Pendo a aidé l'équipe Customer Success d'Emburse à passer d'une gestion de crise réactive à un pilotage des comptes proactif, fondé sur l'intelligence des données.
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plus rapide pour agir sur les comptes à risque
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comptes à risque identifiés automatiquement
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CSM supplémentaire recruté
L'équipe Customer Success d'Emburse avait plus de données qu'elle ne pouvait en exploiter. C'était précisément le problème.
Lorsqu'un renouvellement était menacé, le client était déjà frustré. Les données existaient — NPS, scores de santé, usage produit, signaux de facturation — mais elles vivaient dans quatre systèmes différents. Les assembler manuellement signifiait que le risque ne devenait visible qu'après le churn. Les CSM éteignaient des incendies au lieu de planifier.
NPS, scores de santé, usage produit et signaux de facturation vivaient chacun dans un outil distinct. Aucune vue unifiée ne permettait de relier les points.
Assembler les signaux manuellement signifiait que le risque de churn n'apparaissait qu'une fois qu'il était déjà trop tard pour intervenir.
Sans intelligence de priorisation, chaque compte semblait également urgent — donc aucun compte ne recevait le bon niveau d'attention.
La direction n'avait aucune visibilité prospective sur les comptes à risque, transformant les prévisions de revenus en jeu de devinettes.
“Je passais mes journées à expliquer des surprises à la direction au lieu de les prévenir.”
Kelly Causey, VP of Customer Success @ Emburse
Avant tout outillage ou modélisation, Emburse a opéré un changement philosophique. L'équipe a posé un standard interne : si un client se dirige vers le churn, cela ne doit jamais prendre l'équipe au dépourvu.
Cela semble évident, mais l'opérationnaliser a forcé l'équipe à se poser une question inconfortable : pourquoi étions-nous encore surpris quand un client résiliait ?
La réponse tenait à l'absence de signaux connectés et actionnables. Personne ne faisait mal son travail — le système n'était simplement pas conçu pour voir venir.
Le conseil
d'Emburse
Définissez ce que « zéro surprise » signifie pour votre équipe. À quoi ressemble un risque de churn précoce ? Que faudrait-il pour que vos CSM le sachent 90 jours avant le renouvellement plutôt que 9 ? Déterminez-le, puis remontez le fil pour y remédier.
Comme la plupart des équipes CS, Emburse avait des scores de santé. Mais un score de santé est un instantané : il dit comment va un client maintenant, pas où il va.
L'équipe de Kelly a reformulé la question, faisant évoluer son travail de « Comment ce client se sent-il en ce moment ? » vers « Que va-t-il probablement se passer ensuite ? ». Pendo Predict est construit autour de cette seconde question : modéliser la trajectoire plutôt que le seul état présent.
Ce changement a tout transformé en aval : la construction du modèle, les signaux à prioriser et les actions associées à chaque résultat.
Le conseil
d'Emburse
Auditez l'usage actuel de vos scores de santé. Déclenchent-ils des actions, ou vivent-ils simplement dans un dashboard ? Si un CSM doit se connecter quelque part pour vérifier la santé d'un compte, cela ne fonctionne pas à l'échelle.
Emburse disposait de données NPS, CES, d'usage produit et de facturation — mais rien ne communiquait. Son premier vrai chantier a été de créer un modèle de parcours client unifié qui les ingère toutes.
Ses premiers modèles de score de santé reposaient sur 15 à 20 signaux. Une fois reconstruits autour d'un modèle prédictif capable d'ingérer des centaines de variables issues de l'usage Pendo, du CRM, du support et du marketing, l'équipe est passée à environ 700 prédicteurs.
Il ne lui fallait pas plus de données. Il lui fallait des données connectées, modélisées vers un résultat précis.
“Nous avions assez de données. Il nous fallait simplement des certitudes plus tôt.”
Vikas Sharma, Director of Digital CX Intelligence @ Emburse
Le conseil
d'Emburse
Listez tous les signaux de santé client présents dans l'ensemble de vos systèmes. Puis demandez-vous : lesquels sont réellement connectés ? Lesquels vivent en silo ? Une vue unifiée exige une intégration volontariste. Commencez par les données les plus signifiantes, au plus près du churn.
Avant de construire le moindre modèle de données ou de s'engager sur Predict, Emburse a défini ce que « bien » voulait dire. Chaque prédicteur a été évalué selon quatre critères :
Précision et couverture — combien de prédicteurs pouvaient réellement servir à construire un modèle pertinent ?
