La prédiction de désabonnement est une technique de marketing qui cherche à identifier tôt les consommateurs qui ont une forte probabilité de cesser d'être clients de l'entreprise.
La prédiction d'abandon est un outil indispensable dans les politiques commerciales des entreprises puisqu'elle permet d'identifier à temps quels sont les consommateurs qui pourraient cesser d'acheter les biens et services dans un avenir proche. L'objectif de cet outil est de pouvoir identifier les causes de l'abandon afin de le prévenir par des campagnes, des incitations et d'autres mesures de rétention.
Origine de la prédiction de désabonnement
Les clients de la plupart des industries peuvent décider d'arrêter d'acheter auprès d'un certain producteur pour diverses raisons telles que : trouver une meilleure offre dans la concurrence, déception quant à la qualité du service, vouloir essayer d'autres alternatives, manque momentané de capacité de payer (chômage ou autre cause), etc.
La perte de clients est un problème sérieux pour les entreprises, car obtenir de nouveaux clients coûte souvent très cher. En effet, fidéliser un client coûte entre 5 et 15 fois moins cher que d'en obtenir un nouveau. Afin de pouvoir gérer efficacement leurs ressources, les entreprises doivent connaître le pourcentage de clients susceptibles d'abandon et comment arrêter leur sortie.
C'est pourquoi un outil d'analyse a été créé spécialement axé sur la détermination des clients susceptibles de quitter l'entreprise et les raisons de cet abandon. C'est l'origine de la prédiction de l'abandon.
Objectif de prédiction d'abandon
L'objectif de la prédiction de l'attrition est de pouvoir identifier les clients qui pourraient quitter l'entreprise et s'attaquer directement aux causes de l'attrition. Cela permettra une utilisation plus efficace des ressources et une plus grande projection de vie sur le marché.
Méthodes de prédiction d'abandon
La prédiction du décrochage est généralement basée sur des enquêtes et des modèles économétriques qui permettraient d'identifier les causes possibles du décrochage et les facteurs qui les influencent.
Ensuite, un modèle d'intervention est proposé qui chercherait à refléter comment une certaine politique ou mesure affecte la probabilité d'abandon.
Ainsi, par exemple, le modèle de prédiction de l'attrition peut être basé sur des données historiques sur l'attrition des clients sur 10 ans. Les causes possibles peuvent inclure : le manque d'information, les augmentations de prix constantes, la perception d'une mauvaise qualité, l'entrée de concurrents avec de meilleures offres, une mauvaise relation avec le client, etc.
Un modèle d'intervention, quant à lui, proposera des mesures pour réduire les causes d'abandon. Ainsi, par exemple, si l'une des causes est la mauvaise qualité du service, une politique serait d'améliorer l'attention des opérateurs, de suivre les clients, de répondre aux réclamations en moins de temps, etc.
