Utiliser la modélisation prédictive pour minimiser l’attrition et améliorer l’engagement de la clientèle dans un marché hautement concurrentiel

Freiner l’attrition de la clientèle vers la concurrence lors du renouvellement de leur produit pour assurer le maintien de la relation client à plus long terme dans le contexte d’un marché de l’industrie pharmaceutique hautement concurrentiel et caractérisé par une évolution technologique accélérée.

Nous avons élaboré une stratégie personnalisée axée sur l'identification du moment précis où chaque client est prêt à changer d’appareil, afin de lui proposer le produit le mieux adapté à sa gestion de la maladie. Pour ce faire, nous avons conçu une approche intégrée de modélisation prédictive, utilisant divers algorithmes pour estimer la durée de la relation client, la valeur à vie, la probabilité de passage à la concurrence, le moment du prochain achat, ainsi que le produit correspondant le mieux à ses habitudes de consommation.

À partir de l’ensemble de ces résultats, nous avons recommandé et déployé une campagne marketing automatisée ciblant, au moment opportun, les clients de bonne valeur ayant une forte probabilité de renouveler leur appareil afin de leur faire une offre sur le produit le plus susceptible de répondre à leurs besoins et préférences.

Notre approche intégrée et multifacette a permis à l'entreprise de renforcer l'engagement des clients envers sa marque tout en optimisant ses investissements marketing, grâce à une stratégie robuste basée sur l'exploitation approfondie de ses données.
La campagne a généré des résultats remarquables :

• Taux de réponse : 23 %
• Réduction de l'attrition : 12 %