Synthétiser les données de la relation client pour diminuer les résiliations.

COTO Conseil a accompagné une société de formation à distance qui s'interrogeait sur la propension de ses clients à ne pas renouveler leurs contrats.

Fonctionnant sur un système d’abonnement, l’entreprise est en mesure de recueillir des données sur la fréquence et la qualité des connexions de ses clients.

Formant de 15 à 20 000 personnes en continu, l’entreprise confie le traitement de cette masse imposante de données à COTO Conseil. Suite à un diagnostic de 2 jours pour analyser la qualité des données du CRM de l’entreprise, COTO Conseil identifie cet axe d’analyse et de premières causes de départ.

COTO Conseil permet à l’entreprise de hiérarchiser les déclencheurs les plus importants de résiliation (churn) et d’établir un profil d’utilisateur à fort risque de résiliation qui est ensuite réutilisé pour adapter le suivi client.

Déroulement du projet

  • Session de découverte du métier du client et de ses principaux leviers d'action
  • Analyse du système d'informations pour en extraire les facteurs de résiliation
  • Mise en œuvre et test de différents algorithmes d'apprentissage (forêts aléatoires, SVM, Bayes)
  • Restitution des principaux facteurs de résiliation
  • Déploiement de l'algorithme le plus performant et intégration au CRM

Technos utilisées

  • Python : pandas, scikit-learn, sqlalchemy
  • SQL
  • Pas mal de papier et de crayons
  • Intégration au CRM Salesforce

Pierre Girardeau

Data Scientist COTO CONSEIL

La création d’un profil utilisateur à risque a permis de mettre en oeuvre des actions de fidélisation ciblées sur les facteurs de résiliation les plus importants.

L’algorithme a été intégré dans le quotidien des équipes chargées du suivi client afin de détecter les nouveaux risques de départ des abonnés.
50% des des résiliations sont identifées avec une marge d’erreur de 1%.

S'inscrire pour recevoir le livre blanc

DATA 2019 - les enjeux pour les PME et ETI

publication en Janvier