Comment construire un modèle de prédiction de désabonnement : Un guide complet

Avec l'expansion des industries et l'arrivée de nouveaux concurrents 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) rapportant des taux de 10 à 15% .

Que vous soyez responsable de la réussite client ou professionnel du marketing du cycle de vie, les modèles de prédiction du désabonnement peuvent révolutionner la manière dont vous identifiez et traitez l'attrition de la clientèle. La mise en œuvre efficace de cette solution technologique exige une connaissance approfondie des applications CRM et de l'analyse des données.

Ce guide approfondi couvrira tout ce que vous devez savoir sur l'élaboration d'un modèle de prédiction du taux d'attrition efficace.

**Qu'est-ce que le modèle de prédiction du taux d'attrition ?

Un modèle de prédiction du churn est un modèle statistique ou d'apprentissage automatique qui analyse les données des clients. Il vise à générer des insights pour prédire la probabilité qu'un client interrompe sa relation avec une entreprise

Voici les différents types de désabonnement :

• Churn contractuel : C'est lorsqu'un client met fin à sa relation avec une entreprise à la fin d'un contrat ou d'une période d'abonnement
• Le désabonnement volontaire: C'est le cas lorsqu'un client décide de quitter l'entreprise avant la fin de son contrat

Ces deux types de désabonnement reposent principalement sur l'insatisfaction ou la recherche d'une meilleure solution.

Voici quelques raisons pour lesquelles il est crucial pour les entreprises d'anticiper l'attrition de la clientèle :

• Concentre les stratégies de fidélisation : En identifiant les clients à risque, les entreprises peuvent adapter leurs efforts de fidélisation pour répondre à leurs besoins spécifiques et prévenir le désabonnement
• L'amélioration de la qualité de vie des clientsl'expérience client: La prédiction du taux de désabonnement aide les entreprises à comprendre les raisons des départs des clients. Cela ouvre la voie à l'amélioration des produits, des services et de l'assistance client
• Réduit les pertes de revenus: Les coûts d'acquisition des clients sont decinq fois plus élevés que la fidélisation. Prévoir le taux de désabonnement et agir en conséquence permet de réduire considérablement les pertes de revenus et d'améliorer la rentabilité
• **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
• **Le modèle révèle des informations sur le comportement des clients, comme la fréquence de leurs interactions avec le produit ou le service (par exemple, la fréquence d'utilisation, les connexions). Cet aspect joue un rôle essentiel dans la prise de meilleures décisions, fondées sur des données, en matière de gestion de la clientèle

Comprendre ce qui permet de prédire le taux de désabonnement

La science des données est au cœur de la prédiction du désabonnement. Elle aide les entreprises à utiliser des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour analyser et résoudre les complexités liées à la fidélisation.

Bien que cela brosse un tableau de la façon dont elle alimente la prédiction du taux de désabonnement, ajoutons un peu de couleur. Voici comment la science des données permet de prédire le taux d'attrition :

• Acquisition de données: Rassemble des données clients pertinentes à partir de diverses sources et s'assure de leur exactitude et de leur fiabilité, fournissant ainsi une base solide pour l'analyse
• Découverte de modèles : Découvre des modèles cachés, des tendances et des corrélations qui signalent un désabonnement potentiel des clients en examinant méticuleusement les données
• Ingénierie des fonctionnalités: Améliore le pouvoir prédictif des modèles de churn en créant ou en transformant des fonctionnalités. La science des données saisit également les nuances du comportement des clients en adaptant les données et les fonctionnalités à l'application

**A lire également Les 10 meilleurs logiciels d'analyse prédictive pour prendre des décisions basées sur les données

Prétraitement des données : Le fondement de la qualité et de la précision

Chaque seconde, des informations inondent l'espace numérique. 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 tels volumes de données de prédiction de désabonnement. Voici deux éléments clés du prétraitement des données dans la prédiction du churn.

La collecte des données est la première étape. Elle consiste à 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 est l'étape suivante. Il s'agit d'assurer 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 : Moteur des modèles de prédiction du désabonnement

L'analyse des données consiste à examiner les données collectées et à les convertir en informations exploitables pour votre entreprise. Cet élément de la science des données informe vos parties prenantes, oriente la fidélisation des clients et influence les décisions critiques.

