Le nombre de clients de votre solution SaaS augmente rapidement. Conséquence : vos Customer Success Managers ont besoin de prioriser et savoir sur quels comptes placer leurs efforts. C’est là que le Score de Santé entre en jeu. Mais il existe différentes approches pour le calculer. Voici les avantages et inconvénients de chaque méthode !
Le score de santé (ou Customer Health Score) rend compte du niveau de santé d’un client et de sa fidélité future. Plus il est bas, plus le risque de churn est élevé. C'est donc un indicateur capital pour tous les business basés sur la récurrence des revenus, le SaaS en particulier.
Mais quelle approche adopter ? Quels facteurs prendre en compte pour l’élaborer ? Quels obstacles éviter ? Nous répondons à ces questions et expliquons en quoi la Customer Success Platform Skalin vous permet d'exploiter un Score de Santé de façon efficace.
📌 Article extrait du webinar "Mettre en place et exploiter efficacement un score de santé" (diffusé le 28/09/2023) ➡️ Accéder au Replay
2 approches : déterministe vs. algorithmique
On distingue 2 grandes approches pour concevoir un Score de Santé :
L’approche déterministe : cette méthode traditionnelle est la plus répandue. Le concept : vous déterminez les règles et conditions qui indiquent si vos clients gagnent ou perdent des points. Vous maîtrisez donc les règles et avez une bonne compréhension du Score. Gardez quand même en tête que le risque est de tomber dans des a priori qui peuvent s’avérer faux et d’être “à côté de la plaque”.
L’approche algorithmique : à l’opposé, avec cette approche, un algorithme va se charger d'identifier les indicateurs pertinents, en analysant plusieurs signaux. L’objectif : détecter de façon automatique les clients qui ont besoin de votre assistance pour éviter un churn, et ceux qui vont bien avec un potentiel d’upsell. Cette approche permet d'analyser des volumes de données beaucoup plus importants, sans a priori.
📌 Télécharger | "Le guide ultime pour mettre en place un Score de Santé".
Créer un Score de Santé efficace : quels défis ?
Les mêmes difficultés reviennent souvent lorsqu’il s’agit de mettre en place un Score de Santé basé sur des règles métier que vous définissez.
#1. Un manque de recul sur les critères prédictifs du churn
Imaginez-vous : vous devez déterminer des règles alors que vous ne savez pas quelles sont les données réellement discriminantes ! Même si votre entreprise compte une équipe data, il y a des chances qu’elle se concentre sur des sujets différents, au service de la roadmap produit. La conséquence : vous ne savez pas quels facteurs injecter dans votre Score de Santé.
#2. Des données non-disponibles
Un autre obstacle courant est le manque de données. Pourquoi ? Vous avez des informations sur vos clients éparpillés à travers votre CRM, votre outil de ticketing, votre back office et votre boîte e-mail. En d’autres termes, vos informations client sont silotées, ce qui empêche de les exploiter efficacement pour créer un Score de Santé robuste.
#3. Un score qui réagit mal aux évolutions
Par définition, si vous adoptez l’approche déterministe, votre Score de Santé est figé. En clair, il ne prend pas en compte la saisonnalité. Par exemple, dans le retail, avant et pendant les soldes, vos clients ont tendance à obtenir d’excellents Scores de Santé car ils sont plus actifs. Et juste après la fin des soldes, ils utiliseront moins votre solution, ce qui peut faire plonger les Scores. D’autres évolutions, comme des changements apportés à votre Produit ou à votre offre commerciale, pourront altérer la pertinence du modèle au fil du temps. Pensez-y : de la maintenance est nécessaire.
#4. Plusieurs itérations nécessaires
Un problème courant de l’approche déterministe : l’obligation de faire évoluer le score et d'itérer plusieurs fois avant d'obtenir un résultat satisfaisant. Imaginez-vous qu’après avoir mis en place un 1er Score de Santé, un de vos clients vous quitte. Vous n’aviez pas prévu la raison de son départ à votre score. Vous réagissez en intégrant la condition à votre Score. Quelques semaines plus tard, la même chose arrive avec un nouveau motif. Re-belotte. En clair, le modèle devient fiable après plusieurs churns, ce qui peut prendre du temps et représente, de fait, une perte de revenus.
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Le Score de Santé par Skalin : une approche hybride
Vous l’aurez compris : l’approche algorithmique permet d’éviter certains risques courants des Scores de Santé. En revanche, le principal inconvénient de l’approche algorithmique, c’est qu’elle ne donne qu’une maîtrise partielle des indicateurs. C'est pourquoi Skalin propose une approche hybride afin de profiter du meilleur des deux mondes !
