Analyse de Cohorte SaaS : Trouvez des Niches Rentables avec Vos Données
Votre base de clients s’agrandit. Vos revenus augmentent. Peut-être que votre entreprise SaaS a même commencé à générer des bénéfices. L’avenir s’annonce prometteur.
Une croissance prometteuse peut rendre plus difficile la détection des inefficacités et des occasions manquées qui nuisent à vos perspectives à long terme. C’est là qu’une analyse de cohortes SaaS peut guider votre planification stratégique. À mesure que vous évoluez, la rétention client devient essentielle pour atteindre la croissance et la rentabilité prévues.
Une vue granulaire de votre base de clients peut vous aider à comprendre les besoins de vos clients existants afin d’améliorer leur expérience, de réduire le taux de résiliation sur votre plateforme et de saisir de nouvelles occasions de revenus pour accroître les profits.
Vous voulez plus de The CFO Club ?
Créez un compte gratuit pour terminer la lecture de cet article et rejoindre une communauté de CFO et de cadres financiers modernes qui accèdent à des cadres éprouvés, des outils et des analyses pour naviguer dans la finance guidée par l’IA.
Have an account? Log In
Faire faire ça par un logiciel ?
Je vais aborder toutes les méthodes pour mener une analyse de cohortes manuellement, mais pour ceux disposant d’un budget pour les logiciels, un outil d’analyse statistique sera probablement un meilleur choix.
Les clics sur les liens ci-dessous peuvent générer une commission, ce qui soutient nos tests et avis indépendants sur les logiciels et services. En savoir plus sur notre transparence.
Qu’est-ce qu’une analyse de cohortes SaaS ?
Une analyse de cohortes est un processus d’évaluation basé sur les données qui examine le comportement et les indicateurs de performance financière à travers de petits segments au sein de votre base de clients globale.
Ces segments de clients peuvent être définis et séparés de différentes manières. Les personas clients, les niveaux d’abonnement, les comportements sur la plateforme, les canaux d’acquisition et les dates d’inscription des clients sont autant de critères possibles pour créer des cohortes.
Dans une analyse de cohortes SaaS, les entreprises cherchent à obtenir des informations sur la manière dont différents clients utilisent la plateforme de façon différente. Les clients de longue date profitent-ils moins des nouvelles fonctionnalités ? Certains niveaux d’abonnement affichent-ils un taux de résiliation plus élevé ou plus faible que d’autres ?
En réalisant une analyse de cohortes SaaS, votre entreprise peut révéler des informations exploitables permettant de gagner en efficacité, d’augmenter les revenus et surtout, d’obtenir un taux de fidélisation client plus élevé pour votre plateforme.
Cas d’utilisation des données
À mesure que les plateformes SaaS se développent, les volumes de données clients à votre disposition augmentent également. Mais un grand volume de données ne vous sera d’aucune utilité si vous n’avez pas de moyen d’exploiter ces informations pour obtenir des analyses approfondies et actionnables.
Une analyse de cohortes SaaS offre un modèle simple pour traiter ces données et les utiliser afin d’orienter votre stratégie d’entreprise. Étant donné la flexibilité des façons de mener une analyse de cohortes SaaS, votre entreprise peut utiliser ce processus d’évaluation pour atteindre de nombreux objectifs. Parmi les cas d’utilisation, on peut citer :
● Identifier les décisions produits qui créent de la valeur pour vos clients et améliorent les taux de rétention, comme le lancement de nouvelles fonctionnalités, les modifications tarifaires et les améliorations de l’expérience utilisateur.
● Évaluer l’engagement des clients au fil du temps et entre les segments pour mieux comprendre le potentiel de la valeur vie client (LTV).
● Définir des personas clients et des segments pour améliorer la personnalisation des messages destinés à ces groupes.
● Permettre la surveillance proactive des tendances qui pourraient indiquer un risque de résiliation prochaine. Une identification précoce peut aider votre entreprise à déployer des actions pour retenir chaque client.
● Évaluer le succès des nouvelles évolutions produits, des améliorations UX et d’autres changements affectant l’expérience client.
● Découvrir pourquoi les clients résilient et identifier des stratégies pour améliorer l’engagement et la fidélisation.
Analyse de cohortes temporelles vs analyse de cohortes par segment
Une analyse de cohortes SaaS peut être menée pour générer des informations sur un large éventail de mesures de performance financière ou autres. Mais les cohortes de clients réellement analysées sont définies et regroupées de deux façons principales.
Cohortes temporelles
Également appelées cohortes d’acquisition, les groupements basés sur le temps sont une approche simple pour segmenter : les cohortes sont définies en fonction du moment où les clients ont rejoint votre plateforme. Que ce soit sur une base mensuelle, trimestrielle, annuelle ou autre, cette approche facilite l’analyse de l’évolution des relations clients avec votre produit SaaS dans le temps.
● Idéal pour : les entreprises SaaS qui souhaitent évaluer l’impact des nouveaux développements produits et/ou de l’expérience utilisateur globale au fil du temps. Cette stratégie permet également de mettre en lumière l’évolution de la relation client à mesure que la société SaaS élargit sa base d’utilisateurs.
