Comment les entreprises SaaS peuvent prédire le taux de désabonnement de leurs clients

Publié: 2020-07-05

La fidélisation des clients est un pilier essentiel de toute entreprise qui fonctionne sur un modèle basé sur l'abonnement. Pour les entreprises de télécommunications et autres fournisseurs de services, la fidélisation des clients est importante. Pour les entreprises SaaS, c'est la clé de leur survie.

Le modèle commercial SaaS repose sur l'obtention de revenus récurrents auprès des clients. Ils doivent fournir un flux constant de liquidités tout au long de leur vie au sein de l'entreprise. L'allongement de la durée de vie des clients est donc un moyen crucial pour les entreprises SaaS de se développer. C'est aussi important que le marketing et la promotion de leur site auprès de nouveaux clients, sinon plus.

Une fois qu'un client a abandonné votre entreprise SaaS, il est difficile de le reconquérir. Ils ont pris une décision concernant votre service et il existe sans aucun doute d'autres options vers lesquelles ils peuvent se tourner. La meilleure fidélisation de la clientèle est donc proactive. Vous devez chercher à garder les clients aussi heureux que possible. Cela aide à éliminer le risque qu'ils prennent leur coutume ailleurs.

Comment, cependant, savez-vous à quel point un client est susceptible de confier son entreprise à un concurrent ? Comment pouvez-vous savoir sur quels clients vous devez concentrer vos efforts ? La réponse peut passer par la prédiction et l'analyse de l'attrition des clients.

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Qu'est-ce que le désabonnement client et pourquoi est-ce important ?

Le taux de désabonnement est le nom donné au moment où les clients - et principalement les abonnés à un service - abandonnent une entreprise. Un client s'est retourné lorsqu'il n'a pas renouvelé le service. Ils ont également refusé s'ils mettaient activement fin à un abonnement.

La mesure du taux de désabonnement des clients est essentielle pour les entreprises SaaS . Pour réussir, les entreprises doivent maintenir le taux de désabonnement des clients à un minimum absolu. Chaque client qui abandonne l'entreprise nuit à ses résultats de deux manières distinctes.

Premièrement, l'entreprise perd le revenu régulier qu'elle tire de l'abonnement du client. En plus de cela, l'entreprise doit également dépenser plus en marketing et en promotion pour remplacer le client. S'ils laissent leur clientèle se réduire, le chiffre d'affaires et les bénéfices commenceront à baisser rapidement.

Les clients peuvent se désabonner pour de nombreuses raisons différentes. De mauvaises expériences avec votre entreprise ou votre service entraîneront très souvent un désabonnement. Dans d'autres cas, la simple fatigue du service peut expliquer le taux de désabonnement. Les utilisateurs du service peuvent constater au fil du temps que le service ne répond plus à leurs besoins.

Quelle qu'en soit la raison, le taux de désabonnement est quelque chose que toute entreprise SaaS doit maîtriser. Sans contrôle, il peut rapidement devenir incontrôlable. Comme l'explique Michael Redbord, directeur général de Service Hub chez HubSpot :

« Dans une entreprise basée sur les abonnements, même un faible taux de désabonnement mensuel/trimestriel s'aggravera rapidement avec le temps. Seulement 1 % de désabonnement mensuel se traduit par près de 12 % de désabonnement annuel. Étant donné qu'il est beaucoup plus coûteux d'acquérir un nouveau client que de conserver un client existant, les entreprises ayant des taux de désabonnement élevés se retrouveront rapidement dans un trou financier. »

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Ne serait-il pas formidable, alors, si vous pouviez prévoir et anticiper le taux de désabonnement des clients ?

Les difficultés et l'importance de prévoir le taux de désabonnement des clients

La fidélisation et l'acquisition de clients sont les deux options pour lutter contre le désabonnement des clients. Les entreprises doivent soit essayer d'empêcher les clients de partir, soit attirer de nouveaux clients. Idéalement, ils voudraient ajouter plus de nouveaux clients que de partir. De plus, la fidélisation des clients est souvent beaucoup plus rentable que l'acquisition de clients.

Cependant, de nombreuses entreprises privilégient encore l'acquisition. C'est parce qu'ils savent comment, quand et où commercialiser leurs produits auprès de nouveaux clients. Comprendre les meilleurs moyens de fidéliser la clientèle est plus délicat. Cela prend beaucoup plus de temps et d'efforts.

Les entreprises ne peuvent consacrer autant de temps et d'efforts – sans parler des finances – à chaque client. Ce ne serait pas viable. Ce dont ils ont besoin pour prédire à l'avance les clients à risque d'attrition. Ils peuvent alors concentrer leurs efforts de rétention sur ces personnes.

Ce que nous venons de décrire est la prédiction de l'attrition des clients. C'est un processus rendu possible par des outils de collecte et d'analyse de données de pointe. En collectant des données et en développant un modèle à partir de celles-ci, vous pouvez identifier les clients les plus susceptibles de partir. Avec cette connaissance, vous pouvez faire tout ce qui est nécessaire pour les empêcher de le faire.

