Le taux d’attrition de la clientèle, c’est-à-dire la perte de clients, désigne le pourcentage de clients qui cessent de faire affaire avec une entreprise au cours d’une période donnée. Le taux d’attrition représente un indicateur important qui affecte directement les revenus et la rentabilité d’une entreprise. Les entreprises surveillent les taux d’attrition pour évaluer l’efficacité de leurs efforts de fidélisation et mesurer la qualité de leurs relations avec les clients. Un taux d’attrition élevé peut révéler une insatisfaction des clients envers un produit ou un service, alors qu’un taux d'attrition faible peut refléter la satisfaction des clients et la fidélité qui en découle. Les taux moyens d’attrition de la clientèle varient d’un secteur à l’autre. En 2022, le taux médian d’attrition de la clientèle s’élevait à 13 % pour les entreprises de logiciel-service.

Pour comprendre l’attrition au sein de votre entreprise, il est essentiel de connaître le nombre de clients que vous conservez ou perdez sur une période donnée, ainsi que les raisons de leur départ. Les modèles de taux d’attrition de la clientèle peuvent vous aider à élaborer une stratégie de fidélisation globale, en ciblant les problèmes responsables de l’attrition. Vous trouverez ci-dessous des renseignements essentiels sur les différents types de modèles d’attrition, comment choisir et élaborer le modèle adapté à votre entreprise, ainsi que les mesures à prendre en fonction des données obtenues.

Que contient cet article?

• Calcul du taux d’attrition de la clientèle
  
• Importance du taux d’attrition de la clientèle
  
• Principaux facteurs de prévision de l’attrition de la clientèle
  
• Types de modèles d’attrition de la clientèle
  
• Création d’un modèle d’attrition de la clientèle
  
• Utilisation de l’analyse prédictive pour réduire l’attrition de la clientèle
  
• Mesure de l’efficacité des modèles d’attrition de la clientèle
  
• Bonnes pratiques pour réduire l’attrition de la clientèle
  

Calcul du taux d’attrition de la clientèle

Pour calculer le taux d’attrition de la clientèle, divisez le nombre de clients perdus au cours d’une période donnée par le nombre total de clients au début de cette période. Ci-dessous figure la formule de base pour calculer le taux d’attrition de la clientèle.

(Nombre de clients perdus au cours de la période / Nombre total de clients au début de la période) × 100 = Taux d'attrition de la clientèle

Pour appliquer cette formule, procédez comme suit :

• Déterminez la période pour laquelle calculer le taux d’attrition (par exemple, un mois, un trimestre, un an).

• Déterminez le nombre total de clients que vous aviez au début de cette période.

• Comptez le nombre de clients qui vous ont quitté ou qui ont cessé de faire affaire avec vous au cours de cette période.

• Divisez le nombre de clients perdus par le nombre total de clients au début de la période.

• Multipliez le résultat par 100 pour le convertir en pourcentage.

Ce pourcentage reflète votre taux d’attrition, c’est-à-dire le taux auquel les clients mettent fin à leur relation avec l’entreprise au cours de la période donnée.

Importance du taux d’attrition de la clientèle

Le taux d’attrition peut avoir une incidence majeure sur le chiffre d’affaires, la rentabilité et la réputation d’une entreprise. Découvrez comment le taux d’attrition influe sur les activités d’une entreprise.

• Coûts d’acquisition des clients : En règle générale, l’acquisition de nouveaux clients est plus coûteuse que la fidélisation des clients existants. Lorsque les clients s’en vont, les entreprises doivent investir davantage dans des actions de marketing et de vente pour les remplacer, ce qui peut s’avérer coûteux.

• Perte de revenus : La perte de clients entraîne une perte directe de revenus, ce qui a une incidence immédiate sur la santé financière des entreprises.

• Baisse des clients à long terme : Les clients à long terme ont tendance à acheter davantage au fil du temps et peuvent donc devenir moins coûteux à servir. Ils peuvent également acheter des produits ou des services à plus forte marge. Un taux d’attrition plus élevé se traduit par une diminution du nombre de ces clients à long terme et peut entraîner une baisse de la rentabilité.

