Selon une étude de l’Harvard Business Review, chaque année, les entreprises, tous secteurs confondus, perdent en moyenne 10% de leurs clients. La clientèle étant aujourd’hui plus connectée, informée et de fait, exigeante, elle sera par voie de conséquence plus volatile.

Définition et calcul du taux d’attrition 

L’attrition ou churn en anglais désigne la perte de clients. Lorsque l’on sait que le coût d’acquisition d’un nouveau client est 7 fois plus élevé que sa fidélisation, cela explique l’impact direct sur la rentabilité de l’entreprise qu’engendre la perte d’un client.

Le taux d’attrition mesure la perte, en pourcentage, sur une période donnée, généralement à l’année, pour l’entreprise. C’est donc une donnée très importante puisqu’elle représente un indicateur de performance.

Le taux d’attrition (ou de churn) se mesure de la manière suivante :

Ratio : (nombre de clients perdus / nombre de clients total) x100

Bien qu’il soit souvent mesuré à l’année,  il est conseillé de le suivre mensuellement pour réagir rapidement à une augmentation rapide du taux d’attrition.

L’attrition est le contraire de la fidélisation. Les clients fidèles seront ceux qui, au contraire, continueront à acheter ou s’abonner auprès de la marque. Le taux de fidélité ou taux de rétention correspond à la proportion de clients qui reste d’une période sur l’autre.

Celui-ci se calcule en pourcentage, de la manière suivante :

 (Nombre de clients conservés / nombre de clients total) x100

Le taux de rétention est un indicateur de la fidélité et permet également de mesurer la rentabilité des actions de recrutement clients sur le moyen et long terme.

Taux de rétention + Taux d’attrition = 100 %

Les grandes causes de churn

Il peut y avoir différentes causes à l’attrition, à la perte d’un client.

  • Un client décide de changer de produit pour un autre produit de la même marque. On parle dans ce cas d’attrition relative.
  • Un client abandonne un produit ou service au profit d’un concurrent. Cela adviendra dans le cas d’une insatisfaction ou tout simplement d’une offre plus compétitive chez le concurrent.
  • Un client n’utilise plus ou n’a plus besoin d’un produit ou service car il change ses habitudes (changement alimentation, mode de vie…)

Les produits ou service concernés par le churn

Les acteurs les plus concernés par le risque de churn sont bien sûr les entreprises commercialisant un produit ou un service avec un système d’abonnement :

  • Entreprises de téléphonie
  • Abonnement pour l’achat régulier d’un produit (ex: achats périodiques de lentilles de contact)
  • Services B2C en ligne, notamment tous les services de contenus en streaming (musique, films, etc.)
  • Solutions en SaaS avec licence (Software as a Service (SaaS) - Logiciel en tant que Service)

Un programme de fidélité payant, comme Amazon Prime, peut aussi être concerné par la problématique du churn.

Enfin, l’attrition peut être étendue à la plupart des entreprises commercialisant des produits, mais en adaptant sa définition et sa formule. Ainsi, une marque automobile pourrait aussi vouloir mesurer et piloter son churn afin de connaître la part de ses clients ayant acheté ensuite un modèle de voiture chez une marque concurrente.

Piloter le taux d’attrition 

Détecter et suivre le churn

Il est essentiel de mettre en place un calcul régulier ou automatisé du taux de churn, et de le piloter.

Ce taux de churn doit être si possible affiné par catégorie de clients (clients de telle ou telle gamme de produits, ancienneté, ayant contacté le SAV ou non, etc.).

Créer un modèle de prédiction du churn

Les facteurs de churn possible doivent être identifiés et listés. Un premier modèle de prédiction pourra être mis en place, en étudiant le comportement des clients déjà partis. Ce modèle pendra en compte les indices suivants :

  • Analyse RFM. Cette méthode de segmentation, (Récence, Fréquence, Montant) permet d’analyser les habitudes d'achats des clients et adapter le ciblage des communications.
  • Ancienneté du client (proximité avec une durée moyenne d’abonnement constatée…)
  • Taux d’usage du produit ou service, variations de la consommation ou de l’usage
  • Analyse de la réactivité aux actions marketing
  • Détection de consultations de pages web dédiées au SAV
  • Analyse des remontées SAV, formulation de réclamation
  • Identification des recherches sur des sujets précis «résilier » ou « clôturer un compte »
  • Analyse de la satisfaction client à chaque étape : inscription, recherche, post-visite, post- achat, post- livraison, post-sav

Il faut noter que sur certaines périodes, des paramètres exceptionnels peuvent impacter les résultats du modèle de churn : un changement de politique tarifaire ou de gamme de produits, par exemple.

Prédire l’attrition avec le machine learning

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle qui permet à un programme d’apprendre et d’améliorer sa performance.

Dans le cas de la prédiction du churn, il s’agit donc de créer un algorithme, qui en exploitant les données de churn passées pourra créer un modèle, puis l’affiner en vérifiant ses propres résultats. Les corrélations avec les facteurs de churn pré-identifiés sont calculées.

Il est alors possible pour chaque client, dès lors que des données structurées sont disponibles pour chaque paramètre pouvant influencer son churn, de prédire s’il quittera la marque ou non, avec une fiabilité de plus en plus forte.

Grâce à ce score de prédiction du churn, qui est en soi une nouvelle donnée client calculée, il est possible de déclencher des actions marketing et commerciales adaptées.

Comment réduire l’attrition client ?

Il est beaucoup plus facile de convaincre un client sur le point de partir, de rester que de récupérer un client qui est déjà parti. Il faut donc ajouter aux actions de conquête et de fidélisation, des actions de reconquête : être pro-actif. 

Actions de fidélisation en amont de l’attrition 

  • Communiquer, former, informer, et inciter vos clients à utiliser votre produit ou service ⇒ communication et pédagogie
  • Actions de prévention (contact à l’approche d’une date d’expiration) ⇒  scenarii automatisés autour des dates critiques
  • Action de fidélisation (message de réassurance, promotion)
  • Cibler la bonne audience ⇒ préférences de communication
  • Améliorer le parcours client (UX, fonctionnalité..)
  • Sondages de satisfaction réguliers
  • Compenser une insatisfaction constatée à chaud (rappel par le service client, cadeau offert, etc.)

L’utilisation du marketing automation permet d’envoyer le bon message au bon moment à la bonne personne suivant des scénarii conçus pour réduire le taux d’attrition.

Chaque étape du parcours peut faire l’objet d’une communication automatisée en fonction du comportement du client. Ainsi l’abandon d’un panier ou l’inscription à une newsletter pourront être suivi d’un enchaînement de communications envoyées automatiquement.

Le marketing automation doit être utilisé à bon escient pour ne pas devenir également responsable de l’attrition. Pour cela, il est important de segmenter ses clients et d’identifier les messages nécessaires et vertueux. En effet, il faut éviter de « harceler » le client avec des envois de messages trop fréquents, trop répétitifs et qui ne le concerne pas.

Calculer, prédire et mettre en place les solutions adaptées pour réduire le churn et, par ricochet, fidéliser la clientèle, est une clé de voute de la stratégie d’entreprise.

 

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