Analyse prédictive du « Churn » avec l’approche Big Data

Dans un contexte d’hyper concurrence dans le marché des télécoms, la rétention des abonnés devient un enjeu crucial pour les opérateurs. Dans ce contexte, LINCOLN (filiale spécialisée du groupe ALTEN) a déployé un centre de service Data Science chez un opérateur télécom pour développer un outil de « Scoring Client » qui permet de prédire les risques de départ à la concurrence (churn rate) et de mettre en place des actions commerciales sur mesure.

Le marché français des opérateurs et des FAI (Fournisseur d’Accès à Internet) est l’un des plus concurrentiels. Les tarifs y sont parmi les plus bas au monde, et un opérateur peut perdre plusieurs millions d’abonnés en quelques années.

Pour aider notre client opérateur à fidéliser ses abonnés, LINCOLN a mobilisé plus de 20 consultants (développeurs Data mining, Data Scientists…) sur :

  • La refonte du système d’information décisionnel
  • La création d’une plateforme Big Data orientée « Connaissance Clients »
  • La modélisation statistique du « Scoring Client » pour prédire la probabilité de départ de l’abonné

Analysant une très grande quantité de données en temps réel (consommation, facturation, SAV client, SAV technique…), l’outil peut déclencher rapidement des actions de Marketing ciblées. Cette approche Big Data / Intelligence artificielle a permis à notre client de réduire le nombre de résiliations de contrat et d’optimiser le coût des actions commerciales.