Vos clients actuels sont précieux, il est donc important de les choyer !
En moyenne, cela vous coûte de 5 à 25 fois plus cher * d’acquérir un nouveau client que d’en garder un !
En plus de vous assurer un revenu récurrent et de vous coûter moins cher qu’un nouveau client, vos clients fidèles sont vos meilleurs ambassadeurs, ne négligez donc pas leurs besoins et leurs avis. C’est un échange gagnant-gagnant.
Le phénomène de churn ou d’attrition :
Mais venons-en aux faits : vous avez aujourd’hui une base de données client et vous constatez chaque mois que certains d’entre eux décident de rompre leurs contrats. Ou que certains clients n’achètent plus vos produits ou services depuis un certain temps. C’est ce qu’on appelle le phénomène de « churn » ou phénomène d’attrition.
De manière très simple, on peut calculer le taux d’attrition comme ceci :
(Nombre de clients ayant résilié leur contrat sur une période) / (Nombre de clients au total sur une période)
Au quotidien, dans le pilotage de votre activité, cet indicateur vous permet d’évaluer « la santé » de votre base de données clients, et en particulier la fidélité de vos clients par rapport à votre marque.
Vous pouvez même aller plus loin et calculer la perte de revenus liée à ce taux d’attrition.
Pour résumer, un taux d’attrition élevé est donc un signal que quelque chose ne va pas. A l’inverse, un taux faible peut représenter un roulement naturel de votre clientèle. Et donc que vos clients sont des clients fidèles.
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Comment influencer ce phénomène de churn ?
Maintenant, vous vous demandez sûrement comment vous pouvez influencer ces résultats ?
La prédiction du churn est la réponse adaptée à cette problématique.
Prenons un exemple concret.
Vous avez une base de données clients qui comprend des informations sur vos clients (ancienneté, données personnelles …) et sur leurs contrats (nombre et montant des transactions, type d’offres …), des données issues de votre service-client (call center, mails de relation clients) et d’autres données identifiant vos clients (données de fidélisation, données de navigation ou de parcours d’achat sur votre application / site web, vos données de connexion à votre service…). Toutes ces données permettront de mettre en place une approche prédictive du churn et identifier les profils de vos clients sur le point de « churner ».
Cette analyse représente la base incontournable de vos futures campagnes de rétention. Mieux connaitre, mieux cibler et mieux agir !
Voici les trois étapes incontournables :
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Etape1 : Mieux connaitre sa base de données clients
La première étape consiste à visualiser de manière simple et opérationnelle toutes les informations qui se trouvent dans vos données.
Vous allez donc faire un état des lieux de vos données et sortir les grands indicateurs-clés qui vous permettent de faire le suivi de votre activité.
Quelques indicateurs-clés que vous pouvez disposer dans un tableau de bord :
- Le nombre de vos clients
- La répartition des contrats ou des offres souscrites selon vos clients
- Le Chiffre d’affaires par client
- L’ancienneté de vos clients
- Le nombre moyen de fois où vos clients appellent le call center
- Les raisons pour lesquelles ils appellent
- Le profil des clients qui font appel à votre service client …
De plus, vous pouvez faire un état des lieux sur votre phénomène de churn.
Par exemple, voici les indicateurs qui peuvent vous intéresser :
- Taux de churn
- CA impacté par le churn
- Profil des clients qui churnent : âge, offres, ancienneté …
- Comportement de vos clients qui décident de rompre leur contrat : appellent-ils le service client, ont-ils envoyé des mails ? observent-ils une baisse de fréquentation sur votre service ?
Ces indicateurs vous permettront de dimensionner le phénomène de churn dans votre activité et faire un début d’analyse.
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Etape 2 : Prédire, comprendre et personnaliser la relation-client
A ce stade, ce premier niveau d’analyse vous permet d’émettre un avis global sur la situation mais ne vous guide pas sur la manière dont vous pouvez faire évoluer la situation.
C’est là qu’interviennent les technologies modernes d’analyses de données que sont le Machine Learning et le Big Data. Ces nouvelles méthodes d’analyses vous permettent de dépasser l’analyse classique en calculant des modèles explicatifs. Vous pourrez donc visualiser le comportement et le de vos clients que vous risquez de perdre et identifier l’intensité de leurs signaux de churn.
En d’autres mots, vous pouvez prédire qui sont les clients susceptibles de churner et les éléments qui influencent leur comportement.
Voici les indicateurs-clés que vous pouvez obtenir :
- Liste de vos clients avec une probabilité de churn associée
- Les variables qui influencent le comportement de churn, par ordre d’importance
{« type »: »block », »srcClientIds »:[« dd5450ef-817f-45ed-84d4-4fec3a3d7e13″], »srcRootClientId »: » »}
Cela vous permettra d’identifier le profil type d’un client sur le point de churner.
Par exemple : un client qui a 2 ans d’ancienneté, qui s’est connecté moins de 5 fois à votre service au cours des 3 derniers mois et qui a appelé 2 fois le service client a 80% de chance de churner dans les 2 prochains mois.
Croisés avec d’autres indicateurs tels que vos indicateurs de fidélisation ou vos données de vos services clients, ces indicateurs vous aideront à piloter tous les points de contacts avec vos clients de manière personnalisée en évaluant les facteurs de risques par client.
Il est également possible de mettre en place des alertes lorsqu’un client bascule dans un comportement à risque.
Ces indicateurs sont des indicateurs très opérationnels qui vous permettront d’identifier précisément les « clients à risque » et mettre en place des actions correctives extrêmement ciblées.
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Etape 3 : Mettre en place des actions correctives
Vous avez maintenant toutes les clés en mains pour mettre en place de vraies stratégies de rétention personnalisées et efficaces.
Partagez ces informations au sein de votre entreprise et déployez des objectifs communs à chaque service en contact avec vos clients pour personnaliser votre approche, améliorer la satisfaction et réduire votre taux de churn.
Identifiez vos clients, questionnez-les et écoutez-les ! Vous pourrez ainsi mieux les retenir, améliorer leur expérience avec votre marque et proposer des services qui répondent à leurs besoins.
Et pour répondre à vos problématiques de rétention client, contactez-nous !
Avec Invenis, vous pourrez :
- Analyser toutes vos données client pour mieux les comprendre
- Déterminer le comportement commun à vos clients qui décident de rompre leur contrat
- Prédire client par client qui va probablement rompre son contrat.
A vous de jouer !
Pour plus d’informations ou pour une démo, retrouvez notre vidéo de cas d’usage ici ou contactez-nous sur hello@invenis.co !
*Source: Harvard Business Review