Dans cet article de blog, notre responsable marketing produit, Verity Brain, explique pourquoi l’analyse prédictive est un excellent outil pour mieux prévoir et planifier.
Aujourd’hui, toutes les entreprises se noient sous les données. Abonnements, paiements, interactions avec les clients, modèles d’utilisation : le volume, la vitesse et la variété des données augmentent plus rapidement que la plupart des équipes ne peuvent les gérer. C’est ce que l’industrie appelle le big data : des ensembles de données si volumineux et complexes que les outils traditionnels ne peuvent pas suivre.
Mais voici le défi : les données à elles seules ne sont pas synonymes de croissance rentable des revenus. De nombreuses entreprises sont riches en données, mais pauvres en informations : elles collectent des millions de points de données mais ont du mal à anticiper l’érosion des marges, l’exposition aux risques et les exigences de conformité.
Selon Forrester (PDF), 54 % des organisations ayant une maturité en matière d’analytique avancée ont augmenté leurs revenus et 44 % ont acquis un avantage concurrentiel. C’est pourquoi nous avons créé Frisbii Revenue Insights, une suite d’analyse complète qui fournit aux directeurs financiers et aux responsables RevOps à la fois des tableaux de bord de performance et des laboratoires d’analyse prédictive pour passer du recul à la prévoyance.
Le message est clair : lorsque vous allez au-delà du reporting et que vous passez à l’analyse prédictive, vous ne vous contentez pas de suivre le passé : vous façonnez activement des résultats rentables, protégez vos marges et gardez une longueur d’avance sur la conformité et les risques.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive (et pourquoi maintenant) ? #
Alors que l’analyse des performances de Frisbii vous montre ce qui s’est passé, l’analyse prédictive répond à ce qui se passera ensuite. En utilisant l’IA et l’apprentissage automatique entraînés sur vos données d’abonnement et de facturation réelles, l’analyse prédictive identifie les risques et les opportunités avant qu’ils n’apparaissent dans votre compte de résultat (P&L).
Cela signifie que les directeurs financiers et les équipes RevOps peuvent :
- Identifier les cohortes les plus susceptibles de se désabonner et quantifier la marge à risque.
- Prévoir l’impact d’un changement de prix sur les revenus et la rentabilité avant le lancement.
- Découvrir quels canaux d’acquisition génèrent les clients les plus rentables* et réduire les dépenses inutiles.
- Modéliser des scénarios qui prouvent la confiance du conseil d’administration et des investisseurs.
En bref : vous cessez de vous fier à votre instinct et commencez à prendre des décisions proactives, fondées sur des données, qui protègent les bénéfices autant qu’elles augmentent les revenus.
*Valeur à vie
Fonctionnement de l’analyse prédictive de Revenue Insights #
Nous avons conçu l’analyse prédictive dans le cadre de la suite Revenue Insights afin de donner aux entreprises d’abonnement et de paiement une visibilité prévisionnelle normalement réservée aux entreprises disposant d’équipes internes de science des données.
Notre approche s’articule autour de trois Labs performants :
- Atelier de tarification → Modéliser des scénarios de tarification et de remise avant le déploiement. Découvrir comment ils affectent le taux de churn, l’ARR et la rentabilité, sans essais et erreurs coûteux.
- Laboratoire de rétention → Identifier rapidement les segments et les cohortes à risque. Exécuter des interventions de simulation pour réduire les pertes de revenus et protéger les marges.
- Acquisition Lab (bientôt disponible) → Prévoyer la croissance du nombre de nouveaux abonnés, le CAC et la LTV par canal ou par cohorte. Redoubler d’efforts sur ce qui stimule la croissance durable, et non sur les dépenses gaspillées.
Étant donné que ces modèles sont construits sur vos propres données d’abonnement, de facturation et de paiement, ils reflètent votre réalité, et non des références génériques du secteur.
Des cas d’utilisation qui protègent les bénéfices et réduisent les risques #
Voici comment les directeurs financiers et les responsables RevOps peuvent appliquer Frisbii Predictive Analytics dès aujourd’hui :
- SaaS & Tech : Un directeur financier modélise les changements de prix dans le Pricing Lab et voit comment les changements peuvent affecter le taux de churn, la rétention et les revenus. Au lieu de risquer de se désabonner et d’éroder la marge brute, ils trouvent le prix optimal qui maximise l’ARR et la rentabilité.
- E-Commerce : une entreprise de boîtes d’abonnement utilise le laboratoire de rétention pour identifier les clients (segments) qui présentent un risque de churn. En intervenant tôt, ils gardent 20 % de clients en plus et évitent les pertes de revenus.
- Médias et divertissement : Un service de streaming utilise l’Acquisition Lab pour prévoir les CAC (Customer Acquisition Costs) en fonction de la LTV sur tous les canaux pour des activités spécifiques. En réallouant les dépenses, elles augmentent plus rapidement tout en maintenant leur rentabilité.
Pourquoi choisir Frisbii ? #
Contrairement aux outils d’analyse autonomes, Frisbii intègre les abonnements, la facturation et les paiements sur une seule plateforme. Cela signifie :
- Des analyses intégrées directement à vos flux de travail d’abonnement et de paiement.
- Des prédictions fondées sur vos données de clients et de revenus en direct.
- Une plateforme unique pour gérer l’exécution et l’optimisation, de la croissance à la protection des bénéfices.
L’analyse prédictive est disponible dès aujourd’hui dans le plan de croissance de Frisbii, offrant à votre équipe une vision d’entreprise sans le coût de la création d’une fonction de science des données.
