Cet article a été traduit automatiquement de l’anglais vers le français par ChatGPT. Sa version originale peut être retrouvée ici.

Nous avons interviewé Johannes Vogel, Chief Product & Revenue Officer chez Stern (publié par RTL Deutschland), sur la manière dont ils ont relancé une offre d’abonnement à partir de zéro, avec des équipes et des systèmes conçus pour les revenus lecteurs numériques.

TLDR
- L’équipe produit et revenus est passée de 7 à 75 personnes, avec des recrutements initiaux concentrés sur le produit, la data, l’ingénierie et le marketing Ads, affiliation et abonnements
- Le passage d’un pricing mensuel à hebdomadaire a amélioré la conversion, notamment chez les lecteurs peu engagés avec la marque ; les app stores sont revenus au mensuel en raison des frictions liées aux renouvellements hebdomadaires
- GEO et Capital performent particulièrement bien en conversion et en rétention, avec des positionnements éditoriaux répondant à des besoins très spécifiques

Principaux enseignements :
- Pour un média généraliste, la personnalisation n’est pas une fonctionnalité, c’est le produit
- L’article qui convertit n’est pas toujours celui qui retient. La cohérence éditoriale compte plus que le volume d’acquisition
- Le positionnement éditorial doit être clair avant d’optimiser la conversion. Le funnel ne compense pas une proposition faible

Lorsque Johannes Vogel, Chief Product & Revenue Officer, rejoint Stern fin 2023, rien ne semble poser problème du côté numérique. Le trafic du site est au rendez-vous, les titres sont bien identifiés du public et la technologie fonctionne. Mais le vrai problème est ailleurs et plus profond.

Toute l’organisation a été construite autour d’un ensemble de titres, dont le cœur du modèle repose sur la publicité de masse. « C’était une machine à volume », explique Vogel. « L’important n’était pas chaque titre ou l’identité de marque, mais l’ampleur de l’audience. » Les identités éditoriales distinctes de Stern, GEO et Capital se sont peu à peu dissoutes dans la quête de l’échelle numérique.

Pour la publicité, ce compromis restait gérable. Pour les abonnements, il était fatal. Un modèle fondé sur les revenus lecteurs ne fonctionne que si vous proposez quelque chose d’assez spécifique pour qu’un lecteur accepte de payer et, surtout, continue de payer. Or, pendant des années, la configuration numérique de Stern a fait exactement l’inverse.

Les ventes d’abonnements étaient isolées dans un silo séparé de l’éditorial et du produit, avec peu d’objectifs communs et peu de responsabilité partagée. Vogel et le rédacteur en chef Gregor Peter Schmitz ont rapidement compris qu’il ne servait à rien de tenter de réformer l’existant. « Nous avions la grande chance de pouvoir construire une nouvelle équipe », raconte Vogel. « Nous pouvions travailler à partir d’une nouvelle philosophie et d’une nouvelle culture. » Ils sont partis de sept personnes, d’une seule activité et d’une seule organisation produit.

Construire l’équipe

Sept sont devenus 75, bientôt 100. Parmi les premiers recrutements, les priorités étaient les product managers, les UX/UI designers, les data analysts, les software engineers et les spécialistes du marketing abonnement. Côté éditorial, l’enjeu était surtout de transformer l’organisation vers un état d’esprit et un mode de fonctionnement centrés sur le numérique. Le journalisme existait déjà au sein de trois marques installées. Ce qui manquait, c’était la capacité à concevoir, itérer et mesurer un produit numérique construit autour de ces contenus. Une activité d’abonnement exige une culture produit, une infrastructure data et des mécaniques commerciales que la plupart des organisations éditoriales historiques n’avaient jamais eu besoin de développer.

