Guide pour prédire le désabonnement à l'aide de l'AutoAI

Qu'est-ce que l'attrition de la clientèle ?

Le taux d'attrition de la clientèle - un indicateur qui empêche probablement les chefs d'entreprise de dormir - désigne le taux auquel les clients cessent de faire affaire avec une entreprise ou d'utiliser ses produits ou ses services. Il s'agit d'un indicateur essentiel pour les entreprises, car la perte de clients peut avoir un impact significatif sur le chiffre d'affaires et la rentabilité. Le taux de désabonnement peut être dû à diverses raisons, notamment l'insatisfaction à l'égard du produit ou du service, les offres de la concurrence, l'évolution des besoins ou de la situation du client, ou encore une mauvaise expérience client.

Le taux de désabonnement a un impact direct sur le chiffre d'affaires et la rentabilité, et c'est donc un indicateur important que les entreprises suivent et s'efforcent de réduire. Par exemple, une réduction de 4 % du taux de désabonnement peut générer un chiffre d'affaires supplémentaire de 11 150 dollars sur six mois, dans un exemple précis concernant l'espace SaaS.

Quels sont les types de désabonnement ?

Le taux de désabonnement est défini différemment selon le type d'entreprise.

Taux d'attrition des abonnements : Le taux d'attrition des abonnements désigne le taux auquel les clients ou les abonnés cessent de faire affaire avec une entité basée sur l'abonnement, souvent mesuré en pourcentage de comptes qui annulent ou choisissent de ne pas renouveler leurs abonnements. Ce phénomène a une incidence sur les recettes mensuelles récurrentes (MRR) et sur la santé globale de l'entreprise. Des services tels que Netflix, YouTube, les abonnements à des publications d'information, les plans de télécommunications et de nombreuses offres SaaS entrent dans cette catégorie.

Taux d'attrition dans le commerce électronique ou la vente au détail : Le taux d'attrition décrit le nombre de clients qui cessent d'acheter en ligne ou dans un magasin au cours d'une période prédéterminée. Un exemple de désabonnement serait celui des clients qui ont effectué des achats sur Amazon mais qui n'ont rien acheté pendant trois mois.

Les facteurs qui influencent le désabonnement sont notamment l'attraction des mauvais clients, l'échec des paiements et un service à la clientèle médiocre. Le désabonnement dans le domaine du commerce électronique peut être influencé par des facteurs similaires, tels qu'une mauvaise adéquation entre le produit et le client, un manque d'engagement et des prix plus élevés que ceux pratiqués par d'autres vendeurs.  

Le taux de désabonnement est également classé en fonction de la manière dont il se produit :

L'abandon volontaire : Il s'agit du cas où les clients choisissent activement de mettre fin à leur relation avec une entreprise. Il peut résulter de facteurs tels que l'insatisfaction à l'égard du produit ou du service, de meilleures offres de la part des concurrents, ou de l'évolution des besoins ou des priorités.

Le désabonnement involontaire : L'attrition involontaire se produit lorsque les clients sont contraints de cesser d'utiliser les produits ou services d'une entreprise en raison de facteurs indépendants de leur volonté. C'est le cas, par exemple, lorsqu'un client déménage dans un endroit où l'entreprise n'est pas présente ou lorsqu'il rencontre des problèmes de facturation ou d'administration.

Il est essentiel pour les entreprises de comprendre les types de désabonnement afin d'identifier les causes sous-jacentes et d'élaborer des stratégies visant à réduire les taux de désabonnement. Les types de désabonnement les plus importants à suivre et à réduire sont les désabonnements volontaires, car ils sont un indicateur direct de la satisfaction du client. Les désabonnements involontaires peuvent également être suivis afin de réduire l'attrition pour des raisons techniques ou administratives. En s'attaquant de manière proactive aux causes du désabonnement, les entreprises peuvent s'efforcer d'améliorer la fidélisation de leurs clients et leur réussite à long terme.

Pourquoi la prédiction du taux de désabonnement est-elle un problème critique à résoudre ?

Pour toute entreprise, une clientèle satisfaite et stable, qui continue de croître, est un excellent indicateur de réussite. Des taux de désabonnement élevés indiquent qu'il y a une défaillance dans le processus et que les clients s'en détournent. Le suivi des taux de désabonnement est donc une activité essentielle et permanente. Si l'on observe un écart par rapport à la moyenne, il faut l'étudier plus avant pour en comprendre la cause et y remédier afin d'enrayer l'attrition de la clientèle.

