Analyse de cohorte SaaS : Décelez des sources de profit dans vos propres données
Votre base de clients s’agrandit. Vos revenus augmentent. Peut-être même que votre entreprise SaaS commence à générer des bénéfices. L’avenir s’annonce radieux. Que souhaiter de plus ?
Cependant, si vous avez déjà connu cette phase de développement d’une entreprise SaaS, vous savez peut-être qu’une croissance prometteuse peut en réalité masquer des inefficacités et des opportunités manquées qui nuisent aux perspectives à long terme de votre marque.
C’est là qu’une analyse de cohortes SaaS peut apporter des informations précieuses pour orienter la planification stratégique de votre marque. À mesure que votre entreprise prend de l’ampleur, la rétention client devient de plus en plus cruciale pour atteindre vos objectifs de croissance et de rentabilité.
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Une analyse approfondie de votre clientèle diversifiée peut vous aider à comprendre les besoins spécifiques et variés de vos clients actuels, afin d’améliorer leur expérience, réduire le taux d’attrition de votre plateforme et identifier de nouvelles opportunités de revenus pour accroître vos profits.
Faire appel à un logiciel pour l’automatiser ?
Je vais détailler toutes les méthodes pour effectuer une analyse de cohortes manuellement, mais pour ceux disposant d’un budget logiciel, un outil d’analyse statistique sera probablement un meilleur choix.
Qu’est-ce qu’une analyse de cohortes SaaS ?
Une analyse de cohortes est un processus d’évaluation axé sur les données qui examine le comportement et les indicateurs de performance financière à travers des segments plus restreints au sein de votre base de clients globale.
Ces segments de clientèle 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 permettant de créer des cohortes.
Dans une analyse de cohortes SaaS, les entreprises cherchent à obtenir des indications sur la manière dont différents clients utilisent la plateforme de façons diverses. Les clients fidèles de longue date profitent-ils moins souvent des nouvelles fonctionnalités ? Certains niveaux d’abonnement affichent-ils des taux de désabonnement supérieurs ou inférieurs aux autres ?
En réalisant une analyse de cohortes SaaS, votre entreprise peut mettre au jour des informations exploitables générant de nouvelles efficacités, un chiffre d’affaires supérieur et, surtout, de meilleurs taux de fidélisation client pour votre plateforme.
Cas d’utilisation des données
À mesure que les plateformes SaaS se développent, le volume des données clients disponibles augmente aussi. Mais une quantité importante de données ne sert pas votre activité si vous ne disposez pas d’un moyen de tirer parti de cette information pour obtenir des analyses approfondies et exploitables.
L’analyse de cohortes SaaS propose un modèle simple pour traiter ces données et les utiliser afin d’orienter votre stratégie. Du fait de la flexibilité de mise en œuvre d’une telle analyse pour les entreprises SaaS, ce processus évaluatif peut vous aider à atteindre de nombreux objectifs, notamment :
● Identifier les décisions produits qui créent de la valeur pour vos clients et renforcent la fidélisation, comme le lancement de nouvelles fonctionnalités, les changements tarifaires ou les améliorations UX.
● Évaluer l’engagement client au fil du temps et entre différents segments pour mieux appréhender le potentiel de valeur vie client (LTV).
● Définir des personas et segments de clientèle afin d’améliorer la personnalisation de votre communication auprès de ces groupes.
● Activer une surveillance proactive afin de repérer les signaux annonciateurs d’un risque de désabonnement. L’identification précoce permet de mettre en place des actions pour retenir chaque client.
● Évaluer le succès des nouvelles versions produits, des améliorations UX et autres changements ayant un impact sur l’expérience client.● Mieux comprendre pourquoi les clients partent et identifier des stratégies pour accroître l’engagement et la fidélisation.
Analyse de cohortes temporelles vs Analyse de cohortes par segment
L’analyse de cohortes SaaS peut être menée pour générer des insights sur un large éventail d’indicateurs financiers ou de performance. Mais les cohortes analysées sont en réalité définies et regroupées selon l’une des deux méthodes suivantes.