L’Audience Development n’est pas la fonction la plus importante en taille chez Stern+, mais elle façonne tout le reste. Sa mission, en étroite collaboration avec la rédaction, consiste à construire la base d’audience engagée sur laquelle reposent les abonnements. Au début du processus de relance de Stern, la notoriété de la marque était forte, mais les audiences numériques fidèles restaient limitées. Il fallait donc faire le travail de construction de la relation avant de demander à qui que ce soit de payer. « Une audience très engagée constitue la base d’une croissance durable des abonnements », dit Vogel. « Sans cette base, les taux de conversion vous apprennent très peu de choses. »

Le problème de la Wundertüte

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Dans ce guide, nous partageons les différentes façons dont les éditeurs peuvent segmenter leur audience afin de développer un modèle de paywall dynamique, avec des exemples pour chaque type de segmentation :
> Par type de contenu : gratuit vs premium, user needs, date de publication...
> Par profil utilisateur : niveau d’engagement, statut utilisateur, localisation...
> Par canal d’acquisition : Google, réseaux sociaux, newsletters...

Quelques définitions rapides :
> Segmentation d’audience : regrouper les utilisateurs en fonction de leur profil ou de leur contexte, c’est-à-dire des données susceptibles d’influencer leur comportement, de nous indiquer ce qui pourrait les convaincre de s’abonner ou de les rendre plus ou moins enclins à convertir à un moment donné
> Paywall dynamique : un paywall qui s’adapte à différents segments d’audience. Cela peut concerner le design, le message ou même le parcours lui-même (par exemple voir un paywall ou non). À noter que « dynamique » ne signifie pas nécessairement piloté par l’IA. Il est souvent basé sur des règles : par exemple, un utilisateur lisant un article « politique » verra un paywall différent de celui lisant un article « sport ».

Il existe 3 grandes catégories de segmentation d’audience avec pour objectif d’augmenter les taux de conversion :

• Par type de contenu
• Par profil utilisateur
• Par canal d’acquisition

Dans chacun de ces cas, la forme de segmentation détermine qui voit ou qui expérimente quoi. Par exemple, si l’on segmente par localisation, une personne en Allemagne pourra voir et vivre une expérience différente de celle d’une personne au Royaume-Uni.

Qu’est-ce qui peut varier selon le segment, du point de vue de la stratégie de conversion ?

• Le fait que l’article soit bloqué ou non
• Le parcours de conversion (par exemple le nombre d’articles gratuits avant le paywall, l’utilisation d’un registration wall)
• Le wording du paywall
• Le design (couleurs, images, etc.)
• Les prix et offres d’abonnement mises en avant

Entrons dans le détail de ces 3 catégories, avec des exemples pour chacune :

1. Segmenter par type de contenu

Pour de nombreux éditeurs, c’est le point de départ le plus simple. Cela permet de mener de nombreux tests pour identifier les contenus qui convertissent le mieux sans impacter le trafic global. Cela permet également de donner (en partie) le contrôle aux équipes éditoriales, puisque la stratégie de paywall est basée sur leur production plutôt que sur le profil utilisateur. C’est particulièrement utile lors du lancement d’un paywall dynamique pour obtenir leur adhésion.

Cette forme de segmentation peut prendre différentes formes :

• Contenus divisés en gratuit (souvent actualités générales ou contenus commoditisés) et premium (généralement des formats longs, des enquêtes, introuvables ailleurs)
• Basé sur le format : articles vs jeux vs vidéos
• Basé sur les thématiques ou tags : sport, politique, actualités, lifestyle
• Basé sur les user needs : update me (tenez-moi informé), give me a perspective (apportez-moi une analyse), etc.
• Date de publication : par exemple articles publiés il y a plus de 30 jours

Gratuit vs premium

Organiser les contenus selon leur valeur :

• Contenus gratuits : ouverts pour maximiser la portée (souvent axés sur les revenus publicitaires)
• Contenus premium : fermés pour convertir les lecteurs en abonnés

Certains éditeurs vont plus loin en ajoutant deux segments supplémentaires :

• Contenus « gris » : parfois ouverts, parfois fermés (selon décision éditoriale)
• Super Premium : avec un paywall strict

Cette segmentation est souvent guidée par deux objectifs business : la publicité et les abonnements. Cependant, les articles pensés pour générer des revenus publicitaires (via les pages vues) peuvent aussi servir à engager les audiences et les faire progresser dans le funnel vers l’abonnement.

