Ces dernières années, le secteur bancaire connaît une transformation sans précédent. Entre une pression réglementaire toujours plus forte, l’essor des fintechs et néo-banques qui bousculent les modèles établis, et des clients désormais habitués à l’instantanéité et à la transparence, les banques doivent repenser en profondeur leur manière de gérer la relation client. 

Dans ce contexte en mouvement, un défi se démarque : comment passer d’une posture réactive, intervenir une fois que le client est parti, à une approche prédictive, capable d’anticiper les signaux de départ avant qu’il ne soit trop tard ?  

C’est précisément l’ambition du score d’attrition, un outil de plus en plus stratégique pour les établissements financiers. Dans cet article, nous explorerons les grands principes de l’attrition dans le secteur bancaire, les enjeux qu’il représente, ainsi que le rôle déterminant de la donnée dans la capacité des banques à mieux comprendre, prédire et réduire les départs clients. 

 

1 Les grands principes de l’attrition dans le secteur bancaire 

L’attrition, aussi appelée churn, désabonnement ou tout simplement départ client, correspond à la perte partielle ou totale de la relation d’un client avec sa banque. Ce phénomène, auparavant relativement stable, devient aujourd’hui plus complexe et plus difficile à anticiper en raison de la multiplicité des offres et de la volatilité accrue des comportements clients. 

 

Les différentes formes d’attrition 

L’attrition ne se manifeste pas toujours de la même manière. On distingue 3 grandes typologies :  

  • Attrition passive : le client ne clôture pas formellement son compte, mais ce dernier devient inactif ou dormant 
  • Attrition active : le client choisit de transférer volontairement ses comptes vers un autre établissement concurrent 
  • Attrition partielle : le client conserve la relation, mais réduit progressivement son engagement, notamment en clôturant des offres à forte valeur ajoutée comme un crédit ou un compte épargne. 

 

Les causes les plus fréquentes  

Plusieurs facteurs peuvent conduire un client à quitter sa banque : 

  • Des frais bancaires jugés trop élevés, 
  • Une qualité de service insuffisante ou une expérience client dégradée 
  • L’attractivité grandissante des néo-banques, plus agiles et souvent moins coûteuses, 
  • Des changements personnels ou professionnels modifiant les besoins financiers du client 

C’est pourquoi il est essentiel pour les banques d’adopter une approche prédictive, capable de détecter les signaux faibles et de s’appuyer sur des indicateurs fiables, notamment le score d’attrition. 

 

Pourquoi c’est un enjeu majeur ? 

Cette démarche n’est pas seulement technique : elle répond à un enjeu stratégique majeur. La perte d’un client représente un coût d’acquisition élevé et impacte directement la valeur globale du portefeuille ainsi que la rentabilité. Dans un marché fortement concurrentiel, anticiper l’attrition permet également de préserver la confiance des clients et de maintenir la solidité de la relation bancaire sur le long terme. 

 

2 La data : la fondation d’un score d’attrition fiable 

Pour anticiper efficacement l’attrition, les banques s’appuient avant tout sur la donnée. La qualité et la diversité des informations disponibles sont essentielles pour construire un score d’attrition fiable et opérationnel. 

 

Des données enrichies pour une meilleure prédiction 

Les banques disposent déjà, dans leurs bases internes, d’une grande quantité d’informations sur leurs clients, qui constituent le socle de tout modèle prédictif : 

  • Historique des transactions : fréquence et montant des opérations, mouvements réguliers, variations inhabituelles. 
  • Produits détenus : comptes courants, crédits, placements, services associés. 
  • Interactions avec le service client : appels, emails, visites en agence, réclamations enregistrées. 

 

Pour renforcer la précision des modèles et développer la connaissance client, il est également essentiel d’intégrer des données comportementales et contextuelles : 

  • Navigation mobile et web : fréquence des connexions, abandon de parcours, utilisation de nouvelles fonctionnalités. 
  • Événements de vie détectés via les flux financiers : déménagement, changement professionnel, variations importantes de revenus. 

Ces données enrichies permettent aux banques de passer d’une simple vision transactionnelle à une connaissance client plus fine et prédictive.

 

Des données fiables  

Pour garantir la précision et la fiabilité du score d’attrition, les banques doivent veiller à : 

  • La qualité des données : exactitude, exhaustivité et actualisation des informations, 
  • La cohérence des référentiels clients : centralisation et uniformisation des identifiants et des profils clients 
  • L’intégrité et la standardisation des informations collectées : formats homogènes, suppression des doublons et suivi des mises à jour 

Qu’il s’agisse de données traditionnelles ou comportementales, la fiabilité du score d’attrition repose avant tout sur la qualité et la gouvernance de ces données.  

 

3 Les bénéfices d’une approche prédictive 

Adopter une approche prédictive de l’attrition permet aux banques de transformer la manière dont elles gèrent la fidélisation client. En anticipant les départs, elles peuvent agir avant qu’il ne soit trop tard et proposer des actions de rétention personnalisées, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. 

Cette stratégie contribue également à réduire les coûts liés au churn, à optimiser la valeur client sur le long terme et à améliorer la satisfaction globale. Ce qui renforce ainsi la confiance et la relation durable entre la banque et ses clients. En combinant données fiables, analyse fine et actions ciblées, les banques passent d’une posture réactive à une approche proactive et stratégique, essentielle dans un marché de plus en plus concurrentiel.