Analyser l'attrition client dans Tableau

Étude de cas : analyser l’attrition client dans Tableau

Carl Rosseel

Curriculum Manager

Qu'est-ce qu'une étude de cas ?

  • Mettez vos compétences en pratique
  • Aucun nouveau concept
  • Résolvez un problème réel

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Cours prérequis :

  • Introduction à Tableau
  • Analyser des données avec Tableau
  • Créer des tableaux de bord dans Tableau

femme au travail

Étude de cas : analyser l’attrition client dans Tableau

Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

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Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

  • Rechercher les doublons ou valeurs manquantes
  • Recouper avec d'autres sources internes
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Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

  • Se poser les bonnes questions
  • Créer vos premières visualisations
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Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

  • Choisir la bonne visualisation pour faire passer le message
  • Mener des analyses plus avancées
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Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

  • Combiner des visualisations dans un ou plusieurs tableaux de bord
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Flux d'analyse dans Tableau

flux d'analyse de données

  • Partager vos insights avec les parties prenantes
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Le problème

Résoudre l'attrition client

  • Jeu de données fictif sur l'attrition d'un opérateur télécom (Databel)
  • Votre mission : comprendre pourquoi des clients partent

$$ attrition client

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Définir l'attrition

Le taux d'attrition (ou churn) correspond au rythme auquel les clients cessent de faire affaire avec une entité

  • Problème du seau percé
  • Fidéliser coûte moins que recruter
  • Réduire l'attrition est une priorité pour beaucoup d'entreprises

seau percé

1 https://www.investopedia.com/terms/c/churnrate.asp
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Calculer l'attrition

Formule simplifiée 

Taux d'attrition = clients perdus / nombre total de clients

Taux d'attrition = 10 / 100

10 / 100 = 10 %

Il existe plusieurs méthodes pour calculer l'attrition

  • Varie selon le secteur et le modèle de revenus
  • Une plateforme e-commerce peut, par ex., définir un churner comme quelqu'un sans achat depuis 12 mois

$$

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Les données

Caractéristiques clés

  • Databel, opérateur télécom fictif
  • Une grande table avec 29 colonnes
  • Une ligne par client
  • Instantané de la base à un moment donné

antenne de communication

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Les données

Dimensions

Nom de colonne Description
Customer_id Identifiant unique du client
Churn Label Contient « Yes » ou « No » pour indiquer si un client a churné.
Champs démographiques Âge, sexe, État, ...
Forfaits premium Unlimited Data, International Plan, ...
... ...
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Les données

Mesures

Nom de colonne Description
Total charges Somme de tous les frais mensuels
Monthly charge Moyenne des frais mensuels facturés au client
Extra data charges Frais supplémentaires pour les données au‑delà du forfait du client
Extra international charges Frais supplémentaires pour les appels internationaux hors forfait international
Customer service calls Nombre d'appels au service client
... ...

Feuille de métadonnées

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Commençons l'analyse !

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