Analyse prédictive : comment lutter contre le « churn » ?

L'équipe Dynamique Entrepreneuriale     28/08/18    
analyse predictive lutter contre churn

Nous sommes à l’ère du digital ! Plus que jamais, les consommateurs sont exposés aux prises de paroles de marques et se trouvent assaillis de publicités, que ce soit sur internet ou même au creux de leur poche, sur leur Smartphone. Face à cette conjoncture, certaines marques se désolent de constater un phénomène de « churn », qui traduit la perte de leur clientèle. L’analyse prédictive intervient alors au secours des entreprises.

Qu’est-ce que le phénomène de « churn » ?

Le terme de « churn », aussi appelé « phénomène d’attrition » dans la langue de Molière, est une tendance marketing traduisant la fuite de clients. Exprimé sous la forme d’un taux, le taux de churn permet notamment d’analyser la fidélité d’une clientèle à une marque ainsi que l’impact de modifications du marketing mix sur celle-ci.

Il se calcule à l’aide de cette formule :

(Nombre de clients perdus sur la période) X 100
__________________________________________

((Nombre de clients engagés sur la période)

+ (Nombre de clients à la fin de la période) / 2)

Les enjeux du digital

Si le taux de churn fait autant parler de lui ces dernières années, c’est que le marketing digital implique que les consommateurs sont très exposés aux prises de paroles des marques. Comme le rappelle le site Mr-Entreprise.fr, les sociétés n’hésitent plus à investir les réseaux sociaux et se lancent à corps perdu dans un marketing de contenu parfois agressif face auquel les internautes ne peuvent résister bien longtemps. Ils deviennent donc plus volatiles, moins fidèles qu’auparavant aux marques, quelles qu’elles soient ! La moindre modification du marketing mix, le moindre changement de positionnement prix ou produit peut ainsi avoir des conséquences immenses sur la fidélité des consommateurs. Pour cette raison, les marques tentent de développer des outils permettant d’anticiper le taux de churn !

L’analyse prédictive, au secours des entreprises 

Parmi les outils développés par les marques pour prédire le churn de leur clientèle, on compte l’analyse prédictive. Cette dernière part d’un constat simple : nous possédons, aujourd’hui, les outils pour prédire l’attrition de ses clients.

Les marques n’ont, en effet, jamais eu si facilement accès aux données des utilisateurs. Sur leur propre site ou sur les réseaux sociaux, il est possible d’agréger des données démographiques, mais aussi comportementales sur ses clients. Certaines solutions de data science telles qu’ETIC DATA permettent notamment de prédire le comportement des clients d’une entreprise en fonction de modifications du marketing mix.

Comment fonctionne l’analyse prédictive d’ETIC DATA ?

L’intérêt de solutions de data science / machine learning telle qu’ETIC DATA réside dans leur fonctionnement même. Par nature, il est très difficile de prédire le comportement de ses consommateurs sur la seule base de données « first party » (qui renvoie à celles internes à l’entreprise, ndlr). Il faut alors les recouper avec des données plus larges, et c’est ce que propose le système dont il est question.

ETIC DATA part de vos données first party et les combine à d’autres, externes, issues de sources aussi diverses que l’INSEE ou l’INPI. Ces données permettent de bénéficier d’une visibilité plus large de sa clientèle et de créer ce que l’on appelle un modèle d’analyse prédictif. Il permet alors de construire un modèle prescriptif avec une liste d’actions optimales à mener pour optimiser le taux d’attrition de son entreprise.

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