• Réputation de la marque : Un taux d’attrition élevé peut être le signe d’une insatisfaction des clients, ce qui peut nuire à la réputation d’une entreprise. Les clients satisfaits sont plus enclins à recommander l’entreprise à d’autres personnes, alors que les clients insatisfaits peuvent partager leurs expériences négatives, dissuadant ainsi les clients potentiels.

• Croissance à long terme : Une croissance durable repose sur une base de clientèle stable. Des taux d’attrition élevés peuvent compromettre les stratégies de croissance à long terme, ce qui complique le développement des entreprises ou les empêche d’explorer de nouvelles possibilités d’investissement.

Principaux facteurs de prévision de l’attrition de la clientèle

Le niveau de satisfaction des clients à l’égard d'un produit ou d’un service est l’un des facteurs de prévision les plus simples de l’attrition de la clientèle. Les entreprises peuvent mesurer ce paramètre au moyen d’enquêtes, du taux de recommandation net et de mécanismes de retour d’information. Un taux de satisfaction constamment bas ou des retours négatifs peuvent être un indicateur fort quant à une possible attrition.

D’autres facteurs peuvent jouer un rôle dans la décision d’un client de mettre fin à sa relation avec une entreprise :

• Interactions avec le service à la clientèle : Bien que certains clients engagés puissent chercher à optimiser la valeur d’un produit ou d’un service en communiquant avec le service d’assistance, les demandes d’assistance peuvent également signaler des problèmes ou révéler une insatisfaction. En analysant la nature et le résultat de ces interactions, il est possible de prévoir l’attrition, en particulier si les problèmes ne sont pas résolus de manière satisfaisante.

• Utilisation du produit ou du service : En suivant comment et à quelle fréquence un produit ou un service est utilisé, les entreprises peuvent se faire une idée du niveau d’engagement de leurs clients. Une utilisation faible ou en baisse peut indiquer que les clients se désintéressent du produit ou du service, ou ne perçoivent pas la valeur qu’ils recherchent, ce qui peut mener à l’attrition.

• Problèmes de facturation et de paiement : Des problèmes fréquents de facturation ou de paiement peuvent provoquer de la frustration et l’attrition de la clientèle. En suivant ces incidents et leur résolution, il est possible de déceler des signes précurseurs d’un risque de départ des clients.

• Changements de comportement d’achat : Un changement soudain des habitudes d’achat d’un client, tel qu’une diminution du volume ou de la fréquence des commandes, peut être le signe d’une insatisfaction ou d’une évolution des besoins, ce qui peut inciter les clients à partir.

• Commentaires et réclamations des clients : Le retour d’information direct ou les réclamations sont des indicateurs importants d’attrition potentielle. Les clients qui prennent le temps d’exprimer leur mécontentement ou leurs préoccupations peuvent envisager de partir si leurs problèmes ne sont pas résolus.

• Engagement vis-à-vis des communications marketing : Un déclin dans l’engagement des clients par rapport aux courriels, aux bulletins d’information, aux promotions ou à d’autres communications marketing peut être le signe d’un manque d’intérêt ou de pertinence, qui peut annoncer une perte de clientèle.

• Facteurs liés au marché et à la concurrence : L’évolution du marché et les actions des concurrents peuvent avoir des répercussions sur le taux d’attrition. Si, par exemple, un concurrent sort un nouveau produit ou offre un service similaire au vôtre à un prix inférieur, votre taux d’attrition pourrait alors augmenter.

• Renouvellements de contrats et d’abonnements : Pour les entreprises qui fonctionnent selon des modèles fondés sur des abonnements ou des contrats, chaque période de renouvellement est cruciale pour évaluer le risque de perte de clientèle. Lorsque les clients évaluent s'ils doivent ou non renouveler leur contrat, il y a un risque qu’ils aillent voir ailleurs.

