Prédiction et prévention de l'attrition

Sur des marchés télécom et bancaires ultra-concurrentiels, conquérir un nouveau client coûte cinq à sept fois plus cher que d'en retenir un. Pourtant, la plupart des campagnes de rétention arrosent large : elles offrent des remises à des clients qui seraient restés de toute façon, et manquent ceux réellement sur le départ.

Prédire qui va partir ne suffit pas. La vraie question est qui, si on l'appelle, changera d'avis — et qui, au contraire, sera irrité par une sollicitation. Sans cette distinction, le budget de rétention est gaspillé et l'attrition continue d'éroder le chiffre d'affaires récurrent.

Shift met en place un dispositif de rétention en deux temps. Un premier modèle de propension à l'attrition estime, pour chaque client, la probabilité de départ dans les 30 à 90 jours à partir de son usage, sa facturation, ses interactions au service client et ses signaux de mécontentement.

Surtout, nous ajoutons une couche d'uplift modeling qui mesure l'effet causal d'une offre de rétention : au lieu de cibler les clients à risque, nous ciblons les « persuadables », ceux dont le comportement change réellement grâce à l'intervention. Cette approche, entraînée sur des campagnes A/B historiques, évite les remises inutiles et les effets contre-productifs.

Chaque client à risque est associé à la meilleure action suivante — offre tarifaire, appel proactif, montée en gamme — et à un canal, le tout orchestré dans votre CRM avec un suivi de l'incrémentalité réelle des campagnes.