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

Objectifs

Comprendre comment utiliser le machine learning pour prédire le risque de départ des clients
Identifier les signaux faibles du churn et déclencher des actions préventives automatisées
Mettre en place une stratégie de fidélisation basée sur les données comportementales
Optimiser la rétention client grâce à des modèles prédictifs intégrés aux outils marketing et CRM

Participants

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

Pré-requis

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

Programme

Comprendre les enjeux business du churn et son impact sur la rentabilité client
Identifier les causes de départ client : comportement d’achat, interaction, insatisfaction ou inactivité
Collecter et structurer les données utiles pour modéliser le churn (achats, navigation, SAV, fréquence, canaux).
Utiliser des modèles supervisés pour prédire le churn comme la régression logistique, les forêts aléatoires ou XGBoost
Sélectionner les bonnes variables explicatives et construire un dataset propre et exploitable
Mesurer la performance d’un modèle avec précision, rappel, courbe ROC ou matrice de confusion
Interpréter les résultats pour cibler les clients à risque de départ avec un score de probabilité
Déclencher des scénarios automatiques de rétention en fonction du niveau de risque
Segmenter les clients selon leur profil de fidélité et leur sensibilité aux actions marketing
Tester des stratégies de réactivation personnalisées grâce à l’analyse prédictive
Intégrer le modèle dans un outil CRM ou marketing automation pour un suivi en temps réel
Mettre en place une boucle d’amélioration continue basée sur les résultats observés
Adopter une démarche responsable et transparente vis-à-vis des données clients utilisées

Exercices pratiques

Identifier les variables utiles pour prédire le churn dans un exemple métier
Simuler un modèle de scoring churn avec un outil IA ou un notebook simplifié
Créer une matrice d’actions selon les scores : à retenir, à surveiller, à relancer
Proposer une campagne de fidélisation personnalisée selon les profils prédits.

Aptibox

Modèle de tableau de données prêt à l’analyse churn
Fiche repère des algorithmes adaptés à la prédiction de churn
Grille de segmentation pour relier scoring, action marketing et canaux
Liste d’outils pour intégrer le scoring churn dans un CRM ou une plateforme d’activation

Référence

IAF155

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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