Les abonnements streaming évoluent vite. Les prix changent chaque mois, les essais varient selon les pays, et les bundles lient les plateformes aux telcos, à la musique ou au gaming. Les suivis internes ratent souvent ces évolutions, tandis que les rapports génériques se limitent à des moyennes.
Sans structure et comparabilité, difficile d’estimer un marché ou d’anticiper le churn. Ce qu’il faut : des offres détaillées par plateforme et pays, des prix normalisés, et une explication des signaux de churn — pas juste des chiffres.
Standardise les offres, essais et bundles dans une taxonomie commune.
Normalise les prix locaux et calcule un prix médian en USD pour comparaison.
Estime abonnés actifs et revenus de manière transparente.
Ajoute un signal de churn accompagné d’une note explicative.
Attribue un score de confiance à chaque champ enrichi (sources, fraîcheur, méthodes).
Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.
AI reasoning
Open Datasets
Web intelligence
APIs qualifiées
Offres comparables entre pays avec prix médians en USD.
Essais & bundles classifiés par type de partenaire, churn scoré et expliqué.
Estimations d’abonnés actifs et de revenus mensuels par ligne.
Exports prêts pour BI/CRM avec scores de confiance champ par champ.
Ligne de confiance : Chaque champ enrichi est sourcé, scoré et expliqué.
Les réponses à vos questions sur ce segment
Les réponses à vos questions sur ce segment
En quoi est-ce différent des trackers ou rapports génériques ?
Les rapports offrent des moyennes statiques et les trackers listent des prix bruts. Ce jeu de données ajoute structure, comparaisons normalisées, estimations d’abonnés/revenus et explication du churn, avec scores de confiance champ par champ. Il transforme des signaux épars en intelligence de marché actionnable.
Comment les prix locaux sont-ils normalisés en USD pour comparaison ?
Les prix sont collectés en devise locale puis convertis en USD à la date d’analyse. Les valeurs médianes sont calculées pour éviter les biais liés aux extrêmes. Cela permet une comparaison directe entre pays et offres.
Puis-je adapter la taxonomie pour les offres, bundles et essais ?
Oui. Le segment utilise une taxonomie standardisée (ex. basic, standard, premium ; telco, musique, gaming), mais elle peut être ajustée à vos catégories internes. Cela garantit une intégration fluide dans vos segmentations.
Comment sont déterminés et expliqués les signaux de churn ?
Le risque de churn combine prix, offres d’essai et stratégies de bundle. Chaque ligne reçoit un label qualitatif (faible, moyen, élevé) accompagné d’une note explicative. Cela fournit non seulement un indicateur, mais aussi son explication.
Que signifie le score de confiance et à quelle fréquence les données sont-elles mises à jour ?
Le score de confiance reflète la fiabilité selon la disponibilité des sources, leur fraîcheur et les méthodes utilisées. Chaque champ enrichi est scoré séparément pour évaluer la qualité des données. Les mises à jour suivent la veille web et les APIs, avec une fréquence adaptée aux changements de plateforme et au volume.
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