Les tendances d’abonnement dans le commerce électronique
Au cours des dernières années, le commerce électronique a connu une croissance exponentielle, atteignant un revenu total mondial de 3,66 billions de dollars américains en 2025 (Gelder, 2025). L’abonnement, un modèle d’affaires au sein du commerce en ligne, a connu une hausse en popularité importante auprès de nombreuses entreprises. En 2025, les services d’abonnement sont caractérisés par un marché de plus de 196,35 milliards de dollars (Anjaria et Patel, 2025). L’abonnement est un modèle commercial où une entreprise fournit régulièrement des produits ou des services à des consommateurs au lieu que ceux-ci effectuent de nombreux achats séparés. Cette approche leur permet d’éviter de devoir répéter constamment la même commande (Mayya et al., 2021). Les abonnés ont donc des paiements récurrents pour avoir un accès continu aux produits et services (Anjaria et Patel, 2025; Mayya et al., 2021; Sharma et Sijariya, 2024). D’un autre côté, la livraison d’un produit n’est pas toujours nécessaire dans un modèle d’abonnement. Effectivement, les services de diffusion en continu, comme Netflix, de vidéo à la demande ou SaaS ne nécessitent pas de distribution physique (Srivastava et al., 2025). De plus, l’abonnement se trouve dans une variété d’industries, notamment les boissons, les lentilles de contact, les kits de repas, les rasoirs, les cosmétiques, les jeux vidéo, le divertissement, et bien d’autres (Chen et al., 2018). Plusieurs entreprises ont adopté ce modèle, telles que GoodFood, Dollar Shave Club, Spotify, et Amazon. Dans une étude réalisée par Chen et al. (2018), plus de 15 % des consommateurs qui achètent en ligne ont déclaré avoir déjà été abonnés à un tel modèle et 46 % d’entre eux le sont toujours. Enfin, les entreprises apprécient particulièrement ce modèle, car il leur permet d’avoir des flux de revenus prévisibles (Anjaria et Patel, 2025; Sharma et Sijariya, 2024; Sukow et Grant, 2013).
Enjeu commun du modèle d’abonnement : taux de désabonnement élevé (« churn rate »)
Les entreprises qui fonctionnent sur un principe d’abonnement sont confrontées à un enjeu commun : un taux de désabonnement élevé, autrement connu sous le nom de « churn rate » (Forbes, 2024). Le taux de désabonnement est défini comme « le nombre de consommateurs qui se retirent de l’entonnoir de vente à une étape particulière » (Mayya et al., 2021). Plus précisément, cela se rapporte au nombre de clients actuels perdus qui ne souhaitent plus utiliser ni acheter les produits ou services d’une entreprise, en diminuant ainsi leur engagement et en mettant fin à leurs paiements (Libai et al., 2025; Shobana et al., 2023; Sukow et Grant, 2013). La fidélisation est donc un enjeu majeur dans cette industrie. En effet, il est crucial d’accorder une importance au taux de rétention dû à la concurrence croissante et les coûts d’acquisition élevés (Shobana et al., 2023).
Les effets néfastes du taux de désabonnement élevé:
Par ailleurs, un taux de désabonnement élevé peut nuire à la croissance d’une entreprise. Cela indique qu’elle n’est pas efficace dans sa gestion de rétention de ses clients, ce qui rend plus difficile l’obtention de revenus (Mayya et al., 2021). D’ailleurs, ces entreprises dépendent des relations avec leur clientèle afin d’assurer des revenus futurs et d’obtenir des informations sur ses comportements, ce qui leur permet de mieux personnaliser l’offre selon ses besoins. De plus, le taux de désabonnement affecte la viabilité de l’entreprise, car il entraîne une hausse des coûts d’acquisition, étant donné qu’elle doit constamment remplacer les abonnés perdus pour continuer à croître (Chen et al., 2018). Par conséquent, la satisfaction de la clientèle devient plus difficile, ce qui est crucial afin d’assurer sa rétention (Sharma et Sijariya, 2024).
Pourquoi les consommateurs annulent leur abonnement ?
