# Prédiction du churn client : repérer les départs | aprestIA > Prédiction du churn : identifiez les clients prêts à partir et agissez avant la résiliation. Forfait de 3 300 à 6 600 € HT. Demandez un diagnostic offert Source : https://aprestia.fr/services/prediction-churn-clients [Accueil](https://aprestia.fr/) / [Services](https://aprestia.fr/services) / Data, analyse & prédictif Construire Data, analyse & prédictif # Prédiction du churn : agir avant que vos clients ne résilient Repérez les clients sur le point de partir assez tôt pour que votre équipe puisse encore agir. - Data, analyse & prédictif - 3 300 – 6 600 € HT - Réalisation : 6 à 12 jours - Délai : 4 à 8 semaines - Forfait Prédiction du départ des clients (churn) En résumé Pilier Construire Catégorie Data, analyse & prédictif Réalisation 6 à 12 jours Délai 4 à 8 semaines Modèle Forfait 3 300 – 6 600 € HT prix affiché, devis ferme après le diagnostic Départs repérés — part des départs réels que le modèle aurait signalés, testée sur des périodes passées [Mesurez votre risque d'attrition](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=prediction-churn-clients) [Réserver le diagnostic offert](https://aprestia.fr/contact) 45 minutes en visio, offertes, pour vérifier que ce service répond à votre situation. 01 ## Ce que fait ce service Le périmètre, en clair. La prédiction du churn estime, pour chaque client, le risque de ne pas renouveler son contrat ou de cesser d'acheter dans les mois qui viennent. aprestIA assemble vos données de facturation, de commandes, de support et d'usage, entraîne un modèle sur les départs passés, puis publie chaque semaine une liste de clients à risque avec les signaux qui expliquent le score. Votre équipe de relation client décide des actions à mener : appel, geste commercial, rendez-vous. Le suivi mesure ensuite si ces actions ont servi. Un client qui s'en va prévient rarement. Il commande un peu moins, ouvre plus de réclamations, ne répond plus aux relances, puis ne renouvelle pas. La prédiction du churn consiste à repérer ces signaux faibles avant la résiliation, en s'appuyant sur ce qui s'est produit chez les clients déjà partis. Il faut pour cela un historique d'au moins deux ans et une centaine de départs observés, sans quoi le modèle n'apprend rien de solide ; avec moins, nous proposons un tableau de signaux d'alerte plus simple. Nous distinguons aussi le churn contractuel (abonnement non renouvelé) du churn d'usage (client qui n'achète plus), qui n'appellent pas les mêmes données. La qualité se mesure sur des périodes passées : quelle part des départs réels le modèle avait signalée (rappel), et quelle part des clients signalés est réellement partie (précision). Le résultat est une priorité d'action, pas une certitude : un score élevé reste une probabilité. Il ne dit pas non plus pourquoi le client part, il indique des corrélations que votre équipe doit confirmer en leur parlant. L'enjeu économique est clair, car retenir un client coûte souvent moins cher que d'en conquérir un nouveau, mais seules les actions menées par vos équipes peuvent y parvenir. 02 ## Méthodologie 6 à 12 jours · 4 à 8 semaines 01 ### Étape 1 – Définition du départ (1 jour) accord sur ce qu'est un client perdu (résiliation, non-renouvellement, inactivité prolongée) et sur l'horizon de prédiction. 02 ### Étape 2 – Assemblage des données (2 jours) rapprochement de la facturation, des commandes, des tickets de support et de l'usage du produit, sur deux ans d'historique. 03 ### Étape 3 – Modèle et validation (2 jours) entraînement sur les départs passés, test sur une période non vue, mesure du rappel et de la précision à différents seuils. 04 ### Étape 4 – Liste d'actions (2 jours) classement hebdomadaire des clients à risque, signaux explicatifs et suggestions de gestes de rétention à valider par le responsable de compte. 05 ### Étape 5 – Suivi (1 jour) mesure des actions menées et des clients conservés, plan de ré-entraînement. 03 ## Points forts Ce qui distingue cette prestation. - Le départ est défini avec vous avant toute modélisation, car churn contractuel et churn d'usage n'appellent pas les mêmes données. - Les signaux qui expliquent chaque score sont affichés, pour que le chargé de compte sache quoi dire au client. - Le seuil d'alerte se règle selon la capacité de vos équipes à appeler, et non selon un standard théorique. - Les clients sollicités et ceux laissés tranquilles sont suivis ensemble, afin de savoir si l'action de rétention a vraiment servi. - Si le nombre de départs observés est trop faible, nous le signalons et proposons des indicateurs d'alerte simples plutôt qu'un modèle fragile. 