À mesure que les secteurs d'activité se développent et que de nouveaux concurrents font leur apparition sur le marché, il devient de plus en plus difficile de répondre aux demandes des clients. Cette concurrence accrue peut entraîner une perte de clientèle, les petites et moyennes entreprises (PME) faisant l'objet de rapports indiquant des taux pouvant atteindre 15 %.
Que vous soyez responsable de la réussite client ou professionnel du marketing du cycle de vie, les modèles de prédiction du taux de désabonnement peuvent révolutionner la manière dont vous identifiez et traitez l'attrition client. Cependant, la mise en œuvre efficace de cette solution technologique exige une compréhension approfondie des applications CRM et de l'analyse des données.
Ce guide détaillé couvre tout ce que vous devez savoir pour créer un modèle efficace de prédiction du taux de désabonnement.
Qu'est-ce que le modèle de prédiction du taux de désabonnement ?
Un modèle de prédiction du taux de désabonnement est un modèle statistique ou d'apprentissage automatique qui analyse les données clients. Il vise à générer des informations permettant de prédire la probabilité qu'un client mette fin à sa relation avec une entreprise.
Voici les différents types de désabonnement :
- Churn contractuel : il s'agit du cas où un client met fin à sa relation avec une entreprise à la fin d'un contrat ou d'une période d'abonnement.
- Abandon volontaire : cela se produit lorsqu'un client choisit de quitter une entreprise avant la fin de son contrat.
Ces deux types de départs sont principalement liés à l'insatisfaction ou à la recherche d'une meilleure alternative.
Voici quelques raisons pour lesquelles il est crucial pour les entreprises d'anticiper le taux de désabonnement des clients :
- Stratégies de fidélisation ciblées : en identifiant les clients à risque, les entreprises peuvent adapter leurs efforts de fidélisation afin de répondre à leurs besoins spécifiques et prévenir leur départ.
- Améliore l'expérience client : la prévision du taux de désabonnement aide les entreprises à comprendre les raisons qui poussent leurs clients à les quitter. Cela leur permet d'améliorer leurs produits, leurs services et leur service client.
- Réduit les pertes de revenus : les coûts d'acquisition de clients sont cinq fois plus élevés que ceux liés à leur fidélisation. Prévoir le taux de désabonnement et agir en conséquence permet de réduire considérablement les pertes de revenus et d'améliorer la rentabilité.
- Optimise les efforts marketing : les modèles de prédiction du taux de désabonnement peuvent aider les entreprises à allouer plus efficacement leurs ressources marketing en se concentrant sur la fidélisation des clients à forte valeur ajoutée.
- Améliore les décisions basées sur les données : le modèle révèle des informations sur le comportement des clients, telles que la fréquence à laquelle ils interagissent avec le produit ou le service (par exemple, fréquence d'utilisation, connexions). Cet aspect joue un rôle essentiel dans la prise de meilleures décisions basées sur les données en matière de gestion de la clientèle.
Comprendre les facteurs qui influencent la prédiction du taux de désabonnement
La science des données est au cœur de la prédiction du taux de désabonnement. Elle aide les entreprises à utiliser des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour analyser et résoudre les problèmes complexes liés à la fidélisation.
Bien que cela donne une idée générale de la manière dont cela fonctionne, ajoutons quelques couleurs. Voici comment la science des données permet de prédire le taux de désabonnement :
- Acquisition de données : rassemble les données clients pertinentes provenant de diverses sources de données et garantit leur exactitude et leur fiabilité, fournissant ainsi une base solide pour l'analyse.
- Découvrir des tendances : Découvrez des tendances, des corrélations et des schémas cachés qui indiquent un risque de perte de clients en examinant minutieusement les données.
- Fonctionnalités d'ingénierie : améliore la capacité prédictive des modèles de désabonnement en créant ou en transformant des fonctionnalités. La science des données permet également de saisir les nuances du comportement des clients en adaptant les données et les fonctionnalités à l'application.
À lire également : Les 10 meilleurs logiciels d'analyse prédictive pour prendre des décisions basées sur les données
Prétraitement des données : la base de la qualité et de la précision
Chaque seconde, l'univers numérique est inondé d'informations. Les entreprises ont besoin de données de qualité pour obtenir les informations les plus pertinentes.
Le prétraitement des données est l'élément de la science des données qui collecte et filtre de grands volumes de données de prédiction du taux de désabonnement. Voici deux éléments clés du prétraitement des données dans la prédiction du taux de désabonnement.