Voici comment l'analyse des données permet de prédire le taux de désabonnement :

• Identifie les modèles, les tendances et les relations pour révéler des informations sur le comportement des clients. Elle met également en lumière la progression de vos stratégies d'entreprise
• Communiquer les informations par le biais de représentations visuelles pour faciliter la compréhension des données complexes. L'utilisation de diagrammes, de graphiques et de tableaux de bord permet également de s'assurer que les informations sont exploitables
• Révèle la relation entre les facteurs influençant le taux de désabonnement à l'aide d'une analyse statistique

**A lire également Utiliser les données d'analyse des produits pour stimuler la réussite des clients et les stratégies de marketing

L'apprentissage automatique : Pilier du pouvoir prédictif

L'apprentissage automatique se concentre sur le développement d'algorithmes pour apprendre à partir des données et améliorer leurs performances au fil du temps. Voici comment l'apprentissage automatique joue un rôle dans la prédiction précise du taux de désabonnement :

• Améliore la précision de la prédiction en apprenant continuellement à partir de nouvelles données. Cela permet d'affiner les modèles de prédiction du désabonnement pour rester 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 de désabonnement à faciliter les étapes proactives pour résoudre le problème

En gardant cet impact à l'esprit, voici les deux formulaires populaires de l'apprentissage automatique :

• Régression logistique : Cet algorithme examine les données de plusieurs variables en utilisant une approche d'analyse statistique. Il évalue ensuite si les clients vont probablement se désabonner et renvoie les résultats sous forme de oui ou de non. Il est assez efficace pour les entreprises traitant de produits et de services tels que les télécommunications, les banques et la vente au détail
• Apprentissage par arbre de décision: Ce modèle construit une représentation visuelle des décisions et de leurs résultats potentiels pour classer les clients en segments plus granulaires. Les arbres de décision permettent aux entreprises d'adapter leurs stratégies à des clients individuels ou à des groupes spécifiques. Un algorithme apparenté, Random Forests, emploie plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision et traiter efficacement des ensembles de données complexes

Comment construire un modèle de prédiction de désabonnement : Une décomposition étape par étape # Comment construire un modèle de prédiction de désabonnement : Une décomposition étape par étape

Voici une décomposition étape par étape de la construction d'un modèle de prédiction du taux de désabonnement.

Étape 1 : Collecte et examen des données

La première étape consiste à mettre en place des données de qualité, un processus en deux parties.

Identifier les sources de données pertinentes

Déterminez les sources qui contiennent des informations liées au désabonnement des clients, telles que les données démographiques des clients, les données historiques sur les 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 se concentrer :

• Systèmes de gestion de la relation client (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 le service d'assistance
• **Sondages auprès des clients : utilisez les commentaires directs des clients pour obtenir des informations sur leur satisfaction et les raisons de leur désabonnement
• **Analyses de sites Web et d'applications : suivez le comportement des utilisateurs pour identifier les tendances et les problèmes potentiels susceptibles d'entraîner un désabonnement
• **Surveillance des médias sociaux : analyse des discussions en ligne pour évaluer le sentiment des clients et identifier les problèmes potentiels
• Les journaux d'assistance client : Examinez les interactions passées avec les clients et les tickets d'assistance pour comprendre leurs préoccupations et identifier les points de douleur communs

Collecte et nettoyage des données

Rassemblez les données nécessaires à partir des sources sélectionnées et assurez leur qualité en les nettoyant et en les prétraitant pour supprimer les incohérences, les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.

Voici quelques exemples de données relatives au churn :

• Démographie des clients: Âge, sexe, emplacement, etc.
• Historique des achats: Fréquence, récurrence et valeur monétaire des achats
• **Indicateurs d'engagement : visites sur le site Web, utilisation de l'application, interactions avec le service d'assistance client
• Statut de désabonnement: Le client a-t-il cessé d'utiliser vos services ?

Le traitement des données est une étape cruciale mais étendue dans le développement d'un modèle de prédiction du churn efficace. Avec la pression de la précision et de la structure, le bon outil peut réduire les temps de traitement et les ressources.

