Les spécialistes du marketing et les stratèges le savent : l’acquisition de nouveaux clients est plus coûteuse que la fidélisation des clients existants.
Selon une étude publiée dans la Harvard Business Review, le coût d’acquisition d’un nouveau client peut être 5 à 25 fois plus élevé que le coût de fidélisation d’un client existant.
Frederick Reichheld, créateur du Net Promoter Score, a également constaté qu’une augmentation de 5 % du taux de fidélisation de la clientèle permet d’accroître le chiffre d’affaires total de 25 à 95 %.
Dans l’environnement commercial hautement concurrentiel d’aujourd’hui, la fidélisation de la clientèle est une question particulièrement importante et le désabonnement des clients est l’un des risques les plus importants que l’on puisse courir.
Taux d’abandon: qu’est-ce que c’est et comment se calcule-t-il ?
Le taux d’abandon, ou taux de résiliation, est un indicateur de performance important car il mesure le pourcentage de clients qui choisissent d’arrêter d’utiliser un produit ou un service au cours d’une période donnée.
Comme on peut aisément le deviner, de nombreux facteurs peuvent influencer le taux d’abandon, dont certains sont directement imputables à l’entreprise elle-même, par exemple le coût ou la qualité du produit, plutôt que le service d’assistance, tandis que d’autres sont liés à des facteurs externes tels que la concurrence.
D’une manière générale, même s’il est influencé par des facteurs externes, le taux d’abandon reste un ICP à surveiller en permanence.
Il peut être calculé en prenant en compte le nombre de clients qui ont choisi de mettre fin à la relation avec l’entreprise au cours d’une période donnée, divisé par le nombre total de clients au cours de cette même période, et en multipliant le tout par cent.
Dans un contexte de suivi des taux d’abandon, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent d’analyser en détail la « santé » de sa clientèle et de mettre en place des stratégies efficaces pour enrayer le taux d’abandon.
Voyons comment.
A.I. et taux d’abandon des clients: cela commence par un bon profilage
Des informations et des profils de clients mis à jour en temps réel constituent la première étape vers une connaissance approfondie de votre base de clients. Les algorithmes d’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent aux entreprises non seulement de traiter d’énormes quantités de données, mais aussi d’adopter une approche proactive axée précisément sur la prévention des taux d’abandon.
Savoir avant d’agir.
Les systèmes sophistiqués de profilage avancé et de segmentation dynamique de Blendee permettent de regrouper les clients en fonction de leur cycle de vie (CLV).
Il est ainsi possible non seulement de reconnaître les clients les plus actifs, mais surtout d’identifier les clients perdus ou à risque, c’est-à-dire ceux qu’il convient d’isoler afin d’éviter qu’ils ne quittent l’entreprise.
Outre le cycle de vie et le suivi en temps réel du comportement d’achat d’un utilisateur, notamment au sein des propriétés numériques d’une marque, une autre modalité exploitable concerne la matrice RFM.
Dans Blendee, cette dernière peut également être utilisée comme critère de profilage afin de détecter les clients moins engagés auxquels des promotions spéciales ou d’autres stratégies d’engagement peuvent être dédiées.
Net Promoter Score et formulaires: moteurs et applications pour enquêter sur la satisfaction des clients
Si les données libérées plus ou moins volontairement par les clients au cours de leur parcours de navigation ou d’achat ne sont pas suffisantes pour détecter leur degré de satisfaction et permettre ainsi de contenir le taux d’abandon, il est important de concevoir des formulaires et des enquêtes pour collecter ces informations.
Le moteur de formulaires et d’enquêtes de Blendee permet de créer des formulaires intelligents dynamiques qui peuvent également être personnalisés en fonction du contexte de navigation de l’utilisateur.
Un client qui a effectué un achat il y a quelques jours dans la boutique ou le point de vente peut ainsi être invité à donner son avis non seulement sur le produit mais aussi sur le service, ou un utilisateur qui n’a pas finalisé son achat peut être intéressé par une question sur les raisons qui l’ont conduit à s’arrêter dans le processus d’achat.
Toutes ces informations peuvent être importantes pour évaluer d’éventuels points critiques et prendre des mesures correctives avant de perdre définitivement le client.
Outre le moteur de formulaires et d’enquêtes, Blendee propose également l’application NPS APP, conçue précisément pour simplifier l’analyse du Net Promoter Score (NPS).
Elle permet de collecter et d’analyser facilement les données afin d’améliorer la stratégie de fidélisation des clients et d’identifier les actions d’amélioration possibles.
Taux d’abandon des clients: comment intervenir avec l’A.I. et la personnalisation
Des activités évoluées de profilage et de segmentation visant à identifier les groupes d’utilisateurs les plus exposés au risque d’abandon sont essentielles pour déployer des stratégies visant précisément à contrer le taux d’abandon.
Dans ce contexte, les algorithmes d’intelligence artificielle permettent des activités de personnalisation de l’expérience client réellement efficaces. En voici quelques exemples.
Recommandations personnalisées et offres « sur mesure » de l’IA
Les algorithmes d’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont particulièrement efficaces pour proposer des promotions, des réductions, des services ou des produits personnalisés aux clients qui risquent d’abandonner.
Les offres et produits recommandés peuvent être affichés en temps réel ou envoyés via des outils de marketing direct ou des campagnes ADS.
Programmes de fidélisation personnalisés
Un autre aspect intéressant de l’engagement de vos clients est la création de programmes de fidélité personnalisés contenant des initiatives et des incitations pour maintenir leur niveau de satisfaction à l’égard de la marque.
Là encore, la personnalisation du site web et les activités d’automatisation du marketing peuvent s’avérer cruciales.
Marketing direct ultra-personnalisé
Un autre aspect qu’il ne faut absolument pas sous-estimer lorsqu’on parle de la possibilité d’engager les utilisateurs concerne la personnalisation de la communication.
E-mails, SMS, notifications push mais aussi messages comportementaux en temps réel: chaque contenu doit être conçu en fonction de l’utilisateur/client individuel.
L’intelligence artificielle et la personnalisation de l’expérience client permettent non seulement de réduire le risque de désabonnement, mais aussi de créer une relation plus solide et durable: un client satisfait est plus susceptible de rester fidèle à l’entreprise, de faire des achats répétés et de devenir un ambassadeur de la marque.
