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, tandis qu'un taux d'attrition faible peut refléter une forte fidélité et satisfaction des clients. 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 privées de logiciel en tant que service (SaaS).
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 peuvent vous aider à élaborer une stratégie de fidélisation globale, en ciblant les problèmes responsables de votre attrition. Vous trouverez ci-dessous des informations essentielles sur les différents types de modèles d'attrition, comment choisir et élaborer le modèle adapté à votre entreprise, ainsi que les actions à entreprendre en fonction des données obtenues.
Sommaire
- Comment calculer l'attrition de la clientèle ?
- Importance de l'attrition de la clientèle
- Principaux facteurs prédictifs de l'attrition de la clientèle
- Types de modèles d'attrition de la clientèle
- Comment établir un modèle d'attrition de la clientèle ?
- Comment utiliser l'analyse prédictive pour réduire l'attrition de la clientèle ?
- Comment mesurer l'efficacité des modèles d'attrition de la clientèle ?
- Bonnes pratiques pour réduire l'attrition de la clientèle
Comment calculer l'attrition de la clientèle ?
Le taux d'attrition est calculé en divisant le nombre de clients perdus au cours d'une période spécifique par le nombre total de clients au début de cette période. Voici une formule de base pour calculer le taux d'attrition des clients.
(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, suivez les étapes suivantes :
Déterminez la période pour laquelle vous souhaitez calculer le taux d'attrition (par exemple, un mois, un trimestre, un an).
Identifiez 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, il correspond au taux auquel les clients mettent fin à leur relation avec votre entreprise au cours de la période spécifiée.
Importance de l'attrition de la clientèle
Le taux d'attrition peut avoir un impact majeur sur le chiffre d'affaires, la rentabilité et la réputation d'une entreprise. Voici 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 déjà acquis. 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 un impact immédiat 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, tandis 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, rendant plus difficile le développement des entreprises ou les empêchant d'explorer de nouvelles opportunités d'investissement.
Principaux facteurs prédictifs 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 prédictifs les plus simples de l'attrition de la clientèle. Les entreprises peuvent mesurer ce paramètre au moyen d'enquêtes, du taux de recommandation net (NPS) et de mécanismes de retour d'information. Des notes de satisfaction constamment basses 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 d'assistance à la clientèle : bien que certains clients engagés peuvent chercher à optimiser la valeur d'un produit/service en contactant le service d'assistance, les demandes d'assistance peuvent également signaler des problèmes ou une insatisfaction. En analysant la nature et le résultat de ces interactions, il est possible de prédire l'attrition, en particulier si les problèmes ne sont pas résolus de manière satisfaisante.
Utilisation du produit ou du service : en suivant l'utilisation d'un produit ou d'un service et la fréquence à laquelle il 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 des clients se désintéressent ou ne perçoivent pas la valeur qu'ils recherchent, ce qui peut mener à une attrition.
Problèmes de facturation et de paiement : des problèmes fréquents de facturation ou de paiement peuvent provoquer de la frustration et de l'attrition chez les clients. En suivant ces incidents et leur résolution, il est possible de déceler des signes précurseurs d'un risque de départ des clients.
Changements du 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 générer de l'attrition.
Retour d'information 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 e-mails, aux bulletins d'information, aux promotions ou à d'autres communications marketing peut être le signe d'une perte d'intérêt ou de pertinence, qui peut annoncer une attrition.
Facteurs liés au marché et à la concurrence : l'évolution du marché et les actions des concurrents peuvent influer sur l'attrition. Si, par exemple, un concurrent sort un nouveau produit ou offre un service similaire au votre à un prix inférieur, votre attrition pourrait alors augmenter.
Renouvellement de contrats et d'abonnements : pour les entreprises qui fonctionnent sur la base d'abonnements ou de contrats, chaque période de renouvellement est cruciale pour évaluer le risque d'attrition. Lorsque les clients évaluent s'ils doivent ou non renouveler leur contrat, il y a un risque potentiel d'attrition.
