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Prévenir la perte de clients grâce aux analyses avancées

Contexte

Notre client est une multinationale de services de livraison basée aux États-Unis qui expédie plus de 18 millions de colis par jour ouvrable. La société est réputée pour son service d'expédition de nuit et pour son système de suivi des colis innovant, avec des mises à jour en temps réel sur la localisation des colis.

Challenge

Dans un marché hautement concurrentiel avec des marges extrêmement faibles, il est important de conserver sa base de clients existante afin de préserver les revenus et les marges de vos clients. Par conséquent, le service de solutions d'analyse du client a lancé une initiative visant à améliorer l'expérience client en identifiant rapidement les pertes de clients potentielles.

Approche

- Obtenir des informations sur ce qui entraîne l’attrition de clients en utilisant des techniques de nettoyage des données. - Sélectionner le meilleur algorithme de sa catégorie pour prédire l'attrition (XgBoost). - Traduire les résultats de l'algorithme en plans d'action pour le Service client, ce qui leur permet de prendre les mesures appropriées pour éviter l'attrition.

Principaux résultats

01
Disponibilité des données historiques pour alimenter les modèles d'analyses avancées.
02
Création d’un modèle analytique en mettant en évidence les principales causes de l'attrition.
03
Amélioration des connaissances internes sur la création de modèles prédictifs et la réutilisation des composants dans d'autres modèles d’apprentissage automatique en supervisant l'équipe d'analyse.

Bénéfices

Il est plus facile de maintenir l'engagement d'un client existant que d’en trouver un nouveau. En mettant en œuvre un système de suivi de la probabilité de l’attrition, notre client a été en mesure de détecter en amont les clients mécontents potentiels. Cela lui a permis d'identifier les causes profondes de l'attrition des clients et d’y répondre en conséquence, augmentant ainsi la satisfaction de la clientèle et le chiffre d'affaires.

Partenaires technologiques

Python

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