Machine Learning pour l’analyse de churn et la fidélisation client

• Comprendre comment le machine learning permet de prédire le risque de churn client
• Identifier les signaux faibles et automatiser les actions de rétention
• Mettre en place une stratégie de fidélisation basée sur l’analyse prédictive des données clients

Responsables marketing, CRM, data analysts, chefs de projet fidélisation, équipes commerciales ou service client

Connaissances de base en relation client et en machine learning ou analyse de données

• Comprendre les enjeux du churn et son impact sur la performance business
• Identifier les facteurs et comportements annonçant un risque de départ client
• Collecter et structurer les données nécessaires à la prédiction du churn
• Utiliser des modèles supervisés pour construire un scoring de churn
• Sélectionner les variables pertinentes et préparer un dataset exploitable
• Évaluer les performances des modèles prédictifs avec les bons indicateurs
• Interpréter les scores de churn pour cibler les clients à risque
• Déclencher des actions automatiques de fidélisation et de rétention
• Segmenter les clients selon leur niveau de fidélité et leur comportement
• Intégrer le scoring churn dans un CRM ou un outil marketing automation

• Identifier les variables utiles pour construire un modèle de churn
• Simuler un scoring churn sur un jeu de données simplifié
• Construire une matrice d’actions marketing selon les niveaux de risque client

• Modèle de tableau de données prêt pour une analyse de churn
• Fiche synthèse des algorithmes adaptés à la prédiction de churn
• Grille de segmentation reliant scoring, actions marketing et canaux de fidélisation