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 l'attrition. Des événements tels qu'un changement de situation financière, de mode de vie ou un déménagement peuvent influencer 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 se basent sur des données historiques pour prédire la probabilité qu'un client cesse de consommer à l'avenir. Ils font généralement appel à des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier 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 l'attrition ou l'absence d'attrition) 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 un diagramme en arborescence des décisions et de leurs conséquences possibles. Ils sont faciles à interpréter mais présentent une propension au surapprentissage.
Forêts aléatoires : les forêts aléatoires sont une 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 de renforcement du gradient (GBM) : les GBM constituent une technique d'ensemble qui construit des arbres de manière séquentielle, chaque nouvel arbre corrigeant les erreurs commises par les arbres formés précédemment. Ces algorithmes, 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 prédire l'attrition future, ces modèles fournissent des informations sur le comportement d'attrition passé. Ils permettent d'identifier les tendances, les modèles et les raisons de l'attrition, 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 dans le temps. Ils peuvent être particulièrement utiles pour les entreprises qui connaissent de fortes variations saisonnières ou qui tentent d'évaluer l'impact d'événements spécifiques 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 enclines 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 prédire quand un client va disparaître.
Modèles d'attrition en temps réel : ces modèles génèrent des prédictions instantanées basées sur les interactions des utilisateurs en temps réel. Ils nécessitent une infrastructure de données solide et sont utilisés dans des scénarios dans lesquels les entreprises peuvent prendre des mesures immédiates pour prévenir l'attrition.
Modèles hybrides : ces modèles combinent des éléments provenant de différents types de modèles afin d'exploiter leurs points forts et d'atténuer 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 spécifique 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 informations les plus précises et les plus exploitables pour un cas d'utilisation particulier.
Comment établir un modèle d'attrition de la clientèle ?
La création d'un modèle d'attrition de la clientèle passe par plusieurs étapes, impliquant l'analyse de votre définition de l'attrition, l'examen des données disponibles et la détermination du modèle le plus adapté à votre entreprise. Voici un guide détaillé pour élaborer un modèle d'attrition qui corresponde aux besoins de votre entreprise.
Définition de l'attrition : les définitions de l'attrition varient d'une entreprise à l'autre. Pour un service d'abonnement, l'attrition peut se manifester par l'annulation d'abonnements par les clients. Pour une plateforme d'e-commerce, il peut s'agir de clients qui n'ont pas effectué d'achat au cours d'une certaine période.
Collecte de 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 inclure 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'influer 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 capturent efficacement le comportement et les caractéristiques de vos clients. Il peut s'agir d'agréger des données transactionnelles en indicateurs significatifs, de calculer la fréquence d'utilisation ou de dériver d'autres attributs utiles à partir de données brutes.
Analyse exploratoire des données (AED) : avant de concevoir votre modèle, procédez à une AED pour identifier des modèles à partir de vos données. Recherchez les corrélations entre les caractéristiques et l'attrition, identifiez les valeurs atypiques et comprenez la répartition des variables clés.
Sélection d'un algorithme : choisissez un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire l'attrition. La régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à renforcement du gradient et les réseaux neuronaux sont des choix courants. Le choix du modèle dépend de la taille de l'ensemble de données, de l'importance des caractéristiques ainsi que du besoin d'interprétabilité.
Apprentissage et tests : divisez vos données en ensembles d'apprentissage et de tests afin d'évaluer les performances de votre modèle. L'ensemble d'apprentissage est utilisé pour entraîner le modèle, tandis que l'ensemble de tests est utilisé pour évaluer son pouvoir prédictif sur des données inédites.
Validation du modèle : servez-vous d'indicateurs comme l'accuracy, la précision, le rappel, le F1-score et l'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC) pour évaluer les performances de votre modèle. Focalisez-vous sur les indicateurs qui ont un impact sur les objectifs de votre entreprise. Si, par exemple, le coût des faux positifs est élevé, il est préférable de maximiser la précision.