La première étape consiste à collecter des données. Il s'agit de recueillir des informations sur les clients, des relevés de facturation, des réponses à des sondages et des données sur le marché.
Le nettoyage des données suit, garantissant l'exactitude des données en identifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences. Par exemple, vous pouvez extraire des données de votre CRM, mais la phase de nettoyage des données vous aidera à repérer les entrées en double ou les informations manquantes dans les ensembles de données.
Analyse des données : le moteur des modèles de prédiction du taux de désabonnement
L'analyse des données consiste à examiner les données collectées et à les convertir en informations exploitables pour votre entreprise. Cet élément de science des données informe vos parties prenantes, oriente les stratégies de fidélisation de la clientèle et influence les décisions critiques.
Voici comment l'analyse des données permet de prédire le taux de désabonnement :
- Identifiez les modèles, les tendances et les relations afin de mieux comprendre le comportement de vos clients. Il vous permettra également de mieux comprendre l'évolution de vos stratégies d'entreprise.
- Communiquez vos informations à l'aide de représentations visuelles afin de rendre les données complexes faciles à comprendre. L'utilisation de diagrammes, de graphiques et de tableaux de bord garantit également que les informations sont exploitables.
- Il révèle la relation entre les facteurs influençant le taux de désabonnement des clients à l'aide d'analyses statistiques.
À lire également : Utiliser les données d'analyse des produits pour améliorer la réussite client et les stratégies marketing
Apprentissage automatique : le pilier du pouvoir prédictif
L'apprentissage automatique joue un rôle dans la prédiction précise du taux de désabonnement en développant des algorithmes capables d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Voici le rôle que joue l'apprentissage automatique :
- Améliore la précision des prévisions en apprenant continuellement à partir de nouvelles données. Cela permet d'affiner les modèles de prévision du taux de désabonnement afin qu'ils restent précis malgré l'évolution des besoins des clients.
- Optimise l'allocation des ressources en identifiant les clients présentant un risque élevé de désabonnement et en concentrant les efforts de fidélisation sur ces personnes.
- Détecte les changements subtils dans le comportement des clients qui peuvent indiquer un risque accru de désabonnement. Cela renforce la capacité d'un modèle de prédiction du désabonnement à faciliter la mise en place de étapes proactives pour remédier au problème.
Compte tenu de cet impact, voici les deux formes populaires d'apprentissage automatique :
- Régression logistique : cet algorithme examine les données de plusieurs variables à l'aide d'une approche d'analyse statistique. Il évalue ensuite si les clients sont susceptibles de se désabonner et renvoie les résultats sous forme de oui ou non. Il est très efficace pour les entreprises qui proposent des produits et services tels que les télécommunications, les services bancaires et la vente au détail.
- Apprentissage par arbre de décision : ce modèle construit une représentation visuelle des décisions et de leurs résultats potentiels afin de classer les clients dans des segments plus précis. Les arbres de décision permettent aux entreprises d'adapter leurs stratégies à des clients individuels ou à des groupes spécifiques. Un algorithme connexe, Random Forests, utilise plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision et traiter efficacement des ensembles de données complexes.
Comment créer un modèle de prédiction du taux de désabonnement : explications étape par étape
Voici une description étape par étape de la création d'un modèle de prédiction du taux de désabonnement.
Étape 1 : Collecte et analyse des données
La première étape consiste à collecter des données de qualité, un processus en deux parties.
Identifiez les sources de données pertinentes
Déterminez quelles sources contiennent des informations liées au taux de désabonnement des clients, telles que les données démographiques, l'historique des clients, l'historique des achats, les habitudes d'utilisation et les interactions avec le service client.
Voici les sources de données les plus efficaces sur lesquelles vous concentrer :
- Systèmes CRM : tirez parti de ces systèmes qui stockent une multitude d'informations sur les clients, telles que les données historiques, les données démographiques, l'historique des achats et les interactions avec l'assistance.
- Sondages auprès des clients : utilisez les commentaires directs des clients pour obtenir des informations sur leur satisfaction et les raisons de leur départ.
- Analyse du site Web et de l'application : suivez le comportement des utilisateurs afin d'identifier les tendances et les problèmes potentiels susceptibles d'entraîner une perte de clientèle.
- Surveillance des réseaux sociaux : analysez les discussions en ligne pour évaluer le sentiment des clients et identifier les problèmes potentiels.