Les taux de désabonnement acceptables varient selon le type d'entreprise et le secteur d'activité - par exemple, pour les entreprises B2C SaaS qui proposent des solutions en libre-service, un "bon" taux de désabonnement mensuel est estimé entre 2 et 8 %.

• Fidéliser les clients : Une prédiction précise du taux d'attrition permet aux entreprises d'identifier les clients susceptibles de se désabonner à l'avenir. En prédisant avec précision le taux de désabonnement, les entreprises peuvent mettre en œuvre de manière proactive des stratégies de fidélisation ciblées afin de prévenir l'attrition des clients, ce qui permet d'augmenter les taux de fidélisation des clients et de préserver les flux de revenus.

• Réduction des coûts : L'acquisition de nouveaux clients est généralement plus coûteuse que la fidélisation des clients existants. En prédisant avec précision le taux de désabonnement, les entreprises peuvent allouer leurs ressources plus efficacement en se concentrant sur la fidélisation des clients à risque. Cette approche permet de réduire les coûts d'acquisition des clients et de maximiser le retour sur investissement (ROI) des efforts de fidélisation.

• Améliorer la satisfaction des clients : La prédiction du taux d'attrition permet aux entreprises de comprendre les raisons sous-jacentes de l'attrition de la clientèle. En identifiant les schémas et les facteurs qui conduisent à l'attrition, les entreprises peuvent s'attaquer aux points douloureux des clients, améliorer leurs produits ou leurs services et améliorer l'expérience globale du client. Il en résulte une satisfaction et une fidélisation accrues des clients.

• Prise de décision stratégique : Une prédiction précise du taux de désabonnement fournit des informations précieuses sur le comportement des clients, leurs préférences et la dynamique du marché. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données et de développer des stratégies efficaces en matière de développement de produits, de tarification, d'engagement des clients et de marketing. Elles permettent aux entreprises de garder une longueur d'avance sur la concurrence et d'adapter leurs offres aux besoins des clients, ce qui stimule la croissance et la rentabilité.

Utiliser l'IA et la ML pour prédire le taux de désabonnement

L'IA et le ML peuvent être utilisés efficacement pour la prédiction du désabonnement afin d'identifier les clients qui sont susceptibles d'annuler un abonnement ou de cesser de faire des affaires avec une entreprise. Les algorithmes d'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, sont particulièrement utiles à cet égard, car ils peuvent analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas qui ne seraient pas immédiatement apparents pour les analystes humains.

Quelles sont les techniques actuellement utilisées pour la détection des désabonnements ?

Il existe actuellement plusieurs techniques de détection du désabonnement que les entreprises utilisent pour identifier les clients qui risquent de se désabonner. Il s'agit d'une combinaison de méthodes d'analyse traditionnelles et de stratégies qui intègrent des techniques d'IA et de ML. L'IA et la ML peuvent utiliser les capacités prédictives des techniques traditionnelles et les augmenter grâce à une précision et une puissance de traitement accrues.

Voici quelques techniques courantes :

• La modélisation prédictive : Cette technique utilise les données historiques des clients pour construire des modèles prédictifs qui permettent de prévoir les désabonnements futurs. Les données comprennent des détails sur leur comportement, leurs habitudes d'utilisation et leurs interactions antérieures avec l'entreprise. Les algorithmes d'apprentissage automatique, tels que la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires ou les réseaux neuronaux, sont couramment utilisés pour analyser les modèles de comportement des clients et identifier les indicateurs de désabonnement potentiel.

• Segmentation de la clientèle : Les entreprises segmentent leur clientèle en différents groupes sur la base de diverses caractéristiques, telles que les données démographiques, le comportement, les habitudes d'utilisation ou l'historique des achats. En analysant chaque segment séparément, les entreprises peuvent identifier les groupes à haut risque ayant une plus forte probabilité de désabonnement et mettre en œuvre des stratégies de fidélisation ciblées.

• Analyse du comportement du client : Cette technique consiste à surveiller et à analyser les interactions, les comportements et l'engagement des clients à l'égard des produits ou services de l'entreprise. En suivant des paramètres tels que l'activité des clients, la fréquence d'utilisation, l'historique des achats ou les interactions avec le service clientèle, les entreprises peuvent détecter des signes précurseurs d'insatisfaction ou de baisse d'engagement susceptibles d'entraîner un désengagement.