Les consommateurs annulent leur abonnement particulièrement en raison d’expériences insatisfaisantes, comme un produit de mauvaise qualité, un choix limité ou une absence de perception de valeur (Chen et al., 2018; Mayya et al., 2021). Selon une étude réalisée par Chen et al. (2018), 40 % des participants avaient déjà résilié leur abonnement à un service d’entreprise et plus d’un tiers l’avaient fait en moins de trois mois. De plus, lorsque les abonnés ne peuvent pas personnaliser et avoir le contrôle sur leur abonnement (ex : arrêter ou mettre sur pause, nombre de commandes, date de livraison, etc.), leur désir de se désabonner augmente, car l’offre ne répond pas à leurs besoins (Chen et al., 2018; Mayya et al., 2021). Seuls les consommateurs satisfaits continueront à être abonnés aux produits et services d’une entreprise.
De surcroît, il y a des facteurs externes qui peuvent accroître le taux de désabonnement. D’abord, les consommateurs peuvent se sentir submergés par les abonnements, ce qui les fatigue et les incite à vouloir se désabonner (George, 2024; Koenigsberg, 2023). En effet, 35 % des consommateurs détiennent simultanément plus de trois abonnements, ce qui pourrait expliquer ces propos (Chen et al., 2018). Ensuite, les perturbations de la chaîne d’approvisionnement, telles que les retards de livraison et la pénurie de main-d’œuvre, ainsi que l’inflation, peuvent également expliquer cette augmentation (Koenigsberg, 2023). Lorsque la chaîne d’approvisionnement est perturbée, il est possible que l’entreprise ne puisse pas fournir les produits promis le mois suivant. Cela peut augmenter le taux d’insatisfaction des clients et les incite à se désabonner. D’un autre côté, l’inflation augmente les coûts, tandis que les revenus stagnent, ce qui s’oppose au modèle d’abonnement. Ainsi, les consommateurs ont des revenus plus faibles, donc ils font preuve de prudence dans leurs choix et annulent les abonnements superflus (Koenigsberg, 2023).
Prise de position sur l’enjeu du taux de désabonnement
Les recherches précédentes sur les modèles d’abonnement apportent des éléments clés à sa compréhension et ses enjeux. Toutefois, je pense que le taux de désabonnement n’est pas seulement un indicateur, mais également un manque de valeur perçue par le client (mauvaise expérience, mauvaise qualité, manque de personnalisation, etc.). Je crois aussi que le taux de désabonnement élevé est causé par la lassitude des consommateurs face aux produits, dû au grand nombre de choix similaires, notamment pour ce qui est des kits de repas. Les promotions constantes peuvent être envahissantes et sembler trompeuses en raison des rabais importants et des prix faibles. Or, certains consommateurs s’abonnent initialement pour profiter d’une promotion, mais n’ont aucune intention de continuer l’abonnement, ce qui peut expliquer le taux de désabonnement élevé. Alors, je pense que les entreprises sont trop préoccupées par l’attraction de nouveaux clients, mais ne consacrent pas suffisamment de temps sur la rétention.
Les solutions que je propose:
Selon ma perspective, il y a plusieurs mesures que les entreprises peuvent prendre afin d’éviter d’avoir un taux de désabonnement élevé. D’abord, je crois que l’aspect le plus important est de favoriser la personnalisation des produits et des services pour améliorer la satisfaction des clients, ce qui renforcera leur loyauté. De même, lorsque le taux de rétention est bas, constituant un indicateur clé de performance pour les entreprises axées sur les abonnements, celles-ci doivent prendre des mesures pour améliorer l’expérience client en ligne et hors ligne. Pour ce faire, elles doivent comprendre le parcours des clients ainsi que leurs besoins, afin de leur proposer une offre adaptée et élaborer des décisions plus stratégiques en s’inspirant des éléments identifiés par Lemon et Verhoef (2016). Il est donc important de ne pas se concentrer uniquement sur l’amélioration de la phase d’achat, mais aussi de prendre en compte les étapes précédentes et suivantes, comme le service à la clientèle ou la facilité de recherche d’information sur les canaux disponibles, car elles peuvent influencer le désir de se désabonner. Ainsi, pour renforcer la loyauté des clients, les entreprises doivent s’efforcer de maintenir une valeur constante.