Le point de départ de notre Score de Santé est la donnée. Son objectif : éviter de faire fausse route en suivant une idée qui s’avère fausse par la suite. Par ailleurs, nous centralisons vos données et vous donnons une vision client 360°. Pour cela, notre plateforme s’intègre nativement avec votre CRM, votre back-office, votre outil de ticketing ou encore vos boites e-mail.
Comment fonctionne concrètement le Score de Santé avec Skalin ?
#1. Un modèle basé sur l’IA
Un algorithme travaille en coulisses pour identifier parmi vos clients lesquels sont à risque et lesquels vont bien.
- Ce modèle basé sur l’IA se fonde en premier lieu sur l’analyse comparative des clients. Concrètement, nous allons observer à l'intérieur d'un segment comment les clients se comportent et allons les comparer entre eux pour définir un comportement type. En d’autres mots, nous regardons sur chaque indicateur la moyenne et comment le client que nous scorons se comporte par rapport à son groupe de référence. Cela évite les a priori.
- Nous suivons la dynamique de votre client pour prédire son comportement futur.
- Enfin, le modèle est auto-apprenant. Cela signifie que l’algorithme analyse les évènements qui ont précédé le churn pour construire un pattern. L'algorithme s'adapte et peut au fil du temps donner plus d’importance à un critère qui reviendrait régulièrement avant un churn.
#2. Plus de 70 critères analysés automatiquement
Pour élaborer le Score de Santé, Skalin analyse plus de 70 critères, répartis dans 4 catégories :
Les interactions : ce sont les échanges humains avec vos clients. Avez-vous des contacts réguliers ? Est-ce que vous avez plusieurs interlocuteurs ou est-ce que vous êtes très dépendant d'une seule personne ? Est-ce que le client vous ghoste ? Pour déterminer si les échanges se passent bien, nous utilisons une technologie d'analyse de sentiments. Gardez en tête que ce n’est pas parce qu’un client ouvre des dizaines de tickets qu’il est à risque. Il se peut simplement qu’il soit très engagé sur votre solution et qu’il questionne souvent le support. C'est une différence notable entre l’approche déterministe et l’algorithmique.
Les usages : est-ce que votre client se connecte régulièrement ? Quelle est la proportion d'utilisateurs actifs et son évolution ? Votre client utilise-t-il toutes les fonctionnalités de votre produit ou a-t-il un usage superficiel ? En d’autres mots, que font-ils avec votre produit ? L’algorithme analyse de nombreuses dimensions de l’utilisation de votre solution et leur évolution pour déterminer mathématiquement où se situe chacun de vos clients.
Le contrat : l’analyse de l’évolution du MRR, l’ancienneté du contrat ainsi que la durée d'engagement de chaque client est primordiale pour déterminer sa santé.
L’appréciation du CSM : il s’agit d’un indicateur subjectif. Il est surtout utile en high-touch, lorsque le CSM connaît des informations et des signaux impossibles à détecter dans les données récoltées (départ d'un champion, rachat, difficulté financière...).
Vous pouvez pondérer ces 4 familles. Par exemple, il est possible de décider que les interactions représentent 40 % de la note sur les clients High-Touch. Sur un segment low-touch, vous pouvez choisir de donner moins de poids aux interactions, au profit des critères liés à l'usage.
#3. Enrichissement via les metrics business
Par ailleurs, vous pouvez injecter vos propres indicateurs dans l’algorithme. Ceux qui sont importants pour votre entreprise ou propres à votre activité (exemple : ROI de la solution, nombre de leads générés, crédits consommés...). En cela, le Score de Santé de Skalin est hybride puisqu’il intègre à la fois une approche algorithmique et déterministe.
#4. Une mise en place rapide
Un Score basé sur une approche algorithmique peut se déployer très vite. Lorsque vous mettez en place un outil comme Skalin, vous commencez par connecter votre stack. Comptez 1 à 2 semaines pour synchroniser vos agendas, vos messageries et votre CRM, afin de récolter toutes les conversations, et installer le script de tracking de Skalin sur votre application.
Même si l’algorithme commence à travailler dès le 1er jour, il ne va pas être pertinent tout de suite et va avoir besoin d'un minimum de Data pour être efficace. Un délai de 2 semaines environ est nécessaire pour obtenir un Score de Santé fiable. Vous l’aurez compris : vous pourrez commencer à analyser votre Score 3 à 4 semaines après le démarrage du projet.
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