Ce qui se passe:
L'un des sujets les plus brûlants d'aujourd'hui en matière d'édition numérique est de trouver le « Saint Graal » des abonnements – et de nombreuses grandes sociétés de médias ont démontré que l'engagement des utilisateurs était un facteur clé. Lorsqu’il s’agit de mesurer l’engagement, les méthodes « MAU » et « DAU » introduites par Facebook semblent toujours les plus populaires.
Mais pour Deep BI, ces méthodes ne sont pas exploitables. Au lieu de cela, Deep BI s'est inspiré du Financial Times et utilise le score d'engagement RFV : combinant des mesures sur la récence, la fréquence et le volume.
Creuser plus profond:
L’attrait du RFV réside dans la partition unique, plus facile à suivre, à comparer et à utiliser. De plus, chaque partie du score fournit des mesures précieuses et exploitables :
- Récence : Mesure le nombre de jours pendant lesquels un utilisateur a ou n'a pas utilisé le produit. Ce score fournit des informations pour prendre des mesures pour ramener les utilisateurs.
- Fréquence : mesure le nombre total de jours au cours d'une période pendant laquelle un utilisateur a utilisé le produit, afin d'évaluer les habitudes et donc la propension au désabonnement. Ce score fournit des informations pour établir la routine de l'utilisateur.
- Volume : Mesure la consommation de contenu en nombre d'articles lus ou en une combinaison d'interactions d'utilisation. Ce score aide les éditeurs à offrir une bonne valeur à leurs utilisateurs ; Deep BI le considère comme l’indicateur d’utilisation le plus important.
Deep BI a publié ses métriques RFV sur sa plateforme. Le système de l'entreprise calcule, en temps réel, les scores d'engagement chaque fois qu'un utilisateur interagit avec un produit numérique (application, service, site Web, etc.), et augmente cette interaction avec les mesures d'engagement actuelles.
Utiliser les mesures d'engagement
Utilisation de RFV, Deep BI pour suivre les segments d'engagement par rapport aux abonnés, le nombre d'utilisateurs engagés au fil du temps, le risque de désabonnement, les catégories de contenu préférées des utilisateurs, les jours avec les utilisateurs les plus engagés, les villes avec l'engagement le plus élevé, etc. L'entreprise utilise ces scores RFV pour :
- Définir des segments d'engagement personnalisés
- Définir des segments de risque de désabonnement personnalisés
- Comptez le nombre d'utilisateurs dans chaque segment
- Calculer la dynamique (flux) entre les segments
- Trouver les principaux moteurs d’engagement
- Croiser les segments d'engagement avec d'autres types de segments, tels que les produits d'abonnement.
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L'essentiel :
Deep BI utilise les scores RFV pour fournir des mesures qui les aident à développer une base d'utilisateurs payants et fidèles, en utilisant des stratégies de réengagement telles que des newsletters, des notifications push et des publicités. L'entreprise utilise également le système pour améliorer les produits et pour un meilleur système de recommandation.