• L'analyse des sentiments : L'analyse des sentiments consiste à analyser les commentaires des clients, tels que les avis, les enquêtes, les messages sur les médias sociaux ou les interactions avec le service clientèle, afin d'évaluer le sentiment des clients à l'égard de l'entreprise. En identifiant les sentiments négatifs ou les indicateurs d'insatisfaction, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour répondre aux préoccupations des clients et réduire le risque de désabonnement.

• Modélisation de la propension : La modélisation de la propension est utilisée pour déterminer la probabilité qu'un client entreprenne une action spécifique, telle que le désabonnement. En tenant compte de divers facteurs tels que les caractéristiques démographiques des clients, leur comportement historique, les données transactionnelles et d'autres variables pertinentes, les entreprises peuvent calculer la propension d'un client à se désabonner et prendre les mesures appropriées pour le fidéliser.

• Suivi en temps réel : Cette technique consiste à surveiller les activités et les comportements des clients en temps réel. En exploitant des technologies telles que le flux d'événements, l'analyse de données et les algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent détecter immédiatement les signaux de désabonnement ou les anomalies, ce qui permet d'intervenir à temps et de déployer des efforts de fidélisation personnalisés.

L'efficacité de ces techniques de détection du désabonnement varie en fonction du secteur, du modèle d'entreprise et des données disponibles. Les entreprises combinent souvent plusieurs approches afin d'acquérir une compréhension globale de l'attrition de la clientèle et d'élaborer des stratégies ciblées pour la fidéliser.

Quels sont les défis liés à l'utilisation de l'IA et du ML pour la prédiction du taux de désabonnement ?

Qualité et disponibilité des données : La détection du désabonnement repose sur des données précises et complètes concernant les interactions, les comportements et l'historique des clients. Cependant, les entreprises sont souvent confrontées à des défis liés à la qualité des données, aux incohérences, aux valeurs manquantes ou à l'accès limité aux sources de données pertinentes. La mauvaise qualité des données peut nuire à l'efficacité des modèles de prédiction du désabonnement et conduire à des résultats inexacts.

Données déséquilibrées : Les événements de désabonnement sont généralement peu fréquents par rapport aux événements de non-résabonnement, ce qui donne lieu à des ensembles de données déséquilibrés. Ce déséquilibre entre les classes peut affecter les performances des modèles de détection des désabonnements, car ils peuvent être biaisés en faveur de la classe majoritaire (non-désabonnement). Il devient crucial de traiter ce déséquilibre de manière appropriée pour éviter de mal classer ou de négliger les cas de désabonnement.

Sélection des caractéristiques et dimensionnalité : La détection du désabonnement implique la sélection de caractéristiques ou de variables pertinentes à partir d'un ensemble potentiellement important de données disponibles. Le processus de sélection des caractéristiques devient difficile car il nécessite l'identification des caractéristiques les plus informatives qui ont un impact significatif sur la prédiction du désabonnement. En outre, les ensembles de données à haute dimension peuvent introduire une complexité informatique et augmenter le risque de surajustement.

Comportement dynamique des clients : Le comportement et les préférences des clients peuvent changer au fil du temps, ce qui rend difficile l'identification précise des tendances évolutives. La nature dynamique du comportement des clients exige un suivi continu, la mise à jour des modèles de prévision du désabonnement et l'adaptation des stratégies de fidélisation en conséquence.

Interprétabilité et explicabilité : Si les modèles d'apprentissage automatique offrent de puissantes capacités de prédiction, ils manquent souvent d'interprétabilité. Il peut être difficile de comprendre et d'expliquer les facteurs contribuant au désabonnement, en particulier avec des modèles complexes tels que les réseaux neuronaux. Il est important que les modèles soient interprétables pour que les entreprises puissent comprendre les raisons du désabonnement et prendre les mesures qui s'imposent.

Facteurs externes et contexte : Le taux de désabonnement est influencé par divers facteurs externes et informations contextuelles qui vont au-delà des données sur les clients. Les conditions économiques, les tendances du marché, les activités des concurrents ou les changements dans les réglementations sectorielles peuvent avoir un impact sur le comportement des clients et les taux de désabonnement. L'intégration de ces facteurs externes dans les modèles de détection du taux d'attrition peut s'avérer complexe, mais elle est essentielle pour obtenir des prévisions précises.

