Principe de l'attrition client : ses causes, ses types et un modèle de prédiction en 4 étapes

L'e-mail atterrit dans votre boîte de réception avec un bruit sourd : un autre client précieux a décidé de mettre fin à son abonnement. Malgré tous vos efforts, le churn continue de ronger vos revenus et votre potentiel de croissance. Pour les entreprises de SaaS où la valeur du cycle de vie est le moteur de la rentabilité, chaque client perdu représente non seulement un manque à gagner aujourd'hui, mais aussi un potentiel disparu pour les années à venir.

Et si vous pouviez identifier les clients à risque avant qu'ils ne partent ? Et si vous pouviez transformer une gestion de crise réactive en fidélisation client proactive ?

Ce guide explique ce qu'est l'attrition client, ce qui fait son importance et comment reconnaître les deux principaux types de churn. De plus, vous apprendrez à créer un modèle pour vous aider à prédire le churn avant qu'il ne se produise.

Principaux insights

• L'attrition est plus qu'une métrique, c'est un indicateur essentiel de la santé de votre produit, de la satisfaction client et de votre stratégie commerciale globale

• Les stratégies les plus efficaces de réduction de l'attrition associent des insights axés sur les données et des approches proactives de support client

• La création d'un modèle prédictif fait passer le churn d'un défi commercial inévitable à une opportunité d'amélioration stratégique

Qu'est-ce que l'attrition client ?

L'attrition client, aussi connue sous le nom de churn, est le pourcentage de clients qui cessent d'utiliser votre produit ou service au cours d'une période donnée.

Autrement dit, le churn se produit lorsque des clients existants quittent votre entreprise, annulent leur abonnement ou choisissent de passer chez la concurrence. Vous pouvez comparer ça à un seau d'eau qui fuit : pendant que vous faites entrer de nouveaux clients grâce au marketing et aux ventes, d'autres partent par les trous à la base du seau.

Pour calculer l'attrition client, utilisez cette formule simple :

Taux d'attrition = (clients perdus au cours de la période / clients au début de la période) x 100

Supposons par exemple que vous exploitiez une plateforme SaaS de gestion de projets. Vous commencez le mois de janvier avec 500 abonnements actifs et, à la fin du mois, 15 entreprises ont annulé leur compte. Votre taux de churn mensuel serait de : (15 / 500) x 100 = 3 %.

Cela veut dire que vous perdez 3 % de votre base client chaque mois, et potentiellement 36 % par an si ce taux se maintient ! Heureusement, il suffit de petites améliorations du churn pour améliorer vos revenus et votre trajectoire de croissance.

Pourquoi l'attrition client est-elle importante ?

Comprendre et gérer le churn est essentiel pour la croissance et la rentabilité à long terme de votre entreprise. L'attrition client est importante parce qu'elle

• Affaiblit vos revenus : chaque client qui part emporte avec lui sa valeur du cyle de vie

• Augmente vos coûts d'acquisition : avec un churn élevé, vous devez dépenser plus d'argent pour remplacer les clients plutôt que de développer votre base

• Affecte votre réputation : l'augmentation des taux d'attrition est souvent le signe de problèmes plus profonds liés au produit ou au service, qui pourraient nuire à la réputation de votre marque s'ils n'étaient pas résolus

• Ralentit votre croissance : un taux de churn élevé veut dire que chaque nouvelle acquisition client remplace des clients perdus au lieu de contribuer à une vraie croissance

Si le churn est une métrique que toute entreprise doit suivre, il est encore plus important pour les entreprises de SaaS. Contrairement aux entreprises qui n'effectuent qu'un seul achat, les entreprises de SaaS dépendent de revenus récurrents et ne sont souvent pas rentables tant qu'un client n'a pas souscrit un abonnement de plusieurs mois. Un client qui part avant d'avoir atteint son seuil de rentabilité représente une perte nette sur votre investissement d'acquisition.

2 types d'attrition client (et comment les éviter !)

