Ce qui se passe:
L'un des sujets les plus brûlants aujourd'hui dans l'édition numérique est la recherche du « Saint Graal » des abonnements ; et de nombreuses entreprises de médias de premier plan ont démontré que l'engagement des utilisateurs en est un facteur clé. En matière de mesure de cet engagement, les méthodes « MAU » et « DAU » introduites par Facebook restent les plus populaires. Mais pour Deep BI, ces méthodes ne sont pas exploitables. Deep BI s'est donc inspiré du Financial Times et utilise le score d'engagement RFV, qui combine des indicateurs de récence, de fréquence et de volume.
Approfondir :
L'attrait du RFV réside dans son score unique, plus facile à suivre, à comparer et à utiliser. De plus, chaque composante du score fournit des indicateurs précieux et exploitables
- Récence : Mesure le nombre de jours pendant lesquels un utilisateur a utilisé ou non le produit. Ce score permet de mettre en œuvre des actions pour inciter les utilisateurs à revenir.
- Fréquence : Mesure le nombre total de jours d’utilisation du produit par un utilisateur sur une période donnée, afin d’évaluer ses habitudes et, par conséquent, sa propension à se désabonner. Ce score permet d’établir la routine de l’utilisateur.
- Volume : Mesure la consommation de contenu en nombre d’articles lus ou en combinant différentes interactions. Ce score aide les éditeurs à proposer un contenu de qualité à leurs utilisateurs ; Deep BI le considère comme l’indicateur d’utilisation le plus important.
Deep BI a publié ses indicateurs RFV sur sa plateforme. Le système de l'entreprise calcule en temps réel les scores d'engagement à chaque interaction d'un utilisateur avec un produit numérique (application, service, site web, etc.) et enrichit ces données avec les indicateurs d'engagement actuels.
Utilisation des indicateurs d'engagement
L'entreprise utilise RFV et 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 le plus d'utilisateurs engagés, les villes avec le plus fort engagement, etc. Elle 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
- Identifier les principaux facteurs d'engagement
- Croisement des segments d'engagement avec d'autres types de segments, tels que les produits d'abonnement.
L'essentiel :
Deep BI utilise les scores RFV pour obtenir des indicateurs lui permettant de développer une base d'utilisateurs payants et fidèles, grâce à des stratégies de réengagement telles que les newsletters, les notifications push et la publicité. L'entreprise utilise également ce système pour améliorer ses produits et son système de recommandations.
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