PredictIQ lit le texte produit par chaque client — avis, tickets, emails, transcriptions d'appels. Il détecte les patterns linguistiques associés au risque de départ : associations de mots, expressions récurrentes, évolution du ton. Le résultat : un pourcentage de probabilité de churn par client, mis à jour après chaque nouvelle interaction.
Langage neutre ou positif. Aucun signal de départ détecté.
Signaux faibles. Patterns de frustration récurrents. À surveiller ce mois.
Signaux forts de départ imminent. Mentions de concurrents. Ton de rupture. Contacter en priorité.
Une responsable CRM remarque que ses meilleurs clients n'ont pas commandé depuis 6 semaines. PredictIQ avait détecté leurs signaux de départ 3 semaines plus tôt — ton des emails, fréquence de contact en baisse, mention d'un concurrent dans un ticket. Une relance ciblée récupère 60 % des clients à risque.
Verbatims déclencheurs du score
Après chaque appel support, PredictIQ recalcule le score de churn. Un client dont le problème de facturation n'a pas été résolu au premier appel passe de 45 % à 78 %. L'account manager est alerté automatiquement et rappelle le client le lendemain — avant la réclamation formelle.
Progression du score
150 clients actifs. PredictIQ identifie 4 clients en cluster rouge ce mois — sans qu'ils aient contacté le support. Usage en baisse de 40 %, derniers tickets avec signaux de déception. L'équipe CS les contacte en proactif, 3 semaines avant la date de renouvellement.
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