Pour relever ces défis, il faut combiner une gestion robuste des données, des techniques d'ingénierie des caractéristiques, des stratégies de validation des modèles et de l'expertise. Surmonter ces obstacles améliore l'efficacité des efforts de détection du désabonnement et permet aux entreprises de mettre en œuvre des stratégies de fidélisation ciblées, d'optimiser les relations avec les clients et d'assurer un succès à long terme.

Utiliser l'AutoAI pour résoudre le problème de la prédiction du désabonnement

L'IA et le ML sont des outils puissants pour résoudre le problème du désabonnement mais, comme nous l'avons vu plus haut, il y a des défis pratiques à relever pour créer les modèles d'IA les plus efficaces pour ce cas d'utilisation.

L'AutoAI, qui permet d'automatiser l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA, est un moyen efficace de tirer parti des avantages de l'IA et de surmonter les nombreux défis que pose le cycle de vie. Dans l'AutoAI, l'automatisation comprend toutes les tâches, depuis la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, le réglage des hyperparamètres et le déploiement des modèles, jusqu'à la création d'applications de données ou de tableaux de bord pour présenter les résultats. L'AutoAI fait ce qui nécessiterait autrement une équipe de data scientists spécialisés et d'autres ressources professionnelles, et le fait plus rapidement et plus efficacement.  

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La simplification du processus de développement et de déploiement de l'IA offre de nombreux avantages aux entreprises qui cherchent à mieux comprendre leurs schémas de désabonnement et à élaborer des stratégies pour y remédier.

Construction automatisée de modèles : L'AutoAI automatise de bout en bout le processus de construction du modèle, y compris le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques, la sélection des algorithmes, le réglage des hyperparamètres et l'évaluation du modèle. Elle élimine le besoin d'essais et d'erreurs manuels, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts dans le développement d'un modèle efficace de prédiction du désabonnement.

Utilisation efficace des ressources : L'AutoAI optimise l'utilisation des ressources informatiques en explorant automatiquement divers algorithmes et combinaisons d'hyperparamètres. Il utilise des techniques de recherche et de sélection de modèles étendues, telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire, pour trouver le modèle le plus performant compte tenu des contraintes données. Cela permet d'améliorer l'efficacité et l'utilisation des ressources.

Précision accrue : L'AutoAI exploite des algorithmes sophistiqués et des techniques d'ensemble pour créer des modèles de prédiction de désabonnement très performants. Elle peut tester automatiquement plusieurs algorithmes et combiner leurs prédictions pour atteindre une précision supérieure à celle des approches manuelles traditionnelles. Ainsi, une entreprise peut prédire avec précision la probabilité qu'un client se désabonne.

Réduction des biais et de la variance : L'AutoAI permet de réduire les biais et la variance des modèles de prédiction du taux de désabonnement en appliquant des techniques telles que la validation croisée et la régularisation. Ces techniques s'attaquent aux problèmes de surajustement et de sous-ajustement, ce qui permet d'obtenir des modèles plus fiables et plus robustes.

Évolutivité et adaptabilité : Les frameworks d'IA automatique sont conçus pour traiter de grands ensembles de données et peuvent s'adapter à de gros volumes de données clients. Ils peuvent s'adapter à différents secteurs d'activité, domaines commerciaux et cas d'utilisation de la prédiction du désabonnement, ce qui les rend appropriés pour un large éventail d'applications.

Interprétabilité et transparence : Les outils d'IA automatique intègrent des fonctions d'interprétabilité des modèles, qui permettent de comprendre les facteurs qui contribuent aux prédictions de désabonnement. Cela aide les entreprises à comprendre les raisons sous-jacentes de l'attrition de la clientèle, ce qui leur permet de prendre des mesures ciblées pour l'atténuer.

Démocratisation de la science des données : L'AutoAI démocratise la prédiction du taux d'attrition en rendant le processus accessible aux utilisateurs ayant une expertise limitée en matière de science des données. Il permet aux analystes commerciaux, aux experts en la matière et aux parties prenantes non techniques de participer au processus de développement du modèle et d'obtenir des informations précieuses à partir des prévisions de désabonnement.

L'AutoAI simplifie et accélère le processus de prédiction du taux de désabonnement, ce qui permet d'obtenir des modèles plus précis et plus efficaces. Elle permet aux entreprises d'exploiter des techniques avancées d'apprentissage automatique sans avoir besoin de connaissances approfondies en science des données ou d'expérimentations manuelles.

