Random forest scikit-learn : améliorer la prédiction du churn client

La prédiction du churn client, ou taux d'attrition, est une préoccupation majeure pour les entreprises de tous secteurs. Comprendre pourquoi un client décide de quitter une entreprise permet d'anticiper ce départ et de mettre en place des stratégies de rétention adaptées. Le coût d'acquisition d'un nouveau client est significativement plus élevé que le coût de fidélisation d'un client existant, rendant la prédiction du churn un enjeu financier crucial. L'objectif est donc de construire des modèles prédictifs performants pour identifier les clients à risque et agir en conséquence.

Nous allons au-delà d'une simple application de l'algorithme en explorant des techniques avancées d'optimisation, d'interprétation des résultats et de gestion des données. Nous aborderons les étapes clés, de la préparation des données à la mise en œuvre de stratégies de rétention basées sur les prédictions du modèle. L'objectif est de fournir un guide pratique et complet pour les data scientists et les analystes souhaitant maîtriser cet outil puissant et ainsi réduire l'attrition.

Comprendre les données et préparer la prédiction du churn

Avant de construire un modèle de prédiction du churn, il est essentiel de comprendre les données disponibles et de les préparer de manière adéquate. Cette étape cruciale influence directement la performance du modèle et la pertinence des insights obtenus. Il est important d'identifier les variables pertinentes, de nettoyer et de prétraiter les informations, de créer de nouvelles variables (feature engineering) et de sélectionner les features les plus importantes pour le modèle. Un travail rigoureux à ce stade permettra d'obtenir des résultats plus précis et fiables en matière de prédiction du churn.

Identification des variables pertinentes

Identifier les variables pertinentes est la première étape cruciale dans la construction d'un modèle de prédiction de l'attrition client. Ces variables peuvent être de différentes natures : démographiques, comportementales, contractuelles et financières. Les variables démographiques peuvent inclure l'âge, le sexe, la localisation géographique et le revenu du client. Les variables comportementales peuvent inclure l'historique d'achats, l'utilisation du produit ou service, les interactions avec le service client et les activités en ligne. Les variables contractuelles peuvent inclure le type d'abonnement, la date de début du contrat et sa durée. Enfin, les variables financières peuvent inclure le montant des dépenses mensuelles, le nombre de transactions et le solde du compte.

Une typologie des variables de churn peut être définie selon leur nature et leur impact potentiel :

• Variables de risque précoce : Indiquent un risque potentiel d'attrition dès les premiers mois (e.g., faible utilisation du service pendant la période d'essai).
• Variables d'alerte : Signalent un changement de comportement récent (e.g., diminution soudaine des dépenses, augmentation des plaintes).
• Variables de confirmation : Confirment un risque d'attrition élevé (e.g., demande de résiliation, non-participation aux promotions).

Nettoyage et prétraitement des données

Une fois les variables pertinentes identifiées, il est crucial de nettoyer et de prétraiter les informations pour garantir leur qualité et leur cohérence. Cette étape comprend la gestion des valeurs manquantes, la gestion des valeurs aberrantes, l'encodage des variables catégorielles et la normalisation/standardisation des variables numériques. La gestion des valeurs manquantes peut se faire par imputation (remplacement par une valeur estimée) ou par suppression des lignes ou colonnes contenant ces valeurs. La gestion des valeurs aberrantes peut se faire par détection et transformation (e.g., winsorisation) ou par suppression. L'encodage des variables catégorielles peut se faire par One-Hot Encoding ou par Ordinal Encoding. La normalisation/standardisation des variables numériques permet d'éviter la domination de certaines variables dans le modèle de prédiction de l'attrition.

