Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.

Spot early which customers may leave

Sales identifies customers at risk of leaving in order to take action in good time

Needs setupAI Act: no extra obligationsForecasting from figuresTous les secteurs

Convient pour : Leaders & strategy · Sales · Marketing & communications · Customer service

You notice which customers are going quiet before they have cancelled, and can follow up in a targeted way. Sales allocates its time by risk instead of by who is loudest.

Est-ce pour vous ?

  • You have recurring customers with orders, contracts or subscriptions.
  • Order, complaint and contact data is available for at least two years.
  • Today, cancellations often come as a surprise.
Première étape dès aujourd'hui

For all existing customers of the last two years, export orders, complaints and last contact, with a sequential test number instead of name and customer number, plus a column showing whether the customer left. Use the template below to check which warning signs appeared beforehand.

Comment procéder

  1. Define what “left” means
  2. Gather customer history and warning signs
  3. Have the risk estimated for each customer
  4. Test against known departures
  5. Plan conversations by risk
  6. Readjust every six months

Modèles à copier

Try it now
dans la formation
Analyse
dans la formation
Plan the rollout
dans la formation
Inclus dans la formation

Le mode d'emploi complet

  • 6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
  • 3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
  • Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
  • Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès

Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.

Voir la formationPaiement unique par personne, sans reconduction

Même démarche, autres cas d'usage

22 autres cas d'usage suivent le modèle « Forecasting from figures ».

Assess storm and flood risk per addressDevelop and test trading strategies with machine learningEstimate market-rate salaries for positionsEstimate yields and plan harvest and marketingForecast clients’ demand for skilled workersForecast crowds and waiting timesForecast liquidity for the coming weeksForecast material requirements and suggest reordersForecast passenger numbers and adjust frequencyForecast revenue from the pipelineForecast sales and plan stockForecast staffing needs from care grades and occupancy
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A-038 · État du droit 08.10.2026