De la frustration à la prévention : comment prédire le désabonnement à l'aide de données comportementales ?

La qualité de votre modèle de prédiction de l'attrition des clients dépend des données sur lesquelles il s'appuie. À l'heure actuelle, les signaux clés de l'utilisateur, tels que la frustration, l'hésitation ou l'interruption du parcours, ne sont pas pris en compte. Les équipes réagissent donc après qu'un utilisateur a quitté le site au lieu de repérer les signes suffisamment tôt pour intervenir.

Mais que se passerait-il si votre modèle pouvait détecter ces indices comportementaux subtils avant que l'utilisateur ne franchisse la porte ? C'est désormais possible.

Dans ce guide, nous vous montrons comment enrichir la prédiction du désabonnement avec des scores de frustration, des analyses de parcours et des modèles comportementaux, alimentés directement dans votre entrepôt de données par le biais de Contentsquare's Data Connect. À la fin, vous saurez comment transformer les moments difficiles à capturer en alertes précoces et donner à votre équipe le temps et les outils nécessaires pour agir avant que les utilisateurs ne s'en aillent.

Principaux insights

• C'est dans ces moments cachés que commence le désengagement. Les utilisateurs ne se contentent pas de partir, ils hésitent, se fâchent, cliquent et se désengagent d'abord. La capture de ces moments invisibles vous aide à transformer la prévention du désabonnement en une pratique proactive et continue.

• Les comportements révèlent la vérité avant que les indicateurs ne le fassent. Les signaux traditionnels de désabonnement sont des indicateurs tardifs - lorsque vous les voyez, il est souvent trop tard. Les données comportementales révèlent la frustration et la confusion en temps réel, ce qui vous permet d'agir rapidement.

• Les données connectées font le lien entre l'intention et l'action. Il transforme les signaux émotionnels difficiles à capturer en données structurées que votre modèle de désabonnement existant peut comprendre - pas de temps perdu, pas de conjectures, juste des décisions plus intelligentes plus rapidement.

Qu'est-ce que la prédiction du taux de désabonnement ?

Prédiction du désabonnement est le processus d'identification des utilisateurs qui sont susceptibles de cesser d'utiliser votre produit ou service, afin que vous puissiez prendre des mesures avant qu'ils ne partent.

La valeur réelle d'une prédiction précise du taux de désabonnement est qu'elle vous aide à être proactif. Au lieu d'attendre qu'un utilisateur soit déjà parti, vous pouvez intervenir avec une assistance personnalisée, résoudre les problèmes frustrants ou offrir des incitations pour maintenir l'engagement des utilisateurs.

Ce type de fidélisation des clients n'est pas seulement moins coûteux que l'acquisition. Il est plus intelligent. Lorsque les utilisateurs sont satisfaits et engagés, la croissance est plus durable et la pression sur le pipeline est moins forte. En fait, les entreprises dont le taux de fidélisation net est supérieur à 100 % se développent au moins 1,5 à 3 fois plus vite que leurs homologues.

Pourquoi il est encore si difficile de prévoir le taux d'attrition des clients - et ce qui manque

Prédire le taux d'attrition n'est pas nouveau. La plupart des entreprises disposent de modèles de désabonnement basés sur des données transactionnelles telles que le statut de l'abonnement, la fréquence d'utilisation ou les tickets d'assistance.

Ces signaux sont précieux, mais ils sont réactifs. Ils vous montrent ce qui s'est passé après le fait, et non ce qui l'a provoqué. Ils sont également déconnectés de l'expérience réelle de l'utilisateur. Cette baisse d'utilisation est-elle due à un désengagement ou à un bogue frustrant qu'ils ont rencontré ?

Sans ce contexte comportemental, il est difficile de savoir ce qui a réellement motivé la décision d'un client de partir, et encore plus difficile d'intervenir à temps.

Les données comportementales révèlent ces moments cruciaux que vous n'avez pas vus : les boucles d'erreur, les clics rageurs, les survols excessifs et les moments de doute.

