Le défi
Comprendre et prévenir l’attrition client est essentiel à la pérennité de toute entreprise tournée vers ses clients. Une plateforme de jeu en ligne voulait prédire quels joueurs risquaient de partir et y répondre avec la bonne stratégie de fidélisation.
L’une des exigences les plus critiques et les plus difficiles : un pipeline de collecte et de traitement des données stable, qui ne perturbe pas l’activité par des interruptions de service.
Notre solution
Nous avons créé un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs au fil de la partie et prédit la probabilité d’attrition sur un horizon de temps donné.
Notre équipe de data engineering a construit un pipeline de données de haute qualité, quasiment sans interruption de la plateforme en ligne du client. Nous avons aussi mis en place un cadre de tests A/B pour expérimenter des stratégies de fidélisation et tester les nouvelles fonctionnalités de jeu.
- Prédiction de la probabilité d’attrition sur un horizon de temps choisi
- Pipeline de collecte et de traitement des données construit quasiment sans interruption de la plateforme
- Cadre de tests A/B pour les stratégies de fidélisation et les nouvelles fonctionnalités de jeu
Le résultat
La solution a aidé le client à comprendre pourquoi les joueurs partaient et à élaborer des stratégies de fidélisation qui ont ramené l’attrition à 11,3 %.