Les fonctionnalités polyvalentes de ClickUp sont parfaitement adaptées à cette situation. Bien qu'il soit principalement conçu pour la gestion de tâches et la collaboration de projet, il améliore instantanément les phases de collecte, d'analyse et de modélisation des données de votre projet de prédiction du taux d'attrition

Grâce à des modèles et des solutions prêts à l'emploi, ClickUp aide votre équipe à rationaliser toutes les tâches opérationnelles. Par instance, ClickUp CRM gère de manière transparente toutes les transactions des clients, du stockage des informations de contact au suivi de l'historique des achats.

gérer toutes les données des clients en un seul endroit afin d'améliorer la communication avec les clients grâce à la solution ClickUp CRM

Voici quelques fonctionnalités clés de ClickUp CRM qui renforcent la qualité de vos données relatives aux churns et vos efforts de fidélisation de la clientèle :

• Restez au courant des derniers commentaires des clients et de l'utilisation des produits grâce à l'actualisation des données en temps réel. Vous améliorez ainsi la précision de vos prévisions en matière de désabonnement
• Stockez un large intervalle de données clients, y compris les informations de contact, l'historique des achats, les interactions d'assistance et les commentaires en utilisantLes plus de 15 affichages de ClickUp. Cela permet d'afficher une vue d'ensemble de l'engagement des clients, ce qui facilite l'identification d'indicateurs potentiels de désabonnement
• Personnalisez votre processus de collecte de données avecAPI ClickUp. Cela vous permet également de construire une automatisation spécifique à l'entreprise pour réduire le fardeau de la collecte manuelle des données
• Intégration de plus de 1 000 outils pour garantir un affichage cohérent des interactions avec les clients sur toutes les plateformes. Intégrez également plusieurs logiciels de modélisation prédictive pour améliorer la fiabilité de vos prévisions de désabonnement
• UtiliserLes champs personnalisés de ClickUp et des statuts pour visualiser la probabilité de désabonnement. Par exemple, vous pouvez ajouter un champ personnalisé appelé "Santé du client", dont l'intervalle va d'excellent à risque de désabonnement

Outre ClickUp CRM, une autre fonctionnalité de source de données efficace pour les données d'assistance client sur cette plateforme est la suivante Service clientèle ClickUp .

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/06/image-405.png Modèle de gestion du service à la clientèle de ClickUp /$$img/

les équipes du service client peuvent proposer des solutions de qualité plus rapidement grâce au modèle de gestion du service client de ClickUp

Le service client de ClickUp permet d'établir des relations, de visualiser les commentaires et de susciter l'enthousiasme des clients. C'est également la source de données idéale pour jauger le retour de vos clients et rendre la collecte de données clients sans effort.

Voici trois fonctionnalités de ce logiciel pour mettre en lumière son potentiel :

• Collecter et organiser les commentaires provenant de différents canaux, y compris les sondages, les journaux de tickets d'assistance intégrés et, avec les bonnes intégrations, même les interactions avec les médias sociaux
• Analyser les commentaires des clients et identifiez les tendances, les modèles et les corrélations à l'aide d'un intervalle étendu de visualisations
• Intégrez la plateforme à votre modèle de prédiction du taux de désabonnement pour un transfert de données transparent
• Adressez-vous à votreservice client tâches efficacement avecPriorités des tâches ClickUp En plus de ces modèles, ClickUp propose également des modèles personnalisés pour aider à construire des processus de suivi et d'organisation des informations sur les clients pour votre modèle de prédiction du désabonnement.

Modèle de sondage ClickUp sur la satisfaction des clients

Télécharger ce modèle

Modèle de sondage sur la satisfaction de la clientèle

La satisfaction est un facteur décisif dans le taux de désabonnement, et les Modèle de sondage ClickUp sur la satisfaction des clients est le cadre d'évaluation idéal pour la visualisation.