• Facteurs démographiques et psychographiques : Parfois, des changements au niveau du profil démographique des clients ou une évolution de leurs valeurs et préférences peuvent permettre de prédire le taux d’attrition. Des événements tels qu’un changement de situation financière, de mode de vie ou un déménagement peuvent jouer un rôle dans la décision des clients de continuer à utiliser un produit ou un service particulier.

Types de modèles d’attrition de la clientèle

Les modèles d’attrition de la clientèle sont catégorisés selon différents critères, comme le type d’algorithme utilisé, la gestion du temps et le niveau de détail des prédictions. Vous trouverez ici une analyse détaillée des différents types de modèles d’attrition de la clientèle.

• Modèles prédictifs d’attrition : Ces modèles s’appuient sur des données historiques pour prévoir la probabilité de résiliation d’un client à l’avenir. Ils font généralement appel à des algorithmes d’apprentissage automatique pour repérer les tendances et les facteurs prédictifs de l’attrition, présentés ci-dessous.

• Régression logistique : Il s’agit d’un modèle statistique qui estime la probabilité d’un résultat binaire (tel que la résiliation ou l’absence de résiliation) en fonction d’une ou de plusieurs variables indépendantes. Il est couramment utilisé en raison de sa simplicité et de sa facilité d’interprétation.

• Arbres de décision : Ces modèles utilisent une arborescence des décisions et de leurs conséquences possibles. Ils sont faciles à interpréter mais présentent une propension au surapprentissage.

• Forêts aléatoires : Méthode d'ensemble qui utilise plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision de la prédiction et contrôler le surapprentissage. Elles sont plus complètes qu’un arbre de décision unique et offrent souvent une grande précision.

• Machines d’amplification de gradient (GBM) : Les GBM représentent un ensemble de techniques qui construisent des arbres de manière séquentielle, chaque nouvel arbre corrigeant les erreurs commises par les arbres formés précédemment. Ces techniques, comme XGBoost et LightGBM, s'avèrent de puissants outils pour prédire l’attrition mais peuvent être complexes à ajuster.

• Réseaux neuronaux : Les réseaux neuronaux sont des modèles d’apprentissage profond qui peuvent capturer des relations non linéaires complexes grâce à des couches de nœuds ou de « neurones ». Ils peuvent être très efficaces, en particulier pour les grands ensembles de données, mais sont plus difficiles à interpréter que les modèles plus simples.

• Modèles descriptifs d’attrition : Plutôt que de prévoir l’attrition future, ces modèles fournissent des renseignements sur le comportement de résiliation passé. Ils permettent de repérer les tendances, les modèles et les motifs de départ des clients, souvent à l’aide de techniques de regroupement ou d’analyse des composantes principales.

• Modèles d’attrition basés sur des séries chronologiques : Ces modèles étudient l’évolution des taux d’attrition au fil du temps. Ils peuvent être particulièrement utiles pour les entreprises qui connaissent de fortes variations saisonnières ou qui tentent d’évaluer l’incidence d’événements précis au fil du temps.

• Modèles basés sur des cohortes : Ces modèles analysent les taux d’attrition de différentes cohortes de clients. Une cohorte peut être définie par la date d’inscription des clients, le produit qu’ils ont acheté pour la première fois ou tout autre événement majeur. Il est ainsi possible de déterminer si certaines cohortes sont plus sujettes à l’attrition que d’autres.

• Modèles d’analyse de survie : Ces modèles mesurent le temps nécessaire pour qu’un événement (attrition) se produise. Ils sont particulièrement utiles pour prévoir le départ d’un client.

• Modèles d’attrition en temps réel : Ces modèles génèrent des prévisions instantanées fondées sur les interactions des utilisateurs en temps réel. Utilisés dans des scénarios où les entreprises peuvent prendre des mesures immédiates pour éviter l’attrition, ils nécessitent une infrastructure de données solide.

• Modèles hybrides : Ces modèles combinent des éléments provenant de différents types de modèles en exploitant leurs points forts et en atténuant leurs faiblesses. Un modèle hybride peut, par exemple, combiner un modèle prédictif pour évaluer la probabilité d’attrition et une analyse de survie pour en déterminer le moment.

