L'analyse du churn (ou analyse de l'attrition) est le processus d'étude des raisons pour lesquelles des clients existants cessent leur relation commerciale avec une entreprise. Elle est particulièrement critique dans les modèles économiques par abonnement (SaaS, services récurrents) où la rétention des clients existants est directement liée à la croissance du revenu récurrent. Un taux de churn de 5 % par mois, apparemment faible, signifie que l'entreprise perd 46 % de sa base client en un an.
L'analyse du churn combine des approches quantitatives (analyse des données comportementales et transactionnelles) et qualitatives (enquêtes de sortie, entretiens clients). Les signaux prédictifs du churn varient selon le secteur mais incluent généralement : baisse de l'utilisation du produit, absence de connexion prolongée, réduction du panier d'achats, score NPS faible, augmentation des interactions avec le service client, ou encore absence de réponse aux communications marketing. L'identification de ces signaux en amont permet une intervention proactive avant que la décision de résiliation ne soit prise.
Les modèles prédictifs de churn, construits avec des techniques de machine learning, permettent d'identifier avec précision les clients à risque et de déclencher automatiquement des actions de rétention ciblées. En B2B, un programme de Customer Success structuré, qui proactive régulièrement les comptes à risque, peut réduire le churn de 20 % à 40 %. Chaque point de churn récupéré a un impact direct sur l'ARR (Annual Recurring Revenue) et la valorisation de l'entreprise.