Comment InsightRaider Estime les Revenus des Produits
"Comment savez-vous combien un produit génère ?"
C'est la question qu'on nous pose le plus souvent. Et elle est légitime. Les plateformes comme Gumroad, Systeme.io et Whop ne partagent pas publiquement les données de revenus. Alors comment pouvons-nous les estimer ?
Cet article est notre engagement envers la transparence. Nous allons vous expliquer exactement comment fonctionne notre méthodologie, quels signaux nous analysons et quelles sont les limites.
L'Inspiration : BrandSearch
Avant de construire InsightRaider, nous avons étudié comment les entreprises existantes estiment les revenus des entreprises privées.
Le gold standard est BrandSearch, une entreprise valorisée à 110M$ qui estime les revenus des boutiques Shopify et vendeurs Amazon. Ils ont prouvé qu'il est possible d'atteindre une précision de ±20% en combinant des signaux publics avec des algorithmes propriétaires.
Notre approche adapte leur méthodologie au marché des infoproduits.
Les Trois Piliers de Notre Méthodologie
Pilier 1 : Scraping de Signaux Publics
Les plateformes de produits numériques exposent plus de données que vous ne pourriez penser. Nous collectons systématiquement :
Données de Classement
- Position dans les listes de bestsellers par catégorie
- Position dans les classements globaux de la plateforme
- Flags produit trending/hot
Métriques de Preuve Sociale
- Nombre d'avis clients
- Score de note moyen
- Distribution des notes (1-5 étoiles)
- Vélocité des avis (nouveaux avis dans le temps)
Métadonnées Produit
- Points de prix
- Date de création/lancement
- Nombre de followers du créateur
- Nombre de produits du même créateur
Pourquoi c'est important :
Il y a une forte corrélation entre les signaux publics et les revenus. Par exemple :
- Les produits dans le top 10 d'une catégorie surperforment systématiquement les produits classés 11-50
- Les comptages d'avis corrèlent avec les ventes à environ 2-5% (soit 100 avis ≈ 2 000-5 000 clients)
- Les scores de note au-dessus de 4.5 corrèlent avec des taux de conversion 40% plus élevés
Pilier 2 : Analyse du Trafic Web
L'estimation de revenus nécessite de comprendre combien de personnes voient une page produit. Nous analysons :
Volume de Trafic
- Visiteurs mensuels estimés sur les pages produit
- Tendances du trafic dans le temps
- Sources de trafic (organique, social, payant)
Signaux d'Engagement
- Estimations de temps sur la page
- Indicateurs de taux de rebond
- Patterns de visiteurs récurrents
Nous sourçons les données de trafic depuis :
- APIs d'analytics tierces (similaires à SimilarWeb)
- Outils d'analyse de backlinks
- Données d'APIs réseaux sociaux
- Données de classement moteurs de recherche
La formule de conversion :
Au plus simple :
Revenus Estimés = Trafic × Taux de Conversion × Valeur Moyenne de Commande
Pour les produits numériques, les taux de conversion de l'industrie vont typiquement de 1-4% selon la température du trafic :
- Trafic froid : 1-2%
- Trafic chaud (email, retour) : 3-5%
- Trafic brûlant (referrals, affiliés) : 5-10%
Nous calibrons nos hypothèses de taux de conversion basé sur le mix de sources de trafic.
Pilier 3 : Algorithmes de Validation Croisée
C'est là que ça devient sophistiqué. Nous ne nous fions pas à une seule méthode d'estimation — nous faisons tourner quatre modèles différents et triangulons les résultats.
Modèle A : Estimation Basée sur le Classement
Nous avons construit des cartes de corrélation entre position de classement et revenus sur des milliers de produits. Un produit classé #3 dans une catégorie a des fourchettes de revenus prévisibles basées sur les données historiques.
Modèle B : Estimation Basée sur les Avis
En utilisant le ratio avis/clients (typiquement 2-5%), nous estimons le total de clients depuis les comptages d'avis. Multipliez par le prix, ajustez pour les remboursements, et vous avez une estimation de revenus.
Modèle C : Estimation Basée sur le Trafic
Maths pures : trafic × conversion × prix. Nous affinons les hypothèses de conversion basées sur la catégorie de produit, le point de prix et le mix de sources de trafic.
Modèle D : Ensemble Machine Learning
Notre modèle ML est entraîné sur des produits où les créateurs ont publiquement partagé leurs chiffres de revenus (depuis des podcasts, tweets, posts Indie Hackers, etc.). Ces données de vérité terrain nous permettent de calibrer nos autres modèles.