Cohortes temporelles
Également appelés cohortes d’acquisition, les regroupements temporels constituent une approche simple de la segmentation : les cohortes sont définies selon la période d’inscription des clients sur votre plateforme. Que ce soit sur une base mensuelle, trimestrielle, annuelle ou autre, cette méthode facilite l’analyse de l’évolution des relations clients avec votre produit SaaS au fil du temps.
● Idéal pour : Les entreprises SaaS souhaitant évaluer, au fil du temps, l’impact des nouveaux développements produits et/ou de l’expérience utilisateur globale. Cette stratégie permet aussi d’observer comment la relation client évolue 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 à partir de données comportementales, démographiques ou d’autres points de données communs qui ne sont pas liés à des considérations temporelles. Les personas clients, les modes d’utilisation SaaS, les niveaux d’abonnement et d’autres critères similaires peuvent être utilisés pour créer des segments permettant d’analyser et de mieux comprendre 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 segmentées peuvent être analysées pour découvrir pourquoi votre plateforme peine à engager certains types d’utilisateurs, quels types de personas clients offrent la meilleure valeur vie client (LTV) et le meilleur ROI marketing, ainsi que de nombreux autres enseignements rendus possibles grâce à vos propres données de cohortes de première main.
Comment réaliser une analyse de cohorte
Votre audience la plus engagée est-elle aussi la plus rentable ? Vos niveaux d’abonnement les plus coûteux offrent-ils la meilleure valeur vie client ? Quelles cohortes offrent le meilleur retour sur vos investissements marketing, et quels groupes de clients pèsent sur votre activité avec des taux de désabonnement élevés ?
Une analyse de cohorte SaaS peut vous aider à répondre à toutes ces questions et bien d’autres. Bien qu’il soit important de se rappeler que corrélation ne signifie pas toujours causalité, une simple analyse de cohorte peut servir de point de départ à une exploration plus approfondie, comme des tests A/B et d’autres stratégies visant à vérifier votre hypothèse.
Pour démarrer une analyse de cohorte, vous devez accéder à un outil logiciel proposant des fonctionnalités intégrées de reporting sur les cohortes. Google Analytics est l’un des outils les plus populaires, mais ProfitWell et Mixpanel font partie d’une série d’outils éprouvés qui facilitent le reporting sur les cohortes.
Une fois que vous avez mis en place l’un de ces outils, vous pouvez mener votre propre analyse en suivant l’une des approches suivantes :
Analyse comportementale
Pour réaliser une analyse comportementale, définissez des groupes de clients en fonction des actions traçables au sein de votre plateforme SaaS. Par exemple, si vous souhaitez savoir si les abonnés haut de gamme utilisent réellement les fonctionnalités coûteuses auxquelles ils ont accès, séparez les groupes selon qu’ils ont ou non utilisé cette fonctionnalité sur une période donnée.
Focalisez-vous sur des intervalles de temps courts pour limiter les variables susceptibles de perturber ces analyses. Par exemple, envisagez d’analyser le comportement des clients sur une période de deux semaines ou de 30 jours plutôt que sur six mois, lorsque les fluctuations saisonnières et d’autres événements sur la plateforme pourraient compromettre la qualité de vos données.
Une fois la période définie, 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 évaluer quels types de schémas d’engagement et d’utilisation de la plateforme entraînent le désabonnement des clients.
Pour calculer le churn, identifiez les utilisateurs inscrits à une date donnée, ou sur une période définie, puis comparez ce nombre avec celui des clients toujours actifs à une date cible. Ce pourcentage représente votre taux de churn.
Une analyse du churn peut ensuite être réalisée en créant des cohortes selon leur date d’inscription, leur niveau d’abonnement, le type d’entreprise ou d’autres critères permettant d’isoler les variables susceptibles d’induire ou de contribuer à un taux de churn élevé. Plusieurs analyses de cohortes peuvent être menées pour approfondir ces résultats et valider les conclusions.