Voici quelques fonctionnalités de premier plan qui en font un outil indispensable lors de la collecte de données pour votre modèle de prédiction du taux de désabonnement :

• Rationaliser le processus de création du sondage grâce aux champs de données pré-remplis étendus et attrayants du modèle
• Personnalisez les champs personnalisés pour inclure des questions plus spécifiques, telles que le statut de désabonnement et les suggestions
• Rassemblez et organisez toutes vos réponses dans un seul espace grâce à l'affichage hiérarchique intégré à la plateforme
• Visualisez les niveaux de satisfaction des clients et les domaines à améliorer sans effort avec les vues Tableau, Liste, Calendrier, etc. de ClickUp. Celles-ci sont facilement personnalisées pour refléter les données que vous souhaitez collecter pour votre modèle de prédiction du taux de désabonnement

💡 Pro Tip : Utilisez les champs personnalisés ClickUp pour catégoriser les clients en fonction de divers critères, tels que les données démographiques, le comportement d'achat ou l'utilisation des produits.

Modèle d'analyse des besoins des clients ClickUp

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Modèle d'analyse des besoins des clients ClickUp

**Modèle d'analyse des besoins du client ClickUp est le cadre préconçu idéal pour recueillir, organiser et analyser les commentaires des clients.

Voici les fonctionnalités clés de ce modèle qui le rendent idéal pour identifier les données clients qui influencent le taux de désabonnement :

• Regrouper les clients en fonction de facteurs pertinents afin d'identifier les schémas associés au désabonnement
• Planifiez les interactions des clients avec votre produit ou service afin d'identifier les points douloureux ou les zones de friction
• Identifier les étapes du parcours client où le désabonnement est le plus susceptible de se produire

Grâce à ces modèles et aux systèmes CRM complets de ClickUp, la collecte des données clients nécessaires et leur traitement deviennent transparents.

Etape 2 : Comprendre le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage dans l'analyse des données

La deuxième étape consiste à éliminer les biais de votre modèle prédictif.

Les ensembles de données sont souvent déséquilibrés, avec plus de clients non résiliés que de clients résiliés. Cela conduit à des évaluations inexactes de la satisfaction des clients en temps réel et de la probabilité des taux de désabonnement à venir.

Pour éliminer le biais qui en découle, les scientifiques des données et les analystes doivent normaliser l'ensemble de données. Voici deux façons de le faire :

Suréchantillonnage

Nous pouvons augmenter le nombre d'instances de clients churnés pour équilibrer les classes. Il existe deux méthodes principales de suréchantillonnage :

• Suréchantillonnage aléatoire: Cette méthode consiste à dupliquer aléatoirement les points de données des clients churnés existants
• Suréchantillonnage minoritaire synthétique: Cette méthode permet de créer de nouveaux points de données synthétiques sur les clients churnés à partir des points de données existants afin d'éviter les duplications répétées

Suréchantillonnage

Le sous-échantillonnage vise à équilibrer le nombre d'instances chez les clients non résiliés. Comme cette méthode risque de perdre des données précieuses, elle est incompatible avec les pools de données clients de petite taille.

Voici trois méthodes de sous-échantillonnage :

• Sous-échantillonnage aléatoire: Retire aléatoirement des instances de la classe majoritaire
• Liens de Tomek : Il s'agit d'identifier et d'éliminer les instances similaires
• Sous-échantillonnage basé sur les groupes: Dans ce cas, vous regroupez les clients non retournés en fonction de leur similarité et retirez les clients des groupes les plus communs. Cela permet de maintenir un ensemble diversifié de clients non résiliés tout en réduisant leur nombre global

Une fois le biais éliminé, nous commençons à encoder les variables.

Etape 3 : Encodage des variables catégorielles

La plupart des algorithmes d'apprentissage automatique travaillent avec des données numériques. Cependant, de nombreuses variables d'ensembles de données du monde réel se présentent sous la forme de textes ou de libellés. On parle alors de variables catégorielles.

Étant donné que le texte et les libellés sont incompatibles avec les algorithmes, nous devons les mettre en formes numériques

Voici les deux méthodes d'encodage :

1. Encodage à chaud

Voici les étapes de l'encodage à chaud :

• Créer une nouvelle colonne binaire pour chaque catégorie au sein d'une variable catégorielle
• Chaque ligne aura un 1 dans la colonne correspondant à sa catégorie et des 0 dans les autres

Exemple:

• Champs de données: "Type d'abonnement"
• Catégories: "Basic", "Standard" et "Premium"

Résultat:

Les résultats encodés sont trois nouvelles colonnes :

• SubscriptionType_Basic
• SubscriptionType_Standard
• Type d'abonnement_Premium

En fonction des données du client, ces colonnes se verront attribuer un 1 ou un 0.