Cohortes par segment
Les cohortes basées sur des segments définissent des groupes de clients par des données comportementales, démographiques, ou d'autres points de données communs qui ne sont pas liés à des considérations temporelles. Les personas clients, les schémas d'utilisation SaaS, les niveaux d'abonnement et des critères similaires peuvent être utilisés pour créer des segments qui peuvent être analysés afin d'apprendre davantage sur les différences entre ces cohortes.
● Idéal pour : Comprendre quels types d'utilisateurs génèrent le plus de valeur et de revenus pour votre entreprise. Les cohortes basées sur des segments peuvent être analysées pour découvrir les raisons pour lesquelles votre plateforme peine à engager certains types d'utilisateurs, quels types de personas clients offrent la meilleure VVC et le meilleur ROI marketing, et de nombreuses autres informations rendues possibles grâce à vos propres données de cohortes de première main.
Comment réaliser une analyse de cohorte
Votre audience la plus engagée est-elle celle qui a la plus grande valeur ? Vos niveaux d'abonnement les plus chers fournissent-ils la meilleure VVC client ? Quelles cohortes offrent le meilleur retour sur investissement marketing, et quels groupes de clients entraînent un taux de désabonnement élevé pour votre entreprise ?
Une analyse de cohortes SaaS peut vous aider à répondre à toutes ces questions et bien plus encore. Bien qu'il soit important de rappeler que corrélation ne signifie pas toujours causalité, une simple analyse de cohorte peut servir de point de départ pour aller plus loin avec des tests A/B et d'autres stratégies visant à valider votre hypothèse.
Pour commencer une analyse de cohorte, vous devrez accéder à un outil logiciel proposant des rapports intégrés d'analyse de cohortes. Google Analytics est l'une des ressources les plus populaires pour cela, mais ProfitWell et Mixpanel figurent parmi de nombreux outils éprouvés pour faciliter l'analyse de cohortes.
Une fois que vous êtes équipé de l'un de ces outils, vous pouvez effectuer votre propre analyse en utilisant l'une des approches suivantes :
Analyse comportementale
Pour mener une analyse comportementale, définissez des groupes de clients en fonction d'actions traçables sur votre plateforme SaaS. Par exemple, si vous souhaitez savoir si les abonnés haut de gamme utilisent réellement les fonctionnalités coûteuses pour lesquelles ils paient, séparez les groupes selon s'ils ont interagi avec cette fonctionnalité pendant une période déterminée.
Concentrez-vous sur des périodes de temps limitées afin de réduire les variables susceptibles de perturber ces analyses. Par exemple, envisagez d'analyser le comportement client sur une période de deux semaines ou de 30 jours plutôt que sur six mois, période durant laquelle les variations saisonnières et d'autres événements de la plateforme pourraient compromettre la qualité de vos données.
Une fois la période déterminée, comparez les différentes cohortes pour voir si un groupe d'utilisateurs présente une corrélation entre le comportement ciblé et leur taux de rétention.
Analyse du churn
L'analyse du churn est idéale pour analyser quels types de schémas d'engagement et d'utilisation de la plateforme conduisent les clients à se désabonner.
Pour calculer le churn, identifiez les utilisateurs inscrits à une date précise, ou sur une période donnée, puis comparez ce nombre avec celui des clients toujours actifs à une date spécifique. Le pourcentage obtenu représente votre taux de churn.
Une analyse du churn peut ensuite être menée en créant des cohortes selon leur date d'inscription, leur niveau d'abonnement, leur type d'entreprise, ou d'autres critères, afin d'isoler les variables qui peuvent provoquer ou contribuer à des taux élevés de churn. Plusieurs analyses de cohortes peuvent être réalisées pour approfondir ces résultats et valider les conclusions.
Analyse des revenus
Une analyse des revenus commence par la définition d'une période d'observation et la détermination du taux de churn sur cette période. Ensuite, créez des cohortes en fonction du regroupement financier que vous souhaitez examiner—les segmentations les plus courantes se concentreront sur les niveaux d'abonnement, la taille du client, et les tranches de génération de revenus dans les cas où votre modèle de tarification est basé sur le nombre d'utilisateurs ou l'utilisation de la plateforme.
Durant la période d'observation du churn, examinez comment la génération de revenus a évolué pour chacun de ces groupes. Selon la maturité de votre entreprise et les informations que vous souhaitez obtenir, vous pouvez choisir de regarder cela en termes de rétention brute de revenus ou de rétention nette de revenus (plus d'informations ci-dessous). Identifiez quelles cohortes enregistrent la plus forte croissance et lesquelles connaissent une stagnation ou une décroissance des revenus.
À partir de là, vous pouvez analyser les différences entre ces cohortes—éventuellement grâce à l'utilisation d'analyses supplémentaires basées sur les segments—afin d'identifier les raisons comportementales, démographiques et autres causes expliquant ces écarts de revenus.
