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Comment prédire le churn avant qu'il n'arrive ?

Le churn peut être détecté 30–60 jours plus tôt en combinant baisse d'usage, tickets support, incidents de facturation et NPS. Un score simple et des playbooks de rétention se déploient en 90 jours. Voir le cas d’usage engagement client.

1. Combiner signaux comportementaux et financiers

La baisse d'usage est le premier signal, mais elle ne suffit pas. Ajoutez tickets support, SLA non tenus, retards de paiement et NPS.

2. Construire un score simple

Un score pondéré avec seuils est assez puissant et surtout explicable par les équipes.

3. Déclencher des playbooks de rétention

La prédiction ne sert à rien sans action. Définissez des playbooks par niveau de risque : reprise de relation, plan correctif, offres ciblées.

4. Mesurer l'impact

Mesurez la baisse de churn et le revenu préservé. C’est ce que le board retient, pas la précision modèle seule.

Key Takeaways

  • Le churn se prédit 30–60 jours plus tôt avec des signaux combinés.
  • Un score simple et explicable suffit pour commencer.
  • Les playbooks transforment la prédiction en rétention.
  • Suivez la rétention nette et le revenu préservé.

Références

  • Harvard Business Review — Économie de la rétention vs acquisition
  • Bain & Company — Benchmarks de net revenue retention
  • McKinsey — Analytics et churn client
  • Gartner — Best practices analytics client

À lire aussi

Sources & références

  1. HBR Topic: Customer RetentionHarvard Business Review
  2. Customer Loyalty InsightsBain & Company

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Frequently asked questions

Quels signaux prédisent le mieux le churn ?

La baisse d'usage, la hausse des tickets support, les retards de paiement et la chute du NPS sont les plus puissants.

Faut‑il des modèles IA complexes ?

Non. Un score simple et explicable fonctionne très bien au départ.

Comment transformer la prédiction en action ?

Définir des playbooks par tier de risque et des owners pour exécuter rapidement.