Abonnement · UE
Prédiction du churn qui a sauvé des millions
Une entreprise d'abonnement européenne perdait des clients sans signal. Mission : prédire qui s'apprête à partir, expliquer pourquoi, et cibler les dépenses de rétention là où elles rapportent.
Churn mensuel
−34%
après actions de rétention
Performance du modèle
0.91
AUC
CA retenu
€2.4M
annualisé
ROI des campagnes
5.8×
sur la dépense de rétention
Risque de churn par segment
probabilité moyenne de départ
Base clients par segment
part de tous les clients
◆ Constats
- Deux segments — à risque et dormants — portaient presque tout le churn.
- Le signal le plus fort était une baisse d'usage, des semaines avant la résiliation.
- Le budget de rétention était réparti uniformément au lieu d'aller là où il change l'issue.
✓ Notre solution
- Chaque client noté chaque semaine avec un motif de risque clair et explicable.
- Offres de rétention ciblées déclenchées seulement pour les comptes à risque et à valeur.
- Un tableau de bord donné à l'équipe pour suivre le risque et mesurer chaque campagne.
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