Prédiction du Churn : Comment fidéliser les clients de votre SaaS

Qu'est-ce que la prédiction du churn ?

La prédiction du churn permet de détecter les clients susceptibles de cesser d'utiliser vos produits ou services.

Cette prédiction vous permet de savoir si un client va partir et d'en connaître les raisons.

4 raisons de prévoir le churn des clients

Avec l'aide de la prédiction du churn des clients, vous pouvez avoir une longueur d'avance pour réduire le churn des clients ; voici le reste de la liste pour que vous puissiez voir à quel point la prédiction du churn est importante :

1. Améliorer votre stratégie de rétention : En prédisant le churn des clients, vous pouvez identifier les clients à risque dès le début du cycle et leur proposer des services ciblés et personnalisés.
2. Réduire les pertes de revenus : en prévoyant le churn, vous pouvez le traiter et l'éliminer avant que vos clients ne partent, minimisant ainsi vos pertes potentielles de revenus.
3. Augmenter la valeur à vie des clients (CLV) : En détectant les clients à risque et en mettant en œuvre des stratégies de rétention, vous pouvez augmenter la durée de vie de vos clients.
4. Améliorer l'expérience du client : En s'attaquant aux points de douleur et en améliorant la qualité du service à la clientèle après avoir recueilli les commentaires des clients à risque, on accroît la satisfaction des clients.

Pourquoi avez-vous besoin d'un modèle de prédiction du churn ?

• Identifier rapidement les clients à risque : Prévoir le churn des clients vous permet d'intervenir avant qu'ils ne quittent l'entreprise, ce qui vous permet de déployer des efforts de rétention en temps voulu.
• Optimiser l'allocation des ressources : Repérer les clients à haut risque qui sont plus susceptibles de quitter l'entreprise vous permet de concentrer vos ressources sur eux plutôt que de les consacrer à l'ensemble des clients.
• Améliorer les produits et les services : Une fois que vous avez compris les raisons du churn, vous pouvez vous attaquer aux problèmes qui font fuir les clients en apportant des améliorations à votre produit en connaissance de cause.
• Personnaliser les stratégies de rétention : Vous pouvez adapter vos tactiques de rétention aux besoins et aux comportements des clients afin de les rendre plus efficaces pour éviter le churn.

Comment construire un modèle de prédiction du churn ?

Voici les étapes à suivre pour construire un modèle de prédiction du churn :

1- Collecter des données sur les clients

Pour construire un modèle de prédiction du churn, vous devez collecter suffisamment de données qui serviront de base à vos efforts.

Cette tâche relève la plupart du temps du domaine d'expertise des data scientists, car l'alimentation des sources de données de votre modèle est une étape critique qui doit être menée sans erreur.

Vous pouvez extraire ces sources de données des logiciels que vous avez adoptés tout au long du cycle de vie du client, y compris votre CRM, votre plateforme de service à la clientèle et vos outils d'analyse Web remplis de données sur les clients.

Un autre point essentiel concerne les données que vous préparez, car elles doivent être pertinentes pour votre cas afin que votre modèle n'échoue pas, ce qui conduirait à des prédictions inexactes.

2- Analyser les données des clients

La deuxième étape de l'élaboration d'un modèle de prédiction du churn consiste à analyser les données que vous avez recueillies.

Après avoir transformé les informations brutes en données structurées, vous devez vous efforcer de comprendre les facteurs qui poussent vos clients à partir.

Pour ce faire, vous pouvez utiliser des méthodes qui extraient les attributs, illustrent les habitudes liées aux interactions spécifiques des clients avec votre produit et, en fin de compte, révèlent les facteurs décisifs.

Grâce à la présentation de ces habitudes, vous pouvez analyser les tendances en matière de churn et identifier les raisons qui expliquent le départ des clients.

