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

Objectifs

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

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 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

Exercices pratiques

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

Aptibox

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

Référence

IAF155

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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