Ajustement du modèle : ajustez les hyperparamètres du modèle afin d'améliorer ses performances. Envisagez d'utiliser des techniques telles que le Grid Search (recherche en grille), le Random Search (recherche aléatoire) ou l'optimisation bayésienne pour trouver l'ensemble d'hyperparamètres optimal.
Analyse des fonctionnalités : découvrez quelles sont les fonctionnalités les plus influentes 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 prévisions en continu. Il peut s'agir d'intégrer le modèle dans vos systèmes d'entreprise ou de mettre en place un traitement par lots afin d'évaluer périodiquement les clients.
Comment utiliser l'analyse prédictive pour réduire l'attrition de la clientèle ?
Informations 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 identifiés comme présentant un risque élevé d'attrition, afin de les fidéliser.
Segmentez les clients à haut risque en fonction de leurs caractéristiques ou des raisons de leur attrition potentielle et adaptez les interventions en conséquence.
Suivi et boucle de rétroaction
Suivez en permanence les performances du modèle. Ajustez et reformulez 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 contrôlez 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 développer une stratégie de fidélisation cohérente.
Intégrez des informations fondées sur des données dans les processus de prise de décision afin de répondre aux besoins des clients de manière proactive et de réduire l'attrition.
Comment mesurer 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 basées sur des prédictions incorrectes. Les indicateurs suivants permettent d'évaluer la performance 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 soit un point de départ, il ne fournit pas toujours une vision complète, en particulier lorsque le nombre de clients perdus et de clients retenus est déséquilibré.
Précision : parmi les clients dont le modèle prévoyait de l'attrition, combien sont effectivement partis ? Il est important d'évaluer cet indicateur, car le coût des faux positifs (prédire une attrition alors qu'elle 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 capturer le plus grand nombre possible de véritables cas d'attrition, même si cela implique de tolérer quelques faux positifs.
F1-score : 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 avec des prédictions parfaites a un AUC de 1,0, tandis qu'un modèle qui fait des suppositions aléatoires a un 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. Cet indicateur vous permet d'identifier les types d'erreurs commises par votre modèle.
Lift : cet indicateur reflète à quel point le modèle est plus performant pour prédire l'attrition au lieu de faire des suppositions aléatoires. Un lift supérieur à 1 indique que le modèle est meilleur par rapport à une supposition aléatoire.
Impact sur les entreprises : le véritable test de l'efficacité du modèle réside dans son impact sur les indicateurs commerciaux. 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 informations du modèle permettent-elles d'augmenter la valeur à vie des clients (LTV) ou d'améliorer la satisfaction de la clientèle ? Pour évaluer l'impact commercial, 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 avancées de personnalisation : 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 identifier 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 identifier 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 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.
Développement d'une communauté : développez un sentiment de communauté chez vos clients par le biais de forums exclusifs, de groupes d'utilisateurs ou de plateformes sociales. En interagissant avec des pairs, il est possible de renforcer l'adhésion au produit, de créer des canaux d'assistance supplémentaires et de fidéliser la clientèle.
Programmes de fidélisation avancés : allez au-delà des programmes de fidélisation centrés sur les transactions et privilégiez ceux qui récompensent l'engagement, la sensibilisation ou la co-création. Incitez les clients à soumettre leurs idées, à donner leur avis ou à participer à des tests bêta, et récompensez-les par des avantages exclusifs ou une marque de reconnaissance.
Amélioration 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 des données : exploitez les retours des clients et les données d'utilisation pour orienter le développement des produits. En faisant correspondre la feuille de route de votre produit aux besoins et aux préférences de vos clients, vous pouvez renforcer leur satisfaction et réduire le risque d'attrition liée à des problèmes d'adéquation produit/marché.
Gestion stratégique des comptes : gérez les clients B2B ou à forte valeur ajoutée de manière stratégique, en développant des relations approfondies et en vous informant sur leurs objectifs commerciaux. Adaptez vos services ou vos produits pour contribuer à leur réussite.