En introduisant ces indices subtils dans vos modèles de prédiction du taux de désabonnement, vous débloquez l'un des principaux avantages de l'intégration des données : une compréhension beaucoup plus approfondie de l'intention des utilisateurs. Vous détectez les problèmes avant qu'ils ne se transforment en attrition de la clientèle et en un taux de désabonnement qui monte en flèche.

Et lorsque vous introduisez cette couche comportementale directement dans votre entrepôt de données à l'aide de Contentsquare Data Connect , elle devient un actif évolutif et structuré, prêt à générer des prédictions plus intelligentes et plus rapides. Il exporte automatiquement les données comportementales, de performance et d'erreur directement dans votre entrepôt, sans nécessiter de développeurs ou d'intégrations complexes.

Alimentez vos modèles et algorithmes d'IA avec ces informations, mettez en place des campagnes de reciblage plus intelligentes ou alimentez des analyses qui vous permettent d'intervenir avant que les clients ne quittent l'entreprise.

6 étapes pour transformer le comportement des clients en pouvoir prédictif

Ce guide étape par étape vous permet d'utiliser Data Connect pour intégrer de puissants signaux comportementaux dans votre modèle de prédiction du taux de désabonnement. Nous montrerons à votre équipe de données ( ) comment capturer ces informations, les connecter à vos systèmes existants et les transformer en informations exploitables.

Tout au long de ce guide, nous nous appuierons sur un exemple pratique : la gestion des départs liés à la frustration dans une entreprise SaaS. Nous identifierons les utilisateurs qui montrent des signes de difficulté avant qu'ils ne partent, et nous créerons des interventions ciblées pour maintenir leur engagement.

1. Définissez votre objectif de désabonnement

Avant de plonger dans les données comportementales, vous devez clarifier exactement le type de désabonnement que vous essayez de prédire. Différents modèles de désabonnement requièrent des signaux et des interventions différents.

Posez-vous la question :

• Ciblez-vous les annulations volontaires lorsque les utilisateurs décident activement de partir ?

• Le désabonnement involontaire (comme les échecs de paiement ou les problèmes techniques) est-il votre principale préoccupation ?

• Êtes-vous à l'affût de utilisateurs dormants qui se désengagent progressivement ?

• Avez-vous besoin de prédire l'abandon de l'essai avant la conversion ?

Soyez également précis en ce qui concerne le calendrier :

• Taux d'attrition précoce (30 premiers jours)

• Taux de désabonnement à moyen terme (30-90 jours)

• Risques de rétention à long terme

Dans notre scénario SaaS, nous nous concentrons sur les utilisateurs susceptibles d'être frustrés et de quitter l'entreprise en raison d'une mauvaise expérience. Il s'agit d'une résiliation volontaire classique, mais avec une particularité. Plutôt que d'attendre des signaux d'annulation explicites, nous voulons détecter les indicateurs de frustration subtils qui précèdent la décision de partir.

En définissant cet objectif spécifique de désabonnement, nous pouvons maintenant cibler les signaux comportementaux exacts qui comptent le plus : les points de friction, les moments de confusion et les signes de lutte de l'utilisateur.

2. Recueillir des données comportementales

En gardant votre objectif à l'esprit, vous pouvez commencer à collecter les bons signaux comportementaux qui indiquent la frustration pour alimenter votre modèle.

Contrairement aux mesures traditionnelles qui montrent les résultats (comme l'utilisation des fonctions ou les connexions), les données comportementales révèlent la qualité de ces interactions - la couche émotionnelle de l'expérience de l'utilisateur .

Choisissez des mesures comportementales qui mettent en évidence les difficultés des utilisateurs, comme le temps d'hésitation, les rebonds de parcours ou les derniers points de contact avant qu'ils n'abandonnent. Donnez la priorité aux moments les plus importants de votre expérience, tels que l'onboarding, l'utilisation des fonctionnalités principales ou la facturation, où la frustration est plus susceptible de conduire à l'abandon.

