Qu’est-ce que l’attrition client ?

Cet indicateur est particulièrement important pour les entreprises de logiciels en tant que service (SaaS), qui dépendent souvent de revenus mensuels récurrents provenant d'abonnements. Ces entreprises doivent savoir si leurs clients se désabonnent ou risquent de se désabonner à l'avenir, car cela aurait un impact direct et immédiat sur leurs résultats.

L’attrition client est l’inverse de la rétention client, qui consiste pour les entreprises à maintenir a relation avec leurs clients. Réduire le taux d'attrition doit être un pilier central de toute stratégie d'engagement client, laquelle concerne toutes les interactions qu'un client peut avoir avec une entreprise ou une marque, que ce soit en ligne ou en magasin.

Mettre l'accent sur l'engagement client, en particulier en formulant une stratégie de fidélisation solide, constitue une protection essentielle contre l'attrition.

Les entreprises devraient mesurer fréquemment leur taux d'attrition client afin de savoir si elles risquent de perdre des revenus.

La réduction de l’attrition est une tâche importante, surtout en raison du coût élevé de l’acquisition de nouveaux clients. Selon McKinsey^1, remplacer la valeur d’un client perdu peut nécessiter l’acquisition de trois nouveaux clients. Les entreprises doivent donc tout mettre en œuvre pour réduire l’attrition et fidéliser leurs clients existants.

L'attrition affecte différemment les entreprises B2B et B2C. En général, le taux d'attrition est plus élevé dans le B2C que dans le B2B, et ce pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, les clients B2C n'ont pas besoin de l'approbation d'un supérieur pour souscrire ou résilier un abonnement, ils sont donc plus susceptibles d'agir de manière impulsive, que ce soit pour s'abonner ou se désabonner. De plus, les abonnements B2C étant souvent moins coûteux, il est plus facile pour les clients de quitter un service pour en adopter un autre.

En revanche, l'attrition dans le B2B a souvent des conséquences plus importantes pour une organisation.

Les entreprises B2B modernes vendent soit des produits, soit des services. Dans le premier cas, il s'agit souvent d'un achat unique pour un produit spécifique. Dans le cas des entreprises SaaS, qui proposent des solutions logicielles en tant que service, elles facturent plusieurs fois par an l'accès à leur service. Ces entreprises dépendent des paiements récurrents mensuels de leurs abonnés pour générer leurs revenus.

Les entreprises B2B ont souvent un marché plus restreint avec un pipeline de vente plus rigide.E C'est parce que les entreprises B2B servent généralement un ensemble de clients spécifiques, contrairement aux entreprises B2C, où la plupart des consommateurs ont régulièrement besoin de certains produits (par exemple, des produits d'épicerie, des articles ménagers, des services bancaires).

C'est pourquoi l'attrition a un impact plus fort sur les entreprises B2B, surtout lorsqu'elles proposent des produits ou services coûteux à un groupe de clients plus restreint.

Une augmentation du taux d'attrition peut démoraliser les dirigeants et les employés, en suscitant des inquiétudes quant à la sécurité de leur emploi et à la pérennité de l'entreprise. De plus, l'acquisition de nouveaux clients, souvent longue et coûteuse, peut détourner l'attention des entreprises de leurs clients existants, créant ainsi un effet cyclique.

C’est un exemple d’effet cyclique, où la perte de clients peut conduire à une attrition exponentielle. Le bouche-à-oreille en est un autre facteur : si un client exprime son mécontentement au sujet d'un produit à d'autres, cela peut conduire à davantage d'annulations, amplifiant ainsi l'attrition.

Il existe deux grands types de désabonnement (qui désigne ici une forme d'attrition client) : le désabonnement volontaire et le désabonnement involontaire.

Cela concerne un changement de préférence chez les clients. Des exemples de désabonnement volontaire incluent le fait de cesser d’utiliser un produit d’une catégorie donnée, de passer à un produit concurrent, ou de réagir à une hausse des prix ou à une mauvaise expérience client.

