La prédiction du churn est l’une des nombreuses mesures pour réduire le churn en vous fournissant des données sur les clients les plus susceptibles d’annuler leur abonnement. Découvrez comment utiliser la prévision de churn pour améliorer l’expérience client et augmenter la rétention, et éviter le churn avant qu’il ne se produise.
6 étapes pour une prédiction réussie du churn #
- Identifier les segments de risque
- Identifier les signaux comportementaux indiquant un risque de churn
- Construire un modèle prédictif pour la prédiction du churn et la LTV
- Transformer les insights en KPI exploitables
- Agir aux niveaux macro et micro
- Utiliser la prédiction du churn pour l’optimisation des campagnes
La prévision du churn vous permet de :
- Prioriser les comptes à forte valeur ajoutée (par exemple avec une valeur à vie élevée – LTV) à risque de désabonnement
- Améliorer les frictions et les écarts dans le parcours client
- Ajuster le CAC (coûts d’acquisition client) en fonction de la LTV prédit
Dans ce qui suit, nous allons entrer dans les détails concernant les six étapes de la prédiction du churn.
Étape 1 : Identifier les segments de risque #
Définissez les taux historiques de churn à partir de données de haut niveau. Les données de churn de haut niveau sont des données statiques qui ne changent pas dans le temps.
Exemples :
- Cohorte d’inscription (0-3 mois, 3-6 mois, 6+ mois)
- Date d’inscription
- Forfait d’abonnement
- Données démographiques (pays, âge, secteur, etc.)
- Source de la campagne
Analysez les taux de churn dans ces segments et identifiez où le désabonnement se produit ainsi que les segments les plus à risque.
Un taux élevé de churn pendant les 3 premiers mois
Un churn précoce peut indiquer que les attentes ne correspondent pas à votre produit ou service réel. Cela peut signifier que votre message pourrait être en contradiction avec la valeur réelle de votre produit/service. Une autre raison pourrait être que certaines réductions, freemiums ou essais gratuits ont attiré le mauvais type d’utilisateur (qui voulait simplement utiliser temporairement votre produit/service) ou qu’il y a des problèmes techniques de paiement une fois l’abonnement payant lancé (lisez-en plus sur le churn involontaire ici).
Comme on observe souvent un taux de désabonnement plus élevé au cours des trois premiers mois, il est préférable de différencier les différentes cohortes d’inscription pour obtenir des informations plus claires. Ainsi, vous pouvez facilement déterminer si quelque chose n’allait pas pendant la phase d’« intégration » (par exemple, mauvais public de campagne, fausses attentes, problèmes lors de l’intégration). Mettre en relation de nouveaux clients avec des campagnes spécifiques améliore la mesure des résultats et le retour sur investissement.
Un fort taux de churns dans les groupes ultérieures
Les groupes ultérieures qui abandonnent ont tendance à avoir différentes raisons de désabonnement qui nécessitent une autre approche (par exemple, problèmes de support, prix, nouveaux concurrents, etc.) que nous aborderons à l’étape suivante.
Étape 2 : Identifier les signaux comportementaux indiquant un risque de churn #
Pour avoir une vision complète, la prédiction du churn nécessite également ce qu’on appelle des données comportementales de bas niveau afin d’en apprendre davantage sur le comportement individuel et des utilisateurs groupés qui pourraient indiquer des intentions de churn.
Les données de churn de bas niveau reposent sur des données utilisateur dynamiques qui changent constamment et sont très individuelles.
Exemples :
- Fréquence de connexion
- Fréquence d’achat
- Temps passé sur le produit
- Contenu consulté/acheté
- Tendances de l’engagement et de l’activité au fil du temps
- Ce que les clients achètent/streament/utilisent ?
Comme ces ensembles de données peuvent être incroyablement volumineux, c’est généralement à ce moment que les modèles d’analyse de données sont introduits pour structurer les données et identifier les schémas de churn.
Étape 3 : Construire un modèle prédictif pour la prédiction du churn et la LTV #
Combinez des données statiques de haut niveau (plan, groupe, campagne) et des données dynamiques de bas niveau (comportementales) pour définir qui est susceptible de se produire en fonction du comportement de l’utilisateur (actions spécifiques ou absence d’actions telles que l’engagement avec votre produit ou votre communication, etc.).
Utilisez des modèles statistiques d’apprentissage automatique* pour trouver des motifs qui peuvent :
- Identifier des schémas d’engagement décroissants
- prédire la probabilité de churn par client
- LTV prévisionnel par client
*Cela nécessite généralement des analystes de données ou un support externe, cependant, il existe des solutions logicielles qui couvrent déjà les cas d’utilisation du churn. Par exemple, la plateforme de facturation récurrente Frisbii propose un laboratoire de prédiction de churn qui utilise des modèles de base comportementaux clients pour prédire le désabonnement et identifier les raisons.
Étape 4 : Transformer les insights en KPI exploitables #
Le modèle de prédiction du churn que vous avez construit à l’étape 3 vous donne des informations sur le comportement qui cause le churn. Cela vous aidera à affiner vos indicateurs clés de performance (KPI). Au lieu de KPI comme « réduire le churn de 5 % », vous pouvez désormais définir davantage de KPI opérationnels qui, selon le modèle, ont un impact positif sur la réduction et la prévention du churn.
Par exemple :
- Augmentation de la fréquence de connexion
- Augmentation du temps consacré au produit
- Augmentation des achats répétés (ventes additionnelles, extensions, etc.)
Étape 5 : Agir aux niveaux macro et micro #
À cette étape, vous aurez acquis suffisamment d’informations pour agir à deux niveaux différents : produit (macro) et client (micro).
Si les données indiquent que votre produit a besoin d’être amélioré :
- Améliorer l’intégration si le taux de rotation de 0 à 3 mois est élevé
- Améliorer l’engagement des fonctionnalités si le churn à long terme augmente
- Corriger le décalage d’attentes dans les campagnes marketing
- Affinez vos ICP (profil client idéal)
Si les données indiquent que vous avez besoin d’activités de rétention ciblées à un niveau personnalisé :
- Offrez des réductions aux clients à haut risque et à haute LTV
- « Pousser » les utilisateurs avec une activité en baisse (par exemple via des offres par email, notifications push, etc.)
- Lancer des campagnes de réengagement pour les utilisateurs inactifs
Étape 6 : Utilisez votre prédiction de churn pour optimiser la campagne #
En identifiant les schémas de churn dans chaque campagne, vous pouvez
- Comparez les comportements au sein des campagnes
- Comparez le churn de campagne vs le churn moyen
- Prédir le LTV par campagne
- Ajuster le CAC (Coût d’acquisition client) en fonction du LTV prévu
Cela signifie que vous pouvez utiliser la prévision du churn pour optimiser proactivement vos campagnes, allouer des budgets appropriés et vous concentrer sur des campagnes qui aboutiront à un taux de rétention plus élevé et un LTV élevé.
Avec Frisbii, vous économisez 4 étapes sur 6. Pas besoin d’engager une agence de données ou de constituer sa propre équipe d’analystes de données. Notre plateforme de facturation récurrente vous propose des modèles de prévision du churn basés sur vos propres données. Intéressé ? Discutons un peu !