Un bon point de départ consiste à réaliser une analyse matricielle en classant les articles selon leurs « forces ». On peut ensuite définir un objectif pour chaque catégorie afin de tirer le meilleur parti de chaque contenu.

Par exemple, Mather (cabinet de conseil spéciaisé dans les médias) propose la matrice suivante :

• Forte audience / haut de funnel : focus publicité, donc contenu ouvert
• Contenu premium / bas de funnel : focus abonnement, donc derrière un paywall
• Journalisme de mission : souvent ouvert
• Contenus sous-performants (nécessitant une analyse complémentaire)

Une approche légèrement plus avancée est illustrée par FT Strategies ci-dessous, avec 4 catégories basées sur la popularité des sujets et la propension à payer :

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Maxime Moné est cofondateur et CEO de Poool, la plateforme de parcours dynamiques conçue pour améliorer la conversion, l’engagement et la fidélité des audiences médias.

Cet article est le deuxième d’une série en 6 épisodes dans laquelle Maxime partage ce qu’il a appris en étudiant 100 modèles économiques par abonnement dans plus de 15 secteurs. Si vous n’avez pas encore lu le premier, commencez ici. 

Pourquoi nous nous concentrons sur les médias dans cet épisode

Dans la plupart des entreprises fonctionnant par abonnement, les règles d’accès à l’offre payante sont simples. Vous vous abonnez à une box, vous recevez la box. Vous atteignez une limite d’usage sur Claude, on vous demande de passer à une offre supérieure. Vous voulez accéder à Calm (un service de méditation en ligne) pour la méditation guidée ? Vous avez accès à semaine gratuite, puis il faut payer. Chaque modèle a sa logique, mais elle est directement liée au produit.

Dans les médias, c’est différent.

Historiquement, les médias en ligne étaient gratuits (presque toujours). Puis les éditeurs sont passés à des modèles payants, et les produits se sont complexifiés : applications, newsletters, podcasts, jeux, bundles, communautés. Cette évolution a fait émerger une grande variété de modèles d’accès.

Nous avons donc décidé de nous plonger exclusivement dans les médias pour cet épisode. Car la question « qu’est-ce qui est gratuit et qu’est-ce qui est payant » est l’une des décisions produit les plus déterminantes de notre secteur.

Et il n’existe pas de bonne ou de mauvaise réponse. Le bon modèle dépend de votre structure, de votre ADN éditorial, de votre contenu, de votre modèle économique… Il est spécifique à chaque média, chaque rédaction, chaque audience.

L’objectif ici n’est pas de vous dire quoi faire. Il s’agit de montrer l’éventail des possibles, pour vous permettre d’identifier les meilleures opportunités pour votre média.

Le compromis entre engagement et frustration

Les données sur ce sujet sont claires depuis un certain temps.

En 2021, nous avons publié le Digital Media Review (DMR, une initiative de recherche menée avec Google et Le GESTE, une association française d’éditeurs) chez Poool. Une donnée clé ressortait : la relation entre la part de trafic exposée à du contenu payant et la conversion. La corrélation est claire : plus on expose les utilisateurs au payant, plus on convertit. Mais seulement jusqu’à un certain seuil. Au-delà, la conversion stagne ou diminue. La frustration seule n’est pas une raison suffisante pour s’abonner.

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Selon le Digital News Report 2025 du Reuters Institute, les abonnements numériques ont atteint un plateau. Dans 20 pays, seulement 18 % des personnes paient pour accéder à l’information en ligne, un chiffre qui a à peine évolué depuis l’an dernier. Si vous avez l’impression d’atteindre un plafond avec votre audience principale, vous n’êtes pas seul.

Cependant, dans leur dernier rapport sur la puissance de l’inscription, la Subscriptions Academy 2025 de FT Strategies et de la Google News Initiative (GNI) constate que les éditeurs les plus performants cessent de tenter le saut direct « d’anonyme à abonné » et se concentrent sur un « entre-deux » : l’inscription. En transformant les visiteurs anonymes en utilisateurs identifiés grâce à un échange de valeur léger, vous ne faites pas que collecter des emails : vous construisez la résilience nécessaire pour un marché fragmenté par les plateformes et centré sur la protection de la vie privée.

