Les mauvaises données freinent-elles votre progression ?
La nécessité de gérer et d’analyser les données utilisateurs est essentielle à la viabilité des entreprises de médias et d’édition numérique.
James Hewes, Président et Directeur Général de FIPP, affirme que « Les données sont désormais au cœur des modèles économiques des éditeurs de presse. Sans données numériques, les entreprises de presse ne peuvent pas comprendre leurs audiences. »
S’il est évident que les éditeurs souhaitent collecter un maximum de données clients, toutes les métriques n’ont pas la même valeur, et certaines peuvent même freiner la réalisation de vos objectifs de revenus — vous faisant perdre du temps et de l’argent si vous leur accordez trop d’attention !
Les éditeurs numériques qui réussissent sont ceux qui définissent les bonnes priorités et suivent les données pertinentes pour prendre des décisions éclairées — leur permettant ainsi de renforcer la relation avec leurs lecteurs et de générer des sources de revenus solides.
Dans ce contexte, il devient crucial d’identifier ce que sont réellement les « bonnes données ». Poursuivez votre lecture pour découvrir les différents types de données, les écueils à éviter et comment s’assurer que vos équipes suivent les indicateurs qui ont un véritable impact sur le chiffre d’affaires.
Indicateurs utiles à suivre dans l’édition
Les meilleurs indicateurs à suivre sont sans conteste ceux qui concernent la performance. Les données de performance offrent des perspectives qui aident les éditeurs numériques à définir leur orientation stratégique et à déterminer ce qu’il convient de modifier et comment le faire.
Les indicateurs de performance facilitent le suivi des objectifs majeurs sans avoir à analyser d’immenses volumes de données. Ils mettent en évidence les variations positives ou négatives par rapport aux comportements habituels. Une fois que vous connaissez la référence pour un comportement utilisateur donné, il n’est plus nécessaire d’analyser de grandes quantités de données. Il suffit alors de surveiller les écarts par rapport à la moyenne, susceptibles d’indiquer qu’un ajustement stratégique est nécessaire.
Voici quelques exemples de données de performance pertinentes à suivre dans l’édition numérique :
Engagement mensuel : Le nombre d’interactions d’un utilisateur avec vos contenus chaque mois est un indicateur clé, car il permet de détecter des tendances dans ses comportements. Si l’engagement diminue, cela signifie que le contenu ne correspond plus aux attentes de l’utilisateur et qu’il faut agir pour le réengager.
Les indicateurs de performance facilitent le suivi des objectifs majeurs sans avoir à analyser d’immenses volumes de données. Ils mettent en évidence les variations positives ou négatives par rapport aux comportements habituels. Une fois que vous connaissez la référence pour un comportement utilisateur donné, il n’est plus nécessaire d’analyser de grandes quantités de données. Il suffit alors de surveiller les écarts par rapport à la moyenne, susceptibles d’indiquer qu’un ajustement stratégique est nécessaire.
Taux de rétention et de résiliation : Suivre la rétention et le taux de résiliation permet aux éditeurs de mesurer la satisfaction de leurs clients. Les fluctuations de ces indicateurs renseignent sur la perception des changements apportés par les abonnés. Par exemple, si le taux de résiliation augmente après une modification de l’offre d’abonnement, cela indique clairement une décision inadaptée.
Au-delà du suivi des écarts par rapport à la norme, il est également pertinent d’analyser les schémas précédant une résiliation. Si les données montrent une baisse progressive de l’engagement et une diminution de la rétention après trois mois, les éditeurs peuvent tester différentes stratégies au sein du parcours abonné pour anticiper les signaux de résiliation. Par exemple, en lançant une campagne de réengagement à ce moment du parcours.
Pour aller plus loin sur le suivi et la compréhension de la résiliation des abonnés, consultez notre article « Comment réduire la résiliation des abonnés ».
Valeur Vie Client (CLV) : L’analyse de l’historique d’achat, de la durée moyenne d’abonnement et des transactions ponctuelles sur une période donnée permet aux éditeurs d’évaluer la valeur perçue par leurs clients.
Plus la valeur perçue par les clients est élevée, plus la CLV a de chances d’augmenter. Des chiffres faibles de CLV indiquent qu’il serait pertinent pour l’éditeur de revoir ses offres ou ses tarifs afin de mieux aligner la valeur perçue avec le service proposé.
