AARRR Money 💾

La cĂ©lĂšbre approche AARRR marketing expliquĂ©e dans notre dernier article est extrĂȘmement intĂ©ressante mais il est bon de retranscrire un concept et une mĂ©thode avec du concret, en somme, avec des chiffres !


Le AARRR Funnel permet de faire émerger un modÚle financier, une approche purement marketing de la génération de revenus


Pour faire un modÚle marketing qui « fait parler » les chiffres, il est nécessaire de rapporter des données essentielles à chaque étape du tunnel, en voici une liste.


Acquisition


Pour mesurer l’acquisition, rien de plus simple lorsque l’on dispose d’outils tels que Firebase, Google Analytics, Funnel.io etc. Ces outils reliĂ©s Ă  un site internet, une application, un objet connectĂ© permettent d’obtenir des donnĂ©es clĂ©s.


Pour la partie acquisition, il suffit simplement de connaitre le nombre de visiteurs que l’on a. Afin de combiner cette notion de volume Ă  un Ă©lĂ©ment financier, il peut ĂȘtre judicieux de distinguer les flux organiques (gratuits) et les flux payants.


Une fois la distinction faite, on peut reporter le volume de trafic payant au montant dĂ©pensĂ© pour les obtenir, on peut ainsi obtenir une mĂ©trique ĂŽ combien essentielle : le coĂ»t d’acquisition par utilisateur.

Ici c’est un coĂ»t d’acquisition pour obtenir un visiteur, il est gĂ©nĂ©ralement trĂšs bas. Si ce n’est pas le cas, c’est que la publicitĂ© Ă©tait de trĂšs mauvaise qualitĂ©.

Activation

A cette Ă©tape, cela commence Ă  devenir intĂ©ressant puisqu’une activation se mesure par une prise de dĂ©cision, une action de l’utilisateur sur la solution utilisĂ©e.


Il s’agit donc de collecter les donnĂ©es relatives Ă  un ajout de panier, Ă  une inscription Ă  une newsletter, au remplissage de formulaire etc.


De la mĂȘme maniĂšre, on peut procĂ©der Ă  la distinction indiquĂ©e dans le prĂ©cĂ©dent sujet pour ainsi obtenir le coĂ»t engendrĂ© pour obtenir une activation (cela donne le Cost per Lead autrement appelĂ© CPL)

RĂ©tention

Quant à la rétention, il existe un moyen simple de la mesurer notamment en estimant les revenus récurrents réalisés (par jour, par semaine, par mois) ou encore en visionnant le type de visiteur. Généralement, il est possible de distinguer les nouveaux utilisateurs des utilisateurs récurrents.

Des outils comme Google Analytics permettent de mĂȘme de tracer un utilisateur afin d’identifier si la personne qui utilise une table pour utiliser telle solution est la mĂȘme que celle qui utilise un ordinateur deux heures plus tard (il s’agit de la fonctionnalitĂ© User-ID).

Une autre donnĂ©e est cruciale mais trĂšs souvent calculĂ©e de maniĂšre incorrecte, il s’agit de la cĂ©lĂšbre LTV ou Life Time Value.

Cette derniĂšre correspond Ă  la valeur qu’un utilisateur apporte Ă  une solution pour son utilisation de celle-ci sur une pĂ©riode donnĂ©e (on prend gĂ©nĂ©ralement une annĂ©e). En somme, combien un utilisateur est-il susceptible de dĂ©penser en utilisant la solution qu’on lui propose sur une pĂ©riode donnĂ©e ? GĂ©nĂ©ralement, on compare cet Ă©lĂ©ment avec le coĂ»t d’acquisition client (Cost per acquisition autrement appelĂ© CPA).

En analyse marketing, l’on dit que pour ĂȘtre certain de gĂ©nĂ©rer un modĂšle marketing et financier rentable (bien que l’on en soit rarement sĂ»r) il est nĂ©cessaire de vĂ©rifier la rĂšgle suivante :


LTV>=3*CPA

En somme, la valeur apportĂ©e par le client sur le long terme doit ĂȘtre trois fois supĂ©rieur Ă  ce qu’il faut payer pour l’obtenir

Il existe plusieurs mĂ©thodes pour calculer la LTV, en principe on calcule tout d’abord l’Average Order Per customer (AOV), puis l’on estime le nombre de commande par utilisateur sur un an puis le nombre d’annĂ©e qu’un client est susceptible de le rester, cela donne :

LTV = AOV * Nombre de commandes par utilisateur * nombre d’annĂ©e par client


Référent

La mesure de ce « R » est en revanche bien plus complexe. Beaucoup d’entreprises ont tentĂ© de s’y atteler mais il s’avĂšre que cela ne soit parfois pas pertinent. L’élĂ©ment fiable auquel il est possible de s’attacher est le nombre de parrainages et de filleuls que l’on obtient par client (dans le cas oĂč l’on a mis en place un programme ambassadeur).

Plus gĂ©nĂ©ralement, on cherche Ă  Ă©tablir ce que l’on appelle un coefficient de "viralitĂ©" c’est-Ă -dire que l’on veut savoir combien de client l’on converti pour l’obtention de "x" clients.

En somme, on veut savoir combien de clients actuels parlent de la solution qu’ils utilisent à des prospects et combien parmi ces derniers deviennent ces clients.

Pour le mesurer, il est possible de mĂȘme de regarder les rĂ©seaux sociaux, les partages, les likes, les notes sur les stores, les notes sur Google etc.

Revenus

C’est en principe l’élĂ©ment sur lequel il est le plus facile d’obtenir de la transparence : combien de vente par pĂ©riode ? Combien de volume par pĂ©riode ? Quel revenu moyen par utilisateur ? Quel marge moyenne par utilisateur ?


Le Close Rate (CR) est aussi un Ă©lĂ©ment intĂ©ressant qui permet d’estimer combien de personnes passent de leads Ă  clients. Il peut servir pour les mesures de revenus.

En somme, l’approche AARRR n’est pas seulement marketing, elle est aussi financiĂšre ! Il est trĂšs complexe d’estimer la cĂ©lĂšbre LTV, c’est pourtant l’élĂ©ment le plus important Ă  connaitre/estimer lorsque l’on lance son projet.

N’hĂ©site pas Ă  commenter cet article pour poser tes questions !

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