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Khalil A. Cassimally est consultant et coach en audience. Il aide les organisations à aligner leurs équipes autour du changement, des besoins des utilisateurs et de l’IA. 

Le travail sur l’audience et les tunnels de conversion réussit ou échoue souvent à cause de la communication interne. Pourtant, peu de personnes bénéficient d’un accompagnement structuré pour l’améliorer. En s’appuyant sur des recherches récentes et sur sa propre pratique, il partage une méthode pratique en trois étapes pour utiliser l’IA afin de :
> Comprendre votre style d’intervention
> Identifier les forces et les lacunes de votre communication
> Faire de petits progrès intentionnels pour améliorer vos compétences de communication

La plupart des projets liés à l’audience et aux produits vivent ou meurent selon la qualité de la communication interne.

Pourtant, c’est aussi là que beaucoup de personnes rencontrent des difficultés. Bien communiquer peut être difficile ! Et si les dirigeants ont souvent accès à du coaching et à des programmes de leadership, les personnes qui réalisent l’essentiel du travail au quotidien en bénéficient rarement.

C’est là que l’IA devient intéressante.

Dans un article publié l’an dernier par Harvard Business Review (HBR), les chercheurs Katharina Lange et José Parra-Moyano ont cherché à déterminer si l’IA pouvait aider à améliorer la manière d’intervenir dans les conversations, d’une façon comparable au coaching humain. En travaillant avec 167 dirigeants dans le monde, ils ont utilisé l’IA pour analyser de vraies conversations et fournir des retours, que les participants ont ensuite comparés avec les retours d’observateurs humains.

Les résultats sont révélateurs. Environ 30 % des participants ont reçu un retour qui confirmait largement ce qu’ils pensaient déjà de leur style d’intervention. Plus important encore, environ 55 % se sont retrouvés dans ce que les chercheurs appellent la « zone d’apprentissage » : le retour était à la fois surprenant et utile, ce qui a suscité de nouvelles prises de conscience.

Ce que je retiens de cette recherche n’est pas que l’IA remplace les coachs humains, mais que le retour réflexif peut devenir bien plus accessible que ce que permet le coaching traditionnel.

Inspiré par leurs travaux, j’ai construit un processus reproductible pour utiliser des chatbots d’IA comme ChatGPT et Gemini afin d’améliorer mes propres interventions.

Ce processus inspiré par la recherche décompose l’amélioration en trois phases :

• Comprendre son style d’intervention
• Identifier ses forces et ses lacunes
• Passer à l’action pour améliorer sa manière d’intervenir

Phase 1 : comprendre votre style d’intervention

Comprendre la manière dont vous communiquez actuellement est la première étape pour progresser. Pour cela, vous devez identifier votre style préféré – ce que vous pouvez faire de manière systématique avec quelques transcriptions anonymisées et des prompts précis.

> Utiliser un langage commun : les catégories d’intervention de John Heron

La plupart d’entre nous ont des schémas d’intervention par défaut. Il faut pouvoir nommer ces schémas, sinon « mieux communiquer » reste une notion vague. Pour bien le faire, nous avons besoin d’un langage commun.

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Lennart Schneider, fondateur du podcast et de la newsletter Subscribe Now, et expert des modèles d’abonnement numériques, échange avec Stefan Bader, CEO et cofondateur de Cello, pour expliquer comment concevoir un programme de parrainage capable de soutenir une croissance durable.
-> Pourquoi la visibilité est le facteur décisif
-> Comment choisir les bonnes récompenses
-> Pourquoi l’équité fait la différence
-> Et comment réduire le risque de coûts liés à l’acquisition client

Depuis des années, les entreprises font face au même défi : la hausse continue des coûts d’acquisition rend de plus en plus difficile la conquête de nouveaux abonnés à des prix soutenables.