Poursuivez votre lecture et vous apprendrez un moyen simple d'effectuer cette prédiction et cette analyse inestimables de l'attrition des clients.

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Comment effectuer une prédiction et une analyse du taux de désabonnement des clients

La prédiction de l'attrition des clients fonctionne sur une prémisse simple. Vous pouvez prédire la probabilité d'attrition d'un client en fonction de la façon dont il a récemment utilisé votre service. Vous cherchez à répondre si un client va partir dans un délai précis. C'est-à-dire, vont-ils annuler leur abonnement dans le mois prochain ?

Le résultat d'une telle prédiction sera soit une réponse « oui » soit une réponse « non ». Tous les clients pour lesquels la réponse est "oui", vous pouvez alors contacter et travailler pour changer cette réponse. Si la réponse « oui » ou « non » est le résultat du processus, les données client sur l'utilisation du service sont l'entrée. La collecte de données est donc la première étape d'un processus de prévision et d'analyse de l'attrition client en trois étapes :

  1. La collecte de données
  2. Créer un modèle prédictif à partir de votre jeu de données
  3. Utilisation du modèle pour prédire l'attrition des clients

La collecte de données

Le modèle prédictif que vous allez créer utilise l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une technique d'analyse de données basée sur l'IA. La façon la plus simple d'expliquer le processus consiste à utiliser la reconnaissance de formes. Les modèles sont "formés" afin qu'ils puissent identifier et reconnaître des modèles dans les données.

Le processus de « formation » consiste à présenter le modèle avec autant de données que possible. Il discerne ensuite les modèles et les relations entre les données. En fin de compte, le modèle peut appliquer ce qu'il a « appris » à tout nouvel ensemble de données qui lui est présenté. Il est donc capable de prédire les actions futures possibles en fonction des modèles passés.

La première étape de la prévision de l'attrition client consiste à collecter des données pour former votre modèle. Les données dont vous avez besoin doivent concerner des clients actuels ou anciens qui ont et n'ont pas quitté votre entreprise. De cette façon, vous pouvez comparer toutes les données clients présentes et futures sur les clients qui ont résilié et ceux qui n'ont pas résilié.

Vos données doivent contenir autant d'informations que possible sur les clients. Chaque élément d'information client est appelé une caractéristique. Plus vous pouvez collecter de caractéristiques client, plus votre modèle sera précis. Après tout, il sera capable de reconnaître des modèles liés à un plus large éventail de fonctionnalités.

Pour la prédiction de l'attrition des clients, il y a quatre domaines principaux sur lesquels se concentrer :

  • Caractéristiques du client – ​​Il s'agit de données liées aux caractéristiques individuelles de chaque client. Cela peut inclure n'importe quoi, de l'âge et du sexe au niveau d'éducation et au revenu.
  • Fonctionnalités de support – Informations relatives à la manière dont les clients interagissent avec votre support client. Ces données peuvent inclure la fréquence à laquelle ils ont contacté votre personnel d'assistance ou les sujets de leurs requêtes.
  • Fonctionnalités d'utilisation - Toutes les données que vous pouvez recueillir sur la façon dont chaque client a utilisé votre service. Par exemple, à quelle fréquence ils se connectent ou depuis combien de temps ils ne l'ont pas fait. Si vous pouvez collecter des informations sur le temps qu'ils passent sur votre application ou sur les actions qu'ils entreprennent, c'est encore mieux.
  • Caractéristiques contextuelles - Il s'agit d'un fourre-tout pour toutes les autres données que vous pouvez collecter. Savez-vous, par exemple, via quel type d'appareil ils accèdent à votre service ? Pouvez-vous identifier l'agent de support client qu'ils ont le plus contacté ?

La prédiction de l'attrition des clients consiste à trouver des clients qui pourraient bientôt vous quitter. Lors de la collecte de données, vous devez quantifier « bientôt ». Décidez à quelle question exacte vous voulez que votre modèle réponde. Est-ce :

  1. Un client va-t-il se désabonner dans un délai d'un mois ?
  2. Un client va-t-il se désabonner dans les trois mois ?
  3. Un client va-t-il se désabonner dans les six mois ?

La question exacte que vous choisissez dépend de votre entreprise. Il est essentiel de définir cela afin que vous puissiez collecter les données correctes pour former votre modèle. Prenez, par exemple, la question 'a)' ci-dessus. Si c'est ce à quoi vous souhaitez répondre, vous devez inclure des données historiques sur les clients.

Ces informations peuvent être utilisées pour prédire les actions des clients existants. Vos caractéristiques doivent être liées à l'activité des clients, passée et présente.

