L’entreprise Musiprof, fondé à Montréal et spécialisée dans le jumelage entre professeur de musique et élève, traverse actuellement un processus d’optimisation de ses systèmes et processus. L’objectif est de croître, maximiser les revenus et améliorer la qualité des services proposés. Dans cette optique, l’entreprise souhaite développer un système de prise de décision fondé sur les données, inspiré du livre Lean Analytics d’Alistair Croll et Benjamin Yoskovitz.
L’objectif de cet article est d’identifier les métriques et KPI clés pour Musiprof, d’expliquer leur importance et de proposer un modèle de suivi à mettre en place.
En premier lieu, deux études de cas seront discutées : Netflix et Starbucks, pour illustrer comment une approche centrée sur les données permet de mesurer l’efficacité des choix d’une entreprise par rapport à des métriques précises.
Étude de cas 1: comment Netflix utilise la LTV pour optimiser sa stratégie de contenu et son prix d’abonnement
Netflix optimise ses décisions stratégiques en utilisant la Lifetime Value (LTV) de ses clients. Grâce à une analyse approfondie des données, la plateforme ajuste son contenu et ses prix pour maximiser la rétention et la rentabilité.
Segmentation et analyse des comportements
Netflix segmente sa clientèle en collectant et en analysant diverses données, telles que l’historique de visionnage, les appareils utilisés, la localisation et les données démographiques. Cela permet d’estimer la LTV par segment et d’adapter les stratégies en conséquence.
Réduction du taux d’attrition (churn)
Grâce à ces analyses, Netflix peut identifier les utilisateurs à risque de désabonnement et leur proposer des offres promotionnelles ou des recommandations personnalisées pour les inciter à rester sur la plateforme. Ils peuvent ensuite mesurer l’impact de leur action sur le taux d’attrition (churn).
Optimisation du prix des abonnements
Netflix propose différents plans d’abonnement qui varient selon le nombre d’écrans, la qualité de résolution et l’accès aux téléchargements hors ligne. En utilisant la LTV, l’entreprise peut ajuster les prix en fonction de la valeur et du comportement des segments d’utilisateurs.
Voici un exemple fictif pour mieux comprendre l’approche :
- Les utilisateurs en Californie, qui regardent beaucoup de séries originales et ont un revenu élevé, pourraient accepter une augmentation de prix.
- Les utilisateurs du Michigan, qui préfèrent principalement des films et sont plus sensibles au prix, pourraient être plus enclins à résilier leur abonnement au profit d’un service concurrent comme Disney+.
En 2019, Netflix a augmenté ses prix aux États-Unis de 13 % à 18 %, avec des ajustements selon les segments et les types d’abonnement. Cette hausse a entraîné un ralentissement de la croissance du nombre d’abonnés, mais a également permis une augmentation significative des revenus globaux.
Étude de cas 2: L’utilisation du LTV et la segmentation chez Starbucks
Starbucks ajuste sa stratégie de marketing et son programme de fidélité en fonction du LTV (Customer Lifetime Value). L’entreprise segmente sa clientèle en trois groupes distincts selon la fréquence d’achat, la récence d’achat, la taille du panier moyen et les préférences de produits :
- Clients potentiels
- Clients occasionnels
- Clients loyaux
Chaque segment reçoit des campagnes publicitaires ciblées adaptées à son profil afin de maximiser l’engagement et la rentabilité.
Programme de fidélité
Le programme de fidélité Starbucks, Starbucks Rewards, est reconnu comme l’un des plus performants de l’industrie. Il récompense les clients avec des étoiles pour chaque achat, échangeables contre des boissons gratuites, de la nourriture ou des produits dérivés. Le nombre d’étoiles attribué et les récompenses proposées varient en fonction du segment et du LTV de chaque client, permettant ainsi à Starbucks d’équilibrer les coûts et les revenus du programme.
Expérience client
Starbucks utilise le LTV pour mesurer l’impact de divers changements liés à l’expérience client. Par exemple :
- L’application mobile permet aux clients de commander et de payer à l’avance afin d’éviter l’attente en magasin, améliorant ainsi leur satisfaction.
- Le service en magasin est optimisé grâce au LTV : les baristas sont encouragés à retenir les noms des clients réguliers ainsi que leurs préférences de boissons, renforçant ainsi le lien émotionnel avec la marque.
Grâce à cette approche, Starbucks réussit à fidéliser ses clients et à maximiser leur valeur à long terme, tout en améliorant l’expérience globale de consommation.