Les attritions ne se valent pas toutes. En réfléchissant aux différents types de churn, vous pourrez mettre au point des stratégies ciblées pour répondre à chacun d'entre eux.

1. Le churn volontaire

Il y a churn volontaire lorsque les clients décident consciemment de ne plus utiliser votre produit ou service. Également connu sous le nom de churn actif, ce type de churn est généralement dû à

• Une insatisfaction vis-à-vis des fonctionnalités du produit

• De mauvaises expériences de service client

• La découverte d'une meilleure offre chez la concurrence

• Des contraintes budgétaires ou un changement de priorités

La bonne nouvelle, c'est qu'avec les bons outils, vous pouvez repérer les signes d'insatisfaction client et travailler à les prévenir à l'avenir. Par exemple, vous pouvez utiliser

• Les replays de sessions pour regarder des enregistrements des interactions de l'utilisateur avec votre produit pour identifier les confusions et les points de friction les plus courants

• Le score de frustration pour suivre les comportements de l'utilisateur comme les rage cliks et les problèmes de champs de formulaire qui poussent les clients à partir

• Les sondages Net Promoter Score® (NPS®) et les enquêtes de satisfaction client (CSAT) pour collecter le feedback et détecter l'insatisfaction avant que cela ne conduise à des annulations

• Les sondages d'intention de sortie ou d'attrition pour connaître directement les raisons qui ont poussé les clients à partir

Utilisez les sondages d'intention de sortie de Contentsquare pour savoir pourquoi les clients choisissent de partir (et pour prévenir l'attrition client à venir)

2. Le churn involontaire

On parle de churn involontaire lorsque des clients arrêtent d'utiliser votre service sans le vouloir. Ces clients n'ont pas pris la décision de partir : ils ont simplement arrêté d'utiliser votre service à cause de problèmes techniques ou de paiement.

Connus aussi sous le nom de churn passif ou silencieux, ces départs sont dus à

• Des cartes bancaires expirées

• Un échec du traitement du paiement

• Des erreurs ou une confusion de facturation

• Des blocages de comptes

• Des problèmes de communication par e-mail

Le suivi des performances de votre site web est indispensable pour éviter le churn involontaire. Parmi les stratégies pour vous aider, citons

• L'analyse d'erreurs pour suivre et résoudre les problèmes comme les erreurs JavaScript, d'interface de programmation d'application (API) ou définies par l'utilisateur, qui font partir les clients

• Les notifications avant expiration : avertit les clients avant l'expiration de leur méthode de paiement

• Les plateformes de communication multicanal : pour s'assurer que les avis de compte critiques atteignent les clients par SMS, e-mails et messages intégrés

• L'analyse de vitesse pour trouver et corriger les pages qui se chargent lentement, améliorer l'expérience utilisateur et inciter les clients à rester

💡 Conseil de pro : évitez le churn silencieux grâce au synthetic monitoring. Ce type de suivi, disponible avec Experience Monitoring de Contentsquare, vous permet de tester de manière proactive les performances de votre application avant que les utilisateurs réels ne rencontrent des problèmes. En simulant les parcours utilisateur sur différents appareils et lieux, vous identifiez et corrigez les points de friction techniques qui pourraient faire fuir les clients.

Le synthetic monitoring, disponible avec Experience Monitoring de Contentsquare, vous permet de suivre votre site de manière proactive pour détecter les problèmes techniques à l'origine du churn

4 étapes pour créer un modèle de prédiction efficace de l'attrition client

Un modèle d'attrition client utilise des données pour prédire les clients les plus susceptibles de partir. En analysant les modèles de comportement du client, l'utilisation du produit et d'autres points de données pertinents, ces modèles attribuent un "score de risque d'attrition" à chaque client. Cela vous permet de prioriser vos efforts de fidélisation client là où ils ont le plus d'impact.

Voici 4 étapes incontournables pour créer un modèle prédictif de churn qui fonctionne vraiment.