Indicateurs à éviter
Après avoir évoqué certains des indicateurs clés que les éditeurs numériques peuvent suivre pour améliorer leurs revenus, intéressons-nous maintenant à certains types de métriques à ignorer, qui peuvent en réalité ralentir l’activité et faire perdre un temps précieux :
Métriques de vanité : Il s’agit de données à faible valeur ajoutée, qui se concentrent principalement sur l’image de marque mais contribuent peu à l’atteinte d’objectifs concrets. Exemple : le nombre total de pages vues par utilisateur chaque mois. Le nombre total de pages vues est généralement une métrique de vanité car il lui manque le contexte nécessaire pour que les chiffres aient un réel sens. Se focaliser uniquement sur ce chiffre ne permet pas de prendre en compte tous les autres facteurs contextuels qui peuvent l’influencer, comme la provenance de l’utilisateur (accès direct, réseaux sociaux, ou campagne publicitaire en cours). Beaucoup de marketeurs se laissent piéger à suivre ces indicateurs sans réellement savoir quoi en déduire ni comment exploiter ces données.
Ce n’est pas que la métrique de vanité soit toujours inutile, mais si l’éditeur ne l’utilise pas dans le bon contexte pour un objectif précis, les chiffres manquent de substance pour permettre une prise de décision pertinente.
Données profondes : Les données profondes se situent souvent à l’opposé des métriques de vanité et présentent leurs propres défis. Elles impliquent généralement une collecte de données à grande échelle et de haute qualité pour des objectifs très spécifiques. Malheureusement, ces volumes importants de données nécessitent de nombreuses analyses. Certains types de données sur les paywalls intelligents, par exemple, requièrent tellement de contexte que les chiffres sont difficiles à exploiter concrètement. Il faut alors un chef de produit ou un data scientist à temps plein pour analyser et identifier des opportunités d’actions concrètes.
Dans les cas où il est indispensable d’examiner de grands ensembles de données, il peut être judicieux de déterminer au préalable si la maintenance supplémentaire et l’expertise requise sont réellement essentielles pour votre activité.
Pour traiter les données profondes à grande échelle, de nombreux éditeurs numériques leaders s’appuient sur des plateformes d’expérience d’abonnement pour la collecte des données. Ces données sont enrichies grâce à des intégrations CRM ou CDP, permettant ainsi aux éditeurs d’identifier des actions concrètes sans avoir à explorer manuellement une multitude de sources.
« Beaucoup d’éditeurs disposent de leurs données lecteurs dans 10 à 15 silos différents et peinent à obtenir une vision unifiée de leur client à partir de toutes ces données. Les éditeurs cherchent des moyens de centraliser ces données numériquement et d’utiliser la bonne technologie pour y parvenir. » James Hewes, FIPP
Tirer le meilleur parti des données
S’il est essentiel de bien comprendre les types d’indicateurs qui peuvent réellement impacter les objectifs business, disposer des bonnes données n’est qu’un aspect d’une utilisation efficace. Pour exploiter pleinement les avantages uniques que peut offrir la donnée first party, les éditeurs doivent également prendre en compte les éléments suivants :
Analyser les données rapidement : Si une réclamation client survient pendant une période d’essai, il ne faut parfois que quelques jours pour agir avant de perdre définitivement ce client. Dans cette optique, les données doivent être accessibles en temps réel. Lorsque vous analysez de nombreuses données provenant de sources diverses et nécessitant différentes expertises, la latence élevée est souvent un problème. Les outils d’expérience d’abonnement garantissent l’exhaustivité des jeux de données et font remonter des informations pertinentes aussi bien pour les équipes techniques que non techniques, leur permettant ainsi de répondre aux questions et d’agir rapidement.
Favoriser la collaboration : Si un abonné rencontre un problème hors ligne alors que des efforts sont menés sur le site pour encourager l’achat, cela peut générer une expérience utilisateur incohérente. Il est donc essentiel d’assurer une bonne coordination et une communication claire entre les différentes fonctions. Un parcours abonné performant implique plusieurs départements — service client, marketing et ventes — qui doivent tous accéder aux mêmes données via une interface partagée.
Comprendre les arbitrages techniques : Plonger trop profondément dans des volumes importants de données a un coût. Déterminez si l’analyse est réellement indispensable et s’il existe des outils permettant d’automatiser le processus.
Pouvoir accéder aux bonnes données, et disposer de l’infrastructure nécessaire pour les analyser et agir rapidement, permet aux éditeurs de renforcer la relation avec leurs lecteurs et de développer leurs sources de revenus.
Pour aller plus loin dans l’exploitation de vos données, téléchargez notre guide « Comment les éditeurs numériques performants obtiennent des résultats significatifs grâce à leurs données ».