SUCCESS STORY — TOYOTA FINANCIAL SERVICES
Toyota Financial Services — Anticiper le renouvellement des contrats grâce au machine learning
Pour passer d'une gestion de fin de contrat réactive à une fidélisation proactive, KPC a développé pour TFS un modèle prédictif du renouvellement, construit et déployé dans Snowflake, avec un score explicable pour chaque contrat.
L’impact en quelques chiffres
76 %
Précision globale du modèle
83 %
Des non-renouvelants identifiés
8
Étapes d'enrichissement de la base d'étude
L’impact en quelques chiffres
76 %
Précision globale du modèle
83 %
Des non-renouvelants identifiés
8
Étapes d'enrichissement de la base d'étude
L’impact en quelques chiffres
76 %
Précision globale du modèle
83 %
Des non-renouvelants identifiés
8
Étapes d'enrichissement de la base d'étude
RÉSULTATS
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un modèle fiable, centré sur la rétention
Sur un échantillon de test jamais vu par le modèle : 76 % de précision globale, et 83 % des clients non-renouvelants correctement identifiés.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Les facteurs clés de la décision identifiés
Le modèle confirme que la géographie et les conditions financières (taux, apport) sont les déterminants majeurs de la décision de renouvellement.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un outil d'aide à la décision pour les équipes métiers
Chaque contrat actif reçoit une probabilité de non-renouvellement et une explication automatique de ses facteurs.
RÉSULTATS
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un modèle fiable, centré sur la rétention
Sur un échantillon de test jamais vu par le modèle : 76 % de précision globale, et 83 % des clients non-renouvelants correctement identifiés.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Les facteurs clés de la décision identifiés
Le modèle confirme que la géographie et les conditions financières (taux, apport) sont les déterminants majeurs de la décision de renouvellement.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un outil d'aide à la décision pour les équipes métiers
Chaque contrat actif reçoit une probabilité de non-renouvellement et une explication automatique de ses facteurs.
RÉSULTATS
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un modèle fiable, centré sur la rétention
Sur un échantillon de test jamais vu par le modèle : 76 % de précision globale, et 83 % des clients non-renouvelants correctement identifiés.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Les facteurs clés de la décision identifiés
Le modèle confirme que la géographie et les conditions financières (taux, apport) sont les déterminants majeurs de la décision de renouvellement.
Trois avancées concrètes pour Toyota Financial Services
Un outil d'aide à la décision pour les équipes métiers
Chaque contrat actif reçoit une probabilité de non-renouvellement et une explication automatique de ses facteurs.
Contexte & enjeux centraux
Passer d'une fin de contrat subie à une fidélisation proactive
Toyota Financial Services France
Pour TFS, le cycle de vie du financement d'un véhicule est un moment clé de la relation client : la décision de renouveler son contrat est un indicateur majeur de la fidélité à la marque. Chaque non-renouvellement représente une perte de revenus et le risque de voir le client se tourner vers une marque concurrente.
Déjà équipée de la CDP imagino, TFS souhaite travailler la donnée pour en extraire des scores, à commencer par le renouvellement.
Prédire le renouvellement de chaque contrat à l'échéance
Identifier les facteurs clés de la décision
Traduire les analyses en recommandations pour le marketing, les commerciaux et le service client
Prioriser les actions de rétention grâce à un score de risque
Contexte & enjeux centraux
Passer d'une fin de contrat subie à une fidélisation proactive
Toyota Financial Services France
Pour TFS, le cycle de vie du financement d'un véhicule est un moment clé de la relation client : la décision de renouveler son contrat est un indicateur majeur de la fidélité à la marque. Chaque non-renouvellement représente une perte de revenus et le risque de voir le client se tourner vers une marque concurrente.
Déjà équipée de la CDP imagino, TFS souhaite travailler la donnée pour en extraire des scores, à commencer par le renouvellement.
Prédire le renouvellement de chaque contrat à l'échéance
Identifier les facteurs clés de la décision
Traduire les analyses en recommandations pour le marketing, les commerciaux et le service client
Prioriser les actions de rétention grâce à un score de risque
Contexte & enjeux centraux
Passer d'une fin de contrat subie à une fidélisation proactive
Toyota Financial Services France
Pour TFS, le cycle de vie du financement d'un véhicule est un moment clé de la relation client : la décision de renouveler son contrat est un indicateur majeur de la fidélité à la marque. Chaque non-renouvellement représente une perte de revenus et le risque de voir le client se tourner vers une marque concurrente.
Déjà équipée de la CDP imagino, TFS souhaite travailler la donnée pour en extraire des scores, à commencer par le renouvellement.
Prédire le renouvellement de chaque contrat à l'échéance
Identifier les facteurs clés de la décision
Traduire les analyses en recommandations pour le marketing, les commerciaux et le service client
Prioriser les actions de rétention grâce à un score de risque
Notre approche
Un programme de data science en trois temps
Une démarche structurée selon le standard CRISP-DM, de la construction du socle de données jusqu'au déploiement du modèle en production.
Socle data science
Une base d'étude construite dans Snowflake
Construction d'une base d'étude par enrichissements successifs : contrat et véhicule, données financières, historique client et services souscrits, interactions avec le service client et analyse de sentiment. Chaque étape est matérialisée pour garantir la traçabilité et la reproductibilité du processus.
Exploration & modélisation
Un modèle XGBoost robuste, sans fuite de données
Analyse exploratoire pour auditer la qualité des données et écarter les pièges : fuite d'information, multicolinéarité, risque de sur-apprentissage géographique. Création d'indicateurs métiers (ratios financiers, écart de taux par rapport au marché local), puis modèle XGBoost optimisé par validation croisée.
Déploiement & explicabilité
Un score explicable pour chaque contrat actif
Un pipeline d'inférence automatisé s'exécute directement dans Snowflake sur les contrats à échéance future. Grâce aux valeurs SHAP, chaque score est accompagné d'une explication des facteurs qui le déterminent, lisible par les équipes métiers.
Notre approche
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Une démarche structurée selon le standard CRISP-DM, de la construction du socle de données jusqu'au déploiement du modèle en production.
Socle data science
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Construction d'une base d'étude par enrichissements successifs : contrat et véhicule, données financières, historique client et services souscrits, interactions avec le service client et analyse de sentiment. Chaque étape est matérialisée pour garantir la traçabilité et la reproductibilité du processus.
Exploration & modélisation
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Analyse exploratoire pour auditer la qualité des données et écarter les pièges : fuite d'information, multicolinéarité, risque de sur-apprentissage géographique. Création d'indicateurs métiers (ratios financiers, écart de taux par rapport au marché local), puis modèle XGBoost optimisé par validation croisée.
Déploiement & explicabilité
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Nos clients
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Ils nous font confiance.
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Location de matériel
Loueur de matériel professionnel | La réponse aux appels d’offres industrialisée 100% Snowflake
Gen IA
Snowflake
→
Transport & Logistique
Armateur mondial de transport maritime — Data Science : de la R&D à l’industrialisation
IA
Data
→
Industrie
Aqualung Group — Transformation de la plateforme data
Snowflake
Data Platform
→
Services aux entreprises
APAVE — Planning capacitaire inter agences
Pigment
EPM
→
Distribution alimentaire biologique
Biocoop — Le pilotage des processus prévisionnels avec SAP BPC
SAP
Retail & Distribution
→
Distribution chauffage, sanitaire et énergie renouvelable
Richardson — Démocratiser l'accès à la donnée en passant au cloud
Qlik
Snowflake
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UN PROJET DE DATA SCIENCE EN VUE ?
Et si vous pouviez anticiper le départ de vos clients ?
KPC vous accompagne de la construction du socle de données à la mise en production de modèles prédictifs explicables, directement dans votre plateforme Snowflake.
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