Grâce aux outils d'intégration et d'enrichissement des données et à ses capacités, Contentsquare facilite la détection de ces signaux :

• Le score de frustration vous donne un indicateur prêt à l'emploi qui saisit les signes de lutte, comme les clics de rage ou les clics morts

• Analyse du parcours indique exactement où les utilisateurs abandonnent les flux clés, afin que vous sachiez quelle étape est à l'origine des frictions

• Les cartes thermiques montrent où l'attention faiblit ou s'attarde, révélant la confusion ou les occasions manquées

• Session Replay vous permet de visionner des sessions d'utilisateurs réels afin de comprendre les problèmes d'utilisabilité dans leur contexte

• Product Analytics vous aide à mesurer la manière dont les utilisateurs utilisent les fonctions clés et à déterminer les points de friction qui les ralentissent

Lorsque les capacités de Contentsquare fonctionnent ensemble, la frustration de l'utilisateur disparaît

Pour notre exemple SaaS, nous pouvons découvrir que de nombreux nouveaux clients sont bloqués pendant la phase d'intégration. En utilisant les capacités de Contentsquare, nous identifions que la page des paramètres du compte a un score de frustration anormalement élevé.

Les cartes thermiques révèlent que les utilisateurs cliquent à plusieurs reprises sur des éléments non cliquables, tandis que l'analyse du parcours montre un taux d'abandon significatif à cette étape précise. L'analyse de la session confirme le problème : les utilisateurs n'arrivaient pas à trouver comment sauvegarder leurs préférences, ce qui a entraîné des signes visibles de frustration avant qu'ils n'abandonnent complètement le processus.

3. Alimenter votre entrepôt en données

La capture des données comportementales n'est qu'un début. La véritable puissance vient lorsque vous les intégrez dans vos flux de travail de prédiction de désabonnement existants- sans perturber vos outils ou modèles actuels.

Avec Data Connect dans le cadre de votre stratégie d'intégration de données , ces signaux atterrissent directement dans votre entrepôt (comme BigQuery, Redshift, Snowflake ou Databricks) aux côtés de vos ensembles de données existants. Pas d'enregistrements d'écran ou de PDF, mais des données comportementales rétroactives et conformes à la confidentialité, structurées de manière à ce que vos modèles puissent les comprendre immédiatement.

En d'autres termes :

• La frustration devient une nouvelle caractéristique de votre modèle de désabonnement

• L'abandon de parcours devient un déclencheur d'alertes prédictives

• Cohortes basées sur le comportement deviennent des groupes de test pour des campagnes proactives de fidélisation

Les points de données arrivent propres, structurés et prêts à être combinés avec les outils que vous utilisez déjà, de sorte qu'il n'est pas nécessaire de reconstruire votre pile de données :

• Enregistrements relatifs à la gestion de la relation client (CRM)

• Outils d'intelligence économique

• Historique des tickets de support

• Données sur l'engagement dans la campagne

• Voix du client (VoC) feedback

• Algorithmes d'apprentissage automatique

Pour résoudre notre problème de désabonnement à SaaS, , nous utiliserons Data Connect pour acheminer les scores de frustration et les données d'abandon de parcours de la page problématique des paramètres du compte directement dans notre entrepôt Snowflake.

Désormais, ces clics rageurs et ces signaux d'abandon de parcours provenant de la page des paramètres du compte sont directement intégrés dans des tableaux que notre équipe de science des données peut utiliser, juste à côté de nos profils d'utilisateurs et de nos journaux d'activité.

4. Combiner et enrichir les données sur les clients

Associez les données comportementales aux enregistrements CRM, aux tickets d'assistance, aux interactions des campagnes et aux commentaires des clients pour une modélisation plus intelligente du taux de désabonnement. Plus vous fournissez de données, plus vos modèles seront précis.

Ce qu'il faut combiner :

• Score de frustration + tickets d'assistance: les utilisateurs qui manifestent une grande frustration demandent-ils également de l'aide ou luttent-ils en silence ?

• Abandons de parcours + adoption de fonctionnalités: les utilisateurs abandonnent-ils des flux de travail spécifiques avant de pouvoir expérimenter la valeur fondamentale de votre produit ?