Quels sont les types de données nécessaires à l'utilisation de l'AutoAI pour prédire le taux de désabonnement ?

Pour construire un modèle précis utilisant l'AutoAI pour prédire le taux de désabonnement, des données historiques de différents types sont nécessaires.

• Données sur le profil des clients : Indépendamment de la variété des désabonnements, il est essentiel de disposer d'informations sur le profil des clients. Il s'agit d'informations démographiques telles que l'âge, le sexe, la localisation, la profession et d'autres attributs pertinents. Elles permettent de mieux comprendre les caractéristiques des clients qui quittent l'entreprise et d'identifier les tendances basées sur les données démographiques des clients.

• Données comportementales : Les données comportementales englobent les interactions et les activités des clients avec un produit ou un service. Ces données peuvent inclure la fréquence d'utilisation, les niveaux d'engagement, l'historique de navigation, l'adoption de fonctionnalités, les habitudes de connexion et la durée des sessions. Une diminution de l'activité ou de l'engagement de l'utilisateur peut être le signe d'une désaffection potentielle.

• Réponses aux enquêtes : La réalisation d'enquêtes auprès des clients pour recueillir leurs commentaires et évaluer leur niveau de satisfaction peut être une source directe d'informations sur l'intention des clients. Les réponses indiquant une insatisfaction ou une tendance à passer à un concurrent peuvent être le signe d'une désaffection potentielle.

Les données relatives à l'utilisation des produits ou des plates-formes et à l'assistance peuvent également être utilisées pour acquérir une connaissance globale de la clientèle.

• Données d'utilisation ou d'engagement : Cet ensemble de données permet de suivre l'interaction et l'engagement des clients avec le service. Il comprend des mesures telles que la fréquence de connexion, la durée des sessions, l'utilisation des fonctionnalités, la consommation de contenu ou toute autre action pertinente de l'utilisateur. Les données d'utilisation permettent d'identifier les modèles de comportement des clients qui peuvent indiquer un risque de désabonnement, comme la baisse des niveaux d'engagement.

• Interactions avec le support client : Cet ensemble de données capture des informations provenant de sources telles qu'un système de CRM ou de support client et inclut les interactions avec le support client, y compris les appels au service client, les transcriptions de chat, les détails des tickets de support ou les communications par e-mail. L'analyse des données du support client peut fournir des informations sur la satisfaction des clients, les réclamations ou les problèmes susceptibles de contribuer à l'attrition.

Des données étiquetées, qui aident à former un modèle pour reconnaître les désabonnements, sont également utilisées.

• Données historiques étiquetées : Les ensembles de données de prédiction de désabonnement comprennent une variable cible étiquetée indiquant si un client s'est désabonné ou non. Ces étiquettes sont généralement dérivées de données historiques, telles que les clients qui ont annulé leur abonnement, n'ont pas renouvelé leur contrat ou ont cessé d'utiliser le produit ou le service.

Désabonnement

Il s'agit de quelques-uns des types de données qui peuvent être utilisés pour calculer le taux de désabonnement pour les entreprises d'abonnements :

• Détails de l'abonnement : Cet ensemble de données contient des informations relatives aux plans d'abonnement choisis par les clients, telles que le type d'abonnement, la durée, la date de début, la date de renouvellement, la tarification et tout changement ou mise à niveau du plan. Il permet de comprendre comment différentes caractéristiques d'abonnement ou structures tarifaires influent sur les taux de désabonnement.

• Données de facturation et de paiement : Cet ensemble de données comprend des informations sur les cycles de facturation, les méthodes de paiement, l'historique des paiements, le montant des factures et tout problème ou retard lié au paiement. L'analyse des données de facturation et de paiement peut aider à identifier des schémas susceptibles d'influencer le taux d'attrition, comme les clients qui rencontrent des difficultés de paiement ou des incohérences.

• Étiquettes de désabonnement : Les modèles de prédiction du désabonnement nécessitent des données étiquetées indiquant si un client s'est désabonné ou non. L'ensemble de données sur les étiquettes de désabonnement doit comprendre les enregistrements historiques des clients qui ont annulé leur abonnement ou cessé d'utiliser le service. Ces étiquettes sont utilisées comme variable cible pour l'entraînement du modèle de prédiction de désabonnement.

