Détection churn ou attrition

La détection de l'attrition ou churn est un processus de marketing prédictif qui permet aux entreprises de détecter les clients qui sont susceptibles de quitter leurs services. Les procédés de détection du churn sont utilisés dans des secteurs d'activités ou services fonctionnant par abonnement, tels que la télévision payante, les télécommunications, les banques et assurances, etc.

Les procédés de détection de l'attrition peuvent être plus ou moins complexes et relèvent parfois du scoring prédictif. Ils peuvent se faire en analysant la consommation d'un produit ou service, en identifiant les consultations des pages web dédiées aux réclamations, ou en identifiant les requêtes de type 'comment résilier' ou 'comment clôturer un compte'.

Il est important de connaître le mot 'Détection churn ou attrition' car cela permet aux entreprises de comprendre le comportement des clients et de prédire leur intention de quitter un service ou un produit. La connaissance des techniques de détection du churn permet aux entreprises d'adapter leur offre et leurs services pour réduire le taux d'abandon et améliorer la satisfaction client.

Par exemple, une compagnie téléphonique peut utiliser la détection du churn pour identifier les clients qui sont susceptibles de mettre fin à leur abonnement et peut alors leur offrir des forfaits promotionnels pour les encourager à continuer à utiliser ses services. D'autres entreprises peuvent également utiliser la détection du churn pour identifier les clients qui ne sont pas satisfaits afin qu'elles puissent améliorer leurs produits et services afin de répondre aux attentes des clients.

Il existe une variété d'acteurs européens impliqués dans la recherche sur la prévention et la détection de l'attrition ou du churn, notamment l'Université Libre de Bruxelles, l'Université Paris Dauphine, l'Université Polytechnique de Barcelone et l'Université Technologique de Berlin. Ces institutions travaillent ensemble pour développer des méthodes innovantes pour aider les entreprises à prédire et à prévenir le churn.

En plus des chercheurs universitaires, il existe également une variété d'experts sur le sujet qui fournissent des conseils aux entreprises sur la façon dont elles peuvent surveiller et gérer la détection du churn. Certains des experts les plus renommés incluent Daniel Oestreich, Karen Steele et Tom Roper.

Pour réussir à implanter efficacement la prévention et la détection du churn, il est important que les entreprises appliquent certaines bonnes pratiques telles que l’utilisation des données clients existantes pour mieux comprendre les tendances du comportement client et des moteurs de décision. Les entreprises doivent également mettre en place des systèmes pour mesurer le retour sur investissement (ROI) généré par leurs initiatives anti-churn. Enfin, elles doivent veiller à ce que les données sur le comportement client soient correctement analysées et interprétées afin qu’elles puissent prendre les mesures appropriées pour réduire le risque de churn.

Le coût associé à l’implémentation d’une stratégie anti-churn varie considérablement en fonction des outils et des technologies impliqués. Les coûts typiques incluent ceux liés à l’acquisition et à la maintenance des systèmes informatiques nécessaires à la collecte et à l’analyse des données sur le comportement client ainsi que ceux associés aux ressources humaines (en particulier si vous décidez d’engager un expert en prévention ou en détection du churn) ."