Utiliser la data science pour anticiper les résiliations et augmenter la valeur client dans la durée

Ce client figure parmi les principaux acteurs européens des médias et du divertissement. Il propose des services de télévision par satellite, d’accès Internet, de téléphonie mobile et de streaming à des millions de clients au Royaume-Uni et dans d’autres pays. Reconnu pour la qualité de ses contenus et de son expérience client, il cherche en permanence à renforcer son avantage concurrentiel grâce à des interactions toujours plus personnalisées et engageantes.

Ce client s’est fixé une ambition claire : devenir la référence incontournable du divertissement à domicile.

Face à des acteurs directs comme Netflix ou Disney+, l’enjeu était à la fois stratégique et urgent. La direction a soutenu cette ambition en encourageant l’innovation, en favorisant une collaboration agile entre les équipes et en faisant de l’expérimentation une priorité.

Identifier les bons cas d’usage et démontrer leur valeur nécessitait à la fois un alignement stratégique et une validation technique. Valtech est intervenu pour aider le client à démontrer le potentiel business de ses ambitions et à les concrétiser.

Valtech a contribué à la mise en place d’un modèle prédictif capable d’identifier les clients les plus susceptibles de résilier leur abonnement et d’adapter les offres promotionnelles en conséquence.

Le modèle équilibre personnalisation et rentabilité en ajustant le niveau de remise proposé. Les clients les plus à risque reçoivent des offres plus attractives, tandis que les dépenses inutiles sont limitées pour les clients susceptibles de rester abonnés. Cette solution génère un impact durable et continue d’évoluer en collaboration avec les équipes internes du client.

Nous avons accompagné le déploiement d’un moteur de recommandation basé sur le machine learning afin de personnaliser les promotions de contenus diffusées sur les décodeurs.

L’objectif est d’augmenter le temps de visionnage et, à terme, la valeur générée par chaque client, en proposant la bonne promotion à la bonne personne au bon moment.

Le système segmente les utilisateurs en micro-audiences et diffuse des contenus promotionnels classés par pertinence afin de renforcer l’engagement. Résultat : une augmentation de 113 % de l’engagement au sein des groupes ciblés. Le modèle est aujourd’hui optimisé pour générer davantage de revenus et est pleinement intégré à l’infrastructure de diffusion du client.

Le client a travaillé avec nous pour améliorer la gestion des clients à risque lors des parcours de résiliation en ligne.

Un modèle prédictif existait déjà pour ces parcours, mais nous avons identifié un potentiel d’amélioration. Nous avons alors recommandé l’utilisation d’un Large Action Model, reposant sur la même architecture de transformeurs que les grands modèles de langage.

Plutôt que de s’appuyer sur une logique statique, le Large Action Model anticipe le comportement probable du client. Il est ainsi capable d’estimer le risque de résiliation dans différents scénarios. Lorsque ce risque dépasse un seuil défini, le système peut proposer des offres de rétention personnalisées.

Ce modèle a surpassé de 20 % les performances du modèle existant, en apportant une aide à la décision en temps réel lors des moments les plus critiques du parcours client.

• La modélisation personnalisée de la rétention génère des économies mesurables et durables

   

• Le moteur de recommandation augmente l’engagement avec les contenus et les revenus associés

   

• La modélisation comportementale améliore les résultats des parcours de résiliation digitaux

   

• Les solutions d’IA ont dépassé le stade du pilote pour être déployées à l’échelle de l’entreprise

Valtech accompagne ce client depuis près de dix ans. Grâce aux résultats obtenus au fil des années, le client savait pouvoir compter sur nous pour concevoir et déployer des systèmes d’IA robustes, testés et capables de passer à l’échelle. Valtech a apporté son expertise technologique, sa connaissance des médias et sa capacité à transformer les ambitions en réalisations concrètes.

Le Large Action Model continue d’apprendre et de s’améliorer à mesure que de nouvelles données sont intégrées. Nous travaillons désormais à étendre la personnalisation à davantage de canaux et à exploiter l’IA agentique pour simplifier l’assistance client et affiner les recommandations produits.

Valtech poursuit sa mission : mettre l’intelligence au service de l’ensemble de l’activité du client, de manière concrète et pragmatique.