Comment un service vidéo par abonnement utilise les données et le marketing intelligent pour fidéliser les clients

En tant que service d'abonnement vidéo à la demande (SVoD), les abonnés sont le cœur de notre activité. Et comme nous sommes toujours, très clairement, les nouveaux venus, nous devons travailler dur pour chaque utilisateur que nous intégrons.

Par conséquent, tout pic important de attrition (abonnements annulés) peut être catastrophique pour nous.

En réfléchissant à octobre, les choses allaient bien, nous croissions de 4 % d'un mois à l'autre, mais nous savions que nous pouvions faire mieux. Le Black Friday était juste au coin de la rue et nous avions un plan marketing infaillible.

Le plus grand week-end de l'année arrive et s'en va, nous battions tous nos records, les chiffres continuaient à grimper et puis nous arrivons à janvier...

Janvier nous a apporté ce pic catastrophique ! 

Il y avait beaucoup de questions, dont beaucoup nous ne pouvions pas répondre immédiatement.

Tout au long du reste de cet article, je vais vous expliquer comment nous avons trouvé les réponses à ces questions, quelles tactiques nous avons employées, et ultimement comment nous avons procédé à la réduction de la résiliation quand les choses commençaient à nous échapper.

Tout d'abord, nous avons obtenu Baremetrics

C'est à cette époque que nous avons commencé à utiliser Baremetrics. En utilisant Recurly, nous savions exactement combien d'abonnés arrivaient et partaient. Cependant, la profondeur des connaissances n'était tout simplement pas là. 

L' la facilité d'intégration avec Baremetrics a rendu évident pour nous de l'essayer, d'améliorer nos capacités analytiques et de commencer à comprendre les tendances de nos données d'abonnement.

Je suis heureux de dire que les informations fournies par Baremetrics ont changé la façon dont nous avons abordé notre acquisition et notre rétention, et nous ont donné une meilleure compréhension de pourquoi nos abonnés nous quittaient.

Les graphiques et tableaux que Baremetrics peut produire rendent la visualisation des informations beaucoup plus facile que de simplement regarder des nombres et des feuilles de calcul.

Bien que la capacité à annoter les graphiques ait été essentielle pour nous aider à commencer à déterminer les tendances du comportement de nos utilisateurs.

Un peu d'historique sur le problème

En revenant au Black Friday, nous avons acquis un nombre extraordinaire de nouveaux abonnés lors de notre vente, ces chiffres continuant à croître bien en décembre. 

Nous acquérions régulièrement bien en dessous de notre coût d'acquisition cible (CPA) de 30 £, nous avons donc décidé d'augmenter notre budget à plusieurs reprises. 

Un exemple de cela était quand une tempête majeure a frappé, nous avons augmenté considérablement notre budget pour cibler ceux qui étaient restés à la maison. Cette tactique avait un excellent retour sur investissement avec notre CPA tombant à 15 £ ce week-end.

Nous avons constaté que la duplication de cette tactique dans des circonstances similaires fonctionnait bien au départ. Cependant, nous avons rapidement remarqué que nous ne pouvions pas compter sur cette tactique et qu'elle avait un effet de contrecoup sur le nombre d'abonnés annulant leur abonnement. 

Le taux d'annulation a commencé à augmenter rapidement – passant de 6 % à 9 % en quelques semaines.

Tandis que notre taux d'annulation augmentait, nous avons également remarqué un grand nombre de testeurs qui abandonnaient. Il était évident que nous pouvions acquérir des clients facilement, mais nous devions sérieusement travailler sur nos techniques de rétention, en commençant par notre processus d'intégration.

Nos métriques clés de résiliation

En utilisant Recurly, nous nous limitiones à simplement suivre le nombre d'abonnés, notre Revenu Récurrent Mensuel, et le taux de résiliation. Armés uniquement de ces statistiques, nous étions gravement dépourvus – quand cela s'est produit – pour bien comprendre le comportement de nos clients et commencer à combattre la résiliation.