Feature engineering : création de nouvelles variables

Le feature engineering consiste à créer de nouvelles variables à partir des variables existantes pour améliorer la performance du modèle. Cette étape peut impliquer le calcul de la durée d'abonnement, le calcul du nombre de jours depuis la dernière interaction avec le service client, le calcul de la variation du montant des dépenses mensuelles et la création de scores agrégés. Le calcul de la durée d'abonnement peut être une variable importante pour identifier les clients à risque en fonction de leur ancienneté. Le calcul du nombre de jours depuis la dernière interaction avec le service client peut indiquer un manque d'engagement ou un problème non résolu. Le calcul de la variation du montant des dépenses mensuelles peut signaler une insatisfaction ou un passage à la concurrence. La création de scores agrégés permet de combiner plusieurs variables en un seul indicateur de risque de churn.

Implémentation de random forest avec scikit-learn

Maintenant que les données sont préparées, passons à l'implémentation de l'algorithme Random Forest avec Scikit-learn. Cette section couvre la mise en place de l'environnement Python, la division des données en ensembles d'entraînement et de test, l'entraînement d'un modèle Random Forest de base, et l'évaluation du modèle. Le but est de fournir un guide pour mettre en œuvre un modèle de prédiction du churn avec Random Forest.

Mise en place de l'environnement python

La première étape consiste à configurer l'environnement Python avec les bibliothèques nécessaires, comme Scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib et seaborn. Scikit-learn est crucial pour Random Forest, pandas pour manipuler les données, numpy pour les calculs, et matplotlib/seaborn pour la visualisation. Vous pouvez les installer via pip : `pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn`.

Division des données

Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test est essentiel pour évaluer la performance du modèle. L'ensemble d'entraînement sert à construire le modèle, tandis que l'ensemble de test évalue ses performances sur des données non vues. Une répartition typique est 80% pour l'entraînement et 20% pour le test. Utilisez `train_test_split` de Scikit-learn, en stratifiant les données pour garantir une représentation équilibrée des classes : `from sklearn.model_selection import train_test_split; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)`

Entraînement d'un modèle de base

Entraînez un modèle Random Forest de base avec `RandomForestClassifier` de Scikit-learn. Initialisez le modèle avec des hyperparamètres par défaut et entraînez-le sur l'ensemble d'entraînement : `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier; model = RandomForestClassifier(random_state=42); model.fit(X_train, y_train)`

Optimisation des hyperparamètres et validation croisée

L'optimisation des hyperparamètres est cruciale pour affiner la performance de votre modèle Random Forest. Explorez différentes méthodes et comprenez l'importance de la validation croisée.

Importance des hyperparamètres

Les hyperparamètres clés incluent `n_estimators` (nombre d'arbres), `max_depth` (profondeur maximale), `min_samples_split` (échantillons minimaux pour diviser un nœud), `min_samples_leaf` (échantillons minimaux pour une feuille), `max_features` (features à considérer pour la division), et `bootstrap` (utilisation d'échantillons bootstrap). Ajuster ces paramètres peut significativement impacter la performance de votre modèle de prédiction du churn.

Méthodes d'optimisation

Plusieurs techniques existent, comme GridSearchCV (recherche exhaustive), RandomizedSearchCV (recherche aléatoire), et l'optimisation bayésienne. Scikit-learn offre `GridSearchCV` et `RandomizedSearchCV` pour automatiser ces recherches. L'optimisation bayésienne, implémentée dans des bibliothèques comme `scikit-optimize`, est particulièrement efficace pour trouver les meilleurs hyperparamètres avec moins d'évaluations.

Validation croisée

La validation croisée est une technique essentielle pour évaluer la performance du modèle de manière robuste. Elle divise les données en plusieurs ensembles (folds) et entraîne et évalue le modèle sur différentes combinaisons de ces ensembles. Cela permet d'obtenir une estimation plus précise de la performance du modèle sur des données non vues. Les fonctions `KFold` et `StratifiedKFold` de Scikit-learn permettent de réaliser la validation croisée en s'assurant d'une bonne répartition des classes et ainsi d'améliorer la fiabilité des résultats.

Interprétation des résultats et stratégies de rétention

L'interprétation des résultats est une étape clé pour comprendre les facteurs influençant le churn et mettre en place des actions ciblées.