Métriques Musiprof:
Je vais maintenant lister les métriques qui seront suivies pour Musiprof.
1. La Valeur à Vie d’un Client (LTV)
La Valeur à Vie d’un Client (LTV) mesure la valeur moyenne qu’un client apporte à l’entreprise tout au long de sa relation avec celle-ci. Elle permet d’évaluer si le coût d’acquisition d’un client est justifié par la valeur qu’il génère. De plus, elle sert de référence pour analyser l’impact des améliorations apportées à l’entreprise, qu’il s’agisse du service à la clientèle, de l’optimisation des processus internes, ou autres.
Voici une formule pour comprendre le LTV (CLV), qui inclut les métriques suivantes : le revenu moyen par client (ARPC), le taux de rétention (RR) et la durée de vie moyenne d’un client (ALS).
Pour comprendre la valeur à vie d’un client (LTV) chez Musiprof, nous devons analyser trois métriques clés :
1. ARPC : Average Revenue Per Customer (Revenu moyen par client)
Musiprof dispose de données clients sur les trois dernières années dans son CRM. Pour calculer l’ARPC sur les 12 derniers mois, nous utilisons la formule suivante :
Marge brute/ nombre total de clients payant sur cette période = ARPC
Selon mon analyse le ARPC de Musiprof = $68.55, sur l’ensemble de ses clients payant.
2. RR : Retention Rate (Taux de rétention)
La période d’analyse choisie est d’un an, car les forfaits de cours peuvent s’étendre sur plusieurs mois, ce qui rendrait une analyse mensuelle moins pertinente. En comparant les clients actifs entre les périodes 2023-2024 et 2024-2025, on constate que 277 clients ont renouvelé leur engagement (continue leur cours de musique), représentant 35 % du total.
Ainsi, le taux de rétention est de Musiprof est de 34.89 %
3. ALS : Average Customer Lifespan (Durée de vie moyenne d’un client)
Étant donné que 35 % des clients restent d’une année à l’autre, un calcul nous permet d’estimer qu’en moyenne, un client reste 1.53 ans.
Pour résumé:
ARPC (Average Revenue per Customer): $68.56
RR (Retention Rate): 34.89% (0.3489)
ALS (Average Customer Lifespan): 1.53 years
Donc le calcul the LTV sera:
LTV de Musiprof = $56.21
2.1 Segmentation
La segmentation permet d’ajouter une couche de profondeur au calcul de la LTV, car certains types d’utilisateurs apportent plus de valeur que d’autres. En segmentant nos utilisateurs et en analysant leurs caractéristiques communes, nous pouvons mieux comprendre quels utilisateurs génèrent le plus de valeur et ajuster nos stratégies en conséquence.
Les segments choisis :
- Acheteurs de leçons uniques : Ceux qui ont seulement pris une leçon d’essai.
- Clients à court terme : Ceux qui achètent un forfait sans le renouveler, avec une durée moyenne de 5 cours, soit environ 5 semaines.
- Clients à long terme : Ceux qui renouvellent leurs forfaits de leçons au moins une fois et restent parfois pendant plusieurs années.
2.2 Collecte de données pour la Segmentation
Musiprof devra collecter des données à travers des enquêtes et des entretiens pour mieux comprendre chaque segment. Voici quelques exemples de questions à poser :
- Psychographique : Qu’est-ce qui vous a motivé à acheter des leçons de musique ?
- Démographique : Quel est votre âge et revenu annuel ?
- Comportemental : Pourquoi avez-vous choisi un forfait de leçons plutôt qu’une leçon unique ?
2. Le Coût d’Acquisition Client (CAC)
Le Coût d’Acquisition Client (CAC) représente le coût pour une entreprise d’acquérir un client payant. Il est essentiel de mesurer le CAC sur différents canaux, car le coût peut varier d’un canal à l’autre. Pour Musiprof, les trois principales sources d’acquisition de clients sont :
- Google Ads
- Le SEO (référencement naturel)
- Le bouche-à-oreille
Comment calculer le CAC?
CAC = Coût du marketing / Nombre de nouveaux clients payants
Google Ads:
Le calcul du CAC pour Google Ads est plus simple que le SEO, car nous pouvons facilement consulter le coût par acquisition (CPA) dans le tableau de bord de Google Ads, notamment pour la campagne Performance Max des quatre derniers mois (Nov-Fév).