Cela nous a amenés à entreprendre une analyse approfondie de nos données. 

Dans ce cadre, nous avons pu identifier les trois plus grandes métriques que nous devions surveiller pour gérer la résiliation des clients.

• Valeur de durée de vie client – Notre LTV mensuelle a atteint un pic de 68 £ en novembre mais a rapidement chuté à 43 £ en un mois.

• Annulations – Nos annulations totales sont passées de ~350 à ~530 en décembre.

• Taux de conversion du procès – Notre taux de conversion a chuté de 80 % à 40 % en l'espace de quinze jours.

Identifier les tendances de notre résiliation

Une fois que nous avons identifié les métriques clés que nous devions surveiller pour rester au courant de la résiliation, nous avons ensuite été chargés d'identifier ce qui causait ces effets négatifs.

Il est important de grouper certaines métriques pour commencer à comprendre comment vous pouvez commencer à combattre la résiliation avec les données. 

Par exemple, ce n'est que lorsque nous avons pu visualiser nos données sur des graphiques que nous avons commencé à remarquer les tendances suivantes.

• Une vente lucrative a nui à la rétention de nos clients existants

• La fin d'une vente a eu un effet catastrophique sur le nombre de testeurs qui abandonnaient

• Une période d'essai prolongée signifiait simplement que les clients avaient plus de possibilités de nous quitter sans jamais devenir un abonné payant

Lors de l'identification des tendances, il est important non seulement de regarder les données, mais aussi de commencer à identifier les causes externes qui ont impacté le comportement des utilisateurs. Certains facteurs fondamentaux à considérer sont :

• Quelles activités marketing ont été entreprises ?

• Quelles promotions étaient disponibles ?

• Quels amendements aux produits et services ont été apportés ?

Vous devez reconnaître tous les facteurs internes et externes lorsque vous consultez vos données, car ils fourniront un contexte et une justification à tout comportement abstrait que vous découvrez.

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L'impact des tendances

Comme mentionné ci-dessus, nos indicateurs clés d'attrition sont la CLV, les annulations d'abonnement et le taux de conversion des essais. Ainsi, lorsque nous avons remarqué des tendances négatives dans tous ces domaines, nous avons lancé notre bataille pour commencer à combattre l'attrition.

Notre CLV en baisse rapide était peut-être la statistique la plus préoccupante de toutes. En l'espace de moins de deux semaines, elle a diminué de 33 %. 

Nous avons examiné les chiffres et avons pu identifier le facteur clé contributif : la fin de la période d'essai gratuit des clients. Notre coût d'acquisition a dépassé 30 £, nous avons donc commencé à réaliser de très minces bénéfices en acquérant de nouveaux clients.

Le nombre d'abonnements annulés a augmenté considérablement sur quelques mois. C'était le résultat direct de notre stratégie marketing précédente, où nous attirions les clients en offrant des réductions importantes en raison de notre budget marketing limité. 

Nous avons observé une augmentation nette d'environ 66 % des annulations en l'espace d'un mois et, malheureusement, elle s'est stabilisée à ce plateau supérieur. 

Heureusement, notre taux d'attrition est resté constant en raison de l'augmentation des acquisitions, cependant, l'attrition absolue augmentait régulièrement à un niveau presque insoutenable.

Notre taux de conversion d'essai a fourni deux chiffres intéressants lors de l'inspection des données. Nous avons constaté que lors d'une vente, le taux d'annulation des clients existants était beaucoup plus élevé. Cependant, une fois cette vente terminée, notre taux de conversion a chuté rapidement de 80 % à 40 % – cela s'est produit à plusieurs reprises l'année dernière. 

Nous avons également pu identifier que des offres similaires qui accordaient aux utilisateurs une période d'essai plus longue (6 semaines) entraînaient également un taux de conversion beaucoup plus faible que celles dont la période d'essai était notre durée régulière de 30 jours.