04 ## Livrables remis Ce que vous gardez à la fin. - Définition validée du départ client - Jeu de données consolidé et documenté - Modèle de prédiction avec rapport de rappel et de précision - Liste hebdomadaire des clients à risque - Tableau de suivi des actions de rétention - Plan de ré-entraînement 05 ## Problèmes résolus Les situations où ce service sert. - Des résiliations qui surprennent l'équipe alors que les signes étaient visibles - Des appels de relance faits au hasard plutôt qu'aux bons clients - Aucun suivi pour savoir si les gestes commerciaux ont réellement évité un départ 06 ## Cas d’usage Exemples illustratifs, sans client nommé. Éditeur de logiciel en abonnement de 50 personnes : le non-renouvellement annuel inquiète la direction. Une liste mensuelle de comptes à risque guide les appels de l'équipe customer success. Entreprise de maintenance d'ascenseurs : certains contrats ne sont pas reconduits après un incident. Le modèle signale les contrats fragiles pour planifier une visite du responsable commercial. Centre de fitness multisite : les adhérents cessent de venir avant de résilier. Le suivi de la fréquentation déclenche une relance personnalisée par le responsable du club. 07 ## Pour qui, et dans quelles conditions Public, tailles, secteurs et prérequis. Public visé Directeur commercial · Responsable relation client · Dirigeant de PME Tailles d’entreprise PME · ETI Secteurs adaptés Édition de logiciels · Services récurrents · Maintenance · Fitness et loisirs · Télécom et énergie Prérequis Deux ans d'historique clients avec dates de départ · Au moins une centaine de départs observés · Accès aux données de facturation, de support et d'usage 08 ## Technologies mobilisées Les outils cités à titre indicatif : le choix se confirme au cadrage. - Python - scikit-learn - XGBoost - SQL - Power BI - HubSpot - PostgreSQL - Metabase 09 ## Retour sur investissement Indicatif — le chiffrage se confirme sur vos volumes. Souvent, sauver quelques contrats à risque chaque trimestre suffit à couvrir le coût du projet lorsque la valeur annuelle par client est élevée. Le gain dépend de votre taux d'attrition et des actions que mènent vos équipes ; il se confirme en diagnostic. 10 ## Questions fréquentes Les réponses courtes. ### Combien de données faut-il pour prédire le churn de ses clients ? Visez deux ans d'historique et une centaine de départs observés au minimum. Les signaux utiles varient : facturation, commandes, tickets, usage du produit. Si vos données sont plus pauvres, nous construisons des indicateurs d'alerte plus simples plutôt qu'un modèle fragile. ### Un modèle de churn peut-il garantir que mes clients restent ? Non. Il signale les clients dont le profil ressemble à celui des clients partis, mais seule l'action de vos équipes peut les retenir. Nous suivons les clients contactés et ceux laissés de côté, pour mesurer si la relance a eu un effet réel. ### Quelle est la différence entre churn contractuel et churn d'usage ? Le churn contractuel désigne un contrat résilié ou non renouvelé, avec une date nette. Le churn d'usage concerne un client qui cesse d'acheter sans rien annoncer, ce qui impose de fixer une durée d'inactivité. Les données et le modèle diffèrent, nous les distinguons dès le cadrage. ## Services liés [Croître · Marketing, contenu & vente Programme de fidélisation et de réactivation clients par IA 2 200 – 4 950 € HT · 4 à 9 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/fidelisation-reactivation-clients-ia) [Construire · Data, analyse & prédictif Segmentation clients par IA 1 650 – 3 850 € HT · 3 à 7 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/segmentation-clients-ia) [Construire · Data, analyse & prédictif Analyse de sentiment des avis et retours clients 1 650 – 4 400 € HT · 3 à 8 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/analyse-sentiment-avis-clients) ## Mesurez votre risque d'attrition 3 300 – 6 600 € HT · 6 à 12 jours — diagnostic de 45 minutes offert pour vérifier le périmètre. Devis ferme ensuite. [Mesurez votre risque d'attrition](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=prediction-churn-clients) [Voir les 200 services](https://aprestia.fr/services)