Ce type d'attrition est lié à des circonstances souvent indépendantes de la volonté du client, telles que la décision d'une entreprise de ne plus proposer un produit ou un service, des problèmes techniques ou de paiement, voire des catastrophes naturelles. Il peut aussi y avoir des raisons imprévues pour lesquelles un client ne peut plus utiliser un service. Par exemple, une entreprise qui cesse de payer pour qu'un employé accède à un service, ou un changement de profession rendant ce produit ou service obsolète.

• Taux d’attrition
• Revenus mensuels récurrents
• Taux d’attrition des recettes

Les entreprises peuvent mesurer le taux d’attrition client en divisant le nombre total de clients perdus au cours d’une période donnée par le nombre total de clients acquis. Ce chiffre est ensuite multiplié par 100 pour obtenir un pourcentage sur une période définie.

Pour identifier les problèmes potentiels, les entreprises doivent comparer ces chiffres, comme elles le feraient pour d’autres indicateurs de l’expérience client. Pour calculer le taux d’attrition, elles peuvent opter pour différentes périodes : hebdomadaire, mensuelle ou annuelle. Un taux d’attrition mensuel est particulièrement pertinent pour les entreprises SaaS avec des revenus récurrents mensuels (MRR), qui ont besoin de comprendre leurs taux mensuels.

Taux d’attrition = (Clients perdus/Total des clients au début de la période) x 100

Exemple : une entreprise qui suit le taux d’attrition mensuel a perdu 300 de ses 75 000 clients. Cela correspond donc à un taux d’attrition serait de 0,4 %.

Les entreprises qui mettent en place des alertes en temps réel pour les annulations de paiements par carte de crédit ou de services peuvent mieux maîtriser le taux d’attrition.

Les taux d’attrition varient en fonction du type d’entreprise. Selon Recurly, le taux d’attrition moyen est de 4 %, dont 3 % sont attribués au désabonnement volontaire et 1 % au désabonnement involontaire. Pour les fournisseurs de divertissement numérique, le taux d’attrition est souvent plus élevé. Il a tendance à être plus faible pour les entreprises de logiciels ainsi que les services professionnels et commerciaux.

Les entreprises doivent également calculer les taux d’attrition des revenus, qui déterminent la perte de revenus récurrents mensuels (MRR) des clients existants sur une période donnée.

MRR = Nombre d'abonnés x revenu moyen par abonné (ARPU).

Exemple : la même entreprise qui facture 15,00 USD par mois à ses 75 000 abonnés a un MRR de 1 125 000 USD.

Ce taux détermine le montant des revenus perdus par une entreprise sur une période donnée.

Taux d'attrition des recettes = (Revenus perdus à cause de l'attrition / Total du MRR sur la période) x 100.

Exemple : cette même entreprise aurait perdu environ 4 500 USD par mois en raison de l'attrition. Comparé au chiffre d'affaires total, cela représente un taux d'attrition des recettes de 0,4 %.

• Score de satisfaction client
• Net Promoter Score
• Score d'effort client
• Taux d’utilisation des produits

Le CSAT interroge les clients pour évaluer leur niveau de satisfaction. Il permet de mesurer le nombre de clients qui sont satisfaits ou très satisfaits. Plus une entreprise a de clients satisfaits, moins elle est susceptible de faire face à des problèmes d’attrition.

Le NPS demande aux clients dans quelle mesure ils recommanderaient une entreprise et ses produits à leur entourage. Le nombre de clients insatisfaits (note de 6 ou moins) est soustrait du nombre de « promoteurs » (note de 9 ou 10), et le résultat est exprimé en pourcentage. Les entreprises avec un NPS élevé doivent non seulement se préoccuper moins de l’attrition, mais elles peuvent également constater une baisse de leurs coûts d’acquisition clients grâce au bouche-à-oreille positif.

Cet indicateur de service client évalue la difficulté qu’un client a rencontré sur une échelle de 1 (facile) à 7 (difficile). Les entreprises avec un CES élevé courent un plus grand risque d’attrition, car leurs clients perçoivent l’interaction avec elles comme difficile.

