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Ne partez pas ! Ou comment le Machine Learning intervient au service de la prévention du churn - Cas d\'usage
Stéphane CHOLET (SoftBridge)
19/05/2022
Pour une entreprise qui vend ses services, fidéliser les clients et les conserver aussi longtemps que possible revêt une importance structurante, voire vitale pour sa survie. Le churn caractérise ainsi, dans l'acception courante, le départ des clients, par exemple au profit d'un concurrent.
Dans une approche mêlant big data, modélisation, visualisation et machine learning, on se propose de leur dire : "Ne partez pas !", et ce au bon moment. Prédire qu'un client va s'en aller, c'est bien, mais le prescrire* à rester, c'est mieux. Dans cette plongée au cœur de la R&D en Informatique, vous découvrirez comment la recherche fondamentale et appliquée se mettent au service de l'industrie, au travers d’un cas d'utilisation, celui de la prévention du churn.
* Pris ici au sens du marketing, la prescription du client à rester désigne le fait de l’influencer à rester.
Dans une approche mêlant big data, modélisation, visualisation et machine learning, on se propose de leur dire : "Ne partez pas !", et ce au bon moment. Prédire qu'un client va s'en aller, c'est bien, mais le prescrire* à rester, c'est mieux. Dans cette plongée au cœur de la R&D en Informatique, vous découvrirez comment la recherche fondamentale et appliquée se mettent au service de l'industrie, au travers d’un cas d'utilisation, celui de la prévention du churn.
* Pris ici au sens du marketing, la prescription du client à rester désigne le fait de l’influencer à rester.