Les signaux étaient-ils transparents, cohérents et homogènes entre les systèmes ? Étaient-ils alignés avec les scores de santé existants ?
Les prédictions correspondaient-elles à la façon dont l'équipe CS exécute réellement ses playbooks aujourd'hui ?
Un CSM pouvait-il regarder un résultat et savoir immédiatement quoi faire ? Ou devait-il d'abord l'interpréter ?
Le conseil
d'Emburse
Passez vos signaux actuels au même filtre. Vous avez peut-être 30 points de données qui alimentent un score de santé, mais passent-ils tous le test de l'actionnabilité ? Supprimez ce qui ne dit pas au CSM quoi faire ensuite.
C'est ici que la plupart des équipes échouent. Elles construisent un excellent modèle puis l'exposent dans un outil à part — où les CSM ne vont pas, et où ces insights meurent enterrés.
Pour y remédier, Emburse a utilisé Predict pour pousser tous les scores de risque directement dans Salesforce, aux côtés des informations de compte, des scores de santé et des données de renouvellement. Les CSM ont obtenu une vue unifiée de la santé d'un client (et de ses causes) — sans changer de contexte.
“Si quelqu'un doit se connecter à un système à part pour vérifier la santé d'un compte, ça ne fonctionnera pas à l'échelle. Il nous fallait l'information au cœur du workflow.”
Kelly Causey, VP of Customer Success chez Emburse
Une fois dotée de prédictions fiables, Emburse a construit avec Pendo un modèle de routage pour déterminer quels comptes nécessitent une intervention humaine et lesquels n'en ont pas besoin.
Risque élevé → intervention humaine d'un CSM, avec implication de la direction si nécessaire
Risque moyen → dispositif digital assisté (expérience in-app guidée, prise de contact ciblée)
Risque faible ou signal d'expansion → playbook automatisé, ou conversation de croissance proactive
Le conseil
d'Emburse
Définissez votre logique de routage avant d'avoir le modèle. À quoi ressemble un compte à risque élevé ? Quel est le bon dispositif pour chaque niveau ? Quand les prédictions arrivent, vous devez être prêt à agir immédiatement.
Un modèle prédictif ne vaut que par le feedback qu'il reçoit. Avec Predict, Emburse a intégré une étape de qualification : lorsqu'un CSM voit un risque signalé, il confirme s'il est réel. Ce feedback réentraîne le modèle en continu.
L'équipe a aussi relié les résultats à des indicateurs métier — santé client moyenne avant/après, taux d'upsell, prévisibilité des renouvellements — pour mesurer l'impact réel dans la durée.
“Standardisez avant d'automatiser. Définissez les actions, définissez les garde-fous, puis construisez la boucle de feedback. C'est ce qui permet de progresser en continu.”
Vikas Sharma, Director of Digital CX Intelligence chez Emburse
Le conseil
d'Emburse
Mettez en place un workflow de qualification simple pour vos CSM. Même un pouce levé/baissé sur un risque prédit donne au modèle de quoi apprendre.
Emburse n'a pas seulement amélioré un indicateur — l'équipe a changé toute la façon de fonctionner de son CS.
de coût de service (contre 3–4% de l'ARR auparavant)
En remplaçant le tri manuel par un routage prédictif, Emburse a presque divisé par deux son coût de service — sans réduire la taille de l'équipe.
signaux prédictifs dans le modèle
Partie d'environ 20 signaux, l'équipe est passée à plus de 700 prédicteurs — transformant des données fragmentées en un système d'alerte précoce unifié.
CSM recruté pour absorber le volume
La priorisation intelligente a permis à l'équipe existante de couvrir plus de comptes à effectif constant — sans aucun recrutement supplémentaire.
jours de visibilité prospective sur les renouvellements
Au lieu de réagir aux signaux de churn à 30 jours, l'équipe d'Emburse voit désormais le risque venir à 90 jours — assez tôt pour réellement intervenir.
“Si l'intelligence ne change pas ce que vous faites, ce n'est que du bruit.”
Kelly Causey
VP of Customer Success @ Emburse
Plus tôt que vous ne le pensez — et le déclencheur n'est pas un chiffre d'ARR.
Le travail de fond — définir ce que « en bonne santé » signifie, cartographier le parcours client et capter de l'intelligence à chaque étape — mérite d'être fait quel que soit votre niveau de maturité.
