Habitude et intention

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On classe fréquemment les entreprises en deux groupes : celles qui ont trouvé leur product/market fit et celles qui le cherchent encore. Cependant, on pourrait également faire la distinction selon le modèle de l’entreprise : habitude ou intention.


Habitude

Certaines entreprises s’appuient sur une communauté pour générer leur revenu. Que ce soit parce que les utilisateurs paient ou parce qu’ils autorisent la revente de leur données, ces modèles visent avant tout à créer une habitude dans la vie des clients. L’important dans ce cas de figure est de maximiser le nombre utilisateurs actifs, c’est à dire qui franchissent un seuil d’activité donné.

Comment mesurer le taux d’activité ? La technique la plus scientifique reste de surveiller le taux d’attrition (churn) — c’est à dire le pourcentage d’utilisateurs qui quittent le service, soit en se désinscrivant, soit en devenant inactifs. La formule se calcule pour une période de temps donnée (par exemple, un mois) :

churn = (nombre d’inscrits en début de période - nombre d’inscrits en fin de période) / nombre d’inscrits en début de période

Plus le churn est faible, plus l’engagement est important. C’est notamment lui qui va déterminer la valeur de votre communauté. Ce type d’entreprise présente en général un profil de risque très élevé, mais il y a une bonne nouvelle : il est très facile d’amorcer une communauté sans technologie pré-existante.

Un simple groupe Facebook, un outil de newsletter ou même un blog sont des outils largement suffisant pour commencer à fédérer une communauté. A titre d’exemple, nous pourrions citer Groupon, qui a commencé par un blog recensant les meilleures offres commerciales de Chicago, ou encore Menu Next Door, qui permettait à n’importe quel bruxellois de commander un plat à emporter à son voisin.

Bien entendu, ces communautés ont par la suite évolué vers des solutions qui leur sont propres. Cependant, aborder le problème non pas sous l’angle de la technologie mais par celui de la relation utilisateur leur a permis de construire un avantage unique : une base de clients fidèles, constituant ainsi une ressource très importante pour développer plus tard l’entreprise.

A ce titre, il faut noter que beaucoup d’entreprises de communauté démarrent sans revenu lors de leur lancement. En effet, il est souvent nécessaire d’atteindre une masse critique avant de pouvoir construire un modèle payant : soit parce que personne ne voudrait payer pour un service qui ne réunit pas déjà une partie substantielle de la cible, soit parce que l’on revend les données à d’autres et que ces dernières n’ont de valeur que si elles portent sur un nombre important d’utilisateurs.


Intention

Tous les modèles d’affaire ne sont cependant pas bâtis sur l’habitude. D’autres procèdent d’une intention du consommateur : à un moment donné de sa vie, celui-ci a besoin d’un produit ou d’un service spécifique.

Les entreprises de déménagement en sont un exemple typique : tout un chacun en a potentiellement besoin à un moment donné, mais tout le monde n’en a pas besoin au même moment ! C’est donc l’intention du consommateur (ici, de déménager) qui guide le processus d’achat.

L’essentiel dans ce type de configuration est de bâtir un flux constant et peu cher d’utilisateurs qualifiés. A cette fin, il faut en premier lieu déterminer combien rapporte un client par transaction. Cela donne la valeur client (customer value, ou CV). S’il est possible de déterminer un taux de ré-achat, on peut alors calculer une approximation de la valeur-vie client (customer lifetime value, ou CLV).

La CLV est toujours compliquée à déterminer et ce d’autant plus que l’entreprise est jeune. On peut cependant faire avec les données dont on dispose au bout de quelques mois. Une approximation en général raisonnable est de se limiter à trois mois :

CLV = marge moyenne * nombre d’achats moyen en 3 mois (par utilisateur)

Le jeu est ensuite simple : acquérir les consommateurs pour un coût inférieur à la valeur vie du client. Pour minimiser ce coût d’acquisition, plusieurs solutions existent : soit il est possible de trouver des utilisateurs qualifiés en payant mais pour un coût très modeste, soit un hack gratuit existe, permettant de générer des leads et de leur vendre le produit ultérieurement.

La deuxième solution est en général limitée en temps et en volume mais peut être un moyen efficace d’amorcer la pompe et de faire démarrer votre société. Pour y parvenir, il ne faut pas hésiter à trouver des corrélations dans les comportements d’achats : si l’entreprise vend X et que l’achat de X est corrélé à celui de Y, alors peut être que cibler les acheteurs de Y sera moins compétitif et plus efficace que de cibler les acheteurs de X.


Un cas particulier : l’abonnement

Nonobstant ces deux grands modèles, la réalité est parfois (souvent !) plus complexe et aucun modèle n’est parfaitement “pur”. Par ailleurs, il existe une catégorie assez vaste d’entreprises qui usent d’un modèle faisant appel à la fois à l’habitude et à l’intention : ce sont les produits qui reposent sur abonnement (les fameux SaaS : software as a service).

Le modèle d’abonnement est intéressant car il combine tous les grands indicateurs-clés du growth hacker :

  • Churn = nombre de désinscriptions / nombre de clients total
  • ARPU (average revenue per user) = prix de l’abonnement — coût marginal d’un utilisateur
  • CLV = ARPU / Churn (note : c’est là encore une approximation et des formules bien plus complètes existent en finance mais nous accepterons cette simplification pour la lisibilité de l’article ;) Pour en savoir plus : http://www.forentrepreneurs.com/ltv/)
  • Le CAC (cost of acquiring a customer) = dépenses marketing / nombre de nouveaux inscrits

Tout l’art d’un modèle d’abonnement, consiste à maintenir l’inéquation suivante : CAC < CLV. C’est donc à la fois un modèle d’habitude (il faut minimiser le churn) et un modèle d’intention (il faut minimiser le CAC). Cependant, le plus grand avantage de ce modèle est d’être très prédictible, ce qui rend les calculs d’autant plus fiables.

Savoir dans quel modèle se placer est essentiel pour un growth hacker car c’est ce qui va lui permettre de définir une stratégie de growth adaptée : certains hacks sont effet valables pour un modèle et pas un autre, d’autres pour les deux. Cela est également utile pour lire une expérience : est-elle valable pour votre modèle ?


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