Dans le secteur des technologies financières, la fidélisation des clients représente un défi majeur en raison de coûts d’acquisition et de rétention particulièrement élevés. Pour optimiser ces dépenses, une approche analytique couplant deux modèles d’apprentissage automatique a été déployée : un modèle de pré-désabonnement et un modèle d’uplift. La première étape consiste à anticiper la désactivation. Le churn a été défini comme l’absence de paiement par carte durant trente jours. En analysant des variables structurantes—profil client, volumes transactionnels sur différentes périodes, régularité des paiements et saisonnalité—un algorithme de classification prédit la probabilité qu’un utilisateur effectue une transaction dans le mois suivant. Les modèles de gradient boosting y sont privilégiés pour leur performance. Pour contrer la dérive statistique naturelle des données récentes, un module de recalibration léger a été intégré, assurant une stabilité opérationnelle sans refonte constante. Après l’identification du segment à risque, une campagne testant une offre de cashback majoré a été lancée. Si la rétention a progressé, le coût par utilisateur conservé s’est révélé supérieur au coût d’acquisition initial. L’analyse a révélé que l’offre était distribuée à des profils peu sensibles, incluant des clients fidèles par nature ou indifférents aux stimuli marketing. Cette inefficacité a justifié le déploiement d’un modèle d’uplift. Ce second algorithme évalue précisément l’impact marginal d’une intervention sur le comportement. En comparant les probabilités de paiement avec et sans l’offre, il isole les utilisateurs réellement réactifs. Entraîné sur des données expérimentales, il classifie les profils selon leur sensibilité, évitant ainsi de gaspiller le budget sur des inactifs structurels. Une validation par test A/B a confirmé cette approche ciblée. En filtrant la cible à risque via le modèle d’uplift avant diffusion des offres, le coût par utilisateur retenu a baissé de 28 %, s’alignant sous le seuil d’acquisition. Le nombre d’utilisateurs préservés de manière incrémentale a progressé de 66 %. Le système de rétention final fonctionne en deux filtres séquentiels. Le premier modèle identifie les profils vulnérables, tandis que le second applique un seuil de rentabilité minimal pour envoyer les stimuli personnalisés. Une collecte continue de données est intégrée : une base témoin sans offre sert de référence, et des segments aléatoires permettent une recalibration automatique permanente. En combinant détection proactive et ciblage précis, cette architecture permet aux plateformes financières d’anticiper la désaffection et d’allouer leur budget de manière efficiente. La rétention devient ainsi une intervention stratégique mesurable, réduisant les coûts inutiles tout en maximisant l’impact opérationnel.