Qu’est-ce que la prévision de désabonnement? – Appier
La prévision du taux de désabonnement des clients peut vous aider à voir quels clients sont sur le point de quitter votre service afin que vous puissiez développer une stratégie appropriée pour les réengager avant qu’il ne soit trop tard. C’est un outil essentiel dans l’arsenal d’une entreprise en matière de fidélisation de la clientèle.
Vous vous demandez ce qu’est la prédiction de désabonnement et comment cela fonctionne réellement? Lisez la suite, et tout sera expliqué
Qu’est-ce que la prédiction de désabonnement?
Churn quantifie le nombre de clients qui ont quitté votre marque en annulant leur abonnement ou en cessant de payer pour vos services. C’est une mauvaise nouvelle pour toute entreprise, car il en coûte cinq fois plus pour attirer un nouveau client que pour conserver un client existant. Un taux de désabonnement élevé des clients affectera durement les finances de votre entreprise. En tirant parti de techniques avancées d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage automatique (ML), vous serez en mesure d’anticiper les désabonnements potentiels qui sont sur le point d’abandonner vos services.
Pourquoi Est-Ce Important?
La vérité est que vous avez probablement déjà plus de données clients que vous ne le savez. En exploitant ces données, vous êtes en mesure d’identifier les modèles de comportement des clients susceptibles de désabonner. Cette connaissance vous permettra de segmenter ces clients et de prendre les mesures appropriées pour les reconquérir.
Comment prédire le taux de désabonnement
L’une des approches de prévision du taux de désabonnement des clients consiste à utiliser l’analyse prédictive, qui implique diverses techniques, telles que l’exploration de données et la ML.
Pour que ML fonctionne, vous aurez besoin de données, qui sont définies par votre objectif. Il est donc important de savoir quelles informations vous souhaitez tirer de l’analyse avant de décider quelles sources de données sont nécessaires à votre modélisation prédictive du désabonnement.
Une fois que vous avez compris les informations souhaitées, vous pouvez ensuite sélectionner et prétraiter les données. Lors de la sélection des données, vous pouvez les diviser en deux types : utilisation et contextuelle. L’utilisation fait référence à la quantité d’utilisation par un client de votre entreprise ou de votre service avant son départ (par exemple, si vous êtes un service de livraison de nourriture en ligne, à quelle fréquence il a commandé chez vous). Et les données contextuelles ajouteraient plus de contexte aux données d’utilisation (comme le montant dépensé pour chaque commande).
Étant donné que les performances du modèle ML et la qualité des informations générées dépendent de la qualité des données, vous voudrez également vous assurer que tous les points de données sont présentés sous une forme cohérente adaptée à la construction des modèles.
L’étape suivante consisterait à former, affiner et tester de nombreux modèles jusqu’à ce que vous trouviez celui qui fera les prédictions les plus précises. Vous pouvez ensuite le mettre au travail.
Enfin et surtout, analysez vos résultats. Que vous disent-ils sur la raison pour laquelle les clients sont partis? Comment pouvez-vous utiliser ces informations pour calculer la probabilité de désabonnement d’un client? Et comment pouvez-vous résoudre les problèmes qui poussent les clients à partir (peut-être en offrant de l’argent sur des coupons) avant qu’ils ne deviennent un problème plus important?
Prévoir et prévenir le désabonnement des clients permettra non seulement à votre entreprise d’économiser beaucoup d’argent sur l’acquisition de nouveaux clients, mais représentera également une énorme source de revenus potentielle supplémentaire pour votre entreprise.
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