Nous avions maintenant identifié la cause de notre attrition, nous devions donc planifier, créer et mettre en œuvre une solution ; et rapidement.

Pour réduire l'attrition, nous devions changer la façon dont nous acquérions des clients

La solution pour toute start-up est de tester rapidement et d'apprendre plus rapidement. Heureusement, nous avons pu le faire rapidement et pouvons attribuer notre succès à la réduction de l'attrition à la rapidité avec laquelle nous avons pu apprendre et adapter nos processus.

Pour ce faire, nous sommes revenus aux bases. 

• Nous avons réduit nos dépenses à ce que nous savions être rentable
• Nous avons doublé nos contenus vedettes
• Dupliqué le contenu créatif qui a généré de nouveaux abonnements

Cela seul, cependant, n'aurait jamais suffi – bien que nous ayons pu réduire certains des impacts des tendances mentionnées ci-dessus.

La clé pour comprendre une grande partie de nos problèmes était la saturation de la plateforme. Lorsque nous avons vu notre CPA s'envoler, nous avons pu conclure que nous avions atteint la limite supérieure du nombre de fois qu'une annonce pouvait être affichée à notre audience. La fréquence à laquelle nos annonces étaient affichées aux utilisateurs individuels sur Facebook et Twitter était préjudiciable au point que nous recevions des commentaires de certains de nos abonnés.

Au fil du temps, nous avons pu ramener notre acquisition et notre CPA aux niveaux antérieurs. Cependant, nous n'avions pas réussi à percer au niveau suivant. 

En contactant de nombreux clients récemment partis, nous avons pu découvrir deux facteurs clés menant à l'attrition :

1. Ils voyaient beaucoup trop d'annonces de notre entreprise.
2. Être constamment en solde a diminué la valeur perçue de notre service et a rendu les abonnés existants ressentir du ressentiment à l'idée de devoir payer une cotisation plus élevée.

Nous avons décidé d'agir sur cet avis et de tester de nouvelles plateformes. 

Reddit, par exemple, était l'un de ces tests. En tant que non-utilisateurs, nous l'abordions à l'aveugle. Sachant que la plateforme était unique, nous avons lu autant que possible sur la plateforme, y compris le ton, le message, le contenu créatif et la copie à utiliser dans les annonces. Cependant, nous avons été choqués par la réaction. 

Personne ne nous avait avertis que les utilisateurs détestaient les annonces et qu'ils trolleraient les commentaires. Ce n'est que lorsque nous avons eu une conversation avec notre responsable de compte que nous avons appris cette leçon.

Notre métrique de succès avait été définie par un nombre cible d'utilisateurs s'inscrivant à l'aide du code « reddit ». Cependant, même avec une découverte archéologique révolutionnaire – le plus grand cache d'artefacts de la Seconde Guerre mondiale trouvé depuis la guerre – et l'audience appropriée « r/history », nous n'avions toujours pas pu voir les résultats que nous recherchions.

Cette plateforme nous a enseigné une leçon en nous montrant que la clé du succès lors du test de nouvelles plateformes est la préparation. 

Pour éviter l'échec, vous devez vous assurer que vous savez non seulement comment une plateforme est utilisée, mais aussi comment les entreprises y font de la publicité, et plus encore comment les utilisateurs réagissent à ces annonces.

Instagram est une autre plateforme que nous avons trouvée efficace pour nous. Cependant, notre campagne n'a réussi que grâce au travail que nous avions effectué sur d'autres canaux. 

Avoir un influenceur comme fondateur confère un certain prestige, Dan (Snow) étant l'un des plus grands noms de l'histoire et cumulant plus de 280 000 abonnés sur Twitter. C'est sur cette plateforme que nous avons pu affiner notre message sur les médias sociaux.