Outre les indicateurs clés tels que le MRR, le ARR, le taux de nouveaux clients, le taux de clients quittant l'entreprise, l'ARPU et le LTV, vous pouvez suivre et analyser d'autres indicateurs spécifiques à votre type de produit ou d'activité, telles que :

• DAU (utilisateurs actifs quotidiens)
• MAU (utilisateurs actifs mensuels)
• Rétention au jour 0
• Rétention au jour 7

3- Prévoir le churn des clients

Cette étape vous oblige à créer un modèle prédictif solide pour l'analyse des données que vous avez effectuée précédemment, en commençant le processus d'identification.

Vous devez repérer les clients qui risquent le plus de quitter l'entreprise en vous basant sur les indicateurs de churn.

Pour cette étape, vous pouvez examiner les données relatives à l'utilisation des produits, aux enquêtes de satisfaction et aux commentaires des clients afin de découvrir tout lien entre ces sujets et le churn.

Après cette méthode manuelle, vous pouvez utiliser un modèle d'apprentissage automatique en alimentant toutes les données que vous avez collectées au cours des processus précédents.

Avec votre ensemble de données, vos variables et votre cible introduits dans la plateforme, vous créerez un modèle de churn qui vous fournira des résultats précis en un temps de pointage.

La plateforme divisera d'abord la base cible et reconnaîtra les modèles qu'elle a adoptés en fonction de chaque variable, facilitant ainsi la séquence de prédiction des clients ayant des tendances proches.

Lorsqu'elle est réalisée correctement, cette étape vous permet d'aborder le churn précoce pour lutter contre les facteurs entre une bonne expérience et de nouveaux utilisateurs.

3 outils de prédiction du churn des clients

1- Qualtrics CustomerXM

Qualtrics est une plateforme de réussite numérique qui sert divers cas d'utilisation, notamment l'expérience client, l'expérience employé, ainsi que la stratégie et la recherche.

Le produit d'expérience client de Qualtrics vous permet d'examiner vos clients de plus près et de déterminer s'ils sont susceptibles d'abandonner.

Par exemple, vous pouvez faire correspondre les données d'expérience et les données opérationnelles pour voir un graphique plus détaillé représentant le comportement des clients, ce qui peut vous aider à prédire avec précision le churn.

En identifiant automatiquement les clients à haut risque, cette plateforme vous permet d'améliorer la rétention.

2- ChurnZero

ChurnZero est un logiciel de réussite client qui, grâce à sa fonctionnalité de prédiction, peut exécuter le processus de prédiction du churn en votre nom.

Cette plateforme vous aide à identifier les clients à risque et à prévoir les renouvellements et le chiffre d'affaires, ce qui vous permet d'identifier d'éventuelles opportunités.

Grâce à l'apprentissage automatique, il vous tiendra au courant des perspectives de réussite obtenues à partir des données clients et des réponses aux enquêtes personnalisées, ce qui vous aidera à prendre des décisions davantage fondées sur des données afin d'éviter le churn à l'avenir.

3- Gainsight

Gainsight est une plateforme conçue pour la réussite des clients, qui aide les responsables de la réussite à améliorer plusieurs aspects.

Gainsight utilise l'apprentissage automatique pour fournir des prédictions précises basées sur des données in-produit qui peuvent déterminer la possibilité d'un churn des clients.

En vous permettant de gérer chaque profil de client sur un tableau de bord, cette plateforme veille à ce qu'aucun client à risque ne vous échappe.

Étude de cas sur la prédiction du churn des clients

En plus des outils ci-dessus, vous pouvez utiliser un outil robuste comme UserGuiding pour la prédiction du churn, en particulier pour détecter un churn précoce.

Pour éviter un churn précoce, UserGuiding met à votre disposition plusieurs fonctionnalités, telles que :

• Visites guidées des produits
• Check-lists d'onboarding
• Infobulles
• Hotspots
• Modales d'annonce

En utilisant ces fonctionnalités dès le début du parcours client, vous pouvez vous assurer que vos clients bénéficient d'une expérience interactive au cours de laquelle ils comprennent ce que vous offrez et en quoi vous vous distinguez du reste du marché.

