Problématiques client
L’UMR faisait face à un taux élevé de résiliation de contrats, dont près des deux tiers étaient maîtrisables. Le défi majeur consistait à passer d’une approche réactive à une approche proactive : identifier les adhérents à risque de résiliation, comprendre les motivations derrière ces départs et mettre en place des actions de fidélisation ciblées via les canaux les plus appropriés (mail, SMS, courrier ou téléphone).
Il s’agissait également d’intégrer ces prédictions directement dans les workflows existants pour que les équipes puissent agir rapidement et efficacement.
Objectifs
Anticiper les départs
Prédire l’attrition adhérent par adhérent avec une granularité trimestrielle afin de planifier des actions préventives.
Identifier les facteurs clés
Déterminer les variables et signaux les plus influents sur l’intention de résiliation pour guider les interventions.
Proposer des actions ciblées
Fournir des recommandations opérationnelles concrètes et exploitables pour réduire le churn tout en optimisant l’usage des ressources.
Automatiser et industrialiser
Mettre en place un pipeline récurrent de calcul et de réentraînement des scores pour garantir la mise à jour continue des modèles et recommandations.
Les contraintes du projet
Notre approche pour UMR
01
Diagnostic et structuration des données
Évaluation des outils et organisation du Datalab, définition des besoins pour constituer une Single Customer View et préparation des données dans Hadoop.
02
Construction de la Big Matrix
Agrégation des données internes et externes, normalisation, nettoyage et automatisation des pipelines pour constituer le dataset d’entraînement.
03
Développement et entraînement du modèle
Création de l’algorithme Predictor Attrition, identification des variables clés, tests itératifs et back testing pour valider la performance prédictive.
04
Industrialisation et recommandations métier
Mise en place du pipeline de réentraînement et de restitution des scores, identification des adhérents à risque par trimestre et élaboration de recommandations actionnables pour réduire l’attrition.
Nos résultats
Impact global
L’UMR a transformé sa capacité à anticiper les résiliations : chaque adhérent est évalué individuellement, les recommandations sont actionnables, et les équipes disposent d’un outil industrialisé et automatisé, garantissant un suivi proactif et une réduction mesurable de l’attrition.
