Modélisation de la propension : comment les éditeurs s’assurent que leur activité d’abonnement continue de croître.
Données. Tout le monde en parle, mais combien d’éditeurs passent vraiment à l’action ?
Cette année. Prix du numériqueL’Independent a remporté le prix de la meilleure utilisation des données. Et qu’est-ce qui a distingué leur stratégie de données ? L’utilisation de la modélisation de propension. Une modélisation qui a permis à leur lectorat d’atteindre un chiffre impressionnant. 98 millions de lecteurs par mois.
À une époque où les données sont souvent considérées comme l’atout le plus précieux, l’utilisation de la modélisation de propension pour en savoir plus sur vos clients ne peut être évitée. C’est un outil précieux pour l’éditeur numérique moderne, et absolument essentiel si vous voulez vraiment comprendre le comportement de vos lecteurs et utiliser ces informations pour maximiser les revenus.
Et bien que la segmentation de marché soit utilisée depuis longtemps pour cibler certains groupes de clients et promouvoir certains comportements, la modélisation de propension est la prochaine étape. Mais qu’est-ce qu’un modèle de propension exactement ? Comment cela permet-il aux éditeurs numériques de conserver et de développer leur base d’abonnés ? Et comment cela améliore-t-il les stratégies de segmentation de marché existantes ?
Qu'est-ce qu'un modèle de propension ?
Un modèle de propension est un type spécifique de modèle statistique utilisé pour prédire la probabilité d’un certain comportement ou résultat basé sur des données historiques. Dans le contexte de l’édition numérique, un modèle de propension attribue un score aux utilisateurs individuels, indiquant leur probabilité de s’engager dans des actions spécifiques, telles que s’abonner, renouveler ou se désabonner.
Principaux composants d’un modèle de propension :
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Entrées de données : Le modèle utilise divers points de données, y compris des informations démographiques, des comportements passés (comme les consultations d’articles et les niveaux d’engagement) et l’historique des interactions (comme les clics sur les emails ou les réponses). La qualité et l’étendue de ces données influencent de manière significative la précision du modèle.
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Algorithmes : Les modèles de propension peuvent être construits en utilisant différents algorithmes, allant de la régression logistique aux techniques d’apprentissage automatique telles que les arbres de décision ou les réseaux de neurones. Le choix de l’algorithme dépend souvent de la complexité des données et des résultats spécifiques à prédire.
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Attribution de score : Après traitement des données d’entrée, le modèle génère un score de propension pour chaque utilisateur. Ce score quantifie la probabilité que l’utilisateur adopte un comportement ciblé : des scores plus élevés indiquent une probabilité plus grande d’action.
Qu'est-ce que la modélisation de propension ?
La modélisation de propension utilise des données pour prédire le comportement futur des clients. Par exemple, cette modélisation peut vous aider à identifier la probabilité qu’un lecteur s’abonne ou se désabonne, offrant ainsi une prévision précise des actions futures. Chaque lecteur se voit attribuer un score de propension individuel et personnalisé, facilitant l’identification de la probabilité d’une certaine action, par exemple la probabilité qu’il effectue une conversion.
Comment ça marche ?
La modélisation de la propension peut prendre diverses formes. Cependant, la principale manière d’être aussi précisément prédictive est à travers le jumelage des scores de propension. Le modèle examine les comportements des lecteurs et clients précédents et les compare à ceux des nouveaux. Leur comportement futur peut être déterminé car les groupes ayant des scores de propension similaires se miment les uns les autres. Si de nouveaux lecteurs partagent les mêmes schémas comportementaux et caractéristiques de fond que les précédents, ils sont susceptibles d’agir de la même manière.
Pourquoi la modélisation de la propension est-elle utile pour les éditeurs numériques ?
De manière cruciale, la modélisation de la propension est un outil qui peut aider les éditeurs numériques à la fois à convertir de nouveaux abonnés et à fidéliser ceux existants.
Du côté de la conversion, la modélisation de la propension examine le comportement du lecteur et lui propose des contenus et des offres appropriés afin de maximiser la probabilité d’abonnement. Par exemple, un lecteur que le modèle juge peu susceptible de convertir pourrait recevoir un e-mail promotionnel personnalisé avec une offre pour l’inciter. En revanche, les clients susceptibles de convertir et qui n’ont pas besoin d’être davantage persuadés devraient se voir présenter immédiatement un paywall efficace afin qu’ils ne se désistent pas au dernier moment. Ainsi, la modélisation de la propension agit comme un outil pour déterminer les méthodes les plus efficaces pour développer votre base de clients, augmenter les revenus et scale your subscription business sans réduire votre marge bénéficiaire par des baisses de prix inutiles.
Du côté de la rétention, la modélisation de propension observe l’engagement des individus envers votre produit. La modélisation permet à votre entreprise de discerner quels clients ont une forte propension à renouveler leur abonnement et ceux qui ne l’ont pas. Cela vous permet de maximiser l’allocation de votre temps et de votre budget en vous concentrant sur les risques réels de désabonnement.