Nous avons pu appliquer nos connaissances de Twitter à Facebook, avec de petits ajustements pour assurer que le contenu créatif correspondait à l'audience.

Cependant, c'est Instagram qui s'est avéré être le plus grand défi pour nous. Il est beaucoup plus difficile de générer de la publicité qui semble naturelle sur Instagram que sur d'autres canaux, et en conséquence, nous avons vu notre CPA initial 3 à 4 fois plus élevé que prévu. 

C'était un grand revers initialement, car nous questionnions la faisabilité de faire de la publicité sur la plateforme pour notre entreprise. Cependant, lorsque nous avons appliqué nos apprentissages d'autres plateformes, nous avons vu ces dividendes se concrétiser sur Instagram. 

Facebook nous a enseigné quel contenu créatif résonnait le mieux avec notre audience et Twitter nous a fourni une base pour une copie réussie, que nous avons pu adapter et améliorer pour la plateforme pertinente.

La clé de notre succès provenait de la diversification des audiences sur nos plateformes de médias sociaux. 

Nous avons pu tester constamment des intérêts historiques spécifiques sur Facebook efficacement, tout en trouvant quelles annonces se convertissaient le mieux pour des audiences particulières. 

Nous avons ensuite pu faire correspondre ces données avec les taux de conversion sur tous les ensembles d'annonces pour dupliquer les annonces dans les nouveaux groupes d'annonces dont nous étions confiants qu'elles réussiraient. 

Le succès de la mise à l'échelle de notre publicité sur Twitter et Instagram provenait de la création de plusieurs audiences similaires à celles qui avaient des conversions avérées.

Pour que nous réussissions, nous devions nous assurer d'avoir des objectifs et des métriques clairs lors du test d'un nouveau canal. 

Conjointement avec une métrique de succès définie et un délai d'exécution défini, nous avons pu obtenir une compréhension beaucoup plus claire de la scalabilité d'un canal. 

Nous avons également constaté que la meilleure façon pour notre entreprise d'adopter cela était de nous assurer que c'était par écrit. De cette façon, non seulement nous avions un enregistrement, mais nous avions également pu nous tenir responsables lorsque nous examinions nos résultats.

En diversifiant nos résultats marketing et en exploitant différents canaux publicitaires et audiences, nous avons pu réduire considérablement la fréquence à laquelle notre audience voyait nos annonces, et ainsi réduire l'attrition.

Écouter nos clients et les données

Réduire l'attrition est une bataille constante pour toutes les entreprises d'abonnement et nous ne sommes pas différents. 

En suivant les étapes décrites dans cet article, nous avons pu remettre notre entreprise sur la bonne voie. Nous avons identifié nos indicateurs clés, identifié les tendances dans nos données et nous avons activement travaillé à la mise en œuvre de tactiques pour contrer celles-ci.

L'une de nos principales conclusions a été qu'il est beaucoup plus facile de conserver les abonnés ayant souscrit à un abonnement annuel que ceux ayant choisi un plan mensuel.

À titre de comparaison, notre taux de rétention annuel est d'environ 80 % après 12 mois, ne baissant que de 10 % à environ 70 % après 24 mois, alors que notre taux de rétention mensuel chute à 50 % après seulement 6 mois.

C'est pourquoi nous avons réalisé qu'il était essentiel de faire migrer nos utilisateurs mensuels vers un plan annuel. La seule question qui restait était comment.

Pour répondre à cette question, nous avons réexaminé les commentaires existants de nos clients et avons commencé à obtenir des informations plus approfondies. 

Il est crucial de recueillir des commentaires de clients à tous les stades de leur cycle de vie afin de comprendre les problèmes ou points sensibles qu'ils pourraient rencontrer. Pour nous, cela incluait l'obtention de commentaires lors de l'inscription, pendant l'intégration, durant la période active, après une mise à niveau et à la résiliation. 

