Voir partir un client avant qu'il churn

Le problème

Sans score, l'équipe apprenait les départs trop tard pour les empêcher

Avant le score, nous repérions un client à risque quand il disait son mécontentement à l'oral. Nous avions un seul indicateur, le nombre de connexions à la plateforme, et nous le surveillions rarement.

Le churn, c'est le départ d'un client. Avec si peu de signaux, il nous prenait souvent par surprise.

Pendant des mois, rien ne se voyait. Puis le client cessait de répondre à nos invitations à des réunions.

D'autres fois, la surprise tombait au renouvellement, la date annuelle où le client reconduit ou non son contrat. Ce jour-là, personne ne répondait, ou le client annonçait qu'il avait déjà trouvé mieux.

À ce stade, il était trop tard pour le retenir.

Ce que j'ai décidé et fait

Un score qui suit la tendance de chaque client, et un palier pour agir à temps

J'ai construit de zéro un score de santé, un chiffre qui résume l'état de la relation avec chaque client. Il croisait plusieurs indicateurs, là où nous n'en avions qu'un.

• Partir des données de l'entrepriseLe score s'appuyait sur l'outil d'indicateurs du logiciel interne, celui qui gérait les relations de l'entreprise. J'ai élaboré le calcul dans Power BI, l'outil de tableaux de bord de Microsoft.
• Croiser plusieurs indicateursParmi ses indicateurs figuraient le nombre de connexions par semaine, le temps d'usage de la plateforme et l'ancienneté du client. Il comptait aussi son ARR, le revenu annuel récurrent qu'il rapporte, et ses tickets récents au support, c'est-à-dire ses demandes d'aide.
• Lire une tendanceLe score montrait dans le temps si la santé d'un client montait ou descendait.
• Poser un palier d'alerteUn palier d'alerte est un niveau de score qui signale un client à risque. Quand un client l'atteignait, nous allions lui en parler avant qu'il ne soit trop tard.

Un calcul fait à la main

Le calcul se faisait à la main. Nous extrayions les données du logiciel interne, puis nous les passions dans Power BI.

Nous contrôlions ensuite les calculs nous-mêmes. Enfin, nous reportions le résultat dans le logiciel, à la main.

Le résultat

Des départs sous 5 %

de départs de clients : l'équipe est restée en dessous

5%

de satisfaction : l'équipe est restée au-dessus

90%

de revenus annuels récurrents menacés, sauvés chez de grands comptes

+2,5M€

Ce que ça change pour une équipe

L'équipe agit quand le score baisse, avant que le client ait décidé de partir. Ces résultats sont ceux de toute l'équipe, et le score y a contribué.

Sur les grands comptes menacés, c'est vers moi que remontaient les cas difficiles, jusqu'au niveau des dirigeants des clients. Je menais des plans d'action avec toutes les parties concernées.

Ce que j'en retiens

Aujourd'hui, je confierais tout le calcul du score à un workflow

Avec les outils de l'époque, le score demandait quatre gestes à la main : extraire les données, les passer dans Power BI, contrôler des calculs très mathématiques, puis tout réinjecter dans le logiciel. Avec les technologies de 2026, tout cela pourrait se faire automatiquement, dans un workflow.

Un workflow enchaîne des étapes d'un logiciel à l'autre, sans que personne ait à les lancer. C'est ce que je ferais autrement aujourd'hui.

Cette version reste à construire. Je garderais les indicateurs, la tendance et le palier d'alerte, qui ont fait leurs preuves.

Le temps passé à extraire et à ressaisir irait aux clients. La discussion avec eux resterait l'affaire de l'équipe.