ensuite le moment de tester le modèle prédictif (test & learn).
CALYPS développe des algorithmes qui identifient les opportunités et recommandent la prochaine action à entreprendre face aux utilisateurs d’un service bancaire, médical ou média. Grâce à des indicateurs prédictifs, l’organisation pilote son activité en fixant les bons objectifs, en anticipant les défis (churn, lifetime value, taux de désabonnement, etc.) et en tirant parti des facteurs influençant la rétention des clients, comme le fait la solution native Qockpit pour Finnova, dédiée à l’écosystème bancaire.
