Apprenez à réaliser une analyse de la rétention et du churn dans la recherche de marché pour identifier quels clients sont susceptibles de partir et ce qui motive la fidélité. Ce tutoriel couvre les techniques essentielles pour mesurer, visualiser et prédire la rétention et le churn des clients, en utilisant des données commerciales réelles. En suivant ces étapes, vous obtiendrez des informations exploitables pour améliorer la fidélité des clients, réduire les coûts d'acquisition et augmenter les revenus.
Vous explorerez les étapes clés de préparation des données, les stratégies de segmentation, l'analyse de cohortes, la modélisation prédictive et comment interpréter les résultats pour des recommandations commerciales. La vidéo vous guide à travers les meilleures pratiques pour gérer les données manquantes, analyser les types de contrats, les tendances démographiques et les méthodes de paiement, et se termine par des recommandations exploitables pour cibler les segments de clients à haut risque.
00:00 Introduction à l'analyse de la rétention et du churn
01:15 Concepts clés de la recherche de marché
02:00 Chargement et aperçu des données clients
03:10 Revue des caractéristiques et types de données
04:07 Calcul des comptes et taux de churn
05:00 Taux de churn par type de contrat
06:31 Visualisation du churn par contrat
07:24 Segmentation démographique du churn
08:18 Tendances du churn par ancienneté
09:24 Exploration de l'activité des clients en ligne
10:33 Analyse de cohortes pour la rétention
11:51 Visualisation de la rétention avec des cartes thermiques
12:59 Prédiction du churn avec l'apprentissage automatique
13:41 Évaluation de la performance du modèle
14:18 Identification des clients à haut risque
15:22 Gestion des données manquantes
16:09 Regroupement et agrégation des données de churn
17:04 Vérification des données NPS et des enquêtes
18:09 Segmentation du churn par attributs clés
19:01 Churn par méthode de paiement
19:53 Calcul de l'indice de rétention
20:40 Analyse des tendances de rétention
21:49 Exemple de recherche de marché et recommandations
22:55 Segmentation et priorisation des efforts de rétention
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