Gardez à l'esprit qu'aider vos clients à comprendre vos fonctionnalités de base et comment vous pouvez améliorer leur flux de travail aura également un impact sur le churn. Cela augmentera leur engagement avec votre plateforme, empêchant le churn dans les premiers stades.

Prenons un exemple avec le cas d'Opinew, l'entreprise de commerce électronique qui a utilisé UserGuiding afin de réduire le churn précoce.

Pour commencer, Opinew disposait d'une plateforme complexe permettant aux nouveaux utilisateurs de trouver la valeur qu'ils recherchaient, ce qui explique pourquoi la plateforme présentait un taux d'attrition précoce important pendant les 15 premières minutes de la vie d'un utilisateur.

C'est là qu'intervient UserGuiding.

Elle a augmenté le Time to Value (TTV) des nouveaux utilisateurs en leur montrant exactement comment ils pouvaient bénéficier d'Opinew grâce à des guides interactifs avec des vidéos et des check-lists d'onboarding du produit.

Ces deux fonctionnalités ont permis à Opinew d'afficher ce qui manquait aux nouveaux utilisateurs, grâce à différents éléments UX qui ont attiré leur attention et les ont conduits vers la valeur.

L'un des éléments clés d'Opinew était les guides interactifs in-app, qui informaient les nouveaux utilisateurs sur les principales fonctionnalités de la plateforme et sur la manière de les utiliser sans se perdre.

Après l'onboarding, les nouveaux utilisateurs devaient explorer et utiliser la plateforme eux-mêmes ; Opinew a assuré cette séquence en créant une check-list d'onboarding du produit qui affichait la façon dont ils devaient avancer étape par étape.

L'équipe d'assistance d'Opinew a enregistré des vidéos d'assistance et les a intégrées dans des guides que les utilisateurs pouvaient consulter à tout moment pour obtenir des réponses instantanées et visuelles à leurs questions.

En bref, Opinew a augmenté le taux d'attrition des utilisateurs de 10 % et a réduit la charge de travail de l'équipe d'assistance en même temps - tout cela grâce à la prise en charge du churn en amont.

Pour les prédictions, vous pouvez également...

En termes de prédiction, UserGuiding vous permet d'utiliser l'analyse de l'engagement des produits, à la fois de manière autonome ou par le biais d'intégrations avec des outils d'analyse tiers.

En outre, la collecte des commentaires des clients peut créer une base solide pour la prédiction du churn, en particulier pour les clients à haut risque.

UserGuiding facilite le processus de création de l'enquête en proposant diverses options de personnalisation et d'adaptation sur une page de construction robuste.

Après avoir créé une enquête visuellement agréable et sélectionné votre public par le biais de la segmentation, vous pouvez publier votre enquête in-app et commencer à recueillir les commentaires des clients sans perturber leur expérience.

Voici un aperçu d'une nouvelle enquête qui vous aidera à mieux comprendre la probabilité que vos clients quittent l'entreprise :

Conclusion

La prédiction du churn consiste à identifier les clients susceptibles de quitter votre entreprise.

Pour faire des prédictions correctes, vous devez suivre un processus en trois étapes, comprenant la collecte de données, l'analyse des données et la création de votre modèle de prédiction du churn.

Grâce à l'apprentissage automatique, plusieurs outils, tels que Gainsight, Qualtrics et ChurnZero, sont sur le marché pour prédire simultanément le churn et le chiffre d'affaires.

Cependant, l'une des meilleures stratégies que vous puissiez adopter pour lutter contre le churn consiste à s'attaquer au churn précoce.

Pour ce faire, vous devez montrer à vos clients comment ils peuvent bénéficier de votre plateforme et les engager au maximum afin qu'ils deviennent des clients réguliers, ce qui est possible grâce à l'utilisation d'UserGuiding.

Découvrez comment Opinew a utilisé UserGuiding pour éviter un churn précoce ⬆️