• Temps d'hésitation + achèvement de l'onboarding: où les utilisateurs restent-ils bloqués lors des premières impressions cruciales ?

• Données d'erreur + type de compte: certains segments de clientèle rencontrent-ils plus de problèmes techniques que d'autres ?

Il n'est pas nécessaire d'être un data scientist pour découvrir ces informations, il suffit d'être un chef de produit curieux qui veut comprendre ce qui se passe réellement.

Prenez , notre cas d'utilisation axé sur la frustration: en combinant les scores de frustration avec l'analyse des produits et les données CRM, nous commençons à avoir une vue d'ensemble. Voici comment procéder en 3 étapes :

1. Associer les scores de frustration aux taux de conversion de nous montre qu'un certain nombre de clients qui se débattent avec cette page de paramètres ont trois fois plus de chances de disparaître avant d'avoir converti

2. Avec les données de CRM, le schéma devient clair : les utilisateurs qui se débattent avec la page des paramètres du compte soumettent rarement des tickets d'assistance - ils partent tout simplement. En faisant le lien entre les scores élevés de frustration et le faible engagement de l'assistance, nous identifions un segment de "malades silencieux" qui ont besoin d'une aide proactive.

3. Mieux encore, en ajoutant les données de la campagne au mélange, nous découvrons que ces churners sont plus susceptibles d'être passés par un canal d'acquisition spécifique qui a fixé des attentes irréalistes. Nous pouvons désormais prédire - et prévenir - cette catégorie entière de désabonnements avant qu'elle ne se produise.

5. Exécuter des modèles de prédiction de désabonnement

Une fois que vos informations comportementales sont structurées et connectées à vos autres sources de données clients, vous pouvez.. :

1. Former des modèles à partir d'événements historiques de désabonnement, en faisant correspondre les schémas d'utilisation passés avec les résultats connus

2. Créer des segments d'utilisateurs basés sur le comportement, en identifiant les signaux de frustration les plus fortement corrélés avec le désabonnement

3. Mettre en place une surveillance en temps réel, en signalant les utilisateurs qui présentent des comportements à risque

Votre ensemble de données enrichi est idéal pour former des modèles d'apprentissage automatique qui évaluent le risque de désabonnement. En utilisant des algorithmes tels que les arbres de décision, la forêt aléatoire ou la régression logistique, vous pouvez créer un modèle qui prédit avec précision la probabilité de désabonnement sur la base d'une combinaison de données comportementales et transactionnelles.

Votre algorithme utilise les données d'apprentissage provenant de Contentsquare via Data connect pour apprendre à rechercher des signaux prédictifs que les modèles traditionnels ne détectent pas, comme par exemple :

• Pics de frustration (par exemple, clics de rage, retours en arrière répétés)

• Chute des parcours à forte valeur ajoutée ou des flux de conversion

• Diminution de l'utilisation des fonctionnalités de base

• Changements de comportement par rapport aux modèles historiques

Contentsquare fait automatiquement apparaître les points de friction les plus critiques au fur et à mesure qu'ils se produisent

Dans notre scénario SaaS, nous utiliserons notre nouvel ensemble de données pour construire un modèle de prédiction de désabonnement basé sur la frustration. Nous l'entraînerons sur 6 mois de données historiques, en identifiant les modèles comportementaux les plus prédictifs d'un éventuel désabonnement.

L'analyse avancée du taux de désabonnement pourrait révéler que les utilisateurs qui ont montré des signes de frustration au cours de leurs trois premières sessions sont quatre fois plus susceptibles d'abandonner leur essai. Plus précisément encore, lorsque les utilisateurs passent plus de 30 secondes sur la page des paramètres avec de multiples clics de rage, leur probabilité de conversion chute de 70 %.

Grâce à ces informations, nous pouvons désormais évaluer le risque de désabonnement de chaque utilisateur actif, non seulement en fonction des fonctionnalités qu'il utilise, mais aussi de la façon dont il se sent lorsqu'il les utilise.

