Analyse prédictive pour réduire le taux de désabonnement : modèle d'abonnement

Pourquoi la prédiction de désabonnement

Le taux de désabonnement des clients est un mal que toutes les organisations redoutent. Une clientèle bien informée avec de multiples options de produits et de services n'est pas facile à fidéliser. Une stratégie solide et durable de fidélisation de la clientèle est cruciale. La fidélisation, l'engagement et l'augmentation de la valeur vie client peuvent être obtenus grâce à l'analyse prédictive.

Analyse de désabonnement traditionnelle les techniques étaient très fortement dépendantes des calculs de la valeur à vie du client qui reposaient sur des mesures fixes telles que les transactions mensuelles moyennes, le taux de rétention mensuel, les marges brutes moyennes, etc. et tendaient à montrer les raisons pour lesquelles les clients choisissent de mettre fin à une relation, mais rarement à temps pour que l'entreprise agisse et prévienne le client de partir.

Avec analyses prédictives, vous pouvez obtenir les informations à temps pour adapter votre communication, votre service client et vos offres aux besoins de vos clients, minimiser le risque qu'ils mettent fin à leur relation avec vous.

L'un des cas d'utilisation de Big Data les plus populaires dans les entreprises à ce jour est Prédiction de désabonnement. Il exploite les modèles trouvés dans les données historiques pour aider les organisations à saisir les opportunités et à identifier les risques.  La prédiction du churn consiste à détecter les clients susceptibles de résilier un abonnement à un service. L'analyse prédictive aide à réduire le taux de désabonnement des clients grâce à des efforts de fidélisation rentables spécifiquement ciblés sur les utilisateurs identifiés. La gestion sophistiquée du taux de désabonnement est le signe d'une organisation mature. Le coût d'acquisition d'un nouveau client est bien plus élevé que la fidélisation d'un ancien. Par conséquent, faire des efforts pour fidéliser les clients est une décision intelligente.

Prédiction de l'attrition grâce à l'analyse prédictive dans les activités par abonnement

Les entreprises de presque tous les secteurs doivent faire face au taux de désabonnement. Il a le pouvoir de plafonner la croissance de toute entreprise, même si cette entreprise gagne rapidement des clients. Les entreprises les plus performantes y font face en créant des modèles prédictifs qui prédisent avec précision le taux de désabonnement ; ensuite, ils agissent en créant des campagnes de marketing ciblées pour les prévenir ou en apportant des modifications aux produits pour lutter contre le désabonnement.

Plus de revenus peuvent être générés en suivant les trois stratégies simples suivantes.

Tous les efforts ont un coût associé. En définitive, l'intérêt de l'organisation réside dans le retour sur investissement qui est le rapport entre les revenus supplémentaires et leurs coûts.

Le coût d'attraction d'un nouveau client peut être cinq fois plus élevé que le coût de fidélisation d'un client existant. Lorsque vous perdez un client, il est important de comprendre quel type de clients choisissent de partir et pourquoi afin de minimiser le risque que cela se reproduise. Une analyse de désabonnement peut vous donner les réponses à ces questions. Il fournit un aperçu plus clair du risque parmi vos clients existants et des types de clients que vous devez prioriser lors de vos futures prospections.

En travaillant stratégiquement avec des informations sur les clients susceptibles de faire défaut et ceux qui sont les plus rentables au fil du temps, vous pouvez adapter votre communication et votre offre pour établir une relation pérenne avec les profils clients qui ont la valeur vie client (CLV) la plus élevée.

Maximisez votre canal de vente en suivant le parcours client.

L'analyse prédictive alimente le modèle client Saas chez Tookan

L'analyse prédictive est une évidence pour les entreprises SaaS qui souhaitent amplifier le succès qu'elles connaissent déjà. De l'identification des prospects tout au long du cycle de vie du client, la prédiction vous permet d'ajouter plus de valeur en offrant une expérience personnalisée qui répond mieux aux besoins des clients. 

Kato a utilisé une approche plus récente et précise de la prédiction de l'attrition des clients pour Tookan : au cœur de la capacité de Kato à prédire avec précision quels clients vont abandonner se trouve une méthode unique de calcul de la valeur à vie du client (LTV) pour chaque client. La technologie de prévision LTV construite est basée sur des recherches universitaires avancées et a été développée en utilisant performances prédictives des modèles Pareto/NBD et BG/NBD à partir de la littérature d'analyse de la clientèle - en termes de niveaux d'achats répétés et de statut actif - à l'aide des données de transaction Tookan. Kato a également modifié le modèle BG/NBD pour intégrer zéro acheteur récurrent.

Cette méthode n'est cependant pas traditionnellement utilisée dans les modèles basés sur un abonnement. L'ajustement approprié a été élaboré. Il a été testé au combat et s'est avéré être une approche précise et efficace dans un large éventail d'industries, y compris les modèles d'abonnement et les scénarios client.

L'approche 'Pattern Recognition' est également une autre fonctionnalité qui aide à étudier les anomalies dans le comportement des utilisateurs. Les modèles peuvent être prédits en temps réel et des alertes peuvent être envoyées pour vérifier le comportement.

L'approche « à impact variable » a été utilisée pour identifier les facteurs responsables du désabonnement. Des actions ont été définies pour le contrôler à la source, réduisant ainsi les risques de désabonnement des clients

En conséquence, Tookan a réduit le taux de désabonnement de 20 % 

Kato a aidé Tookan visualiser leurs données sous la forme de rapports et d'analyses détaillés qui ont aidé Tookan's équipe multiple. Il permet également d'explorer les tableaux de données, les graphiques, les rapports et les tableaux de bord et de découvrir les opportunités cachées dans les données de l'entreprise. Il garde un onglet en un coup d'œil pour savoir si l'entreprise est en croissance ou non ? Quels sont nos principaux comptes et quel est le taux de croissance du MRR ? Des informations exploitables ? tout d'un coup d'oeil.

L'intelligence économique de Kato Le logiciel offre une connectivité flexible à plusieurs sources de données et une intégration transparente avec des outils tiers. D'où la promotion d'une collaboration et d'un partage transparents. Kato simplifie chaque étape du processus d'analyse commerciale, de la préparation des données, du tableau de bord d'analyse aux informations prédictives.

Kato est la solution logicielle préférée pour aider les petites entreprises à réussir dans l'écosystème commercial axé sur les données en évolution rapide. Par une combinaison efficace de la diversité des mentalités et des technologies, l'objectif de Kato est de permettre à toutes sortes d'entreprises d'imaginer et de fournir les innovations de données.