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L'acquisition d'un nouveau client coûte en moyenne sept fois plus cher que la rétention d'un client existant. Pourtant, grands comptes comme PME privilégient encore des méthodes coûteuses et inefficaces de "récupération" de clients ayant déjà churné.  Avec la démocratisation de la data science, les entreprises disposent maintenant de nouveaux moyens pour adopter un comportement plus pro-actif et surtout rentable.

Comment mettre au point des outils d'analytique avancée de détection du churn ? 

Comment le prédictif permet-il d'en diminuer le volume ?

Pendant ce séminaire,  les sujets abordés seront : 

  • Quels sont les leviers (Compétences, Data, Outils) pour accélérer le déploiement des projets analytiques de prédiction du churn ?
  • Quels sont les retours d'expérience et recommandations des early adopters ?
  • Quelles sont les attentes en terme de ROI sur de tels projets ?

Pour vous fournir des éléments de réponses, nous avons convié deux experts du déploiement des projets churn :  

Hervé Mignot, partner chez Equancy, viendra partager ses bonnes pratiques et retours d'expérience sur l'utilisation du prédictif pour lutter contre l'attrition. 

John Hui, Big Data Leader chez ELS, montrera comment ses équipes ont mis en oeuvre un projet big data de détection et prévention du churn. 

Programme de la matinée 

  • 08:30 Accueil
  • 09:00 Introduction et contexte par Anne-Sophie Roessler, Dataiku
  • 09:05 « Anticipation de l'attrition : comment aller plus loin avec le prédictif ?» par Hervé MignotEquancy
  • 09:35 « Retour d'expérience : comment ELS a su mettre en place un projet de détection du churn avancé » par John HuiELS
  • 10:10 Questions/Réponses

Cet événement s'adresse aux décideurs Data, Analytique, BI, Métier et IT.

Nombre limité de places. Nous nous réservons le droit d'admission.