2. Codage du libellé

Cette technique consiste à attribuer une valeur numérique unique à chaque catégorie d'une variable catégorielle. Elle convient le mieux aux catégories ayant une commande naturelle, comme "faible", "moyen" et "élevé"

Exemple:

• Champ personnalisé : Satisfaction de la clientèle
• Catégories: "Très insatisfait", "Insatisfait", "Neutre", "Satisfait" et "Très satisfait"

Résultat:

L'encodage des libellés attribue les valeurs 1, 2, 3, 4 et 5 à chaque catégorie.

Glossaire de la prédiction du taux de désabonnement

Le surajustement dans la prédiction du taux de désabonnement se produit lorsqu'un modèle apprend trop bien les données d'apprentissage, mémorisant le bruit et les bizarreries plutôt que de capturer les modèles sous-jacents. Il en résulte un modèle exceptionnellement performant sur les données d'apprentissage, mais qui a du mal à se généraliser à de nouvelles données inédites. Dans le cas de la prédiction du désabonnement, cela signifie que le modèle peut prédire avec précision le désabonnement des clients dans le paramètre d'apprentissage, mais ne parvient pas à identifier correctement les clients qui sont susceptibles de désabonner à l'avenir.

La $$$a régularisation est une technique qui décourage le modèle de désabonnement d'attribuer des poids excessifs aux fonctionnalités individuelles, ce qui peut conduire à un surajustement. Essentiellement, la régularisation aide le modèle à généraliser mieux les données nouvelles et inédites en se concentrant sur les fonctionnalités les plus importantes et en évitant une dépendance excessive à l'égard d'une seule fonctionnalité.

Etape 4 : Construction du modèle de prédiction

Nous entraînons un algorithme d'apprentissage automatique sur vos données personnalisées pour créer un modèle de prédiction du désabonnement des clients à cette étape.

Voici les quatre parties de la construction de votre modèle de prédiction :

Choisir le bon algorithme

La nature de vos données et le problème déterminent l'algorithme que vous sélectionnez. Dans les sections précédentes, nous avons abordé quelques algorithmes d'apprentissage automatique les mieux adaptés à la prédiction du désabonnement.

Entraîner le modèle

Une fois que vous avez choisi un algorithme, vous l'entraînez à l'aide de l'ensemble de données que vous avez préparé. Il s'agit d'alimenter le modèle en fonctionnalités (variables indépendantes) et en variable cible correspondante (statut du désabonnement). Le modèle apprend à identifier les modèles et les relations dans les données qui peuvent prédire le taux de désabonnement.

Model tuning (mise au point du modèle)

Bien que vous ayez entraîné le modèle, vous devez également vous assurer qu'il est prêt à fonctionner. La meilleure approche pour la mise au point du modèle est l'expérimentation.

Pour optimiser les performances du modèle, vous devrez peut-être expérimenter avec différents paramètres de l'algorithme. Ce processus est connu sous le nom d'hyperparamètre ou de réglage du modèle.

Voici quelques exemples de ces paramètres dans les modèles prédictifs de désabonnement :

• Régularisation: Contrôle la complexité du modèle pour éviter l'ajustement excessif
  • **Régularisation L1 : identifie les fonctionnalités les plus essentielles
  • **Régularisation L2 : réduit l'ampleur des coefficients pour éviter l'ajustement excessif
• Taux d'apprentissage: Détermine la taille des étapes du processus d'apprentissage
• Nombre d'arbres: Contrôle le nombre d'arbres de décision dans une forêt aléatoire ou un ensemble de gradient-boosting

Voici quelques algorithmes et techniques pour trouver la meilleure combinaison :

• Recherche de grille: Essaie toutes les combinaisons d'hyperparamètres à l'intérieur d'une grille spécifiée
• Optimisation bayésienne: Utilise un modèle d'apprentissage automatique probabiliste pour explorer les paramètres de l'algorithme

Visualisation

Une fois que votre modèle est entraîné et réglé, vous devez visualiser ses performances et ses résultats.

