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Prédiction Churn Rétention ML

Identifiez les clients sur le départ avant qu'ils ne partent

SaaS

Les signaux de désengagement sont repérés automatiquement et des actions de rétention sont déclenchées au moment le plus pertinent.

Contexte : un SaaS B2B avait un churn de 5 % par mois sans visibilité sur les signaux d'alerte préalables.

Solution : modèle de machine learning entraîné sur les données d'usage, de support et de facturation. Le modèle calcule un score de churn hebdomadaire pour chaque compte. Les comptes à risque déclenchent automatiquement un email personnalisé du Customer Success Manager ou une offre de coaching adaptée.

Résultats : churn mensuel réduit de 5 % à 2,8 % en 3 mois, NPS des clients ciblés en hausse de +12 points.

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