Accueil / Actualités / #2 A quelle fréquence modéliser vos scores de Churn ?

A quelle fréquence modéliser vos scores de Churn ?

Parole d'expert / 28 février 2019

Nos clients nous demandent parfois de les conseiller sur la fréquence nécessaire de modélisation… c’est à dire la fréquence à la laquelle le modèle va devoir attribuer un poids aux critères discriminants du comportement que l’annonceur cherche à anticiper et qui sera traduit par un score. Vous êtes toujours avec moi ?

Rappelons d’abord que derrière ces scores il y a une intention (parfois encore latente) du consommateur d’adopter un comportement commercial : l’acceptation d’une offre, un (dés)intérêt pour un produit ou une catégorie de produits, un départ de la Société en tant que client ou abonné… Certains profils dégagent donc des scores « hauts », d’autres « bas » en fonction des caractéristiques discriminantes que la Modélisation aura déterminées et pondérées.

Voilà, ce petit rappel étant fait…

Un réponse technique d’abord en deux points

La re-modélisation à une fréquence donnée n’aura d’intérêt et de légitimité que si

  1. Les critères explicatifs du modèle sont sujets à changement et observables dans l’intervalle (un comportement de surf, un contact avec l’enseigne…) et si il sont susceptibles d’être pris en compte dans la construction du modèle
  2. On est en état de vérifier la survenance de l’élément que l’on cherchait à anticiper (l’achat, le départ, …), ce qu’on appelle l’« y » dans le jargon

Il a un intérêt à modéliser régulièrement (pour peu que ces conditions soient remplies) si le Marketeur veut pouvoir asseoir son observation sur des scores frais et s’assurer de la qualité du modèle régulièrement.

Une triple réponse business maintenant.

score de churn

 

Et d’abord un exemple: un assureur décide de construire un score de Churn (appelé aussi score d’Attrition) qui traduira le risque de voir l’assuré quitter la compagnie. En fonction du risque que le modèle aura calculé il décidera d’envoyer ou non une enquête de satisfaction (partant du principe qu’il vaut mieux que l’assuré ait l’occasion d’exprimer son mécontentement) à tous les assurés avec un risque de « churn » supérieur à 60%. Le modèle est recalculé tous les jours, parce que les variables discriminantes influençant le modèle sont susceptibles de changer tous les jours: comportement de surf, survenance d’un sinistre, contact avec la Compagnie,, … Par conséquent les scores individuels sont également susceptibles d’évoluer. Un individu qui hier avait un risque de Churn de 58% peut aujourd’hui avoir un risque de 61% et à ce titre recevoir l’enquête. L’action automatisée sera dépendante du score calculé et donc il y aura un intérêt à remodéliser régulièrement et à « rescorer » la base.

Autre cas de figure…Si le score assigné a pour vocation de personnaliser une réponse à une sollicitation entrante (inbound) il y a évidemment intérêt à modéliser régulièrement car évidemment cette sollicitation peut survenir à tout moment. Si par exemple le score sert à construire l’argumentaire d’un call center recevant des appels, ou à conditionner une page personnelle sur un site,…

Enfin pour une campagne initiée par le Marketeur, à tout le moins dès qu’un ciblage sera envisagé, il y aura un intérêt à rescorer la base afin de sélectionner les profils le plus pertinents… ça tombe sous le sens.

En conclusion c’est l’intérêt Business qui, comme souvent, guide la fréquence de modélisation pour peu que les conditions techniques soient remplies…

 

Albert DerasseAlbert Derasse

Managing Director & Partner at Inbox Belgium

Demander une démo produit