La modélisation de propension permet de cibler votre stratégie en fonction du comportement et des besoins de chaque lecteur individuel, s’éloignant ainsi d’une stratégie uniforme. Tandis que certains lecteurs s’abonneront quel que soit le nombre d’articles qu’ils lisent ou la quantité de marketing ciblé qu’ils reçoivent, d’autres nécessiteront une personnalisation unique.
En anticipant les actions des lecteurs connus et inconnus, la modélisation de propension élimine l’incertitude de la planification stratégique. Avec une plus grande confiance dans la rétention et la conversion des clients, des investissements peuvent être réalisés dans des campagnes à fort retour sur investissement, maximisant ainsi les revenus.
Quels types de modélisation de propension les éditeurs numériques peuvent-ils exploiter ?
La modélisation de propension peut prédire de nombreux aspects différents des comportements de vos utilisateurs. Voici quelques-uns des principaux types que vous devez utiliser dans l’édition numérique :
Propension à s’engager : La probabilité qu’un lecteur clique sur tout matériel promotionnel qu’il reçoit.
Propension à convertir : La probabilité qu’un lecteur devienne un client payant – vous guidant dans l’identification des lecteurs qui nécessitent plus de persuasion avant de se convertir, maximisant ainsi leurs chances d’abonnement.
Valeur à vie prédite : La probabilité qu’un lecteur reste abonné pendant longtemps et, par conséquent, leur valeur pour votre entreprise au cours de leur vie. Les efforts de marketing devraient se concentrer sur les clients à forte valeur à vie, car ils apporteront le plus de revenus à long terme, générant un retour sur investissement plus important. Vos abonnés les plus fidèles sont également susceptibles d’être vos plus fervents défenseurs.
Propension à se désabonner : La probabilité qu’un client actif se désabonne de votre entreprise. Les risques de désabonnement doivent être identifiés dès que possible et réengagés s’il y a une option pour le faire.
Comment la modélisation de la propension s'intègre-t-elle à la segmentation ?
L’utilisation de la modélisation de propension peut vous aider à porter la segmentation du marché à un niveau supérieur. Traditionnellement, la segmentation du marché consiste à diviser votre marché cible en groupes ayant des caractéristiques et des comportements similaires, tels que l’âge, la géographie ou le statut d’utilisateur. Cela se fait en supposant que les clients ayant un profil similaire agiront de manière similaire et peuvent donc être ciblés par les mêmes méthodes. Plus vous collectez de points de données sur un individu, plus le niveau de similarité entre les clients peut être évalué.
La modélisation de propension élève la stratégie de segmentation, fournissant un point de données supplémentaire et crucial. Les éditeurs doivent prendre en compte non seulement who their readers are but also how they act et ne pas simplement considérer que des personnes similaires agiront de manière similaire.
La segmentation est une stratégie précieuse et la modélisation prédictive peut la propulser en ajoutant une source mathématique de certitude.
Par exemple, lorsque vous ciblez un groupe de 18 à 24 ans du sud de Londres, l’utilisation de messages génériques que vous pensez s’appliquer au groupe est un point de départ facile. Cependant, l’utilisation de la modélisation de propension pour comprendre quels individus au sein du sous-groupe sont réellement susceptibles de convertir est bien plus précieuse.
Bien que la modélisation de propension prenne en compte les caractéristiques des clients pour générer des scores de propension, la segmentation peut également soutenir la modélisation de propension. Par exemple, considérez deux clients ayant tous les deux un faible score de propension à la conversion, mais l’un d’eux vient d’un milieu à revenu élevé et l’autre d’un milieu à faible revenu. Les stratégies de conversion pour ces deux lecteurs seront différentes. Alors que pour le lecteur à faible revenu, la conversion peut nécessiter des réductions, pour le lecteur à revenu élevé, il pourrait être plus efficace de démontrer une valeur premium, par exemple en s’assurant que des histoires adaptées à leurs intérêts apparaissent en premier lorsqu’ils ouvrent le site.
Défis dans la mise en œuvre des modèles de propension
Bien que la modélisation de propension offre des avantages significatifs pour les éditeurs numériques, sa mise en œuvre s’accompagne de son propre ensemble de défis. Voici quelques obstacles courants à considérer :
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Qualité et disponibilité des donnéesDes données de haute qualité sont essentielles pour une modélisation de propension efficace. Les éditeurs ont souvent du mal avec des données incomplètes, incohérentes ou obsolètes, ce qui peut entraîner des prévisions inexactes. S’assurer que les données sont propres, complètes et à jour est une étape cruciale.
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Contraintes de ressourcesLe développement et le maintien de modèles de propension nécessitent des ressources dédiées, y compris des analystes de données qualifiés et une infrastructure technologique robuste. Les petits éditeurs peuvent avoir du mal à allouer ces ressources de manière efficace, ce qui peut limiter leur capacité à exploiter la modélisation.
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Complexité des modèlesLa modélisation de la propension peut impliquer des algorithmes sophistiqués et des méthodes statistiques. Pour les équipes sans solide formation en science des données, la complexité peut être accablante. Cela peut entraîner des mauvaises interprétations des données ou une mise en œuvre inefficace des modèles.
