Détection de signaux d'attrition
Les entreprises détectent le départ d'un client trop tard, souvent quand la résiliation est déjà actée. Les signaux faibles (baisse d'usage, réclamations répétées, désengagement) existent dans les données mais ne sont ni détectés ni exploités à temps pour agir.
Le flux automatisé
Un processus structuré pour des résultats rapides et fiables.
Collecte des signaux
Agrégation des données comportementales : fréquence d'usage, historique d'achat, tickets support, engagement marketing, NPS.
Modélisation prédictive
Analyse des patterns de comportement et identification des signaux précurseurs de churn par comparaison avec les profils de clients partis.
Alertes proactives
Notification en temps réel des équipes commerciales et CSM lorsqu'un client entre dans une zone de risque, avec le détail des signaux détectés.
Actions de rétention
Suggestion d'actions personnalisées (appel, offre, geste commercial) adaptées au profil du client et à la nature du risque.
Résultats concrets
Opérationnel en 4 à 6 semaines
De la spécification au déploiement, avec des résultats visibles dès les premières semaines.
Questions fréquentes - Détection de signaux d'attrition
Autres flux Relation Client
Assistant de support client
Les équipes de support client croulent sous les demandes répétitives concernant les produits, les commandes et les services. Les temps de réponse s'allongent, la qualité des réponses varie selon les agents et les clients se tournent vers la concurrence faute de réactivité.
Catégorisation et routage des réclamations
Les réclamations clients arrivent par de multiples canaux et sont triées manuellement. Le routage vers la bonne équipe prend du temps, les erreurs d'affectation sont fréquentes et les demandes urgentes ne sont pas priorisées, allongeant les délais de résolution.
Génération de réponses client personnalisées
Les conseillers passent un temps considérable à rédiger des réponses individuelles aux clients. Les réponses manquent de cohérence d'un agent à l'autre, les modèles de réponse sont souvent rigides et impersonnels, et le contexte client est insuffisamment exploité.
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