Churn management : préparer et prévenir avec des solutions basées sur les données

Les pressions concurrentielles et les contraintes de coûts dans le secteur de l’assurance ne cessent d’augmenter. Cela oblige les entreprises à se concentrer non seulement sur l’acquisition de nouveaux clients, mais également sur la fidélisation des clients existants. Mais comment les compagnies d’assurance peuvent-elles identifier les clients valant la peine d’être fidélisés ? Quelles mesures spécifiques peuvent être mises en œuvre ? Les avancées dans l’analyse des données et l’intelligence artificielle ouvrent de nouvelles perspectives pour le Churn Management (gestion de l’attrition), permettant aux entreprises d’améliorer continuellement la fidélisation des clients grâce à des approches basées sur les données.

Management traditionnel vs. basé sur les données

Tout d’abord, il est essentiel de comprendre la distinction entre la gestion traditionnelle et la gestion de l’attrition basée sur les données. La gestion conventionnelle du Churn management fonctionne avec des catégories de clients relativement stables et homogènes, généralement classées dans une matrice et gérées dans le cadre de stratégies de fidélisation. En revanche, la gestion de l’attrition basée sur les données permet une analyse détaillée et une évaluation individuelle de chaque client. En exploitant des méthodes et technologies avancées d’analyse des données, des scores d’attrition peuvent être déterminés pour chaque client, fournissant des informations sur leur risque individuel de départ et les facteurs les plus influents. Cela permet aux conseillers clientèle d’intervenir de manière ciblée et efficace, en adaptant leurs approches aux besoins spécifiques des clients plutôt que de s’appuyer sur des mesures génériques. Le Churn management basée sur les données introduit de nouvelles dimensions à la fidélisation des clients, représentant une avancée significative par rapport aux méthodes traditionnelles.

Sources de données multiples pour un Churn management efficace

Pour un Churn management efficace, il est essentiel d’exploiter des données provenant de sources diverses, en intégrant à la fois des données internes et externes. Les données internes, comprenant les dossiers de polices et de sinistres, offrent des informations sur les détails des contrats et les sinistres déclarés. Les informations précontractuelles, telles que les demandes de couverture et les données de risque, sont également précieuses. De plus, des sources externes comme les données PSD2 fournissent des informations sur les transactions bancaires et les comportements d’achat. Les données environnementales, les événements environnementaux pertinents et les données externes provenant de tiers jouent également un rôle important. La combinaison de ces données internes et externes permet d’obtenir une vue complète du client, couvrant à la fois ses interactions avec l’entreprise et ses activités externes, telles que la recherche d’alternatives. Cette approche ouvre la voie à la création de profils clients bien fondés et individuels, essentiels pour identifier et traiter efficacement les risques d’attrition. Se fier uniquement aux données internes pour l’analyse conduit souvent à des informations incomplètes, négligeant les risques d’attrition potentiels.

Accent sur l’utilisation des sources de données externes

En plus de votre propre entrepôt de données, l’exploitation des sources de données externes devient de plus en plus importante pour la gestion de l’attrition des clients. Ces sources permettent d’obtenir une vision plus large du client et de sa relation avec l’entreprise. Une analyse centrée sur le client nécessite de prendre en compte toutes les plateformes et canaux d’interaction par lesquels le client interagit avec l’entreprise ou ses concurrents. Parallèlement, il est tout aussi crucial de réaliser une analyse centrée sur le produit qui englobe non seulement les produits de l’entreprise qui pourraient inciter à la résiliation, mais aussi les produits alternatifs proposés par les concurrents.

Quelles informations peut-on tirer des données d’interaction contextuelle

Exploiter les données d’interaction contextuelle constitue une étape essentielle dans l’affinement de la prédiction de l’attrition des clients dans le Churn management. Ces données enrichissent la compréhension des schémas temporels en fournissant des informations sur la fréquence et les raisons des interactions clients. Il est largement reconnu que la nature des interactions des clients influence considérablement l’évaluation du risque d’attrition, par exemple, dans le cas des plaintes. Au-delà de l’analyse du type d’interaction, les processus basés sur les données nous permettent de dériver les émotions et les sentiments des conversations et de la correspondance. Cela permet aux entreprises d’intégrer cette dimension dans l’évaluation du risque de résiliation, contribuant ainsi à une prévision plus précise et globale.

Tirer parti des interactions négatives

Dans la gestion de l’attrition, l’accent est souvent mis sur l’évaluation des interactions positives avec les clients, telles que les demandes de renseignements et les demandes de couverture supplémentaire, tout en négligeant l’expérience souvent inévitable de la déclaration de sinistres dans le secteur de l’assurance. En introduisant le Churn management basée sur les données, les entreprises peuvent évaluer quantitativement l’efficacité des points de contact et des interventions, en prenant en compte non seulement les primes, mais aussi les paiements réels et, avec une certaine probabilité, les paiements attendus en cas de sinistre. Cependant, une mauvaise gestion des sinistres ou un manque de soutien pendant ces interactions peut également avoir un impact sur le risque d’attrition individuel. Par conséquent, l’intégration de cette forme d’interaction client dans le modèle de données est cruciale pour une perspective personnalisée, permettant une gestion de l’attrition individuelle sous la responsabilité du département des ventes plutôt qu’une approche compartimentée. La gestion de l’attrition devient ainsi une partie inestimable et intégrée de la gestion proactive des relations client.

De l’événement déclencheur à l’intervention commerciale

L’analyse et la prédiction des événements déclencheurs tout au long de la relation client constituent un autre aspect qui améliore la gestion de l’attrition des clients basée sur les données. Des événements tels que l’achèvement d’une formation ou un déménagement peuvent avoir un impact significatif sur le comportement des clients, servant d’indicateurs précoces de l’attrition potentielle. L’intégration des données PSD2, fournissant des informations sur les transactions et les activités financières, renforce encore ces prévisions. Par exemple, un prélèvement automatique dans un magasin de robes de mariée peut signaler un changement de situation personnelle susceptible de modifier les besoins en assurance. Exploiter ces informations permet non seulement d’obtenir des prévisions d’attrition plus précises, mais aussi de contribuer au calcul basé sur les données de la valeur à vie du client. Il est essentiel de respecter toutes les exigences réglementaires, y compris les régulations sur la protection des données. Celles-ci ne sont pas nécessairement en conflit avec l’utilisation des approches basées sur les données, mais servent à préserver l’intégrité et la sécurité des parties concernées.

Quels sont les défis de l’intégration des données ?

L’intégration des sources de données externes pour améliorer la gestion de l’attrition des clients basée sur les données pose plusieurs défis pour les entreprises. Un obstacle majeur est le manque d’expertise spécialisée et de compétences techniques pour combiner et analyser efficacement des données disparates. La nature hétérogène de ces données, souvent avec des formats divers, complique encore le processus d’intégration, en particulier dans les organisations disposant déjà d’une infrastructure de données complexe. Surmonter ces défis nécessite un engagement stratégique de la part de la direction pour développer les compétences nécessaires. De plus, faire appel à une expertise externe peut s’avérer utile. Par ailleurs, un contrôle centralisé et une gouvernance des données à l’échelle de l’entreprise sont essentiels pour garantir une intégration des données fluide et efficace. Dans un environnement de données fragmenté, les responsabilités sont floues ou les parties prenantes ne sont pas en communication continue.