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Intégration avec les systèmes existantsIntégrer avec succès des modèles de propension dans les systèmes marketing et opérationnels existants peut être un défi logistique. Les éditeurs doivent s’assurer que leurs outils CRM, d’automatisation du marketing et d’analyse peuvent fonctionner de manière transparente avec les modèles de propension pour réaliser tout leur potentiel.
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Préoccupations en matière de confidentialitéAvec l’augmentation des réglementations concernant la protection des données (par exemple, RGPD, CCPA), les éditeurs doivent prendre en compte des considérations juridiques lors de la collecte et de l’utilisation des données clients pour la modélisation de propension. Cela nécessite un équilibre délicat entre personnalisation et conformité.
Meilleures pratiques pour des modèles de propension réussis
Pour maximiser l’efficacité de la modélisation de propension, les éditeurs devraient adopter les pratiques exemplaires suivantes :
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Commencez par des objectifs clairs.Définissez ce que vous souhaitez accomplir avec la modélisation de propension, que ce soit augmenter les conversions, réduire l’attrition ou améliorer l’engagement client. Des objectifs clairs guideront le développement de votre modèle et vos efforts de collecte de données.
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Investissez dans la qualité des donnéesAssurez-vous que vos données sont précises, cohérentes et pertinentes. Mettez en place des processus pour le nettoyage et la validation réguliers des données, et envisagez d’investir dans des outils qui améliorent la qualité des données.
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Segmentez votre audienceUtilisez les scores de propension pour segmenter votre audience en groupes significatifs. Adaptez vos stratégies marketing en fonction de ces segments pour accroître la pertinence et l’efficacité.
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Surveiller et mettre à jour continuellement les modèlesLes modèles de propension ne devraient pas être statiques. Révisez et affinez régulièrement vos modèles en fonction des nouvelles données et de l’évolution des comportements des utilisateurs pour maintenir leur précision et leur pertinence.
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Exploiter les tests A/BUtilisez les tests A/B pour valider vos hypothèses de modélisation et tester différentes stratégies marketing. Cela permet d’identifier quelles approches sont les plus efficaces pour différents segments de public.
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Collaborer entre équipesFavoriser la collaboration entre les équipes de marketing, d’analyse de données et d’informatique. Une approche multidisciplinaire peut conduire à des insights plus complets et à des stratégies innovantes pour utiliser la modélisation de propension.
Principaux points à retenir
Fondamentalement, la modélisation de propension, associée à la segmentation, vous permet d’allouer efficacement des ressources dans vos efforts d’acquisition et de rétention.
Il est essentiel pour les éditeurs numériques modernes d’aller au-delà de la simple segmentation s’ils veulent maximiser leurs revenus et conserver une clientèle dynamique. Avec autant de données disponibles qui peuvent être exploitées, prédire l’avenir de vos clients de manière précise est désormais une réalité et pourrait s’avérer essentiel pour assurer l’avenir de votre entreprise.
Une plateforme d’expérience d’abonnement puissante peut s’occuper de la segmentation et de la prédiction future. Par exemple, des segments d’utilisateurs sont intégrés dans Zephr. subscription platform sous le générateur de règles, permettant une personnalisation simple et sans code, tandis que « Optimize » (les nouvelles analyses puissantes de Zephr) surveille le comportement de vos clients pour détecter les comportements critiques à un stade précoce.
FAQ sur les modèles de propension
Comment puis-je commencer à mettre en œuvre la modélisation de propension ?
A : Commencez par définir vos objectifs, collecter des données de haute qualité et sélectionner les bons outils ou logiciels. Vous pourriez également envisager de collaborer avec des analystes de données ou des data scientists pour le développement du modèle.
Q : Quel type de données me faut-il pour un modélisation de propension efficace ?
A : Les principaux types de données incluent les informations démographiques, les métriques de comportement des utilisateurs (par exemple, les pages vues, le temps passé sur le site) et l’historique des achats passés. Plus vos données sont complètes, plus vos prédictions seront précises.
À quelle fréquence dois-je mettre à jour mes modèles de propension ?
A : Il est recommandé de revoir et de mettre à jour vos modèles régulièrement, au moins trimestriellement. Cela garantit qu’ils restent pertinents à mesure que les comportements des utilisateurs et les conditions du marché évoluent.
R : Le modélisation de propension peut-elle être utilisée pour plus que des services d’abonnement ?
A : Oui, la modélisation de la propension peut être appliquée dans divers secteurs pour prédire les comportements des clients, y compris le commerce électronique, le commerce de détail et les industries de services, améliorant ainsi les stratégies marketing et l’efficacité opérationnelle.
Q : Quels sont les avantages potentiels en termes de retour sur investissement de la mise en œuvre de la modélisation de propension ?
En prédisant avec précision les comportements des clients, les éditeurs peuvent améliorer l’efficacité du marketing, réduire le taux d’attrition, améliorer la fidélisation des clients et, en fin de compte, stimuler la croissance des revenus, ce qui conduit à un retour sur investissement plus élevé.