Garantir les recettes grâce à des initiatives ciblées de fidélisation dans le secteur des télécommunications
Contexte et objectifs
Depuis plusieurs années, un important opérateur de télécommunications belge souffrait d'un problème structurel de fidélisation de la clientèle. Avec un taux largement supérieur à 10 %, l'impact estimé du désabonnement se chiffrait en centaines de millions d'euros chaque année.
Dans le secteur des télécommunications, la fidélisation est rendue plus complexe par une combinaison de facteurs. Certains sont externes, comme l'augmentation des offres promotionnelles des opérateurs regroupant la téléphonie mobile, l'internet et la télévision. D'autres sont internes : la qualité des services de base, le prix et l'efficacité de l'assistance à la clientèle pour résoudre les problèmes. Le cloisonnement des données et leur manque de fiabilité ont rendu la compréhension du phénomène de désabonnement encore plus difficile.
Ils se sont tournés vers Agilytic pour comprendre les facteurs de désabonnement, cibler les clients à risque et améliorer la fidélisation de la clientèle.
Approche
Nous avons commencé par organiser un atelier avec les équipes des clients pour définir les indicateurs de performance clés pertinents en fonction de l'une des trois sources de problèmes :
Administratif (par exemple, erreurs dans les contrats, changements intempestifs dans les formules de tarification, augmentations de prix)
Facturation (par exemple, erreur de facturation, surconsommation, suppléments non inclus dans le prix fixe)
Technique (par exemple, performance du réseau, interruption du service)
Ensuite, nous avons consolidé les données clients (CRM) avec les données de facturation et de réseau dans un entrepôt de données homogène adapté à l'analyse.
Nous avons ensuite élaboré un modèle de fidélisation pour identifier les facteurs de désabonnement et évaluer la propension au désabonnement des clients existants. Nous avons réussi à faire des prévisions jusqu'à trois mois avant l'apparition réelle du désabonnement, ce qui s'est avéré essentiel pour planifier correctement les campagnes de fidélisation.
Chaque client a reçu un score avec deux arguments justifiant sa probabilité de désabonnement. Mais nous ne nous sommes pas arrêtés là. Nous avons intégré ces scores directement dans l'outil de gestion de la relation client de l'opérateur. De cette manière, les opérateurs du personnel d'assistance de première ligne disposaient de toutes les informations pertinentes pour les appels entrants et sortants.
Pour conclure sur l'aspect analytique, nous avons développé la mise à jour automatique du modèle nocturne qui envoie un fichier CSV directement dans le système de gestion de la relation client.
Nous avons terminé le projet par un transfert complet, comprenant des sessions de formation et une documentation exhaustive.
Résultats
Pour l'opérateur, les résultats ont été multipliés :
Une compréhension beaucoup plus claire des causes profondes de l'attrition de la clientèle
Segments de clients exploitables, auxquels sont attribuées des initiatives de fidélisation personnalisées.
Diminution de 10 % du taux d'attrition annuel des clients (équivalent à ± 1 % du portefeuille).
Le projet a été un succès. Aujourd'hui, la modélisation du taux de désabonnement fait partie intégrante de tout opérateur de télécommunications moderne et est considérée comme méritant une optimisation continue.
