Réduire le taux d’attrition des clients grâce à l’intelligence artificielle en tant que service pour les services financiers

Les temps ont changé pour les secteurs de la banque et de la finance : les taux de désabonnement sont faibles et les clients disposent d’un large éventail d’options pour gérer leurs finances.
Le secteur des services financiers est inondé par la concurrence des acteurs existants et des nouveaux venus.
Avec autant d’options, le taux de désabonnement des clients est un champ de bataille de plus en plus important pour les institutions financières.

Selon une étude menée par Bain & Company, “le coût d’acquisition d’un nouveau client peut être supérieur de 700 % au coût de fidélisation d’un client. Or, en augmentant le taux de fidélisation des clients de seulement 5 %, on peut accroître les bénéfices de 25 à 95 %.”

Ceci étant dit, passons directement à l’éléphant dans la pièce.

Qu’est-ce que le désabonnement et comment le gérer ?

L’attrition de la clientèle est le pourcentage net de clients qui ont cessé d’utiliser les services d’une entreprise au cours d’une période donnée, sans tenir compte des nouveaux clients acquis.
L’attrition de la clientèle des services financiers peut prendre de nombreuses formes, comme le transfert de prêts à d’autres prêteurs, l’attrition silencieuse sous la forme d’une légère diminution des dépenses par carte de crédit, la fermeture de polices d’assurance, et bien d’autres encore.
Afin de réduire le taux d’attrition des clients, il est nécessaire de comprendre le comportement de changement des clients et d’identifier les groupes à haut risque pour prédire l’attrition.
Il peut s’agir de stimuli internes ou externes qui déclenchent une désaffection.
Par exemple, la performance d’un produit ou d’un service, la relation entre l’agent et les clients, la dynamique du marché, les progrès technologiques et d’autres points de contact similaires.
Chaque attrition est liée à un contexte différent, ce qui la rend unique.
La figure ci-dessous présente différents points de contact avec les clients afin de mieux prédire les comportements des clients en perte de vitesse sur la base des données d’interaction avec les clients antérieurs. Toutefois, il faut pour cela examiner attentivement deux étapes essentielles pour localiser et comprendre les grappes à haut risque.

Deux étapes essentielles pour localiser et comprendre les groupes à haut risque

1. Reconnaître et définir le taux de désabonnement ou l’attrition de la clientèle

Les institutions financières devraient disposer d’une définition bien pensée de l’attrition de la clientèle.
La description doit prendre en compte et saisir les moindres détails qui déclenchent l’attrition.
Voici quelques facteurs à prendre en compte avant de définir l’attrition. Désabonnement “absolu” ou “présumé Lorsqu’un client interrompt totalement sa relation avec une banque ou une coopérative de crédit, il s’agit d’une résiliation absolue.
Par exemple, le titulaire d’un compte bancaire ferme son compte et tous les autres services.
À l’inverse, si un client cesse d’utiliser les services, il s’agit d’une résiliation présumée.
Par exemple, une légère diminution des dépenses effectuées par le client avec sa carte.
Déterminez dans laquelle des deux catégories ci-dessus vos clients à haut risque se situeront. Période de désabonnement Dans le secteur des services financiers, les banques occupent une place prépondérante.
Mais les services financiers couvrent des sous-catégories beaucoup plus larges comme le prêt, le crédit-bail, l’affacturage, le conseil, la gestion de patrimoine, les fonds communs de placement, l’assurance et les sociétés de courtage, pour n’en citer que quelques-uns.
Bien qu’il soit difficile de définir la période de désabonnement pour chacune des sous-catégories, il est recommandé de les classer en fonction de la nature de l’activité et du cycle de vie du client. Désabonnement réactif et désabonnement prospectif Le taux d’attrition dû à des événements ou expériences défavorables spécifiques est appelé taux d’attrition “réactif”.
Par exemple, lorsqu’un client est confronté à des événements tels que des frais inattendus, un service clientèle insatisfaisant, un processus de résolution des litiges fastidieux et d’autres situations similaires.
À l’inverse, un désengagement progressif sans déclencheur externe est un désengagement “silencieux” ou “prospectif”.
Les prestataires de services financiers doivent être proactifs pour identifier les comportements des clients et les corriger.

Chaque institution financière peut se trouver à un stade différent de son offre numérique, et il est essentiel de reconnaître et d’accepter la définition des attricteurs potentiels décrite ci-dessus pour prévoir les premiers signaux.

2. Développer une banque de données permettant de prédire et de déclencher des désabonnements.

Les entreprises disposent aujourd’hui d’une multitude de données qui ne reçoivent pas l’attention qu’elles mériteraient.
Les données relatives à vos fonctions organisationnelles vous permettront de savoir où vous en êtes et comment vous pouvez progresser.
L’analyse des données est essentielle dans le monde des affaires pour comprendre les comportements des clients qui s’estompent en utilisant les données d’interaction avec les clients antérieurs.
La création d’une banque de données devrait être l’étape idéale pour exécuter d’autres technologies basées sur l’apprentissage automatique et l’IA afin de générer des signaux en temps quasi réel permettant aux responsables de prendre des mesures sur les groupes à haut risque.

Surmonter le taux de désabonnement grâce à l’AIaaS

Pour les entreprises qui ne peuvent pas ou ne veulent pas construire, tester et exécuter leur modèle de désabonnement basé sur l’intelligence artificielle, l’IA en tant que service est la solution idéale. [AIaaS] est la solution.
Comme d’autres options “as a service”, l’AIaaS permet à l’entreprise de se concentrer sur ses activités principales, ce qui réduit considérablement le risque d’investissement et augmente les bénéfices en réduisant le pourcentage de désabonnement.
En résumé : Commencez par définir clairement le taux de désabonnement de vos clients, exploitez les données clients disponibles pour créer un entrepôt de données, puis utilisez l’apprentissage automatique pour développer un modèle de prédiction du taux de désabonnement.
En suivant les étapes ci-dessus, les institutions financières peuvent identifier et prédire l’attrition potentielle des clients et prendre des mesures proactives pour avoir un impact positif sur la rentabilité. Cliquez ici pour télécharger notre brochure et en savoir plus sur la solution AIaaS de Zuci.