Conseil de pro: Data Connect fournit régulièrement des scores de frustration à votre entrepôt, ce qui permet à vos modèles de prédiction de désabonnement d'évoluer en temps réel. Plus besoin d'attendre les mises à jour manuelles : au fur et à mesure que le comportement de l'utilisateur change, vos modèles s'adaptent quotidiennement grâce à de nouveaux signaux comportementaux.

6. Agir avant qu'il ne soit trop tard

Il est important de repérer les risques de désabonnement, mais l'impact réel vient de la façon dont vous y répondez.

Agissez rapidement grâce à ces correctifs ciblés :

• Atteindre personnellement: envoyer des messages personnalisés aux utilisateurs montrant des signes de frustration avant qu'ils ne contactent le service d'assistance

• Optimiser l'expérience client: corriger les points de friction qui causent de la frustration et repenser les parcours clés pour éliminer les obstacles

• Guidez le voyage: lancez au moment opportun des conseils ou des info-bulles pour guider les utilisateurs à risque au-delà des zones à risque

• Tester et apprendre: Test A/B différentes interventions basées sur des cohortes comportementales pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour différents segments d'utilisateurs

Pour nos utilisateurs frustrés de SaaS , nous pourrions mettre en œuvre 4 interventions clés :

1. Déclencher des ressources d'aide: lorsque les utilisateurs accèdent à la page des paramètres du compte et montrent des signes de frustration précoce, afficher des options d'aide contextuelle

2. Contact avec l'équipe chargée de la réussite: pour les utilisateurs dont le taux de frustration est le plus élevé, demandez à votre équipe chargée de la réussite des clients de les contacter de manière proactive pour leur fournir des conseils personnalisés

3. Simplifiez le parcours: redessinez votre page de paramètres sur la base des données comportementales, en supprimant les points de friction qui provoquaient le plus de clics rageurs

4. Suivre la satisfaction des clients: mesurer le sentiment des utilisateurs à l'aide d'une enquête Net Promoter® Score (NPS®) à des moments clés du parcours, afin d'identifier rapidement les insatisfactions et de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils ne conduisent à un désabonnement

En reliant les signaux de frustration émis par Data Connect à nos stratégies de fidélisation de la clientèle, nous créons une boucle de rétroaction continue, ce qui nous permet non seulement de prévoir l'attrition, mais aussi de la prévenir activement.

Conseil de pro: connectez votre modèle de prédiction du désabonnement à votre plateforme CRM ou marketing pour automatiser les interventions et réduire le désabonnement en temps réel.

Par exemple, trois clics de rage sur votre page de tarification pourraient automatiquement déclencher un courriel de réduction personnalisé, ou une hésitation dans le flux d'accueil pourrait instantanément mettre en file d'attente une invitation à participer à un chat d'assistance.

Cette automatisation en temps réel fait la différence entre le fait de voir venir le désabonnement et le fait de l'arrêter.

Le désabonnement est prévisible si vous surveillez les bons signaux

Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne voyez pas - et la plupart des modèles de désabonnement ne tiennent pas compte des signaux émotionnels qui conduisent un utilisateur à partir. Ils s'appuient sur des actions finales telles que l'annulation d'un abonnement ou une connexion qui ne revient jamais.

Il est alors déjà trop tard.

La véritable opportunité se trouve plus tôt, au milieu, là où votre clientèle se présente, mais où quelque chose ne va pas. Clics rageurs, défilement sans but, retours en arrière répétés : ce ne sont pas des bizarreries, ce sont des signaux de friction.

Contrairement aux données statiques sur l'utilisation des produits, les signaux comportementaux sont dynamiques. Ils permettent de savoir ce que les utilisateurs essaient de faire, ce qui les gêne et comment ils réagissent en temps réel.

Contentsquare's Data Connect facilite l'intégration de cette image dans votre entrepôt de données et votre pile de modélisation, sans avoir à reconstruire l'ensemble de votre système. Ainsi, au lieu de vous demander "Pourquoi sont-ils partis ?", vous répondrez à une question bien plus importante :

"Comment pouvons-nous les aider à rester ?

FAQ sur la prévention du désabonnement