Le choix du bon type de modèle dépend du contexte particulier de l’entreprise, de la nature de la relation avec le client, des données disponibles ainsi que du résultat recherché par l’effort de modélisation. Il est souvent utile d’expérimenter plusieurs modèles afin de déterminer celui qui fournit les renseignements les plus précis et les plus exploitables pour un cas d’utilisation particulier.

Création d’un modèle d’attrition de la clientèle

La création d’un modèle d’attrition de la clientèle passe par plusieurs étapes, telles que l’analyse de votre définition de l’attrition, l’examen des données disponibles et la détermination du modèle le plus adapté à votre entreprise. Ce guide détaillé explique comment élaborer un modèle d’attrition correspondant aux besoins de votre entreprise.

• Définition de l’attrition : La définition de l’attrition varie d’une entreprise à l’autre. Pour un service d’abonnement, l’attrition peut se manifester par la résiliation d’abonnements par les clients. Pour une plateforme de commerce en ligne, il peut s’agir de clients qui n’ont pas effectué d’achat au cours d’une certaine période.

• Collecte des données : Recueillez des données historiques portant à la fois sur les personnes qui quittent votre entreprise et sur celles qui y restent. Votre ensemble de données doit englober diverses caractéristiques telles que les données démographiques des clients, l’historique des transactions, les données d’utilisation des produits, les interactions avec le service client ainsi que toute autre donnée pertinente susceptible d’avoir des répercussions sur l’attrition.

• Préparation des données : Nettoyez les données (traitez les valeurs manquantes, supprimez les doublons, etc.) et convertissez-les dans un format adapté à la modélisation. Il peut s’agir d’encoder des variables catégorielles, de normaliser des valeurs numériques ou de créer des fenêtres temporelles pour les fonctionnalités prédictives.

• Développement de fonctionnalités : Développez des fonctionnalités qui saisissent le comportement et les caractéristiques de vos clients. Vous pouvez agréger des données transactionnelles en indicateurs significatifs, calculer la fréquence d’utilisation ou déduire d’autres attributs utiles à partir de données brutes.

• Analyse exploratoire des données (EDA) : Avant de concevoir votre modèle, procédez à une EDA pour déduire des modèles à partir de vos données. Recherchez les corrélations entre les caractéristiques et le taux d’attrition, repérez les valeurs atypiques et cherchez à comprendre la répartition des variables clés.

• Choix de l’algorithme : Choisissez un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire l’attrition. Les choix les plus courants sont la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à amplification du gradient et les réseaux neuronaux. Le choix du modèle dépend de la taille du jeu de données, de l’importance des caractéristiques ainsi que du besoin d’interprétation.

• Apprentissage et essais : Divisez vos données en ensembles d’apprentissage et d’essai afin d’évaluer les performances de votre modèle. L’ensemble d’apprentissage est utilisé pour entraîner le modèle, tandis que l’ensemble d’essai sert à évaluer son pouvoir prédictif sur des données inédites.

• Validation du modèle : Servez-vous d’indicateurs comme l’exactitude, la précision, le rappel, le score de F1 et l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) pour évaluer le rendement de votre modèle. Concentrez-vous sur les indicateurs qui ont une incidence sur les objectifs de votre entreprise. Par exemple, si le coût des faux positifs est élevé, vous pouvez optimiser la précision.

• Réglage du modèle : Ajustez les hyperparamètres du modèle afin d’améliorer ses performances. Envisagez d’utiliser des techniques telles que la recherche par quadrillage, la recherche aléatoire ou l’optimisation bayésienne pour trouver l’ensemble d’hyperparamètres optimal.

• Analyse des fonctionnalités : Découvrez les fonctionnalités les plus performantes pour prédire l’attrition afin d’orienter vos stratégies de fidélisation de la clientèle.