Pour faciliter l'utilisation de vos données pour un modèle prédictif, vous souhaiterez créer un fichier CSV. Ce fichier doit avoir une ligne pour chaque client et une colonne pour chaque fonctionnalité. La sortie « oui » ou « non », indiquant si le client a été renvoyé doit former l'une de ces colonnes. Le fichier peut ressembler à l'image ci-dessus.

Création d'un modèle prédictif

Ne vous laissez pas décourager par toutes les discussions sur les données, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. Une fois que vous avez collecté vos données, la partie la plus difficile de la prédiction de l'attrition des clients est derrière vous. À partir de maintenant, vous pouvez vous appuyer sur les services de prédiction pour faire les travaux difficiles à votre place.

Vous pouvez choisir parmi plusieurs services prédictifs :

  • Moteur Google Cloud ML
  • BigML

Ces deux services créent des modèles prédictifs basés sur les données que vous y téléchargez. Téléchargez le fichier CSV que vous avez créé et ils feront le reste pour vous. Vous pouvez voir plus de détails sur la façon d'utiliser BigML pour créer un modèle prédictif ici.

Vous vous retrouvez avec une visualisation «arbre de décision» de votre modèle. Cela ressemblera à ceci :

Chaque cercle coloré sur l'arbre représente une question liée aux caractéristiques de votre client. Chaque branche représente une réponse possible. Descendez vers le bas et vous trouverez un cercle avec votre valeur de sortie finale. Dans le cas du taux de désabonnement des clients, c'est si un client s'est désabonné ou non.

Utilisation du modèle pour prédire le taux de désabonnement

Vous disposez maintenant d'un modèle qui reconnaît et comprend les modèles de données sur le taux de désabonnement des clients. Ce dont vous avez besoin maintenant, c'est de l'utiliser pour faire des prédictions. Pour cela, vous devez d'abord collecter des données actuelles relatives à vos clients existants.

Ces données doivent correspondre aux données utilisées pour créer votre modèle, sauf qu'elles n'incluent pas la sortie "oui" ou "non" pour l'attrition. Vous pouvez ensuite télécharger les nouvelles données vers le service prédictif de votre choix. Cela fonctionne de la même manière que le téléchargement de votre fichier CSV d'origine.

À partir de là, la façon de générer des prédictions diffère selon le service que vous utilisez. Pour reprendre l'exemple de BigML, vous devez suivre ces étapes simples :

  1. Accédez à votre modèle et choisissez "Batch Prediction" dans le menu de l'icône représentant un éclair.
  2. Vous verrez alors deux menus déroulants. Choisissez votre modèle dans celui de gauche et votre nouveau jeu de données clients dans celui de droite.
  3. Cliquez sur l'option "Configurer", puis choisissez "Paramètres de sortie".
  4. Vous pouvez ensuite personnaliser la façon dont vous souhaitez afficher vos prédictions. Vous souhaitez choisir une sortie de fichier CSV, puis adapter l'affichage de ce fichier comme bon vous semble.
  5. Cliquez sur le bouton vert "Prédire". Sur la page suivante, cliquez sur "Télécharger la prédiction par lots".
  6. Vous aurez alors un fichier que vous pourrez ouvrir avec n'importe quel tableur. Les prédictions de votre modèle concernant les clients qui se désabonneront dans la période que vous avez choisie s'afficheront dans la colonne "Désabonnement".

Juste comme ça, vous avez une liste de clients à risque d'attrition. Ce sont les clients que vous devez contacter. Ce sont les clients sur lesquels vous pouvez concentrer vos efforts de fidélisation.

Persuadez même l'un d'eux de rester alors qu'il aurait pu partir, et vous avez fait une différence dans votre résultat net sans dépenser autant d'argent, de temps ou d'efforts que vous le feriez pour acquérir un nouveau client.

Prédiction et analyse du taux de désabonnement des clients ; Fidélisation proactive des clients

La prédiction et l'analyse de l'attrition des clients peuvent aider à améliorer la fidélisation des clients. En tant qu'entreprise SaaS, apporter de telles améliorations peut faire la différence entre le succès et l'échec.

La réduction du taux de désabonnement des clients est la façon dont vous pouvez maintenir vos revenus mensuels stables, même si vous avez du mal à attirer de nouveaux clients. C'est aussi la façon dont vous pouvez tirer le meilleur parti de l'acquisition de clients. Après tout, les nouveaux clients gagnés ne remplaceront pas simplement ceux que vous perdez. Ils enrichiront votre clientèle et vous aideront à faire évoluer votre entreprise .

La beauté de la prédiction de l'attrition client est qu'elle vous permet de rendre la fidélisation client proactive. Vous pouvez savoir quand un client est sur le point de vous quitter.

Cela vous permet de prendre des mesures pour les garder à bord. Vous pouvez contacter et résoudre les problèmes qui pourraient autrement provoquer le désabonnement des clients, tout cela en collectant simplement des données et en les connectant à un service de prédiction intelligent.