L’utilisation des produits par les clients peut indiquer leur risque d’attrition. Par exemple, un client qui ne se connecte plus pour utiliser un produit pourrait être passé à un produit concurrent et attendre simplement la fin de son abonnement.

Bien que les taux d'attrition soient calculés avec la même formule pour toutes les entreprises, il existe plusieurs modèles de désabonnement que les entreprises peuvent utiliser pour suivre et prédire les désabonnements futurs. Pour les élaborer avec succès, les entreprises doivent analyser plusieurs questions, telles que : pourquoi les clients partent ou restent, quels facteurs conduisent au désabonnement, et à quel point ces facteurs sont présents ou dominants.

• Modèles prédictifs de désabonnement
• Modèles préventifs de désabonnement
• Analyse de survie
• Détection des anomalies

Ces modèles, basés sur des données, ingèrent des points de données spécifiques pour prédire les futurs taux d’attrition sans intervention.

Ils adoptent la même approche que les modèles prédictifs, mais identifient les techniques permettant de minimiser l’attrition, comme les changements de tarification, les nouvelles fonctionnalités ou de nouvelles approches de support client.

Ce modèle, également appelé modèle temps-événement, permet de prédire à quel moment un client se désabonnera, en s’appuyant sur ses données d’achat, ses données historiques et les conditions actuelles. Il est particulièrement utile pour les entreprises B2B qui vendent des produits coûteux et peuvent investir dans des ressources pour fidéliser chaque client. Il peut également aider les entreprises à comprendre si elles risquent un événement d’attrition massif.

Ces modèles peuvent identifier des événements potentiels susceptibles d’entraîner une augmentation du taux d’attrition, ce qui permet aux entreprises d’essayer de les corriger ou de changer de stratégie pour en minimiser l’impact. Parmi les exemples d’anomalies que les entreprises devraient suivre, citons l’augmentation soudaine des commentaires négatifs de la part des clients, la baisse de l’utilisation et l’augmentation des demandes de retour ou de remboursement.

Les entreprises disposent de plusieurs outils et approches proactifs pour réduire le taux d'attrition tout au long du parcours client, en particulier chez les clients à risque.

• Identification des clients à risque
• Investissement dans la réussite client
• Excellent service client
• Tarification équitable
• Décision basée sur des indicateurs
  
• Processus d'intégration exceptionnel
• Programmes de fidélisation solide

Les entreprises devraient investir dans des outils avancés de gestion de la relation client (CRM) pour suivre l’activité de leurs clients. Elles peuvent également utiliser des technologies d’intelligence artificielle, telles que le machine learning, pour mieux analyser les données individuelles des clients et potentiellement identifier ceux qui sont susceptibles de changer de fournisseur avant que les équipes de réussite client ne puissent le détecter par elles-mêmes.

Cela diffère du service client, qui est plus réactif aux problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent. La réussite client accompagne les clients dans l’utilisation d’un produit ou service pour s’assurer qu’ils en tirent le maximum de valeur. Elle aide les entreprises à identifier les clients qui risquent de se désabonner. Les entreprises SaaS ont investi dans la réussite client pour s’assurer que les clients soient satisfaits et utilisent les produits suffisamment pour justifier les coûts mensuels.

Réduire le taux d’attrition peut parfois être aussi simple que d’améliorer la qualité du service client fourni par l’entreprise. En d’autres termes, un service client médiocre peut rapidement transformer des clients satisfaits en clients qui finissent par se désabonner. Il est essentiel de traiter les clients qui fournissent des commentaires avec le plus grand respect et de répondre immédiatement à leurs besoins.

Les entreprises disposent aujourd'hui de plusieurs technologies avancées pour améliorer leurs relations avec les clients. Par exemple, l'utilisation du traitement automatique du langage naturel (NLP) peut aider à mieux exploiter les données client afin de comprendre leur niveau de satisfaction, ce qui peut ensuite être intégré dans des modèles pour calculer le taux d'attrition moyen.