Un tableau de bord intégré peut fournir un aperçu interactif des prédictions 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 prédictions.

intégrez en toute transparence vos modèles de prédiction, visualisez sans effort vos informations et partagez instantanément vos résultats grâce aux tableaux de bord ClickUp_ Tableaux de bord ClickUp accélère et simplifie la manière dont une entreprise obtient des informations exploitables et communique ses résultats.

Voici ce que vous pouvez faire avec les tableaux de bord ClickUp :

• Suivre les taux de désabonnement,cycle de vie du clientet 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 de ClickUp Dashboards
• Personnalisez vos visualisations avec des diagrammes circulaires, des graphiques de tendances prédictives et des champs texte frappants pour refléter la croissance de votre entreprise. Ces éléments sont facilement adaptables pour refléter la dernière liste de clients conservés ou même le ratio de clients en fonction de la catégorie, de la santé de la relation et des données démographiques
• Convertissez et déléguez tout aperçu en tâches grâce à la gestion des tâches intégrée. Ceci est parfait pour créer et exécuter des projets àaméliorer la fidélisation des clients et réduire le taux de désabonnement

**A lire également 10 stratégies d'acquisition de clients pour stimuler la croissance des entreprises

Etape 5 : Évaluation du modèle de prédiction de l'attrition de la clientèle

Voici quelques méthodes d'évaluation idéales pour le modèle de prédiction du taux de désabonnement :

• **Cette approche divise l'ensemble de données en lots de formation et de test. Entraînez le modèle sur le paramètre d'entraînement et évaluez ses performances sur le paramètre de test
• Validation croisée k-fold: Divisez l'ensemble de données en k plis égaux. Entraînez le modèle k fois, en utilisant k-1 plis pour l'entraînement et un pour le test. Cela permet de réduire le surajustement
• **Validation croisée stratifiée : garantit que chaque pli contient une proportion représentative de clients ayant changé de fournisseur et de clients n'ayant pas changé de fournisseur, ce qui est important pour les ensembles de données déséquilibrés

Tout en évaluant votre modèle de prédiction de désabonnement, vous devez également suivre sa progression. Voici quelques indicateurs clés à garder à l'esprit :

• **Précision : combien de prédictions correctes ont été faites ?
• **Précision : combien de prédictions positives ont abouti à des résultats positifs ?
• **Rappel : combien de résultats positifs ont été prédits avec précision ?
• F1-score: Moyenne harmonique de la précision et du rappel, fournissant un indicateur équilibré

Si l'on considère que cette étape restera une activité de routine pour maintenir le modèle pertinent et exempt d'erreurs, son automatisation est cruciale pour gagner du temps et économiser des ressources.

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Voici quelques fonctionnalités pour mettre en valeur Brain stimule la productivité et l'efficacité :

• Générer des rapports de progression instantanément avec des résumés de projet alimentés par l'IA. ClickUp Brain analyse les données de votre projet et crée des rapports complets en seulement quelques clics
• Automatiser les tâches de préparation des données grâce aux algorithmes et techniques avancés de Brain. Vous accélérerez ainsi vos tâches de prétraitement des données, de la collecte au nettoyage, sans compromettre la qualité
• L'intégration d'automatisations avec votre modèle prédictif pour automatiser les prédictions. ClickUp Brain est également livré avec ClickUp CRM et des tableaux de bord pour simplifier la collecte et la visualisation des données

💡 Conseil pro : Intégrez votre base de connaissances à ClickUp Brain, ce qui permettra à votre équipe d'assistance client de fournir des réponses rapides et précises aux questions des clients, rationalisant ainsi votre.. communication avec les clients processus.

Réduire le taux de désabonnement et assurer la sécurité avec ClickUp

Avoir un titre sur les clients 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 le service à la clientèle .

Cela se traduit par la continuité de l'entreprise et la satisfaction du client.

Avec les étapes et les pratiques complètes dont nous vous avons équipé, vous êtes à une étape de votre modèle de prédiction du churn. Il ne reste plus qu'à tirer parti de la puissance de l'IA et de la science des données que ClickUp délivre avec son CRM, son service client, ses modèles, et plus encore.

Ainsi, nous sommes en mesure d'offrir un service de qualité à nos clients, inscrivez-vous à ClickUp dès aujourd'hui pour réduire votre taux de désabonnement et établir des relations durables avec vos clients !