Les temps ont changé pour les secteurs de la banque et de la finance, passant de faibles taux de désabonnement à des clients ayant un ensemble d’options à choisir pour gérer leurs finances. Le secteur des services financiers est submergé par la concurrence des acteurs existants et des nouveaux entrants. Avec autant d’options, le taux de désabonnement des clients est un champ de bataille de plus en plus important pour les institutions financières.

Selon une étude menée par Bain & Company, “Le coût d’acquisition d’un nouveau client peut être supérieur à celui de fidélisation d’un client jusqu’à 700 %. Et, augmenter les taux de fidélisation de la clientèle de seulement 5 % pourrait augmenter les bénéfices de 25 % à 95%.”

Maintenant que cela est dit, passons directement à l’éléphant dans la pièce.

Qu’est-ce que le churn et comment le gérer ?

Le taux de désabonnement ou l’attrition des clients est le pourcentage net de clients qui ont interrompu les services d’une entreprise au cours d’une période donnée, ce qui compense les nouvelles acquisitions de clients. L’attrition des clients pour les services financiers peut prendre de nombreuses formes, comme le transfert de prêts à d’autres prêteurs, l’attrition silencieuse sous la forme d’une légère diminution des dépenses par carte client, les fermetures de polices d’assurance, et bien d’autres.

Afin de réduire le taux de désabonnement des clients, il est nécessaire de comprendre le comportement de changement des clients et d’identifier les clusters à haut risque pour prévoir le taux de désabonnement. Il peut s’agir de stimuli internes ou externes qui déclenchent un désabonnement. Par exemple, la performance d’un produit/service, la relation d’agent avec les clients, la dynamique du marché, les avancées technologiques et d’autres points de contact similaires. Chaque désabonnement a un raisonnement contextuel différent qui rend chaque attrition unique. La figure ci-dessous fournit divers points de contact client pour mieux prédire les comportements des clients en déclin en fonction des données d’interaction client passées.

Cependant, cela nécessite un examen attentif de deux étapes essentielles pour localiser et comprendre les clusters à haut risque.

Deux étapes essentielles pour localiser et comprendre les clusters à haut risque

1. Reconnaître et définir le désabonnement ou l’attrition des clients

Les institutions financières devraient avoir une définition bien pensée de l’attrition de la clientèle. La description doit prendre en compte et capturer les petits détails qui déclenchent le désabonnement. Voici quelques facteurs à prendre en compte avant de définir un taux de désabonnement.

Désabonnement « absolu » ou « présumé »

Lorsqu’un client met complètement fin à une relation avec une banque ou une coopérative de crédit, il s’agit d’un désabonnement absolu. Par exemple, un titulaire de compte bancaire fermant son compte et tous les autres services. D’un autre côté, si un client qui peut cesser de s’engager avec les services est présumé désabonnement. Par exemple, une légère diminution des dépenses des clients par carte. Identifiez à laquelle des deux catégories ci-dessus appartiendront vos clients à haut risque.

Période de désabonnement

Dans le secteur des services financiers, les banques occupent la majeure partie du gâteau. Mais les services financiers couvrent des sous-catégories beaucoup plus larges comme les prêts, les crédits-bails, l’affacturage, le conseil, la gestion de patrimoine, les sociétés de fonds communs de placement, les assurances et les sociétés de courtage, pour n’en nommer que quelques-unes. Bien qu’il soit difficile de définir la période de désabonnement pour chacune des sous-catégories, il est recommandé de catégoriser en fonction de la nature de l’entreprise et du cycle de vie du client.

Désabonnement « réactif » ou « prospectif »

Le taux de désabonnement dû à des événements ou expériences indésirables spécifiques est appelé taux de désabonnement « réactif ». Par exemple, lorsqu’un client subit des événements tels que des frais inattendus, une expérience de service client insatisfaisante, un processus fastidieux de résolution des litiges et d’autres cas similaires. Au contraire, un désengagement progressif sans aucun déclencheur externe est un désengagement « silencieux » ou « prospectif ». Les prestataires de services financiers doivent être proactifs pour identifier le comportement des clients et les classer.

Chaque institution financière peut se trouver dans un état différent de ses offres numériques, et il est crucial de reconnaître et d’accepter la définition des attritors potentiels telle que décrite ci-dessus pour prédire les premiers signaux.

2. Développer une banque de données qui permet la prédiction de désabonnement et les déclencheurs

Aujourd’hui, les entreprises disposent d’abondantes données quelque part, qui ne reçoivent pas l’attention qu’elles devraient recevoir. Les données sur vos fonctions organisationnelles vous fourniront le fonctionnement réel de votre position et la manière dont vous pourriez progresser. L’analyse des données est essentielle dans les affaires pour comprendre la disparition des comportements des clients à l’aide des données d’interaction client passées. La création d’une banque de données devrait être l’étape idéale pour exécuter d’autres technologies d’apprentissage automatique et basées sur l’IA afin de générer des signaux en temps quasi réel permettant aux gestionnaires d’agir sur les clusters à haut risque.

Surmonter le taux de désabonnement avec AIaaS

Pour les entreprises qui ne peuvent pas ou ne veulent pas créer, tester et exécuter leur modèle de désabonnement basé sur l’intelligence artificielle , AI-as-a-service[AIaaS] est la solution. Comme d’autres options “en tant que service”, l’AIaaS permet à l’entreprise de se concentrer sur ses activités commerciales principales, réduisant considérablement le risque d’investissement et augmentant les bénéfices en réduisant le pourcentage de désabonnement.

Pour résumer : Commencez par une définition solide de votre désabonnement client, exploitez les données client disponibles pour créer un entrepôt de données, puis utilisez l’apprentissage automatique pour développer un modèle de prédiction du désabonnement.

En suivant les étapes ci-dessus, les institutions financières peuvent identifier et prévoir l’attrition potentielle des clients et prendre des mesures proactives pour avoir un impact positif sur la rentabilité.

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