Notre équipe Data & Analytics a travaillé avec l'un des plus grands opérateurs télécoms au monde afin d'identifier à grande échelle les non-payeurs, représentant une perte annuelle d'environ 1,5 million d'euros.

"Notre équipe telesales était dix fois plus susceptible d'inscrire des clients en défaut de paiement de leur abonnement mobile. Nous avions besoin d'une solution qui aiderait à identifier ces clients et à résoudre les problèmes de non-paiement. »

Leader des opérateurs mobiles

Challenge

Un des principaux opérateurs de télécommunications a réalisé qu'un nombre important de ses clients étaient en défaut de paiement de leur abonnement mobile. Parmi ces plus de 400 000 clients, 7% étaient susceptibles de faire défaut, ce qui représente une perte annuelle potentielle de revenus de 1,5 million d'euros.

L'opérateur souhaitait améliorer ses processus de détection de fraude et identifier les moyens pour l'éviter à grande échelle.

Cela signifiait une solution qui lui permettrait de profiler les clients lors de l'activation afin de distinguer les bons et mauvais payeurs, mais également analyser l'activité des abonnés après le premier mois pour cibler les fraudeurs précoces.

Solution

Challenge

Sur la base d'une analyse minutieuse des données disponibles, HyperCube a créé un modèle prédictif pouvant être industrialisé par le client. En analysant les données de plus de 400 000 clients, notre modèle a identifié les trois facteurs d'activité les plus influents susceptibles de suggérer un comportement suspect.

Plus précisément, le modèle a observé : 

  • Les revenus des clients. Les revenus les plus élevés sont un indicateur de conduite frauduleuse
  • Le combiné le plus fréquemment utilisé (MFU). Il est peu probable que les fraudeurs utilisent leur téléphone personnel pour frauder
  • Le nombre d'appels sortants et entrants effectués par téléphone. Plus il y a d'appels, 350 ou plus, plus le risque de défaut est élevé

Les autres facteurs de fraude incluaient les caractéristiques des clients et des contrats. À l'aide de cette analyse détaillée, HyperCube a travaillé avec le client pour élaborer un plan d'action ayant pour objectif de décourager les fraudeurs potentiels de s'inscrire aux services de l'opérateur.

Bénéfices

Challenge

Le modèle prédictif HyperCube a surpassé les méthodes déjà existantes utilisées pour la détection de la fraude. Il est :

  • deux fois plus susceptibles de classer correctement les clients malhonnêtes dans la catégorie de risque la plus élevée (classe 5) lors de l'activation
  • jusqu'à trois fois plus précis lorsque les variables d'activité basées sur le paiement de la facture du premier mois ont été incluses

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