[Data Challenge] Anticiper le départ des clients d’une agence bancaire #attrition #churn

Contexte

La maîtrise de l’attrition clients (taux de départ, appelé “Churn rate” par les Anglo-saxons) est devenue primordiale pour les entreprises. La volatilité des clients oblige les entreprises à accentuer les actions de fidélisation. Mais pour être réellement efficaces, ces actions doivent être très bien ciblées.

Ce data challenge – à destination des chercheurs et étudiants (toutes écoles et universités confondues) – a pour objet d’identifier précisément quels clients sont à risque, puis de préconiser un ensemble de mesures opérationnelles et innovantes pour empêcher cette attrition.

Mission

La mission est de proposer un programme de rétention des clients susceptibles de partir à la concurrence.

Pour cela, les objectifs du challenge sont:

  • identifier les clients susceptibles de partir à la concurrence
  • proposer des mesures préventives « anti-churn »

Candidats

Ce challenge s’adresse aux chercheurs et étudiants (toutes écoles et universités confondues).

Déroulement

Données

Le jeu de données utilisé pour ce challenge est issu d’une agence bancaire, et correspondent aux transactions de ses clients. Il est composé de près d’un millier d’observations et de 5 variables:

  • date de la dernière transaction
  • mode de paiement
  • fidélité du client
  • profil du client (âge et genre)

Les données sont au format CSV et accessible à l’adresse suivante : (le lien sera disponible vendredi 7 décembre 2018)

Contact

Pour en savoir plus : veuillez cliquer ICI 

Pour tout renseignement : veuillez contacter : Olivier Mamavi – Directeur des données – Management & Data Science – contact@management-datascience.org

 

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