Bien que les essais gratuits soient des outils importants, je crois qu’il ne faut pas y investir trop afin d’éviter d’avoir des clients seulement intéressés par la promotion. Il faut donc prendre des décisions stratégiques et réfléchies pour empêcher l’augmentation du taux de désabonnement. Pour y parvenir, je pense que les entreprises doivent creuser et explorer les données qualitatives et quantitatives qu’elles ont sur leurs clients. Elles peuvent également procéder à des tests A/B pour déterminer le prix d’abonnement optimal, la fréquence de paiement, les publicités et les promotions les plus efficaces pour minimiser le taux de désabonnement.
Finalement, je crois que ces entreprises devraient accorder plus d’importance aux métriques suivantes : le Customer Lifetime Value (profits générés par un client et sa valeur pendant la durée de la relation), le coût d’acquisition client et le taux de rétention (Badri et Tran, 2022). Bien que d’autres métriques soient pertinentes, celles-ci sont les plus cruciales, car elles ont le plus grand impact sur les entreprises axées sur l’abonnement. Par exemple, il peut être plus difficile de prévoir le CLV, puisque certaines annulations peuvent être involontaires (Libai et al., 2025 ; Umezurike et al., 2025). Parfois, il y a un désabonnement automatique en raison d’un échec de paiement ou d’un changement d’abonnement (qui coûte peut-être moins cher). Alors, je crois qu’il est important d’analyser ces métriques de manière approfondie pour saisir les vraies raisons du désabonnement et ne pas se contenter que de ce qu’elles révèlent.
Grâce aux outils d’analyse web que j’ai précédemment évoqués, les entreprises axées sur l’abonnement pourront déceler les raisons du taux élevé de désabonnements en analysant les comportements des consommateurs. Elles pourront ainsi identifier les problèmes et élaborer des mesures préventives appropriées pour y remédier.
Conclusion : miser sur la fidélité et l’expérience client
Il est inévitable que le taux de désabonnement soit un problème majeur pour les entreprises axées sur l’abonnement, car elles dépendent fortement de la loyauté des consommateurs. Elles souhaitent donc augmenter le nombre d’abonnements, convertir les essais en abonnements payants, réduire le taux d’attrition et accroître l’engagement des consommateurs envers le produit/service. De plus, de nombreux facteurs internes et externes peuvent influencer le taux de désabonnement. Alors, il est important pour les entreprises de mettre en place des stratégies et des décisions réfléchies pour y faire face. Elles doivent donc favoriser les relations à long terme afin d’influencer la fidélité de leurs clients et d’améliorer l’expérience générale qu’elles leur offrent.
Références
Anjaria, K., & Patel, A. (2025). « A study on the impact of subscription-based models on consumer buying behaviour with respect to e-commerce platforms », International Journal of Management, Public Policy and Research, 4(1).
Badri, H., & Tran, A. (2022). « Beyond Customer Lifetime Valuation: Measuring the Value of Acquisition and Retention for Subscription Services », ACM, 132-140. https://doi.org/10.1145/3485447.3512058
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Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). « Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey », Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420
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Shobana, J., Gangadhar, C., Arora, R. K., Renjith, P. N., Bamini, J., & Chincholkar, Y. d. (2023). « E-commerce customer churn prevention using machine learning-based business intelligence strategy », Measurement: Sensors, 27. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100728
Srivastava, R., K., Joshi, N., Muley, P., & Sharma, B. (2025). « Assessing User Behaviour Toward Annual Subscription Purchases: A Netflix Case Study », Advances in Consumer Research, 4, 4260-4273. https://acr-journal.com/article/assessing-user-behaviour-toward-annual-subscription-purchases-a-netflix-case-study-1525/
Sukow, A., E., R., & Grant, R. (2013). « Forecasting and the Role of Churn in Software-as-a-Service Business Models », iBusiness, 5, 49-57. http://dx.doi.org/10.4236/ib.2013.51A006
Umezurike, S., A., Akinrinoye, O., V., Kufile, E., T., Onifade, A., Y., Otokiti, B., O., & Ejike, O., G. (2025). « Predictive Analytics for Customer Lifetime Value in Subscription-Based Digital Service Platforms », International Journal of Social Science Exceptional Research, 4(3), 243-251. https://doi.org/10.54660/IJSSER.2025.4.3.243-251