1. Collectez et nettoyez les données client

Pour prédire l'attrition client, vous devez comprendre ce qui se passe en ce moment avec vos clients. Cela passe par la collecte d'informations clés comme

• L'historique d'achat : qu'achètent vos clients et à quelle fréquence ? Recherchez ces informations dans des outils de gestion de la relation client (CRM) comme Salesforce ou HubSpot.

• Le feedback du client : que disent vos clients de votre produit ou de leur expérience ? Lancez des sondages ou placez un bouton de feedback sur n'importe quelle page de votre site web en utilisant l'outil gratuit Voice of Customer de Contentsquare ou essayez un outil d'écoute sociale comme Hootsuite pour suivre les mentions et le sentiment de la marque sur les réseaux sociaux.

• Les tendances de support client : à quelle fréquence les clients vous contactent-ils et quels sont les tâches ou les problèmes pour lesquels ils ont le plus souvent besoin d'aide ? Faites appel à votre service d'aide ou à des plateformes de service client comme HappyFox ou Front.

• Les modèles d'engagement : comment les clients interagissent-ils avec votre site web ou votre application web et quelles sont les fonctionnalités qu'ils utilisent le plus ? Regardez les replays de sessions et les heatmaps à partir de plateformes d'analyse de l'expérience digitale comme Contentsquare.

Découvrez comment les utilisateurs et utilisatrices interagissent avec votre site web ou votre application web grâce à Heatmaps de Contentsquare

Une fois vos données collectées, vous devez les nettoyer. Le nettoyage de données consiste à trouver et à corriger les erreurs, les incohérences ou les valeurs manquantes pour garantir des données précises, complètes et organisées. C'est important car des données erronées peuvent conduire à des prédictions qui manquent de fiabilité.

Les outils logiciels, de Google Sheets aux options avancées comme Python, automatisent une grande partie de ce processus, ce qui facilite la préparation de vos données pour l'analyse de l'attrition client.

2. Recherchez les modèles qui augmentent le risque de churn

Après avoir collecté et nettoyé vos données, recherchez des signes d'alerte indiquant qu'un client pourrait se partir. En identifiant des caractéristiques ou des comportements communs, vous commencez à comprendre quels facteurs peuvent contribuer au churn.

Parmi les signes ou schémas à rechercher

• La baisse de l'engagement : diminution de la fréquence des connexions, réduction de la durée des sessions ou utilisation réduite des fonctionnalités

• Adoption limitée du produit : les clients qui ne sont jamais allés plus loin que les fonctionnalités de base ou qui n'ont pas réussi à mettre en œuvre une fonctionnalité clé

• Les modèles de tickets de support : une hausse des questions de base du type "comment faire" peut être le signe d'une frustration, tandis que bon nombre de problèmes non résolus peuvent conduire au churn

• Le feedback négatif : scores NPS® ou de satisfaction client en baisse ou commentaires critiques sur les réseaux sociaux

• Les comportements liés aux contrats : demandes de réduction de la durée des contrats ou demandes de renseignements sur les politiques d'annulation

Trouvez des modèles en analysant les clients qui partent etceux qui restent fidèles. Les différences entre ces groupes vous aident à comprendre les facteurs prédictifs les plus importants du risque de churn dans le contexte spécifique de votre entreprise.

Accordez une attention particulière aux combinaisons de facteurs qui, lorsqu'ils se produisent ensemble, augmentent considérablement la probabilité de churn. Par exemple, un client qui soumet un ticket de support sur une fonctionnalité clé et montre une utilisation en baisse peut représenter un risque de churn beaucoup plus élevé qu'un client qui ne présente qu'un seul de ces comportements.

3. Divisez vos données

Une fois que vous avez bien saisi les fonctionnalités ou les modèles liés au churn, séparez vos données en deux groupes :

• Apprentissage : un ensemble de données que vous utilisez pour "apprendre" à votre modèle à repérer les modèles liés au churn

• Validation : un ensemble de données qui permet de tester le fonctionnement de votre modèle afin de s'assurer de l'exactitude de ses prédictions

Cette séparation garantit la création d'un modèle doté d'une vrai efficacité prédictive. Pour obtenir les meilleurs résultats à cette étape, utilisez des données qui s'étendent sur plusieurs cycles de churn afin de capturer les variations saisonnières ou d'autres modèles temporels.