• Déploiement : Déployez le modèle dans un environnement de production au sein duquel il peut fournir des prédictions en continu. Vous pouvez intégrer le modèle dans vos systèmes opérationnels ou mettre en place un traitement par lots afin d’évaluer périodiquement la clientèle.

Utilisation de l’analyse prédictive pour réduire l’attrition de la clientèle

Renseignements exploitables et stratégies d’intervention

• Servez-vous des prédictions du modèle pour élaborer des stratégies de fidélisation ciblées. Vous pouvez, par exemple, proposer des promotions personnalisées, un service client proactif ou d’autres avantages aux clients que vous avez repérés comme présentant un risque élevé d’attrition, afin de les fidéliser.

• Segmentez les clients à haut risque en fonction de leurs caractéristiques ou des motifs de leur départ potentiel et adaptez les interventions en conséquence.

Suivi et boucle de rétroaction

• Suivez en permanence le rendement du modèle. Ajustez et perfectionnez le modèle si nécessaire afin de tenir compte de l’évolution du comportement des clients ou des activités de l’entreprise.

• Mettez en place des mécanismes de retour d’information pour recueillir les résultats des efforts de fidélisation et vérifiez régulièrement l’efficacité de vos stratégies de fidélisation. Servez-vous de ces données pour affiner le modèle prédictif et les stratégies d’intervention.

Collaboration et intégration organisationnelle

• Partagez les enseignements et les recommandations issus du processus d’analyse prédictive avec les services concernés afin de mettre au point une stratégie de fidélisation cohérente.

• Intégrez des renseignements fondés sur les données dans les processus de prise de décision afin de répondre aux besoins des clients de manière proactive et de réduire l’attrition.

Mesure de l’efficacité des modèles d’attrition de la clientèle

Il est important d’évaluer l’efficacité de vos modèles d’attrition de la clientèle pour éviter de prendre des décisions commerciales fondées sur des prédictions erronées. Les indicateurs suivants permettent d’évaluer le rendement de vos modèles d’attrition.

• Exactitude : Il s’agit du pourcentage de prédictions totales que le modèle a réussi à faire correctement. Bien que l’exactitude constitue un point de départ, elle ne fournit pas toujours une vision complète, en particulier lorsque le nombre de clients perdus et de clients retenus n’est pas équilibré.

• Précision : Parmi les clients dont le modèle prévoyait une résiliation, combien sont effectivement partis? Il est important d’évaluer cet indicateur, car le coût des faux positifs (à savoir la prédiction d’une résiliation qui ne se produit pas) peut être élevé.

• Rappel : Sur l’ensemble des clients perdus, combien le modèle en a-t-il identifié correctement? Cet indicateur est intéressant si vous souhaitez repérer le plus grand nombre possible de résiliations avérées, même si cela signifie de tolérer quelques faux positifs.

• Score de F1 : Cet indicateur combine la précision et le rappel en un seul chiffre pour une vision équilibrée.

• Aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) : La courbe ROC représente le taux de vrais positifs par rapport au taux de faux positifs pour différents seuils. L’AUC mesure l’ensemble de l’aire bidimensionnelle située sous la courbe ROC. Un modèle dont les prédictions sont parfaites a une AUC de 1,0, alors qu’un modèle qui fait des suppositions aléatoires a une AUC de 0,5.

• Matrice de confusion : Il s’agit d’un tableau qui indique le nombre de vrais positifs, de faux positifs, de vrais négatifs et de faux négatifs. Cette matrice vous permet de repérer les types d’erreurs commises par votre modèle.

• Lift : Cet indicateur mesure à quel point le modèle est plus performant pour prédire l’attrition que les suppositions aléatoires. Un lift supérieur à 1 indique que le modèle est meilleur par rapport à une supposition aléatoire.