D’après les données récentes :
- Coût total : 799,00 $
- Nombre total de conversions (formulaires remplis) : 174
- Nombre de prospects devenus clients (selon le CRM) : 26
Ainsi, le CAC pour Google Ads est :
$799 / 26 = $30.73 (CAC)
Ratio LTV:CAC
Nous savons que :
CAC (Google Ads) = 30.73 $
LTV (calcul non segmenté) = 56.21 $
Le ratio LTV:CAC peut être calculé:
$56.21/30.73 = $1.83
Cela signifie que pour 1 $ dépensé, l’entreprise génère 1.83 $ en valeur client.
Interprétation et recommandations:
- Un ratio LTV : CAC idéal est de 3 ou plus.
- Actuellement, le ratio est positif et rentable, cependant Musiprof doit optimiser soit en diminuant le CAC, soit en augmentant le LTV pour améliorer la rentabilité.
SEO:
Les calculs de CAC pour le SEO sont plus difficile à mesurer car l’investissement de temps nécessaire dans le création et l’optimisation de contenu et la valeur de ceci est moin quantifiable.
D’autre métriques à considérées:
3. Taux de Conversion
Le taux de conversion suit l’efficacité du processus de vente de Musiprof. Chaque étape de la conversion, depuis la demande de contact jusqu’à l’achat du forfait de leçons, doit être mesurée.
Exemples de taux de conversion à suivre : (semblable à l’entonnoir de commerce électronique)
Visite page → Demande envoyée: Nombre de visiteur sur la page qui remplis une demande.
Demande → Essai : Nombre de demandes de contact qui se transforment en leçons d’essai payées.
Essai → Forfait : Nombre de leçons d’essai transformées en forfaits payants.
Pourquoi le taux de conversion est-il essentiel pour Musiprof ?
- Optimisation de l’expérience utilisateur : Musiprof peut utiliser ces données pour identifier les points de friction dans le parcours client et améliorer l’interface du site ou le processus de prise de décision.
- Mesurer les efforts marketing : Ces données permettent d’évaluer l’impact des efforts marketing et d’ajuster les stratégies de conversion.
4. Métriques d’engagement des professeurs
Musiprof étant un marketplace avec deux utilisateurs clés (les professeurs et les élèves), il est essentiel d’inclure une analyse du côté des professeurs également.
4.1 Temps de réponse moyen des professeurs
Cette métrique calcule le délai entre l’envoi de la demande et le moment où l’enseignant y répond. Actuellement, les communications se font en dehors de la plateforme, nous pouvons donc seulement mesurer le délai entre la demande et l’inscription du premier cours sur la plateforme. Cette métrique évalue l’efficacité des professeurs à répondre aux demandes, un aspect clé du service à la clientèle.
4.2 Le taux d’acceptation des étudiants
Cette métrique mesure le nombre d’élèves acceptés par rapport au nombre de demandes reçues pour chaque enseignant. Elle permet d’évaluer l’efficacité de chaque professeur à convertir des prospects en clients, ainsi que leur niveau d’engagement envers notre clientèle.
4.3 Niveau d’engagement des professeurs sur la plateforme
Cette métrique nous donne un aperçu du nombre de fois que chaque professeur se connecte à la plateforme par mois, met à jour son profil (disponibilité, etc.) et communique avec les élèves. Elle permet de mesurer l’implication et la réactivité des enseignants.
4.4 LTV des enseignants
Cette métrique calcule le revenu généré par chaque enseignant(e). Les enseignant(e)s avec le LTV le plus élevé pourraient bénéficier d’avantages tels qu’un support supplémentaire et une reconnaissance pour leur contribution à la plateforme.
Conclusion/prochaine étape:
Avec l’aide de Sacha Benadiba, consultant et enseignant en Machine Learning à HEC, Musiprof compte développer un système de suivi des métriques illustré dans cet article. L’idée est de visualiser les métriques à travers un tableau de bord, de manière automatisée, afin d’observer l’impact des modifications apportées à la plateforme et à leurs impact sur nos métriques clés.
Développer cette approche basée sur les données, illustrée dans le livre Lean Analytics, offre une approche stratégique pour la prise de décision. Elle permet à une entreprise de se concentrer sur les « outcomes » et non sur les « outputs », c’est-à-dire de mesurer les résultats quantifiables et non les actions prises.
Cette approche permettra à Musiprof de mettre en place de nombreuses améliorations et d’utiliser les métriques comme guide pour déterminer son succès.