Une startup SaaS divise son churn par 2.5
Comment le marketing prédictif a sauvé les revenus récurrents d'une startup luxembourgeoise.
Le problème
8% de churn mensuel = hémorragie de revenus
Cette startup SaaS perdait 8% de ses clients chaque mois. Pas de signal d'alerte, pas de segmentation — les clients partaient sans prévenir.
Notre approche
Solution déployée
Modèle de scoring churn
Analyse des comportements des clients partis vs restés. Identification des signaux faibles (baisse d'usage, tickets support, etc.).
Alertes automatiques
Quand le score churn d'un client dépasse un seuil, l'équipe Customer Success est alertée avec un plan d'action personnalisé.
Séquences de rétention ciblées
Emails, appels et offres déclenchés automatiquement selon le profil et le risque de churn.
Résultats
Avant / Après
Avant
- Churn mensuel8%
- Alerte churnAucune
- Rétention proactiveNon
Après
- Churn mensuel3.2%
- Clients à risque détectés85%
- Rétention proactiveOui
On détecte maintenant les départs 3 semaines avant qu'ils n'arrivent. Ça change tout pour notre MRR.
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