Les raisons sont multiples : le marketing payant devient toujours plus coûteux, le SEO perd en portée avec la généralisation des LLM, et les algorithmes des réseaux sociaux jouent un rôle déterminant dans la visibilité des contenus et leur diffusion dans le temps.

Pourtant, il existe un levier de croissance encore trop souvent sous-exploité, capable de réduire la dépendance aux acteurs externes : vos propres utilisateurs. Des lecteurs satisfaits et fidèles vous recommandent déjà. Bien conçu, ce bouche-à-oreille peut devenir un canal d’acquisition à la fois puissant et peu coûteux.

C’est en tout cas ce qu’explique Stefan Bader, CEO et cofondateur de Cello, invité de mon podcast Subscribe Now. Cello, entreprise basée à Munich, a développé un logiciel de parrainage aujourd’hui utilisé par certaines des plus grandes entreprises tech au monde, dont Miro, Typeform et Riverside.

Dans cet article, qui synthétise mon échange avec Stefan, vous découvrirez comment construire un programme de parrainage capable de soutenir une croissance durable :

• Pourquoi la visibilité est le facteur clé
• Comment choisir les bonnes récompenses
• Pourquoi l’équité est déterminante
• …et comment réduire le risque financier lié à l’acquisition client

À noter : vous pouvez tester Cello directement. En utilisant mon lien de parrainage, vous économisez 1 000 € et je perçois une commission si vous devenez client – une bonne manière de soutenir mon travail.

1. Arrêtez de cacher vos programmes de parrainage

L’erreur la plus fréquente consiste à reléguer le programme de parrainage dans un sous-menu. Une visibilité permanente, dès le premier niveau de navigation, génère un engagement utilisateur nettement plus élevé.

L’exemple ci-dessus, issu de Neotaste, l’illustre parfaitement : le programme de recommandation apparaît dès l’écran d’accueil de l’application, ainsi qu’au-dessus de la carte dans l’onglet « Discover ».

Stefan partage cinq conseils pour optimiser la visibilité :

1. Si l’icône de parrainage est visible au premier niveau et non dissimulée dans un sous-menu, le taux d’utilisation est multiplié par 8.
2. En plus d’un symbole de cadeau, afficher la valeur monétaire de la récompense améliore fortement les performances. L’ajout d’un symbole de devise multiplie les résultats par 3,3.
3. Une légère animation attire également l’attention sur le programme de parrainage, même sur des écrans que les utilisateurs pensent déjà connaître.
4. Moments de satisfaction : identifiez précisément les instants où l’utilisateur vient de vivre une expérience positive – à la fin d’un article ou après une bonne note à un NPS, par exemple. Ce sont les meilleurs moments pour proposer une recommandation.
5. Intégration CRM : rappelez régulièrement l’existence du programme de parrainage via l’email ou d’autres canaux push.

2. L’argent surpasse la plupart des autres récompenses

Un programme de parrainage n’est jamais plus fort que les récompenses qu’il propose. Mois gratuits, remises, tirages au sort, bons d’achat, cadeaux… les options sont nombreuses. Mais selon l’expérience de Stefan, l’argent reste la récompense la plus efficace pour la majorité des utilisateurs.

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Khalil A. Cassimally est consultant en développement d’audience, besoin de l'audience et IA, et contributeur régulier d’Audiencers. Dans ce guide, il partage 7 stratégies pour ne pas seulement devenir data-informed, mais data-led.

Les rédactions et organisations médias ne manquent pas de données. Elles ne manquent pas non plus de stress ni de surcharge de travail – et l’abondance de données y contribue désormais directement.

« Il y a tellement de données que je ne sais pas quoi regarder, ni ce qui est important. »

La donnée est une opportunité pour les organisations médias. Elle améliore quatre dimensions simultanément :

• La compréhension des audiences (le socle sur lequel tout le reste repose)
• La stratégie éditoriale
• La performance business
• La mesure de l’impact

Débloquer ces améliorations suppose d’exploiter les données de manière pertinente et actionnable. Et lorsqu’on le fait de façon systématique, l’usage de la donnée devient une composante naturelle des opérations. C’est cette culture data qu’il faut viser.