• Données temporelles : Les données temporelles sont importantes pour comprendre l'aspect temporel du désabonnement. Elles comprennent l'horodatage de divers événements, tels que les dates de début et de fin d'abonnement, les dates de paiement, les interactions avec les clients ou les changements de plan. Les données temporelles permettent de saisir les tendances du comportement des clients, la saisonnalité ou les changements dans les schémas de désabonnement au fil du temps.

Taux d'attrition du commerce électronique

Voici quelques-uns des types de données qui peuvent être utilisés pour calculer le taux d'attrition des entreprises de commerce électronique :

• Données transactionnelles : Les données transactionnelles saisissent l'historique des interactions entre les clients et l'entreprise. Elles comprennent des détails sur les achats, les plans d'abonnement, les modes d'utilisation, les dates de transaction et les valeurs monétaires. L'analyse des données transactionnelles permet d'identifier les indicateurs de désabonnement, tels que la diminution de la fréquence des achats ou de l'utilisation.

• Données sur les interactions avec les clients : Cet ensemble de données capture les différentes formes d'interactions des clients avec l'entreprise, telles que les appels au service clientèle, les courriels, les chats en direct ou les interactions sur les médias sociaux. Il fournit des informations précieuses sur le sentiment des clients, les plaintes, les demandes et l'engagement général. L'analyse des interactions avec les clients peut aider à identifier les déclencheurs potentiels ou les modèles menant au désabonnement.

• Enquêtes de satisfaction des clients : Les enquêtes ou les données de retour d'information collectées auprès des clients peuvent fournir des informations directes sur les niveaux de satisfaction des clients, leurs préférences et les facteurs potentiels de désabonnement. L'analyse des réponses aux enquêtes peut aider à identifier les points douloureux spécifiques, les domaines à améliorer et les facteurs influençant l'attrition de la clientèle.

Quelles sont les étapes de l'utilisation de l'AutoAI pour la prédiction du taux de désabonnement ?

Avec l'AutoAI, les étapes du cycle de vie de l'IA sont réduites à quelques clics. Un utilisateur - professionnel ou technique - peut exécuter les fonctions suivantes pour produire un modèle capable de prédire avec précision le taux de désabonnement des clients.

1. Préparation des données : Rassembler et prétraiter l'ensemble des données relatives au désabonnement. Il s'agit de nettoyer les données, de traiter les valeurs manquantes, de transformer les variables si nécessaire et de s'assurer que l'ensemble de données est dans un format adapté à l'analyse.
   
2. Exploration des données : Explorez l'ensemble des données relatives au taux de désabonnement afin de mieux comprendre les variables et leurs relations. Identifiez les modèles, les corrélations ou les valeurs aberrantes potentielles susceptibles d'influencer le taux de désabonnement.
   
3. Ingénierie des caractéristiques : Créer des caractéristiques pertinentes ou dériver de nouvelles variables à partir de l'ensemble de données existant sur le taux de désabonnement. L'ingénierie des caractéristiques peut impliquer l'agrégation du comportement des clients, la création de caractéristiques temporelles ou l'incorporation de sources de données externes pour améliorer le pouvoir prédictif. Parmi les exemples de caractéristiques, citons les produits vus ou achetés, les catégories de produits, le montant total dépensé.
   
4. Entraînement au modèle : Utilisez l'AutoAI pour construire automatiquement des modèles de prédiction de désabonnement à l'aide des ensembles de données préparés. Le cadre de l'AutoAI effectuera la sélection des algorithmes, le réglage des hyperparamètres et l'évaluation des modèles à l'aide de différentes techniques telles que la validation croisée ou la validation d'attente. Cette étape implique généralement de nombreux calculs et l'exploration de différentes configurations de modèles.
   
5. Évaluation du modèle : Évaluer les performances des modèles de prédiction de désabonnement générés. Évaluez les modèles sur la base de mesures appropriées telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 ou la courbe caractéristique d'exploitation du récepteur (ROC). Tenez compte de facteurs tels que l'interprétabilité, les exigences informatiques et les contraintes de l'entreprise lors de la sélection du modèle final.
   
6. Déploiement du modèle : Déployer le modèle de prédiction de désabonnement sélectionné dans un environnement de production où il peut être utilisé pour faire des prédictions en temps réel. Veillez à ce que le modèle soit intégré dans les systèmes d'entreprise ou les flux de travail existants pour une surveillance et une prise de décision transparentes en matière de désabonnement.
7. Consommation du modèle par le biais d'applications de données : Accédez aux informations générées par le modèle sous la forme de tableaux de bord interactifs et d'applications de données. Les utilisateurs professionnels peuvent se référer aux tableaux de bord pour surveiller les paramètres essentiels à leurs activités, tels que le taux de désabonnement, la valeur de la durée de vie des clients, etc.
   