4. Choisissez et formez votre modèle

Il s'agit maintenant de sélectionner le bon modèle prédictif pour mettre en œuvre vos insights.

Plusieurs modèles fonctionnent bien pour prédire l'attrition :

• La régression logistique : cette méthode prédit la probabilité d'une perte de clients sur la base d'une relation linéaire entre les fonctionnalités. Comme elle est facile à mettre en œuvre et à interpréter, elle constitue un bon point de départ pour de nombreuses entreprises, y compris celles qui disposent de peu de ressources.

• Les arbres de décision : ces modèles créent une structure semblable à un organigramme qui segmente les clients en fonction de fonctionnalités clés, d'où leur intérêt pour les entreprises qui veulent comprendre plus en détail le "pourquoi" de l'attrition client.

• La forêt aléatoire : en associant plusieurs arbres de décision, vous améliorez la précision de vos prédictions. Cela réduit aussi l'overfitting ou surapprentissage, c'est-à-dire le fait qu'un modèle devienne trop spécifique aux données d'apprentissage et se généralise mal. Choisissez ce modèle si vous êtes à la recherche d'un modèle plus avancé capable de traiter des ensembles de données complexes et de grande taille.

Créez ces formules à la main si vous êtes un data scientist ou un brillant mathématicien. Mais vous pouvez aussi le faire plus vite et avec plus de précision en utilisant le bon logiciel d'attrition client. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, des outils comme ChurnZero et Pecan font le gros du travail à votre place.

Utilisez ensuite les données d'apprentissage que vous avez mises de côté à l'étape précédente pour entraîner votre modèle. Donnez à votre modèle des exemples de données d'entrée et de sortie. Cela l'aide à comprendre comment les données sont liées et à apprendre à prédire le churn avec précision.

5. Validez et améliorez votre modèle

Les tests et la validation font passer votre modèle de prédiction de l'attrition d'un exercice théorique à un outil commercial pratique. Cette étape permet de s'assurer que votre modèle fonctionne vraiment dans le monde réel et qu'il continue à s'améliorer au fil du temps.

Vous vous souvenez de l'ensemble de données de validation que vous avez mis de côté plus tôt ? Intégrez-les à votre modèle et voyez ce qu'il donne.

Il s'agit de vérifier :

• La précision : combien de clients, dont le modèle prévoyait l'attrition, sont vraiment partis ?

• La mémorisation : combien de clients partis le modèle a-t-il su identifier avec précision ?

• Les faux positifs et négatifs : découvrez où votre modèle pourrait sur- ou sous-estimer le churn

Si vous repérez ces problèmes, travaillez à l'amélioration de votre modèle. Par exemple, il peut être nécessaire d'augmenter ou d'abaisser votre seuil de décision pour qu'il soit plus ou moins prudent dans la prédiction du churn. Vous pouvez aussi rechercher des modèles qui vous ont échappé lors de l'identification des fonctionnalités de l'attrition client (étape 2) ou essayer un autre modèle prédictif.

Transformez le churn en croissance

Gérer l'attrition client ne consiste pas seulement à prévenir les pertes, mais aussi à améliorer la relation client. En développant un modèle d'attrition client axé sur les données, vous transformez les départs potentiels en possibilités d'amélioration, de personnalisation et d'engagement client plus profond.

Commencez modestement, faites preuve de cohérence et considérez la moindre prédiction de churn comme une feuille de route qui vous permettra de mieux comprendre vos clients. Votre volonté d'écouter, de vous adapter et de vous améliorer est le meilleur moyen d'inverser la tendance au churn et de mettre en place une puissante stratégie de fidélisation client.

FAQ sur l'attrition client