Ventes & Commercial250+ (PME)Cross-industrie

Analyse du churn client (B2B)

Identifier les clients à risque de départ via des signaux comportementaux et transactionnels.

ROI ★★★★★Complexité ●●○○○3-6 mois250+ (PME)

Le problème

Pas de pilotage fiable sur analyse du churn client.

Le processus actuel est manuel ou hétérogène.

Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.

La performance commerciale est difficile à piloter.

Prérequis : les données et outils nécessaires

Données requises

  • CRM
  • tickets support
  • usage produit
  • facturation

Outils compatibles

  • Python (scikit-learn)
  • Mixpanel
  • Amplitude

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Ce qu’on met en place en 3-6 mois

En 3-6 mois : Identifier les clients à risque de départ via des signaux comportementaux et transactionnels. avec un impact mesuré sur churn.

Semaine 1-2

Diagnostic

Semaine 3-6

Construction

Semaine 7+

Livraison

Livrables concrets

Cadrage métier et règles de décision pour analyse du churn client

Moteur opérationnel pour analyse du churn client

Tableau de bord de pilotage et alertes

Playbook d’actions et gouvernance

L’insight expert

ROI immédiat en rétention. Un point de churn évité = valeur client préservée.

En complément, Haliro.io fournit des insights d'engagement client alimentés par l'IA.

— Datasive, expertise terrain

Maturité technologique

Élevée

Solutions matures, déploiement rapide

Moyenne

Techno en maturation, nécessite du sur-mesure

Émergente

Innovation de pointe, approche R&D

Propulsé par nos agents spécialisés

Value Architect

Hiérarchiser et chiffrer les use cases data/AI pour le board.

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Prêt à résoudre ce problème ?

Première étape : un échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte.