Comment la data science et l’IA permettent de lutter contre le churn

Hanaa a été directrice marketing de L’Orient-Le Jour, quotidien francophone du Moyen-Orient. En tant que membre du comité de direction, elle a joué un rôle prépondérant dans l’élaboration de la stratégie digitale qui a permis à ce groupe de presse de réussir sa transition numérique.

La rétention des abonnés est un sujet clé pour nous médias. Dans notre économie de plus en plus compétitive, où les abonnés ont souvent la possibilité de choisir entre plusieurs produits et services similaires, réduire le taux d’attrition devient donc l’une de nos préoccupations primordiales. De plus, en règle générale, il est beaucoup plus coûteux d’acquérir de nouveaux abonnés que de conserver ceux qui existent déjà.  Il est alors crucial de déterminer les raisons qui poussent nos abonnés à nous quitter et répondre ainsi à une problématique majeure et récurrente de notre modèle économique.

Pour lutter contre le churn (ou l’attrition) nous appliquons souvent une politique qui vise à valoriser les offres existantes et à améliorer l’expérience client (en créant de nouveaux produits de plus en plus personnalisés, en optimisant et personnalisant le parcours, en détectant les départs involontaires liés au défaut de paiement…).

Mais savez-vous que la data science et l’IA peuvent être nos meilleurs alliés dans la lutte contre le churn ? Oui, ces technologies permettent de traiter efficacement cette tâche commerciale traditionnelle et nous aider à prédire (et donc prévenir) le churn. L’utilisation de l’IA peut donc devenir l’axe majeur de notre stratégie de fidélisation.

Comment cela se passe-t-il concrètement et comment pourrons-nous réussir ce grand défi ?

Les différents types de churn

Distinguons d’abord les différents types de churn et les stratégies qui nous permettent de lutter contre ces phénomènes avec des approches adaptées :

Le premier type de churn est involontaire, nous perdons l’abonné en raison de plusieurs facteurs qui échappent à notre contrôle direct (comme par exemple le refus d’une carte de crédit pour diverses raisons), nous pouvons palier à ce problème à travers plusieurs mesures techniques liées aux relances et aux méthodes de paiement.

Le deuxième type de churn est volontaire, dans ce cas l’abonné nous quitte délibérément. Concentrons-nous sur cet axe qui s’avère être le nerf de la guerre de notre politique de rétention.

Deux approches se présentent pour nous aider à réduire le taux lié à ce type de churn :

1. Les Stratégies de rétention réactives avec des actions à posteriori : Ces efforts marketing sont souvent peu efficaces puisqu’ils sont réalisés trop tard, une fois que l’abonné a déjà pris sa décision
2. Les Stratégies de rétention proactives avec une approche prédictive : En analysant les comportements des utilisateurs on peut mesurer l’état de la relation avec nos abonnés et agir au préalable afin d’éviter l’attrition en engageant des actions marketing adéquates. C’est justement à ce niveau que...