Estimation finale : Nous pondérons les quatre modèles basé sur la disponibilité des données et le niveau de confiance. Si nous avons de fortes données de trafic, le Modèle C a plus de poids. Si les comptages d'avis sont plus fiables, le Modèle B domine.
Validation : Comment Nous Savons Que Ça Marche
Nous validons continuellement notre méthodologie contre des points de données connus.
Divulgations de revenus publiques :
Des créateurs comme Pieter Levels, Tony Dinh et Marc Louvion partagent leurs revenus publiquement. Nous comparons nos estimations à leurs divulgations :
- Nos estimations pour les produits connus sont dans une précision de ±15-25%
- Nous mettons à jour nos modèles quand des divergences apparaissent
- Nous suivons la précision des prédictions dans le temps pour identifier le model drift
Retours créateurs :
Quand les créateurs utilisant InsightRaider vérifient nos estimations pour leurs propres produits, nous incorporons ces retours (anonymisés) dans notre processus de calibration.
Tests A/B :
Nous testons régulièrement différentes pondérations de modèles contre des datasets de holdout pour optimiser la précision.
Attentes de Précision
Soyons honnêtes sur ce que vous pouvez — et ne pouvez pas — attendre :
Ce que nos estimations vous disent :
- Ordre de grandeur (est-ce un produit à 1k€/mois ou 10k€/mois ?)
- Comparaison relative (Produit A gagne probablement plus que Produit B)
- Direction de tendance (les revenus sont-ils en croissance, stables ou en déclin ?)
- Sizing de marché (revenus totaux adressables dans une niche)
Ce que nos estimations ne vous disent pas :
- Montants exacts en euros (nous visons ±20%, pas ±1%)
- Profit net (nous ne connaissons pas les dépenses)
- Revenus des bundles, upsells ou sources externes
- Fluctuations de taux de change
Facteurs qui peuvent réduire la précision :
- Produits avec très peu d'avis (moins de signal = moins de précision)
- Produits très récents (pas assez de données historiques)
- Produits avec pricing inhabituel (bundles, pay-what-you-want)
- Périodes promotionnelles lourdes (pics temporaires)
Ce Qui Rend Notre Approche Différente
Nous ne devinons pas.
Chaque estimation est appuyée par de multiples points de données et validée contre des benchmarks connus. Quand la confiance est basse, nous le montrons.
Nous montrons le travail.
Contrairement aux outils boîte noire, nous expliquons notre méthodologie publiquement. Vous pouvez évaluer si notre approche a du sens pour votre cas d'usage.
Nous nous améliorons continuellement.
Nos modèles sont mis à jour chaque semaine basé sur de nouvelles données, retours créateurs et changements de marché. La précision s'améliore avec le temps.
Nous sommes construits spécifiquement pour les infoproduits.
Les outils conçus pour Shopify ou Amazon ne marchent pas bien pour les produits numériques. Les signaux sont différents. Les business models sont différents. Nous nous concentrons exclusivement sur le marché des infoproduits.
Comment Nous Gérons les Cas Limites
Produits sans avis :
Nous nous appuyons plus fortement sur les données de classement et trafic. Les niveaux de confiance sont plus bas, et nous marquons ces estimations en conséquence.
Pricing pay-what-you-want :
Nous utilisons les valeurs moyennes de transaction de produits similaires pour estimer, mais marquons une incertitude plus élevée.
Produits sur plusieurs plateformes :
Nous estimons actuellement par plateforme. L'agrégation cross-plateforme est sur notre roadmap.
Bundles et upsells :
Nous estimons basé sur le prix du produit principal. Les revenus des upsells ne sont pas capturés, ce qui signifie que nos estimations peuvent être conservatrices pour les créateurs avec des tunnels sophistiqués.
Le Résumé
Nos estimations de revenus ne sont pas parfaites — aucune estimation ne peut l'être. Mais elles sont assez précises pour répondre aux questions qui comptent :
- Y a-t-il de l'argent dans cette niche ?
- Quel est le plafond de revenus pour les meilleurs produits ?
- Ce marché grandit-il ou rétrécit-il ?
- Comment mon produit se compare-t-il aux concurrents ?
C'est l'information dont vous avez besoin pour prendre des décisions intelligentes sur où investir votre temps et créativité.
Nous croyons en la transparence. Si vous avez des questions sur notre méthodologie, nous sommes heureux d'en discuter — contactez-nous à contact@insightraider.com.
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