Analyse de l'importance des features

L'importance des features indique l'influence de chaque variable sur les prédictions du modèle. Visualisez ces importances avec des graphiques à barres pour identifier les facteurs clés du churn. Par exemple, un profil type de client à risque pourrait être : "faible utilisation du service, interactions fréquentes avec le support client, et diminution récente des dépenses".

Partial dependence plots (PDP)

Les PDP visualisent la relation entre une feature et la probabilité de churn, en isolant l'effet de cette variable. Ils aident à identifier les seuils critiques et les zones à risque.

SHAP values

Les SHAP (SHapley Additive exPlanations) values expliquent les prédictions individuelles en quantifiant la contribution de chaque feature à la prédiction pour un client donné. Cela permet une approche personnalisée de la rétention. Utilisez la librairie `shap` pour calculer et visualiser ces valeurs.

Actions de rétention ciblées

Transformez les insights en actions concrètes. Cela peut inclure des promotions ciblées, une amélioration du service client, une personnalisation accrue, et un suivi rigoureux de l'efficacité des actions mises en œuvre. Par exemple :

• Offrir des promotions personnalisées aux clients montrant une diminution des dépenses.
• Améliorer le support client pour les clients interagissant fréquemment avec le service.
• Envoyer des communications personnalisées basées sur l'utilisation du service.

Limites du random forest et alternatives

Bien que performant, Random Forest a ses limites. Explorons-les et voyons des alternatives possibles pour la prédiction du churn.

Contraintes du modèle

Le Random Forest peine à extrapoler hors des données d'entraînement, favorise les features catégorielles avec de nombreuses valeurs et est difficile à interpréter en détail. Sa tendance à la sur-apprentissage doit être surveillée de près, notamment avec des données bruitées.

Modèles alternatifs

Les Gradient Boosting Machines (XGBoost, LightGBM, CatBoost) sont souvent plus performants, mais plus complexes à optimiser. Les réseaux de neurones excellent avec de grands ensembles de données, mais exigent une expertise plus pointue. Les SVM peuvent être utilisés avec des données de petite taille, mais sont moins performants sur des ensembles plus vastes.

Face à la prédiction du churn, le choix du modèle est aussi important que la préparation des données. Chaque modèle offre des avantages et des inconvénients selon le contexte. En se basant sur des études, on constate que les Gradient Boosting Machines sont performants :

• XGBoost surpasse souvent Random Forest en précision de prédiction.
• LightGBM offre une vitesse d'entraînement plus rapide.
• CatBoost gère bien les variables catégorielles sans prétraitement intensif.

Vers une prédiction du churn en temps réel

Le futur de la prédiction du churn réside dans l'analyse en temps réel et l'utilisation de l'apprentissage par renforcement pour des stratégies de rétention dynamiques. L'intégration des données textuelles issues des commentaires et des emails permettra une compréhension plus fine des motivations du churn. L'attention portée à la protection des données et au respect des réglementations comme le RGPD est primordiale.

Les entreprises peuvent intégrer de nouvelles méthodes de collecte de données pour affiner leurs modèles :

• Analyse des sentiments des commentaires clients
• Suivi de l'engagement sur les réseaux sociaux
• Intégration des données issues des chatbots et assistants virtuels

Conclusion : optimiser la rétention client avec random forest

En conclusion, l'utilisation de Random Forest avec Scikit-learn est une approche puissante pour mieux prédire l'attrition client. La préparation des données, l'optimisation des hyperparamètres et l'interprétation des résultats sont des étapes clés pour construire un modèle pertinent. L'application des SHAP values favorise une compréhension approfondie des facteurs individuels du churn, permettant des actions ciblées et efficaces. Mettre en place une stratégie de rétention basée sur des données fiables aura un impact significatif sur la rentabilité et la croissance de votre entreprise. N'hésitez pas à explorer les ressources disponibles et à adapter ces méthodes à votre contexte pour maximiser la fidélisation de votre clientèle. Les techniques présentées, combinées à une analyse minutieuse, permettront d'anticiper les besoins de vos clients et de construire des relations durables.