Elles peuvent également utiliser des chatbots basés sur l'intelligence artificielle pour répondre aux questions simples des clients, libérant ainsi les représentants du service client pour gérer des questions plus complexes.

Les clients peuvent apprécier les produits ou services d’une entreprise, mais cesser d’acheter s’ils estiment que le prix est trop élevé par rapport à ce qu’ils reçoivent. Les entreprises doivent mener des études de marché sur les prix pour s’assurer qu’ils restent en ligne avec ceux de la concurrence et avec les attentes des clients.

Comprendre et suivre certains indicateurs peut aider à surveiller les risques d’attrition potentiels. Les scores de satisfaction client (CSAT) et les scores NPS (Net Promoter Score) permettent de mieux comprendre la satisfaction des clients quant aux produits et services d’une entreprise. CSAT demande aux clients d’évaluer leur satisfaction sur une échelle de 1 à 10. Le NPS demande aux clients s’ils sont susceptibles de recommander un produit ou un service à leurs homologues.

Si les valeurs de ces indicateurs commencent à diminuer, cela peut indiquer que la base de clients de l'entreprise est exposée à un risque d'attrition. Les dirigeants savent alors qu'ils doivent agir pour améliorer l'expérience client et réduire le taux d'attrition.

Créer une fidélité à la marque est un excellent moyen de réduire le taux d’attrition. Par exemple, une entreprise peut offrir des incitations aux clients existants, comme des réductions ou des produits gratuits pour leur anniversaire, ou encore des récompenses si les clients dépensent une certaine somme. C’est une méthode efficace pour s’assurer que les bons clients restent satisfaits des produits de l’entreprise. Encourager la fidélité présente aussi d’autres avantages, comme l’augmentation des opportunités de vente incitative.

L’un des meilleurs moyens d’éviter de perdre des clients est de se concentrer sur la fourniture de services excellents dès le début de la relation. Les entreprises peuvent proposer des tutoriels, des FAQ et des guides d’auto-assistance pour aider les nouveaux clients à réussir et à utiliser au mieux les produits de l’entreprise.

Investir dans l'intelligence artificielle peut aider les entreprises à résoudre les problèmes d'attrition de plusieurs façons :

• amélioration de la collecte et de l'analyse des données ;
• un support client plus rapide et plus complet ;
• modèles et simulations ;
• expériences client omnicanales plus satisfaisantes ;
• des analyses prédictives plus précises.

Les entreprises peuvent utiliser le marketing basé sur l’IA générative pour améliorer leur marketing interne en produisant plusieurs versions personnalisées d’un même e-mail, offrant ainsi une plus grande résonance auprès des clients individuels, quel que soit le canal qu’ils utilisent.

L’utilisation de l’IA conversationnelle peut décider si une expérience de service client positive influence le fait qu’un client se désabonne ou non. Les entreprises devraient adopter l’IA conversationnelle, qu’il s’agisse d’utiliser des chatbots pour interagir directement avec les clients ou de fournir des assistants virtuels IA pour les accompagner.

L’IA peut rapidement collecter toutes les données publiques tierces et les données propriétaires. Le machine learning peut identifier des thèmes communs, aidant ainsi une entreprise à mieux comprendre où se situent ses forces et faiblesses dans la réponse aux besoins des clients.

L’IA peut analyser les données comportementales des clients afin de mieux prédire quels clients risquent de se désabonner, comparé aux méthodes traditionnelles où les employés examinent des informations CRM ou des feuilles de calcul.

Les entreprises peuvent utiliser des jumeaux numériques de clients (CDT), alimentés par l’IA, pour simuler les expériences des clients. Cela les aide à comprendre les habitudes d’achat, les causes d’attrition, et les moyens de mieux prédire les futurs achats. Les CDT peuvent tracer des cartes du parcours client en jours et en semaines, offrant ainsi une vue holistique de l’ensemble de l’expérience client.