Ce mémoire met en évidence l'importance de l'intégration d'un modèle prédictif capable d'identifier les clients susceptibles de se désengager (churners) jusqu'à un an avant leur départ effectif. Ce modèle vise à anticiper le churn et à réduire la perte de clients. La pertinence de ce modèle réside dans sa capacité à repérer les churners potentiellement un an avant leur désengagement, permettant ainsi aux entreprises d'anticiper les départs et de déployer des stratégies proactives de fidélisation de la clientèle. Ces stratégies seront alors examinées dans le but de déceler une approche efficace pour réduire le taux d’attrition chez ING.
| la date de réponse | 13 juin 2024 |
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| langue originale | Français |
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| L'institution diplômante | |
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| Superviseur | Sarah Bouraga (Promoteur) |
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Implémentation et intégration d’un modèle prédictif de churn chez ING
OTTO, A. (Auteur). 13 juin 2024
Student thesis: Master types › Master en ingénieur de gestion à finalité spécialisée en data science