Churn prediction
La churn prediction utilise l'IA pour identifier les clients risquant de quitter l'entreprise et déclencher des actions de rétention.
La churn prediction (prédiction d'attrition) utilise l'intelligence artificielle pour analyser les comportements clients et identifier précocement ceux susceptibles de cesser leur relation commerciale.
Fonctionnement de la prédiction
- Collecte de données : Comportement, utilisation, satisfaction
- Modèles prédictifs : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Scoring de risque : Probabilité de churn par client
- Alertes automatiques : Notifications équipes concernées
- Actions correctives : Campagnes de rétention ciblées
Signaux d'alerte
Comportementaux - **Diminution** de l'utilisation produit - **Baisse** de l'engagement - **Augmentation** des réclamations
Transactionnels - **Réduction** des achats - **Retards** de paiement - **Downgrade** d'abonnement
ROI de la rétention
Il coûte 5 à 25 fois plus cher d'acquérir un nouveau client que de conserver un client existant. La prédiction permet d'agir proactivement.
Exemples d'application
- Alerte automatique client à risque SaaS
- Campagne rétention e-commerce ciblée
- Offre personnalisée avant résiliation
- Intervention proactive account manager
Mots-clés associés
Voir aussi
Customer journey
Le customer journey automatisé orchestre et personnalise le parcours client en utilisant l'IA pour optimiser chaque étape.
KPI (Key Performance Indicator)
Les KPI sont des indicateurs clés qui mesurent l'efficacité et la performance des processus métier et des employés IA.
Employé IA
Un employé IA est un agent d'intelligence artificielle spécialisé conçu pour accomplir des tâches professionnelles spécifiques de manière autonome.