Lutter efficacement contre le churn et l’inactivité des clients

Le churn n’est pas une fatalité mais beaucoup d’entreprises sont encore en quête de solutions éprouvées, capables de raviver l’intérêt de leurs clients inactifs ou d’endiguer le flot trop important de ceux qui ont décidé de se passer de leurs produits ou services. Si la majorité des actions mises en œuvre n’ont souvent que peu de résultats, ce n’est pas surprenant. Basées sur des approches marketing traditionnelles, elles sont complètement noyées dans la masse des sollicitations que les clients ont reçues également de leurs concurrents. Et parce chacun d’entre eux sont traités comme les autres, alors sans surprise, ces individus qui ne se sentent plus liés à la marque par une relation et une expérience client singulières, ne donnent pas suite à leurs tentatives peu personnalisées de les retenir ou de les réactiver. Pourtant, il y a des solutions !

Les entreprises n’exploitent pas encore suffisamment leurs données

Elles détiennent en effet la matière première pour lutter efficacement contre le churn : leurs datas ! Mais il est nécessaire de bien les exploiter et d’en tirer toute la valeur informative qui les conduira à connaître leurs clients presque mieux qu’eux-mêmes car elles pourront anticiper leurs attentes avec une précision redoutable et y répondre ensuite, exactement dans le bon timing et par le canal de communication qu’ils affectionnent le plus. Toutefois, il faut qu’elles soient capables d’analyser de manière extrêmement fine toutes ces informations pour chacun des clients en passe de les quitter ou déjà perdus, de prédire avec justesse leurs besoins et d’interagir avec eux de manière hyper-personnalisée via le bon message ou la bonne offre.

Humainement impossible ? Oui ! Mais précisément à la portée de la plateforme CRM Copilot, intégrant les performances du machine learning et de l’intelligence artificielle. Là où l’humain atteint les limites de ses facultés d’analyse face à un volume considérable de données à étudier, les solutions de marketing prédictif prennent le relai et ouvrent des possibilités nouvelles, particulièrement efficaces pour répondre aux problématiques de churn.

Pourquoi les clients partent ?

Téléphonie, produits ou services B2C en ligne (comme les contenus en streaming), salles de sport, … Si l’activité fonctionne sur la base d’engagements soumis à échéance – autrement dit d’abonnements, il est fort à parier que le taux de churn sera important si l’entreprise a encore recours à des approches marketing centrées sur ses prestations et non sur les besoins de ses clients. Sans lien spécifique tissé avec eux, les marques redoutent généralement l’arrivée de la période d’échéance des abonnements car plus rien ne les retient de se tourner vers les concurrents, même une ultime offre promotionnelle qui semblait pourtant bien ciblée mais qui passe en réalité à coté de ses véritables attentes.

Pourquoi les clients deviennent inactifs ?

Autre enjeu important qui pèse cette fois sur les entreprises ne proposant pas d’engagement sur la durée : la problématique des clients dormants, qui touche largement les professionnels du Retail. En effet, les marques rencontrent souvent des difficultés à réactiver certains de leurs clients qui ne consomment plus leurs produits ou leurs offres et n’interagissent plus avec leurs services. Là encore, les outils traditionnels employés pour tenter de fidéliser et d’engager les clients ont atteint leurs limites, car ils ne se basent pas sur les attentes de ces derniers mais sur ce que les marques commercialisent et, le plus souvent, selon des saisonnalités que l’on espère correspondre avec l’envie de chacun d’eux. Difficile dans ces conditions de ranimer l’intérêt des clients inactifs. Sauf à changer complètement d’angle d’approche.

Identifier les signes avant-coureur de churn ou d’inactivité

Dans une stratégie visant à réduire le taux de churn ou le nombre d’inactifs, il est essentiel de se recentrer sur sa clientèle et de développer sa connaissance client en partant d’une analyse méthodique et en profondeur des données. Ceci afin de pouvoir modéliser le comportement de chaque individu et de prédire avec précision ses actions à venir, de détecter ses intentions, même les plus imperceptibles.

Concrètement, toutes les informations collectées auprès des clients doivent être triées et croisées : les données socio-démographiques (état civil, profession…) et contractuelles (montant, durée…) ainsi que toute interaction avec les différents services et points de contact (achats, navigation sur le web et réseaux sociaux, historique des échanges par mail, téléphone, en magasin, désinstallation de votre application…). L’entreprise sera alors en mesure de déceler bien en amont les risques de désabonnement ou d’inactivité et d’agir pour les contrer.

Partir à la reconquête des clients 

Une fois réunies toutes les datas relatives aux profils et comportements des clients, la marque va pouvoir en tirer un maximum de leçons : quelles actions les plus performantes mettre en place pour chacun de ses clients afin de répondre à leurs demandes et transformer leur expérience client en une relation hyper-personnalisée, pérenne et fructueuse pour eux comme pour elle. Les remontées d’analyse sont très diverses comme identifier les motifs d’insatisfaction ou les messages commerciaux qui n’aboutissent pas, favoriser les parcours qui ont le plus de chance de conduire à un nouvel engagement ou un achat, ne pas solliciter ce client pour l’instant ou au contraire le relancer à tel moment compte tenu de la date d’expiration de son contrat…

Chaque type de risque peut être modélisé sur la base d’indicateurs opérationnels et de scores afin, ensuite, de déclencher automatiquement les dispositifs de communication (messages, offres…) les plus pertinents pour chaque personne concernée, selon des objectifs commerciaux et des contraintes préalablement fixées (pression commerciale, logique d’éligibilité…). Il est ainsi possible, dans l’optique de réduire le nombre de clients inactifs, de ne cibler que ceux qui sont les plus susceptibles d’être réactivés. En excluant les clients à très faible potentiel de leurs plans d’action, les entreprises réduiront leurs coûts en conséquence et optimiseront leur ROI.

Comme nos outils apprennent continuellement de l’historique des clients, lui-même sans cesse mis à jour, les marques disposent des leviers les plus pertinents pour entretenir le lien dans la durée et éviter que leurs clients retombent à nouveau dans l’inactivité ou soient tentés par la concurrence. Quant aux clients qui sont partis, rien n’est définitif ! La connaissance augmentée des comportements des clients tout au long de leur parcours permet de construire des modèles capables de proposer des possibles relationnels de nature à reconquérir chacun d’entre eux.

Et ensuite ?

Ensuite, il suffira pour la marque de continuer à communiquer avec ses clients de manière ultra-personnalisée et à pérenniser cette relation unique.