Mais construire une telle culture ne se fait pas du jour au lendemain. Et certaines rédactions sont clairement plus avancées que d’autres sur l’échelle de maturité data.

L’échelle de maturité data comporte trois niveaux :

• Data-informed : nous avons une compréhension de base et de la visibilité sur ce qui se passe
• Data-driven : nous utilisons activement les données pour soutenir les décisions stratégiques et, in fine, la croissance
• Data-led : nous mettons la donnée au service des résultats business, en ayant systématisé son usage

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Cet article a été traduit automatiquement de l’anglais vers le français par ChatGPT. Sa version originale peut être retrouvée ici.

Anil Chitrapu est Senior Product Manager chez Wirecutter (The New York Times), où il se concentre sur la croissance d’audience, l’IA et la personnalisation.

Dans cet article, Anil analyse en détail les choix opérationnels, les garde-fous et la technologie qui alimentent Wirecutter For You, la nouvelle newsletter qui adapte les recommandations d’articles à chaque lecteur - sans compromettre le jugement éditorial ni la confiance dans la boîte de réception.

Wirecutter, le service de recommandation de produits de The New York Times, partage le même engagement envers un journalisme rigoureux qui définit l’ensemble de notre rédaction. La mission a toujours été d’aider les lecteurs à prendre des décisions éclairées et en toute confiance concernant les produits de leur quotidien, des meilleurs cadeaux aux appareils électroménagers les plus fiables, grâce à un travail journalistique rigoureux, transparent et utile.

Mais atteindre les lecteurs aujourd’hui demande plus qu’un excellent contenu éditorial : cela nécessite une réflexion approfondie sur la manière dont nous mettons ce journalisme en avant. À mesure que la surcharge d’information augmente et que l’attention diminue, le défi ne se limite plus à ce que nous publions, mais à comment nous nous assurons que chaque lecteur trouve ce qui lui est le plus pertinent. Chez Wirecutter, nous débattons depuis longtemps de la manière d’utiliser la technologie pour servir cette mission de manière responsable. Notre objectif n’a jamais été de remplacer la voix éditoriale qui rend nos recommandations uniques, mais d’utiliser la personnalisation comme un prolongement de celle-ci : aider chaque lecteur à trouver la bonne recommandation au bon moment, tout en conservant notre identité. Chaque décision de conception découle de ce principe : la personnalisation doit prolonger le jugement éditorial, pas le remplacer.

Cette idée a conduit à la création de Wirecutter For You, une newsletter hebdomadaire qui associe notre journalisme à un modèle de personnalisation robuste pour proposer des recommandations d’articles sur mesure. Le système que nous avons conçu est pensé pour être flexible et contrôlable, ce qui nous permet d’ajuster ses règles et ses résultats en continu. Dans les sections suivantes, nous expliquons pourquoi nous l’avons créé, comment il fonctionne et ce que nous avons appris sur l’articulation entre expertise éditoriale et systèmes algorithmiques.

Pourquoi nous l’avons créé

À l’approche du quatrième trimestre (notre période de pic d’achats annuelle), Wirecutter souhaitait construire un canal résilient et automatisé pour aider ses lecteurs à découvrir davantage de notre contenu éditorial. Malgré notre vaste bibliothèque, beaucoup de lecteurs ne voient qu’une fraction du contenu de Wirecutter. La personnalisation nous a offert un moyen de faire émerger le bon article au bon moment. Notre objectif était de développer un produit capable d’apprendre du comportement de navigation des lecteurs tout en respectant les standards de Wirecutter.

À un niveau global, nous voulions répondre à une question simple : comment introduire la personnalisation chez Wirecutter tout en conservant une approche pleinement éditoriale et intentionnelle ? Pour nous, cela signifiait commencer dans un environnement contrôlé, permettant de tester prudemment, d’apprendre rapidement et de garder un contrôle total sur le ton et la confiance – et l’email était l’endroit idéal pour cela. Il nous offrait un cadre contrôlé pour tester, mesurer l’impact et assurer la délivrabilité, sans modifier l’expérience sur le site avant d’avoir des résultats clairs.