Tout comme l'analyse des données, il est essentiel de remarquer les tendances dans les commentaires des clients. Nous avons découvert que la raison pour laquelle les gens se désabonnaient était qu'ils satisfaisaient aux mêmes critères qui ont finalement conduit nos abonnés mensuels à procéder à une mise à niveau – regarder au moins 2 heures de contenu par mois.

L'insight majeur que nous avons découvert en abordant le taux de désabonnement provenait des données que nous avons pu recueillir auprès des utilisateurs qui avaient récemment migré d'un abonnement mensuel à un abonnement annuel. 

Nous avons constaté que le délai minimum pour qu'un utilisateur convertisse son essai était de regarder au moins 2 heures de contenu, tandis que la migration vers un abonnement annuel provenait d'un engagement constant avec nos utilisateurs et d'une relation correctement entretenue.

Pour résoudre le premier problème, nous avons créé de nouvelles listes de lecture qui mettaient en avant nos meilleurs contenus à travers diverses périodes historiques – ce que nous avons trouvé pour augmenter le nombre de vues de 30 %. 

Nous avons également constaté que 50 % de nos utilisateurs regardaient nos programmes sur un ordinateur, nous avons donc commencé à promouvoir nos applications mobiles et TV sur nos canaux propriétaires et avons observé des augmentations supplémentaires du nombre total de lectures en conséquence.

Pour construire des relations plus profondes avec nos clients, nous avons reconfiguré notre chaîne d'e-mails d'intégration. Cela incluait une personnalisation accrue et la demande de commentaires initiaux après les deux premières semaines.

Nous avons également commencé à appeler des cohortes d'utilisateurs qui ont complété ou non leur essai et qui se sont inscrits au même moment.

Pour agir en fonction de ces commentaires, nous avons commencé par réduire la période d'essai, ce qui a immédiatement entraîné une augmentation de notre taux de conversion d'essai et était lié à une diminution du taux de désabonnement au cours des trois premiers mois.

D'autres problèmes qui ont été soulevés concernaient le processus d'intégration fastidieux et le manque de personnalisation dans notre produit.

Nous avons pu utiliser les commentaires sur le manque de personnalisation et développer de nouvelles stratégies pour la façon dont nous avons regroupé et présenté le contenu sur notre site web. Nous avons créé des listes de lecture plus cohésives et des collections de niche pour notre audience. 

De plus, nous avons créé une série de nouvelles listes de lecture ciblant les enseignants et les étudiants, en associant nos listes de lecture à leur programme scolaire. Ces changements ont été bien accueillis, car nous avons commencé à voir moins de commentaires négatifs concernant un manque de variété et de contenus personnalisés spécifiques à une matière.

Les leçons que nous avons apprises

Nous avons pu réduire le taux de désabonnement en s'attaquant aux principaux obstacles à chaque étape du parcours client et en appliquant les conclusions de nos données d'abonnement. 

En adoptant une approche holistique pour combattre le taux de désabonnement, nous avons dû interpréter les chiffres bruts, reconnaître les commentaires des clients et apporter des modifications à nos activités marketing pour que le projet fonctionne.

Si nous nous étions concentrés sur un seul aspect ou si nous avions omis l'un de ces trois domaines, nous n'aurions pas pu réussir de la manière dont nous l'avons fait.

Parmi les principales leçons que nous avons apprises, on retrouve :

• L'importance de tester et d'optimiser continuellement.
• Être prudent lorsque vous proposez des ventes.
• Définir les métriques clés et les objectifs est essentiel pour mesurer le succès.
• Connaître vos canaux et savoir quand il est temps de changer de cap.
• Le taux de désabonnement des essayeurs est tout aussi important que le taux de désabonnement des clients actifs.
• Si l'acquisition est stable – concentrez-vous sur le taux de désabonnement.
• Les commentaires exploitables sont rares, mais très précieux.
• Comprendre vos clients est la clé pour combattre le taux de désabonnement.

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