Contexte

Le nombre de clients quittant leur banque a presque doublé en trois ans en France. Les banques traditionnelles pourraient perdre un quart de leur revenu d’ici 2020 si elles ne réagissent pas. La maîtrise de l’attrition clients (Taux de départ, appelé “Churn” par les Anglo-saxons) est donc devenue primordiale!

Cette plus grande volatilité des clients oblige les banques à accentuer les actions de fidélisation. En effet, c’est le meilleur investissement marketing possible, car le coût pour fidéliser un client existant est bien moindre que pour en acquérir un nouveau. Toutefois, pour être réellement efficaces, ces actions doivent être finement ciblées.

Afin de mettre en place un plan d’action « anti-churn », il est donc nécessaire de pouvoir détecter les clients sur le départ. Utilisez la science des données pour prédire avec précision quels clients sont à risque et prendre des mesures pour empêcher cette attrition est une bonne solution.

Mission

La mission est de proposer une stratégie anti-attrition pour retenir les clients d’une agence bancaire parisienne. Pour cela, les objectifs du challenge sont:

  • identifier les clients susceptibles de partir à la concurrence
  • proposer une offre commerciale originale “anti-churn”

Prix

La meilleure solution recevra :

  • le trophée du Data Marketing Award ;
  • une publication dans la revue scientifique Management & Data Science
  • de la visibilité sur les médias sociaux.