Datascience pour les managers

Partie 2
Chapitre 5 sur 7
Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

L’attrition

Définition de l’attrition

L’attrition est la diminution naturelle d’une quantité de choses ou de personnes, comme la perte d’une clientèle par exemple. Le client qui perd un fournisseur de biens ou de service, ou change de marque, de produit ou de service. C’est l’inverse de la rétention.

Par extension, le taux d’attrition exprime, pour une entreprise, le pourcentage de clients perdus (ou ayant changé de produit et service) sur une période donnée par rapport au nombre total de clients existant dans la base de données au début de la période. Ce taux est utilisé pour mesurer la fidélisation aux offres d’une entreprise (lui-même mesurée par le taux de fidélité), très important sur la rentabilité d’une entreprise.

Le churn-rate (ou taux d’attrition) est le ratio (nombre de clients perdus / nombre de clients total) mesuré sur une période donnée.

Le taux d’attrition est un indicateur marketing clé dans les domaines d’activité qui ont recours à l’abonnement comme  par exemple le secteur des médias qui fonctionne souvent par abonnement. Or, tout abonnement a une durée de vie « moyenne » et la base d’abonnés s’érode avec le temps

 Typologie

On distingue plusieurs types d’attrition pendant la durée de vie d’un contrat, la perte de clientèle pouvant avoir 3 origines :

  • Abandon, résiliation ou rétractation: dans ce cas, le client n’utilise plus ce type de produit ou de service. Ce peut être le cas d’un client qui abandonne sa voiture au profit du vélo. La rétractation intervient dans le délai légal de rétractation après la signature du contrat en cas de vente à distance. La résiliation peut également intervenir pendant la période d’engagement et à la fin de cette période ce qui augmente de façon ponctuelle le taux de churn.
  • Passage à la concurrence: dans ce cas le client préfère acheter un produit directement concurrent.
  • Passage à une autre offre de l’entreprise : dans ce cas, le client ne change pas l’entreprise mais préfère opter pour une autre offre commercialisée par la même entreprise et répondant aux mêmes besoins. Par exemple, un client qui modifierait son installation Internet et changerait d’offres. Dans ce cas, il peut également s’agir de cannibalisation ou phagocytage (absorption) des offres.

Stratégie de rétention

Le taux d’attrition peut être étudié sur un segment précis de clientèle. Il permet de mesurer le dynamisme commercial de l’entreprise et la satisfaction client. La déperdition mesurée peut être “totale” ou seulement “relative”, c’est le cas lorsque, par exemple, le client abandonne un produit au profit d’une offre différente mais commercialisée par le même fournisseur.

Le taux d’attrition dépend de la capacité de l’entreprise à retenir ses clients, à les fidéliser en leur offrant une offre pertinente, correspondant à leur besoin.

Par extension, le modèle d’attrition est un modèle d’analyse marketing qui calcule la probabilité qu’un client cesse d’acheter ou d’utiliser les produits ou les services d’une société. Les clients à risque d’attrition identifiés par le modèle peuvent être la cible de campagne de fidélisation spécifique ou de win-back.

Table des matières

Partie 1 – Comprendre la data science

Partie 2 – Appliquer la data science en marketing

Partie 3 – Déployer un projet de data science

Partie 4 – Utiliser l’intelligence artificielle (machine learning)

Partie 5 – Utiliser des techniques d’apprentissage supervisé

Partie 6 – Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé

Partie 7 – Pour aller plus loin en datascience