- Journaux du service client : examinez les interactions passées avec les clients et les tickets d'assistance pour comprendre leurs préoccupations et identifier les points faibles courants.
Collectez et nettoyez les données
Recueillez les données nécessaires auprès des sources sélectionnées et assurez-vous de leur qualité en les nettoyant et en les prétraitant afin d'éliminer les incohérences, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.
Voici quelques exemples de données liées au taux de désabonnement :
- Données démographiques sur les clients : âge, sexe, emplacement, etc.
- Historique des achats : fréquence, récence et valeur monétaire des achats
- Indicateurs d'engagement : visites sur le site Web, utilisation de l'application, interactions avec le service client
- Statut de perte : le client a-t-il cessé d'utiliser vos services ?
Le traitement des données est une étape cruciale mais fastidieuse dans le développement d'un modèle efficace de prédiction du taux de désabonnement. Compte tenu des exigences en matière de précision et de structure, le bon outil peut réduire les temps de traitement et les ressources nécessaires.
Les fonctionnalités polyvalentes de ClickUp sont parfaitement adaptées à cet usage. Bien que principalement conçu pour la gestion des tâches et la collaboration sur des projets, cet outil améliore instantanément les phases de collecte, d'analyse et de modélisation de données de votre projet de prédiction du taux de désabonnement.
Grâce à des modèles et des solutions prêts à l'emploi, ClickUp aide votre équipe à rationaliser toutes les tâches opérationnelles. Par exemple, ClickUp CRM gère de manière transparente toutes les transactions clients, du stockage des coordonnées au suivi de l'historique des achats.
Voici quelques fonctionnalités clés de ClickUp CRM qui améliorent la qualité de vos données relatives au taux de désabonnement et vos efforts de fidélisation de la clientèle :
- Restez informé des derniers commentaires des clients et de l'utilisation des produits grâce à la mise à jour des données en temps réel. Cela améliore la précision de vos prévisions de perte de clientèle.
- Stockez un large éventail de données clients, notamment leurs coordonnées, leur historique d'achat, leurs interactions avec l'assistance et leurs commentaires, à l'aide des plus de 15 vues de ClickUp. Vous bénéficierez ainsi d'une vue d'ensemble complète de l'engagement client, ce qui vous permettra d'identifier plus facilement les indicateurs potentiels de perte de clientèle.
- Personnalisez votre processus de collecte de données avec l'API ClickUp. Cela vous permet également de créer des automatisations spécifiques à votre entreprise afin de réduire la charge de travail liée à la collecte manuelle de données.
- Intégrez plus de 1 000 outils pour garantir une vision cohérente des interactions avec les clients sur toutes les plateformes. Intégrez également plusieurs logiciels de modélisation prédictive pour améliorer la fiabilité de vos prévisions de perte de clientèle.
- Utilisez les champs personnalisés et les statuts de ClickUp pour visualiser la probabilité de perte de clientèle. Par exemple, vous pouvez ajouter un champ de données prédéfini appelé « Santé du client », qui peut se trouver dans l'intervalle allant d'excellent à risque de perte.
Outre ClickUp CRM, ClickUp Customer Service est une autre fonctionnalité efficace en tant que source de données pour le service client sur cette plateforme.
Le service client ClickUp vous aide à établir des relations, à visualiser les commentaires et à satisfaire vos clients. C'est également la source de données idéale pour évaluer les commentaires de vos clients et faciliter la collecte de données clients.
Voici trois fonctionnalités de ce logiciel qui mettent en lumière son potentiel :
- Recueillez et organisez les commentaires provenant de divers canaux, notamment les sondages, les journaux de tickets d'assistance intégrés et, avec les intégrations appropriées, même les interactions sur les réseaux sociaux.
- Analysez les données issues des commentaires des clients et identifiez les tendances, les schémas et les corrélations grâce à une large gamme de visualisations.
- Intégrez la plateforme à votre modèle de prédiction du taux de désabonnement pour un transfert de données fluide.
- Gérez efficacement vos tâches de service client avec ClickUp Priorités de tâches.
En plus de cela, ClickUp propose également des modèles personnalisés pour vous aider à mettre en place des processus permettant de suivre et d'organiser les informations sur vos clients pour votre modèle de prédiction du taux de désabonnement.
