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Analytique

Satisfaction prédictive

Les scores de satisfaction n'indiquaient à l'équipe le ressenti des clients qu'une fois l'enquête close, souvent trop tard pour intervenir. Nous avons construit un modèle qui prévoit la satisfaction à partir de signaux comportementaux, avançant l'alerte d'environ six semaines.

−31% d'attrition chez les comptes signalés
Satisfaction prédictive

En bref

Client

Prestataire de services par abonnement

Secteur

Analytique

Mission

Modélisation prédictive

Durée

14 semaines

Le défi

Savoir trop tard pour agir

La satisfaction était mesurée par une enquête relationnelle trimestrielle dont le taux de réponse restait inférieur à un tiers : la lecture était donc à la fois tardive et partielle. Le temps qu'un score baisse, les comptes derrière avaient souvent déjà réduit leur usage ou entamé une conversation de résiliation. Le Customer Success réagissait à l'attrition au lieu de la devancer, sans aucun moyen de prioriser lesquels des centaines de comptes appeler en premier.

Notre démarche

Ce que nous avons fait

  1. 01

    Définition du résultat

    Travail avec le Customer Success et la finance pour définir ce que « à risque » signifie en termes de revenu, et pas seulement un score bas.

  2. 02

    Découverte des signaux

    Analyse de deux ans d'usage produit, de tickets de support et d'événements de facturation pour trouver les comportements qui précèdent une baisse de satisfaction.

  3. 03

    Construction du modèle

    Entraînement et validation croisée d'un modèle qui note en continu le risque de satisfaction de chaque compte, et non plus trimestriellement.

  4. 04

    Flux d'alerte précoce

    Injection des comptes à risque classés dans le workflow des CSM, chacun accompagné des raisons derrière son score.

  5. 05

    Validation en boucle fermée

    Réinjection des résultats d'intervention dans le modèle pour que sa précision s'améliore dans le temps.

Les résultats

0.89

d'AUC du modèle sur des comptes hors échantillon

82%

des comptes résiliés signalés avant leur départ

6 sem

d'alerte plus tôt que l'enquête trimestrielle

−31%

d'attrition chez les comptes signalés après déploiement

1,400+

comptes notés en continu, chaque jour

Et si vos chiffres racontaient une histoire pareille ?

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