• Incidence économique : L’épreuve ultime de l’efficacité du modèle réside dans son impact sur les indicateurs économiques. Êtes-vous en mesure de réduire les taux d’attrition en agissant sur les prédictions du modèle? Les stratégies de fidélisation de la clientèle fondées sur les renseignements du modèle permettent-elles d’augmenter la valeur à vie des clients ou d’améliorer la satisfaction de la clientèle? Pour évaluer les répercussions économiques, vous pouvez mener des expériences contrôlées (telles que des tests A/B) afin de comparer les résultats avec et sans les interventions suggérées par le modèle d’attrition. Il sera plus facile de déterminer la valeur réelle du modèle en observant l’évolution des taux d’attrition, des taux de satisfaction de la clientèle et de la rentabilité au fil du temps.

Bonnes pratiques pour réduire l’attrition de la clientèle

• Segmentation comportementale prédictive : Faites appel à l’apprentissage automatique pour prédire le comportement futur des clients en vous basant sur leurs interactions passées, leurs habitudes d’achat et leurs données d’engagement. Vous pouvez ainsi anticiper les besoins des clients et intervenir avant qu’un signal d'attrition ne se manifeste, ce qui permet de mettre en œuvre des stratégies de fidélisation plus ciblées et plus efficaces.

• Techniques de personnalisation avancées : Servez-vous d’analyses avancées et de l’IA pour créer des expériences personnalisées qui permettent à chaque client de se sentir valorisé et compris. Il peut s’agir de recommandations de produits personnalisées, de contenu dynamique dans les communications ou encore d’expériences utilisateur personnalisées sur les plateformes numériques.

• Amélioration de l’expérience client : Cartographiez et analysez l’ensemble du parcours client pour repérer les points de contact clés et les points de friction potentiels, ce qui vous aidera à simplifier l’expérience utilisateur, à éliminer les obstacles et à faire en sorte que chaque interaction apporte de la valeur ajoutée tout en améliorant le niveau de satisfaction.

• Intervention proactive face à l’attrition : Servez-vous d’analyses en temps réel pour repérer les clients qui risquent de partir et mettez en place des stratégies d’engagement proactives. Il peut s’agir de déclenchements automatisés d’offres personnalisées, d’une prise de contact individuelle avec les équipes de réussite client, ou d’un accès à un contenu ou à une assistance exclusifs.

• Suivi de la réalisation de la valeur : Suivez attentivement le niveau de satisfaction des clients à l’égard de votre produit ou service. Développez des indicateurs de la réalisation de valeur et intervenez si les clients n’atteignent pas ces valeurs de référence. Proposez des conseils, une assistance ou des ressources supplémentaires pour aider les clients à tirer le meilleur parti de leur investissement.

• Renforcement de la communauté : Créez un sentiment de communauté parmi vos clients grâce à des forums, des plateformes sociales ou des groupes d’utilisateurs exclusifs. Le dialogue entre pairs peut renforcer l’adhésion aux produits, générer des canaux d’assistance supplémentaires et fidéliser les clients.

• Programmes de fidélité avancés : Allez au-delà des programmes de fidélisation orientés vers les transactions et privilégiez ceux qui récompensent l’engagement, la recommandation de produits ou la co-création. Incitez les clients à soumettre leurs idées, à donner leur avis ou à participer à des essais bêta, et récompensez-les par des avantages exclusifs ou une marque de reconnaissance.

• Améliorations des services d’IA : Adoptez des outils pilotés par l’IA, tels que des robots conversationnels ou une assistance prédictive, pour fournir une aide à la clientèle instantanée, disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ces outils peuvent également déterminer quand une intervention humaine est nécessaire et transmettre les problèmes complexes à des agents humains.

• Développement de produits fondé sur les données : Exploitez les retours des clients et les données d’utilisation pour orienter le développement des produits. En faisant correspondre la feuille de route du produit aux besoins et aux préférences de vos clients, vous pouvez renforcer leur satisfaction et réduire le risque d’attrition lié à des problèmes d’adéquation du produit au marché.

• Gestion stratégique des comptes : Gérez les clients interentreprises ou à forte valeur ajoutée de manière stratégique, en tissant des relations étroites avec eux et en vous informant sur leurs objectifs commerciaux. Adaptez vos services ou vos produits pour contribuer à leur réussite.