Modèle de sondage de satisfaction client ClickUp
La satisfaction est un facteur déterminant dans le taux de désabonnement, et le modèle de sondage de satisfaction client ClickUp est votre outil d'évaluation incontournable pour le visualiser.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités qui en font un outil indispensable pour la collecte de données pour votre modèle de prédiction du taux de désabonnement :
- Simplifiez le processus de création de sondages grâce aux champs de données préremplis complets et attrayants du modèle.
- Personnalisez les champs de données pour inclure des questions plus spécifiques, telles que le statut de perte de clientèle et les suggestions.
- Collectez et organisez toutes vos réponses dans un seul espace grâce à la vue d’hiérarchie intégrée à la plateforme.
- Visualisez facilement les niveaux de satisfaction client et les domaines à améliorer grâce aux vues personnalisées de ClickUp, telles que le Tableau, la liste, le Calendrier, etc. Elles sont facilement personnalisables afin de refléter les données que vous souhaitez collecter pour votre modèle de prédiction du taux de désabonnement.
💡 Conseil de pro : utilisez les champs personnalisés ClickUp pour classer vos clients en fonction de différents critères, tels que leurs données démographiques, leur comportement d'achat ou leur utilisation des produits.
Modèle d'analyse des besoins des clients ClickUp
Le modèle d'analyse des besoins des clients ClickUp est le cadre pré-conçu idéal pour recueillir, organiser et analyser les commentaires des clients.
Voici les principales fonctionnalités de ce modèle qui le rendent idéal pour identifier les données clients qui influencent le taux de désabonnement :
- Regroupez vos clients en fonction de facteurs pertinents afin d'identifier les schémas associés au taux de désabonnement.
- Plannez les interactions des clients avec votre produit ou service afin d'identifier les points faibles ou les sources de friction.
- Identifiez les étapes du parcours client où le risque de perte de clientèle est le plus élevé.
Grâce à ces modèles et aux systèmes CRM complets de ClickUp, la collecte et le traitement des données clients nécessaires deviennent un jeu d'enfant.
Étape 2 : Comprendre le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage dans l'analyse des données
La deuxième étape consiste à éliminer les biais dans votre modèle prédictif.
Les ensembles de données sont souvent déséquilibrés, avec plus de clients fidèles que de clients perdus. Cela conduit à des informations inexactes sur la satisfaction client en temps réel et sur les taux de perte de clientèle potentiels.
Pour éliminer le biais qui en résulte, les data scientists et les analystes doivent normaliser l'ensemble de données. Voici deux façons à faire :
Suréchantillonnage
Nous pouvons augmenter le nombre d'instances de clients perdus afin d'équilibrer les classes. Il existe deux méthodes principales pour le suréchantillonnage :
- Suréchantillonnage aléatoire : cela consiste à dupliquer de manière aléatoire les points de données existants relatifs aux clients perdus.
- Suréchantillonnage synthétique minoritaire : cette méthode crée de nouveaux points de données synthétiques sur les clients perdus à partir des données existantes afin d'éviter les doublons.
Sous-échantillonnage
Le sous-échantillonnage vise à équilibrer le nombre d'instances chez les clients non perdus. Comme cela risque d'entraîner la perte de données précieuses, cette méthode n'est pas compatible avec les petits pools de données clients.
Voici trois méthodes de sous-échantillonnage :
- Sous-échantillonnage aléatoire : supprime de manière aléatoire des instances de la classe majoritaire.
- Liens Tomek : cela implique d'identifier et de supprimer les instances similaires.
- Sous-échantillonnage basé sur les clusters : ici, vous regroupez les clients non perdus en fonction de leurs similitudes et supprimez les clients des groupes les plus courants. Cela permet de conserver un ensemble diversifié de clients non perdus tout en réduisant leur nombre global.
Une fois les biais éliminés, nous commençons à encoder les variables.
Étape 3 : Encodage des variables catégorielles
La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnent avec des données numériques. Cependant, de nombreuses variables des ensembles de données réels se présentent sous forme de texte ou de libellés. On les appelle des variables catégorielles.
Étant donné que le texte et les libellés sont incompatibles avec les algorithmes, nous devons les encoder dans des formats numériques.
Voici les deux méthodes d'encodage :
1. Codage one-hot
Voici les étapes à suivre pour le codage one-hot :
- Créez une nouvelle colonne binaire pour chaque catégorie au sein d'une variable catégorielle.
- Chaque ligne comportera un 1 dans la colonne correspondant à sa catégorie et des 0 dans les autres.