8. Suivi et maintenance : Contrôler en permanence les performances du modèle de prédiction du taux de désabonnement dans l'environnement de production. Suivez la précision du modèle, recalibrez-le si nécessaire et ré-entraînez-le périodiquement avec de nouvelles données pour maintenir son pouvoir prédictif. Évaluez régulièrement l'efficacité du modèle et procédez aux ajustements nécessaires.
   

Tout au long du processus, il est important de collaborer avec les experts en la matière et les parties prenantes afin d'interpréter les résultats, de valider les prévisions du modèle et d'aligner le processus de prévision du taux de désabonnement sur les objectifs de l'entreprise.

Quels sont les indicateurs qui montrent l'impact de l'AutoAI sur le taux de désabonnement ?

Une fois qu'une solution AutoAI est mise en œuvre pour la prédiction du taux d'attrition, la première mesure la plus directe est le taux d'attrition mensuel ou annuel. D'autres mesures, qui peuvent être configurées sur un tableau de bord ou une application de données, seront également influencées au fil du temps par un modèle de prédiction du taux de désabonnement performant :

Fidélisation de la clientèle : La réduction du taux de désabonnement améliore directement les taux de fidélisation de la clientèle. Il est plus rentable de fidéliser les clients existants que d'en acquérir de nouveaux. En réduisant le taux de désabonnement, les entreprises peuvent maintenir une base de clientèle plus importante et favoriser des relations à long terme avec les clients.

Valeur à vie du client (CLV) : La CLV représente la valeur totale générée par un client tout au long de sa relation avec une entreprise. En réduisant le taux de désabonnement, les clients restent plus longtemps dans l'entreprise, ce qui se traduit par une CLV plus élevée. L'augmentation de la CLV permet aux entreprises de maximiser le rendement de leurs investissements en matière de marketing et d'acquisition.

Coûts d'acquisition des clients (CAC) : En réduisant le taux de désabonnement, il est moins nécessaire de consacrer des ressources importantes à l'acquisition de nouveaux clients. Comme la base de clients existants reste stable, les entreprises peuvent allouer leurs budgets de marketing et de vente de manière plus efficace, ce qui peut réduire les coûts d'acquisition des clients. Il en résulte une amélioration de la rentabilité et un meilleur retour sur investissement (ROI).

Les recettes et les ventes : Tous ces éléments ont, d'une manière ou d'une autre, un impact sur le revenu global et peuvent conduire à une augmentation des ventes. La fidélisation des clients signifie qu'ils continuent à faire des achats ou à utiliser des services, ce qui génère des flux de revenus réguliers. En outre, les clients satisfaits sont plus susceptibles de dépenser davantage et de faire des achats supplémentaires, ce qui contribue à l'augmentation du chiffre d'affaires.

Voici quelques indicateurs qualitatifs qui peuvent être étudiés et qui seront positivement influencés au fil du temps par la réduction du taux de désabonnement :

Satisfaction et fidélité des clients : La diminution du taux de désabonnement implique que les clients sont satisfaits des produits ou des services fournis. Les clients satisfaits sont plus susceptibles de devenir des défenseurs loyaux qui recommandent l'entreprise à d'autres personnes, donnent des avis positifs et contribuent au marketing de bouche-à-oreille. L'amélioration de la satisfaction et de la fidélité des clients peut renforcer la réputation de la marque et attirer de nouveaux clients.

Image de marque et confiance : Un taux de désabonnement élevé peut avoir un impact négatif sur l'image de marque et la réputation d'une entreprise. En réduisant le taux de désabonnement, les entreprises démontrent leur engagement à satisfaire et à fidéliser leurs clients. Cela permet d'instaurer un climat de confiance entre les clients existants et potentiels, améliorant ainsi l'image de marque et la crédibilité de l'entreprise.

Efficacité opérationnelle : La réduction du taux de désabonnement peut améliorer l'efficacité opérationnelle en réduisant les ressources nécessaires pour faire face au désabonnement des clients. Les entreprises peuvent allouer moins de ressources aux efforts de fidélisation de la clientèle et se concentrer davantage sur la fourniture de services à valeur ajoutée, le développement de produits ou les stratégies d'acquisition de clients.