Prédiction du Churn Rate par le machine learning dans le secteur des M&A : application au sein de : application au sein de KPMG

Abstract

KPMG est une multinationale spécialisée dans le conseil, l’expertise comptable et financière et l’audit et engage en marge de ses activités dans l’accompagnement d’entreprises en cours de fusion ou d’acquisition, une responsabilité du département « Deal Advisory », une démarche visant à l’amélioration de ses services proposés concernant la Due Diligence. Cette démarche est entreprise par l’équipe « Deal Analytics » qui vise à utiliser les outils informatiques afin de véhiculer un changement de paradigme dans les rapports de Due Diligence. Nous avons de ce fait mené un projet Machine Learning visant à concevoir un modèle prédictif de l’indicateur « taux de désabonnement clients » sous forme de programme informatique à partir des algorithmes de l’apprentissage supervisé, permettant de fluidifier la prise de décision avec une dimension temporelle modulable. Les étapes menant à la conception de notre solution sont détaillées, avec les résultats obtenus et une proposition d’implémentation dans les processus métier du départemen