Exemple :
- Champ de données : « SubscriptionType »
- Catégories : « Basique », « Standard » et « Premium »
Résultat :
Les résultats encodés sont présentés dans trois nouvelles colonnes :
- SubscriptionType_Basic
- SubscriptionType_Standard
- SubscriptionType_Premium
Sur la base des données clients, ces colonnes se verront attribuer une valeur de 1 ou 0.
2. Encodage des libellés
Cette technique consiste à attribuer une valeur numérique unique à chaque catégorie d'une variable catégorielle. Elle convient particulièrement aux catégories présentant un ordre naturel, telles que « Faible », « Moyen » et « Élevé ».
Exemple :
- Champ personnalisé : Satisfaction client
- Catégories : « Très insatisfait », « Insatisfait », « Neutre », « Satisfait » et « Très satisfait ».
Résultat :
Le codage des libellés attribuera les valeurs 1, 2, 3, 4 et 5 à chaque catégorie.
Glossaire de la prévision du taux de désabonnement
Le surajustement dans la prédiction du taux de désabonnement se produit lorsqu'un modèle apprend trop bien les données d'entraînement, mémorisant le bruit et les anomalies plutôt que de saisir les modèles sous-jacents. Cela conduit à un modèle qui fonctionne exceptionnellement bien sur les données d'entraînement, mais qui a du mal à généraliser à de nouvelles données inconnues. Dans le domaine de la prédiction du taux de désabonnement, cela signifie que le modèle peut prédire avec précision le taux de désabonnement des clients dans l'ensemble d'apprentissage, mais qu'il ne parvient pas à identifier correctement les clients susceptibles de se désabonner à l'avenir.
La régularisation est une technique qui empêche le modèle de désertion d'attribuer une importance excessive à certaines fonctionnalités individuelles, ce qui peut conduire à un surajustement. En substance, la régularisation aide le modèle à mieux généraliser les données nouvelles et inconnues en se concentrant sur les fonctionnalités les plus importantes et en évitant de trop se fier à une seule fonctionnalité.
Étape 4 : Création du modèle de prédiction
Nous entraînons un algorithme d'apprentissage automatique sur vos données préparées afin de créer un modèle permettant de prédire le taux de désabonnement des clients à cette étape.
Voici les quatre étapes à suivre pour créer votre modèle de prédiction :
Choisir le bon algorithme
La nature de vos données et le problème à résoudre déterminent l'algorithme que vous devez sélectionner. Dans les sections précédentes, nous avons présenté quelques algorithmes d'apprentissage automatique particulièrement adaptés à la prédiction du taux de désabonnement.
Entraînement du modèle
Une fois que vous avez choisi un algorithme, vous allez l'entraîner à l'aide de votre ensemble de données préparé. Cela implique d'alimenter le modèle avec les fonctionnalités (variables indépendantes) et la variable cible correspondante (statut de désabonnement). Le modèle apprend à identifier les modèles et les relations dans les données qui permettent de prédire le désabonnement.
Réglage du modèle
Même si vous avez formé le modèle, vous devez également vous assurer qu'il est prêt à être utilisé. La meilleure approche pour affiner le modèle consiste à mener des expériences.
Pour optimiser les performances du modèle, vous devrez peut-être tester différents paramètres au sein de l'algorithme. Ce processus est appelé « hyperparamétrage » ou « réglage du modèle ».
Voici quelques exemples de paramètres utilisés dans les modèles prédictifs de désabonnement :
- Régularisation : contrôle la complexité du modèle afin d'éviter le surajustement Régularisation L1 : identifie les fonctionnalités les plus essentielles Régularisation L2 : réduit l'amplitude des coefficients, évitant ainsi le surajustement
- Régularisation L1 : identifie les fonctionnalités les plus essentielles.
- Régularisation L2 : réduit l'amplitude des coefficients, empêchant ainsi le surajustement.
- Taux d'apprentissage : détermine la taille des étapes effectuées pendant le processus d'apprentissage.
- Nombre d'arbres : contrôle le nombre d'arbres de décision dans une forêt aléatoire ou un ensemble de gradient boosting.
- Régularisation L1 : identifie les fonctionnalités les plus essentielles.
- Régularisation L2 : réduit l'amplitude des coefficients, empêchant ainsi le surajustement.
Voici quelques algorithmes et techniques pour trouver la meilleure combinaison :
- Recherche par grille : essaie toutes les combinaisons d'hyperparamètres dans une grille spécifiée.