Nous avons conçu le format du programme autour de trois objectifs principaux :

• Créer une habitude de lecture hebdomadaire complémentaire à nos newsletters existantes, en apportant de la valeur sans remplacer ce que les lecteurs connaissent déjà.
• Utiliser l’email comme un espace d’apprentissage contrôlé : tester la logique de personnalisation, suivre l’engagement et la confiance, et vérifier que le modèle peut être déployé à grande échelle.
• Poser les bases d’un cadre de personnalisation pour Wirecutter : règles, standards de mesure et garde-fous éditoriaux.

Comme il s’agissait d’un territoire nouveau, nous avons défini le succès moins par des pics de trafic que par des signaux durables : qualité plutôt que volume de clics, confiance dans la boîte de réception, délivrabilité et engagement de long terme renforçant la relation avec nos abonnés.

Ce que nous avons lancé

Après un pilote limité plus tôt dans l’année, nous avons développé une newsletter hebdomadaire dynamique capable de s’adapter à grande échelle. L’objectif : proposer des recommandations personnalisées tout en restant fidèles à nos standards éditoriaux. L’ambition était de créer un produit qui paraisse personnel plutôt qu’automatisé.

Nous avons lancé Wirecutter For You avec un envoi hebdomadaire le dimanche, combinant recommandations personnalisées et introduction éditoriale concise. Chaque version s’appuie sur l’engagement récent du lecteur et un pool de contenus validés par la rédaction. Nous avons commencé avec une audience réduite pour contrôler la performance et la délivrabilité.

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Cet article a été traduit automatiquement de l’anglais vers le français par ChatGPT. Sa version originale peut être retrouvée ici. 

Ali Mahmood est Digital News Strategist. Il aide les éditeurs à naviguer dans un paysage numérique en constante évolution afin de construire des stratégies de revenus durables, centrées sur l’audience, même dans les environnements les plus complexes.

Cet article a été rédigé à la suite d’une discussion dans le groupe WhatsApp d’Audiencers sur la manière de prévenir le partage de mots de passe et les usages abusifs des comptes au sein des organisations.

De nombreux éditeurs de presse et de médias atteignent un point où la croissance des abonnements ralentit, même lorsque tous les fondamentaux semblent solides : un produit performant, un onboarding fluide, des newsletters efficaces qui font entrer les lecteurs dans le funnel. Souvent, le facteur caché derrière cette stagnation est la fuite de revenus : des personnes accèdent à des contenus derrière un paywall sans payer, ou en contournant les règles de paiement (compte utilisé par plusieurs personnes, multiplication des essais gratuits, etc.). Cette fuite a tendance à se cacher dans les données (par exemple, des pics inhabituels dans les « utilisateurs actifs par compte ») de nombreux utilisateurs en essai gratuit qui ne se convertissent jamais en abonnés payants, ou un churn inexpliqué. Si elle n’est pas traitée, elle mine discrètement la croissance, rogne les revenus et fausse même les métriques d’audience. Elle peut également créer des problèmes d’équité qui érodent la confiance entre votre rédaction et vos abonnés payants.

Pourquoi la fuite de revenus se produit (et pourquoi elle fait mal)

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Cet article a été écrit par Lennart Schneider, fondateur du podcast et de la newsletter Subscribe Now, et expert des modèles d’abonnement numérique.

Vous ne me contredirez pas : tout devient de plus en plus cher, y compris les abonnements. Celles et ceux qui n’ajustent pas régulièrement leurs prix perdront inévitablement des revenus à long terme à cause de l’inflation. Mais bien sûr, toute hausse de prix comporte un risque de désabonnement. Comment alors trouver l’équilibre : augmenter ses revenus tout en maintenant la rétention malgré une hausse de prix ?

Pour répondre à cette question, j’ai échangé avec l’expert en pricing Florian Bauer dans mon podcast Subscribe Now, où il explique quand augmenter les prix, comment le communiquer avec tact et pourquoi il faut toujours proposer des alternatives. Voici les 7 erreurs les plus fréquentes à éviter.

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