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Pour le dire simplement, les entreprises doivent s’assurer d’une clientèle fidèle en faisant en sorte que les clients ressentent positivement leur expérience avec la marque. Prédire la possibilité que le client devienne inactif avec la marque donne aux entreprises le temps de modifier les stratégies et les plans pour empêcher les clients de faire défection ou de perdre de l’intérêt. Une connaissance approximative des caractéristiques que les clients montrent lorsqu’ils sont sur le point de partir est une approche prudentielle pour réduire le roulement des clients.
Perdre même un petit nombre de clients a un impact énorme sur les capacités de génération de revenus de l’entreprise. Non seulement elle perd des ventes potentielles, mais cela est révélateur d’une mauvaise performance sur le marché. Il est préférable de savoir quel pourcentage de clients sont tenus de devenir inactifs afin de connaître les raisons de leur perte d’intérêt. Cela agit comme une connaissance du marché qui aide à prendre des décisions éclairées et à modifier les produits de l’entreprise pour les rendre plus attrayants pour les clients cibles.
Il est de notoriété publique qu’il est plus facile de fidéliser les clients existants que de supporter le coût du ciblage et de l’acquisition de nouveaux clients. Les nouveaux clients doivent être informés de la marque en utilisant des efforts de marketing et de promotion qui nécessitent un investissement en ressources relativement plus élevé que de convaincre les clients actuels de s’en tenir à leur choix de marque actuel. Prédire la fidélisation de la clientèle fournit une analyse du sous-ensemble de clients susceptibles d’abandonner la marque, ce qui donne suffisamment de temps aux marques pour trouver des idées afin de résoudre les problèmes actuels des clients.
Les clients susceptibles de se désabonner vous aident à affiner vos plans et vos stratégies. Cela améliore le fonctionnement de l’entreprise, la rendant plus axée sur le consommateur. Cela empêche les clients actuels de quitter la marque et permet à l’entreprise d’orienter son attention vers le maintien et l’expansion de sa part de marché. Les défauts du point de vue du client sont des inconvénients majeurs et peuvent donc entraîner une perte de part de marché. Prédire la fidélisation de la clientèle permet à l’entreprise d’éliminer l’incertitude associée à une perte soudaine de clientèle.
Churn for customers (ou le taux de désabonnement des clients) définit les clients qui ont décidé de quitter l’entreprise. C’est un problème majeur pour les entreprises car cela signifie une perte de revenus et démontre ainsi que l’entreprise gère mal son service client et qu’il y a place à l’amélioration.
La première étape consiste à définir un délai spécifique après lequel un client est considéré comme perdu. Cette période doit être soigneusement décidée en fonction du type de produit développé par la marque et de sa fréquence d’achat par un client moyen. La clientèle doit être soigneusement segmentée en fonction de critères définis de manière rigide qui se traduit par une différenciation significative entre les différents types de clients. Par la suite, différents calendriers clients doivent être établis en fonction des données historiques et des tendances actuelles du marché.
Étudiez les données historiques des clients précédents qui ne sont plus actifs. Créez un profil client complet qui met en évidence les caractéristiques en général et celles des clients inactifs. Ces données vous aideront à étudier vos clients actuels par rapport aux mêmes caractéristiques. Ces caractéristiques peuvent aller du comportement d’achat aux commentaires des clients. Tout ce qui aide l’entreprise à affiner le comportement des clients est utile.
Utilisez des modèles de prédiction qualitatifs et quantitatifs pour prévoir la fidélisation de la clientèle en fonction du comportement actuel des clients. Les profils historiques sont utilisés comme entrée pour prédire comment vos clients actuels interagiront avec la marque en fonction des traits qu’ils présentent actuellement.
Il existe plusieurs modèles statistiques qui peuvent prédire efficacement la fidélisation. L’un de ces modèles est la régression probit
La régression Probit est un modèle de classification binaire qui estime la probabilité qu’une certaine caractéristique tombe dans l’une des deux catégories et l’analyse par rapport à certaines variables qui influencent les résultats. Par exemple : dans ce cas, nous estimons la probabilité qu’un client reste actif ou devienne inactif en fonction d’un certain nombre de caractéristiques telles que l’expérience client, les choix de produits, la personnalisation, etc. La régression Probit est un modèle basé sur la prédiction qui identifie le comportement futur d’un client envers l’entreprise. Le comportement du client est une caractéristique perspicace qui peut être très complexe à prédire avec précision, cependant, l’utilisation d’un modèle de données tel que la régression probit peut aider à établir une certaine corrélation.
Une condition préalable à l’utilisation de ce modèle est de décider de vos variables indépendantes. Il s’agit d’une liste d’aspects soigneusement sélectionnés et susceptibles d’avoir un impact majeur sur la catégorie résultante. La direction de l’entreprise et les parties prenantes peuvent rencontrer de multiples aspects, mais il est important que ceux-ci soient présélectionnés. Tous les aspects n’auront pas le même impact. L’expérience client, la conception des produits, la démographie, la pertinence et la promotion ainsi que le marketing sont quelques domaines qui peuvent influencer l’approche du client envers l’entreprise.