- Optimisation bayésienne : utilise un modèle d'apprentissage automatique probabiliste pour explorer les paramètres de l'algorithme.
Visualisation
Une fois votre modèle formé et ajusté, vous devez visualiser ses performances et ses conclusions.
Un tableau de bord intégré peut fournir un aperçu interactif des prévisions du modèle, des indicateurs clés et de l'importance des fonctionnalités. Cela permet aux parties prenantes de comprendre le comportement du modèle et d'identifier les domaines à améliorer. Il joue également un rôle essentiel dans la prise de décisions éclairées basées sur les prévisions.
ClickUp Tableaux de bord accélère et simplifie la manière dont une entreprise tire des conclusions exploitables et communique ses résultats.
Voici ce que vous pouvez faire avec les tableaux de bord ClickUp :
- Suivez les taux de désabonnement, le cycle de vie des clients et d'autres indicateurs pertinents grâce à l'interface conviviale de l'outil.
- Suivez les derniers modèles de prédiction grâce aux mises à jour en temps réel des tableaux de bord ClickUp.
- Personnalisez vos visualisations à l'aide de diagrammes circulaires, de graphiques de tendances prédictives et de champs de texte percutants afin de refléter la croissance de votre entreprise. Ce modèle s'adapte facilement pour refléter la dernière liste de clients fidèles ou même le ratio de clients en fonction de la catégorie, de la qualité de la relation et des données démographiques.
- Convertissez et déléguez toutes vos idées en tâches grâce à la gestion des tâches intégrée. C'est l'outil idéal pour créer et exécuter des projets visant à améliorer la fidélisation des clients et à réduire le taux de désabonnement.
À lire également : 10 stratégies d'acquisition de clients pour stimuler la croissance de votre entreprise
Étape 5 : Évaluation du modèle de prédiction du taux de désabonnement des clients
Voici quelques méthodes d'évaluation idéales pour le modèle de prédiction du taux de désabonnement :
- Méthode de retenue : cette approche divise l'ensemble de données en lots d'entraînement et de test. Entraînez le modèle sur l'ensemble d'entraînement et évaluez ses performances sur l'ensemble de test.
- Validation croisée K-fold : divisez l'ensemble de données en k parties égales. Entraînez le modèle k fois, en utilisant k-1 parties pour l'entraînement et une pour le test. Cela permet de réduire le surapprentissage.
- Validation croisée stratifiée : garantit que chaque pli contient une proportion représentative de clients perdus et non perdus, ce qui est important pour les ensembles de données déséquilibrés.
Lorsque vous évaluez votre modèle de prédiction du taux de désabonnement, vous devez également suivre sa progression. Voici quelques indicateurs clés à garder à l'esprit :
- Précision : combien de prévisions correctes ont été faites ?
- Précision : combien de prévisions positives ont donné des résultats positifs ?
- Rappel : combien de résultats positifs ont été prédits avec précision ?
- Score F1 : moyenne harmonique de la précision et du rappel, fournissant un indicateur équilibré.
Étant donné que cette étape restera une activité régulière pour garantir la pertinence et l'exactitude du modèle, il est essentiel de l'automatiser afin de gagner du temps et d'économiser des ressources.
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Voici quelques fonctionnalités qui illustrent la manière dont Brain stimule la productivité et l'efficacité :
- Générez instantanément des rapports d'avancement grâce à des résumés de projet alimentés par l'IA. ClickUp Brain analyse les données de votre projet et crée des rapports complets en quelques clics seulement.
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- Intégrez-le à votre modèle prédictif pour automatiser les prévisions. ClickUp Brain est également fourni avec ClickUp CRM et des tableaux de bord afin de simplifier la collecte et la visualisation des données.
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Réduire le taux de désabonnement et fidéliser vos clients avec ClickUp
Avoir une idée des clients qui sont insatisfaits ou susceptibles de cesser d'utiliser vos services est un avantage certain. Cela dit, un modèle de prédiction du taux de désabonnement ne se contente pas de résoudre des problèmes potentiels tels que la perte de clients ; il vous aide également à améliorer votre service client.
Cela se traduira par la continuité de l’entreprise et la satisfaction de vos clients.
Grâce aux étapes et pratiques complètes que nous vous avons fournies, vous n'êtes plus qu'à un pas de votre modèle de prédiction du taux de désabonnement. Il ne vous reste plus qu'à exploiter la puissance de l'IA et de la science des données que ClickUp vous offre avec son CRM, son service client, ses modèles et bien plus encore.
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