Rétention brute des revenus
La rétention brute des revenus (également appelée rétention brute du chiffre d'affaires) reflète le succès de votre entreprise SaaS dans la fidélisation de ses clients existants. C'est un indicateur précieux pour les jeunes entreprises SaaS car il permet d'évaluer la stabilité de votre base de clients existante.
La rétention brute des revenus se calcule en soustrayant le churn de revenus de votre revenu mensuel récurrent (MRR) – sans tenir compte des nouveaux revenus – puis en divisant ce chiffre par le MRR. Si votre MRR est de 25 000 $ mais que vous subissez 5 000 $ de pertes dues au churn, vous divisez 20 000 $ par 25 000 $ pour obtenir un taux de rétention brute des revenus de 80 %.
Rétention nette des revenus
Alors que la rétention brute du chiffre d'affaires se concentre uniquement sur la capacité de votre entreprise à conserver des revenus existants, la rétention nette du chiffre d'affaires prend également en compte l’expansion du chiffre d'affaires générée par de nouveaux clients. Ce calcul, légèrement plus complexe, reflète de manière plus complète la croissance de vos revenus.
Pour poursuivre avec le scénario ci-dessus, supposons que votre entreprise commence le mois avec 25 000 $ de MRR, subit une perte de 5 000 $ liée au churn, mais termine le mois avec 32 000 $ de MRR grâce à l'ajout de nouveaux utilisateurs. Après avoir soustrait votre churn du MRR de fin de mois (y compris les nouveaux revenus), vous divisez le chiffre d'affaires net de 27 000 $ par les 25 000 $ initiaux, ce qui vous donne un taux de rétention nette du chiffre d'affaires de 108 pour cent.
Alors que la rétention brute du chiffre d'affaires ne peut jamais dépasser 100 pour cent, un bon chiffre de rétention nette du chiffre d'affaires devrait quant à lui se situer largement au-dessus de 100 pour cent, reflétant ainsi la croissance de la base de revenus de votre entreprise.
Comprendre les indicateurs de l'analyse des cohortes
Peu importe la manière dont vous segmentez et analysez votre clientèle, toute analyse de cohortes SaaS s'intéressera principalement à l’un ou plusieurs des trois indicateurs SaaS suivants :
● Taux de churn : Comme mentionné précédemment, un taux de churn élevé — même au sein d'une seule cohorte dans votre base clients — est un problème à résoudre. Une analyse de cohortes peut aider à repérer les taux de churn importants et leurs causes éventuelles.
● Valeur vie client (LTV) : Un taux de churn élevé fera baisser la valeur vie client. Une bonne rétention client, associée à une stratégie tarifaire adaptée, à de l’upsell et à d'autres actions de génération de revenus, maximisera le chiffre d'affaires généré par chaque client individuel.
● Coût d'acquisition client : Plus il est coûteux d'acquérir de nouveaux clients, plus votre LTV client doit être élevée. Si vous cumulez un taux de churn important et un coût d’acquisition client (CAC) élevé, votre entreprise risque rapidement de perdre de l’argent en tentant de compenser le manque à gagner lié au désabonnement.
Mettre en œuvre vos découvertes
Une analyse de cohortes SaaS est inestimable pour identifier des schémas problématiques ainsi que leurs causes possibles. Mais avec autant de variables influençant le churn, l’engagement client et l’expérience globale de l'utilisateur, il est impossible de savoir avec certitude pourquoi la rétention client est faible tant que vous n’avez pas mis en œuvre des changements visant à corriger la situation.
Par exemple, si vous concluez que vos abonnés premium se désabonnent car ils ne profitent pas réellement des fonctionnalités les plus avancées de votre plateforme, il faudrait prévoir la création d’un tutoriel d’intégration ou un module de formation intégré afin d’augmenter l’adoption et la familiarisation avec l’outil.
Quels que soient les problèmes identifiés, élaborez puis mettez en place une solution adaptée et suivez les indicateurs de cohortes à l’avenir. Si le taux de churn et/ou la génération de revenus clients s’améliorent, vous pouvez être sûr d’avoir correctement identifié la source du problème.
Ayez peur quand les autres sont avides
En plus des avis et enquêtes clients ainsi que d'autres formes de retour, une analyse de cohortes SaaS s’appuie sur des données propriétaires fiables pour révéler des tendances et des schémas significatifs au sein de votre base de clients. Plus la solution SaaS se développe, plus cette méthode devient précieuse pour trier les cohortes et extraire des enseignements qu’il serait difficile de détecter autrement.
Même dans le meilleur des cas, il demeure cependant difficile de faire tout à fait le lien entre les résultats de l’analyse de cohortes SaaS et leur interprétation. Pour relever ce défi, l’une des meilleures approches consiste à échanger avec d'autres membres de votre équipe financière ainsi qu’avec des CFO expérimentés ayant déjà relevé ce type de défis pour construire et protéger leur propre source de revenus SaaS.
Découvrez plus d’analyses et de ressources pour donner du pouvoir aux CFOs tech d’aujourd’hui—abonnez-vous dès maintenant à la newsletter The CFO Club.
