3 stratégies pour réduire le taux d'attrition grâce à l'analyse sémantique

November 12, 2021

Les 3 meilleures stratégies pour réduire le taux d’attrition grâce à l'analyse sémantique.

Toute entreprise dans le monde perd des clients. Selon une étude menée par Harvard Business Review, les entreprises perdent en moyenne 10% de leurs clients chaque année. Avec l’accessibilité à la concurrence en un clic, la montée en puissance de nouveaux acteurs, la volatilité de la clientèle n’a jamais été aussi importante. Or, acquérir de nouveaux clients peut coûter entre 5 et 25 fois plus cher que fidéliser ceux déjà existants, c’est tout l’intérêt de calculer et analyser son taux d’attrition.

Dans cet article nous allons détailler comment et pourquoi analyser le taux d’attrition puis nous verrons 3 stratégies pour réduire celui-ci.

1) Qu’est-ce que le taux d’attrition ?

Principalement utilisé dans le secteur de la Banque et de l’Assurance, le taux d’attrition (ou churn rate en anglais) est un indicateur qui a pour vocation de calculer la perte totale ou partielle de clients pour une entreprise. C’est l’inverse du taux de rétention qui lui représente la capacité d’une entreprise à fidéliser sa clientèle.

Lorsque l’on est dans une approche centrée sur le client (Customer Centric), l’attrition est donc un indicateur à suivre de près.

Il est possible de distinguer deux types d’attrition : 

- L’attrition totale, la perte d’un client. Dans ce cas bien souvent celui-ci quitte la marque pour se diriger vers la concurrence.

- L’attrition relative, le client se redirige vers une autre offre ou un autre produit de la même entreprise.

Il est donc très important de suivre de très près cet indicateur pour être réactif et tirer des analyses pertinentes.

2) Comment calculer un taux d’attrition ?

Le Churn rate est vraiment très simple à calculer. En effet, il suffit de diviser le nombre de clients perdus sur une période par le nombre de clients total sur la même période et de multiplier le résultat par 100. 

Par exemple, si une banque a 15 000 clients au début du mois de janvier et en perd 600 durant le mois, alors son taux d’attrition est de : (600/15000) X 100 = 4%

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3) Comment bien interpréter le taux d’attrition ?

Une fois que l’on a calculé le taux d’attrition, la principale difficulté rencontrée est l’interprétation. En effet, est-ce qu’un taux de 4% est un bon, un moyen ou un mauvais taux ?

Et bien tout dépend du secteur d’activité. Par exemple, le secteur bancaire a traditionnellement un taux d’attrition faible qui sera proche des 5% tandis que pour les opérateurs téléphoniques celui-ci sera plutôt aux alentours des 30%.

Vous l’aurez compris, un taux d’attrition élevé dans un secteur d’activité peut être faible dans un autre secteur, tout est question de contexte.

Maintenant que vous en savez plus sur votre churn, il est temps d’enquêter sur les raisons de ces départs et établir des actions correctives.

Dans la suite de cet article, nous allons détailler 3 stratégies pour réduire le taux d’attrition. 

4) Quelles stratégies pour réduire le taux d’attrition ?

Suite à l’analyse de plusieurs millions de verbatim, nous avons identifiés 3 méthodologies
éprouvées pour réduire effectivement l’attrition. Nous allons imager celles-ci
en prenant pour exemple le secteur bancaire.

a) Repérer les menaces explicites de départ et analyser les causes directes

Une première méthode vise à cibler directement et à écouter les clients qui vous menacent de partir et à repérer sur ces commentaires les éléments explicatifs. Cette démarche est assez rapide car assez sélective : vous passez uniquement par l’écoute attentive des clients qui vous indiquent qu’ils vont vous quitter.

C’est pourquoi la première étape est d’aller chercher dans les propos du client une menace de départ explicite. Un outil d’analyse sémantique peut vous proposer ce type de catégorisation en lecture directe et immédiate : cela permet d’identifier très rapidement les verbatim les plus critiques et de réagir pour récupérer un certain nombre de clients. 

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Ecrans des Alertes Clients sur la plateforme CXinsights.io

Une approche complémentaire consiste à comparer les sujets évoqués dans ces commentaires qui explicitent une volonté de départ avec les verbatim de l’ensemble de vos clients.

Cette méthode permet de détecter très précisément les irritants les plus critiques. 

Lorsque l’on compare les thématiques mentionnées, il peut y avoir 2 cas de figures : 

o  Les sujets sont totalement différents. Si les commentaires explicites abordent des thématiques qui sont plutôt bien vécues globalement par l’ensemble de vos clients, alors il peut s’agir de cas isolés ou de l’émergence d’un irritant qu’il faudra donc surveiller à court terme.

o  En revanche, si les thématiques qui ressortent dans les verbatim qui menacent de vous quitter sont également mal vécues de manière générale, alors il s’agit d’un irritant critique qu’il faut résoudre prioritairement pour stopper l’hémorragie.

Cette méthode vous permet donc de détecter les signaux les plus faibles plus tôt et de manière plus ciblée. Le lien de causalité entre le problème et le départ du client est avéré et donc vous pouvez mobiliser des forces pour réduire les causes de l’attrition.