La collecte de données est la prochaine étape. Maintenant que vous avez sélectionné les variables indépendantes, définissez-les clairement et démarrez votre processus de collecte de données pour que vous puissiez les saisir dans votre modèle de régression Probit. Assurez-vous que vos données sont exactes et complètes pour rendre vos prédictions précises. Par exemple : si vous avez choisi l’effort promotionnel comme indicateur dont dépend la fidélisation de votre clientèle, posez des questions NPS® à vos clients actuels ainsi qu’à vos anciens clients pour évaluer la probabilité qu’ils recommandent votre produit à un ami. Cela vous aidera à donner une entrée quantitative à votre modèle de régression. La régression Probit prédira probablement l’impact des efforts promotionnels sur la rétention comme suit : plus la note d’un client sur la question NPS® est élevée, plus ce client est susceptible de s’en tenir à sa marque actuelle.
Allez de l’avant avec la réalisation de vos recherches. Entrez les données collectées de différentes variables et analysez séparément l’impact que chaque variable aura sur la probabilité que votre client revienne à l’avenir. Utilisez une présentation schématique pour représenter graphiquement les données afin d’améliorer votre compréhension de l’impact de chaque variable sur la rétention.
Enfin, évaluez et agissez en fonction de vos résultats. Sachant comment chacune de vos variables indépendantes peut influencer les taux de rétention de votre entreprise, élaborez des plans efficaces pour empêcher les clients de partir. Effectuez des suivis et des commentaires pour prendre du recul sur les raisons pour lesquelles certains clients ne sont pas satisfaits de leur expérience actuelle et sur la façon dont vous pouvez y remédier. Cela permettra d’atteindre deux objectifs : rendre vos clients actuels heureux et éviter tout obstacle dû aux mêmes défauts à l’avenir. La régression logistique est une méthode alternative qui peut être utilisée pour prédire la relation variable et prédire la fidélisation de la clientèle. En outre, des techniques telles que le critère d’information d’Alkaike, la variance des données et les courbes ROC (caractéristique de fonctionnement du récepteur) peuvent être utilisées pour prédire la qualité des modèles de données, déterminer l’impact variable et évaluer la précision de la prédiction effectuée.
Concentrez-vous sur la collecte de données à partir d’un échantillon bien adapté à votre étude et ayant une représentation équilibrée de tous vos segments de clientèle. Vous ne voulez pas que votre saisie de données soit biaisée vers un segment tout en fermant les yeux sur un autre. Établissez des feuilles de route de données pour suivre systématiquement certaines étapes prédéfinies et éviter de perdre le fil.
En plus de cela, évaluez les besoins en ressources et en personnel. Vous aurez besoin de suffisamment de ressources pour recueillir des informations de première main ou secondaires, selon les besoins. Les professionnels de la recherche capables d’analyser correctement les résultats de la prédiction doivent également les présenter au bon moment. Cela nécessite la disponibilité des ressources et un test de faisabilité pour s’assurer que l’entreprise a ce qu’il faut pour mener à bien l’étude.
Pourquoi souhaitez-vous prédire les taux de fidélisation de la clientèle ou de désabonnement ? Les entreprises peuvent viser à atteindre un certain chiffre d’affaires d’ici la fin de l’année ou peuvent chercher à introduire un nouveau produit ou service. L’une ou l’autre de ces activités nécessite la présence d’une clientèle fidèle qui connaît la marque et quel type de solutions elle peut apporter.
Fixez-vous un objectif ultime que vous cherchez à atteindre en tant que résultat final du suivi des prévisions de fidélisation de la clientèle et en prenant des mesures pour vous assurer que les clients restent. Définissez des objectifs assortis de délais qui fournissent une approche progressive pour atteindre cet objectif.
Vous savez peut-être comment effectuer une prédiction basée sur une machine, mais un professionnel de l’analyse est mieux équipé avec la base de connaissances pertinente pour vous aider à trouver les réponses que vous recherchez. Il peut même suggérer une meilleure approche pour faire des prédictions à l’aide d’outils d’analyse de données et statistiques. La régression ne représente qu’une petite partie de la variété des options que les entreprises peuvent utiliser. Assurez-vous que votre entreprise ne manque pas d’extraire un rendement maximal à l’aide de l’outil commercial optimal.
Tout en faisant des prédictions sur les chiffres et l’exactitude, évitez de sous-estimer la valeur de l’information qualitative. Les commentaires et les avis constituent une part importante de l’intelligence de marché qui peut être utilisée à l’avantage de l’entreprise. Utilisez des outils d’analyse textuelle et de résumé pour tirer des informations clés de ce que les clients ont à dire sur votre marque. Utilisez des techniques de nuage de mots pour créer une image holistique des principaux points à retenir des opinions des clients.
La clientèle d’une entreprise est suffisamment importante pour qu’il soit plus difficile de formuler une seule action standard dans le but de fidéliser les clients. Chaque client est différent dans ce qu’il recherche et doit donc être traité différemment. Cela peut nécessiter un travail supplémentaire pour trouver des similitudes et des différences entre les groupes, mais en fin de compte, agir et planifier des segments distincts devient beaucoup plus facile avec des distinctions en place. Considérer les clients comme des groupes cibles distincts permet aux entreprises d’observer, de formuler des stratégies, de suivre les progrès et de se mettre à jour de manière efficace et percutante.
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