Attention, cette démarche a cependant deux limites :

o  Si vous ne disposez pas suffisamment de données. Elle demande un certain volume de données (au minimum 10 000 commentaires) pour obtenir un volume minimum de menaces de départ.

o  Elle n’est pas exhaustive. Si l’ensemble des points repérés ont bien un impact sur l’attrition, tous les points déclencheurs de l’attrition ne sont pas forcément identifiés.

Pour pallier ces limites, la mise en place d’une démarche moins ciblée est possible par exemple dans un second temps ou en cas de blocage méthodologique.

b) Identifier, prioriser et résoudre les irritants au global

La méthode complémentaire est en effet moins ciblée : elle consiste classiquement à analyser émotionnellement les commentaires clients, à détecter et à traiter les points irritants de l’expérience.

En améliorant l’expérience vécue par l’ensemble des clients, et en résolvant les principaux irritants, vous faites le pari - assez logique - que certains clients resteront plus longtemps car ils seront plus satisfaits.

Le lien émotionnel vu plus haut est rétabli, vos clients restent et vous recommandent.

Les irritants sont par nature émotionnels. Détecter l’émotion vous aide en outre à comprendre les limites d’acceptabilité (qui génère de la colère) et les besoins urgents de changements (exprimé par du dégoût (qui s’accompagne donc souvent un fort risque d’attrition), de comprendre les besoins de réassurance (exprimés par la peur) et les attentes déçus des clients (exprimés par la tristesse).

Vous partirez enfin du postulat que votre méthodologie de sondage et de feedback est correcte : en répondant aux problèmes exprimés par vos clients qui s’expriment, vous devriez toucher les milliers de clients qui ne se sont pas exprimés… et générer un effet multiplicateur salutaire.

L’analyse des commentaires les plus critiques est bien souvent la démarche privilégiée car c’est la plus simple à réaliser et le retour sur investissement sur la satisfaction est évident. 

Cette démarche est plus longue que la précédente car moins sélective : vous passez par l’écoute attentive de l’ensemble des clients, et pas uniquement de ceux qui vous menacent de vous quitter. Faute de focalisation, vous risquez de vous disperser sur des éléments un peu moins prioritaires du point de vue business. Tous les irritants ne provoquent en effet pas forcément une intention de départ chez le client. Même si un point précis de l’expérience est souvent déceptif, il ne justifie pas forcément à lui seul de vous quitter.

Ainsi, pour aller plus vite, ou si vos ressources sont très limitées, ou que vous souhaitez focaliser vos actions sur ce qui impactera plus directement la fidélité de vos clients, il peut être préférable de focaliser sur les irritants les plus critiques émotionnellement. Sur une solution telle que CXinsights.io by Q°emotion, vous pouvez mesurer le volume de mentions et l’indice émotionnel de chaque irritant et choisir ces indicateurs pour prioriser les actions.

Pour résumer, résoudre les irritants les plus critiques émotionnellement vous permet d’aller vite et d’avoir une chance plus forte de toucher l’ensemble des causes de l’attrition exprimées explicitement ou non par vos clients.

c) Analyser a posteriori les avis des clients déjà partis et bâtir des alertes

La dernière approche a une vocation prédictive. L’idée étant de repérer en amont les risques
de départ et d’agir afin de réduire au maximum votre attrition. Mais comment faire ?

A l’inverse des deux méthodes précédentes, cette fois-ci le but est d’analyser les sujets évoqués et les émotions exprimées par vos clients déjà partis.

Malheureusement, ils ne vont pas tous vous indiquer qu’ils partent. En revanche, vous pouvez
lister vos clients partis cette année par exemple, et analyser les commentaires qu’ils vous ont laissés l’année dernière.

En regardant les thématiques mentionnées par ces anciens clients, ainsi que leurs émotions vous pourrez prioriser les actions correctrices à mener avec l’ensemble des opérationnels.

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Par exemple, dans l’exemple ci-dessus, on peut voir que sur les 53 clients qui sont partis en
2021, la totalité d’entre eux ont évoqués à un moment donné l’indemnisation. Cela signifie donc que ce sujet est particulièrement sensible et qu’il faut le traiter prioritairement.

Une fois identifié, les profils complets peuvent être segmentés sur la base des critères suivants :

- émotions et/ou

- sujets thématiques et/ou

- critères clés de segmentation (agences/ clients/ etc)

- scores de satisfaction ou de recommandation

- mots-clés

En bâtissant ainsi des persona d’attrition, on peut créer facilement des scénarios d’alerte.

Capture d’écran 2021-11-15 à 11.43.07.png

La mise en place d’alertes automatiques dans une plateforme d’analyse sémantique telle que
CXinsights.io, est alors envisageable : il vous permet d’envoyer à une ou
plusieurs adresses emails la liste des alertes :

- en adaptant le volume d’alertes via le choix des conditions plus ou moins
restrictive

- en allouant le message au bon niveau opérationnel 

- en anticipant ou lui faisant gagner du temps

- en modulant le niveau de réponse à apporter aux clients

Vous passez alors d’une approche réactive à une approche proactive. Ces alertes prédictives vous permettront donc de lancer des actions préventives personnalisées pour sonder les clients qui sont susceptibles de quitter votre entreprise.

La mesure de l’attrition permet donc d’avoir une meilleure vision de la satisfaction client. En couplant celle-ci à la mesure d’autres indicateurs clés comme le NPS (5 stratégies pour améliorer son NPS), vous pourrez déterminer plus précisément quels sont les besoins de vos clients et booster votre fidélisation !


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