Analyse du chiffre d'affaires
Une analyse du chiffre d’affaires commence par la définition d’une période d’étude et le calcul du taux de churn sur cette période. Ensuite, vous créez des cohortes selon le regroupement financier que vous souhaitez examiner — les segmentations courantes concernent les niveaux d’abonnement, la taille du client et les fourchettes de génération de revenus, notamment dans les cas où votre modèle de tarification est fondé sur le nombre d’utilisateurs ou l’utilisation de la plateforme.
Sur la période de churn retenue, examinez comment la génération de chiffre d’affaires a évolué pour chacun de ces groupes. Selon la phase de votre entreprise et le type d’enseignements recherchés, vous pourrez choisir de regarder cela en termes de rétention brute des revenus ou de rétention nette (nous détaillons ces notions ci-dessous). Identifiez quelles cohortes enregistrent la croissance la plus rapide et lesquelles voient leur expansion de revenus stagner ou décliner.
À partir de là, vous pourrez analyser les différences entre ces cohortes—éventuellement en menant des analyses additionnelles basées sur des segments—afin d’identifier les raisons comportementales, démographiques et autres qui expliquent ces différences de revenus.
Rétention brute des revenus
La rétention brute des revenus (également appelée rétention brute du chiffre d’affaires) reflète la capacité de votre société SaaS à conserver ses clients existants. C’est une donnée particulièrement pertinente pour les jeunes entreprises SaaS, car elle permet d’évaluer la stabilité de leur base existante de clients.
La rétention brute des revenus se calcule en soustrayant le chiffre d’affaires perdu à cause du churn de votre revenu mensuel récurrent (MRR) — sans prendre en compte les nouveaux revenus — puis en divisant ce montant par le MRR. Si votre MRR est de 25 000 $ mais que vous perdez 5 000 $ de revenus à cause du churn, vous divisez 20 000 $ par 25 000 $ et obtenez ainsi un taux de rétention brute de 80 %.
Rétention nette des revenus
Alors que la rétention brute des revenus se concentre uniquement sur la capacité de votre entreprise à conserver les revenus existants, la rétention nette des revenus 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 des revenus de votre entreprise.
Pour poursuivre le scénario ci-dessus, supposons que votre entreprise ait commencé le mois avec 25 000 $ de MRR, ait subi 5 000 $ de pertes liées à la résiliation de contrats, mais ait également terminé le mois avec 32 000 $ de MRR grâce à l’ajout de nouveaux utilisateurs. Après avoir soustrait votre chiffre de désabonnement du MRR de fin de mois (en incluant les nouveaux revenus), vous diviseriez les revenus nets de 27 000 $ par le montant initial de 25 000 $ pour obtenir un taux de rétention nette des revenus de 108 pour cent.
Alors que la rétention brute des revenus ne pourra jamais dépasser 100 pour cent, un bon taux de rétention nette des revenus devrait se situer bien au-dessus de 100 %, ce qui témoigne de la croissance du socle de revenus de votre entreprise.
Comprendre les indicateurs d’analyse par cohorte
Peu importe comment vous segmentez et analysez votre base de clients, toute analyse de cohorte SaaS portera principalement sur un ou plusieurs des trois indicateurs SaaS suivants :
● Taux d’attrition : Comme mentionné ci-dessus, un taux d’attrition élevé — même chez une seule cohorte de votre clientèle — représente un problème à résoudre. Une analyse de cohorte peut aider à repérer des taux d'attrition élevés et leurs causes potentielles.
● Valeur vie client (LTV) : Un taux élevé d’attrition fera baisser la valeur vie client. Une forte fidélisation, combinée à une tarification stratégique, de la vente incitative et d’autres stratégies de génération de revenus, permettra de maximiser le chiffre d’affaires obtenu auprès de chaque client individuel.
● Coût d’acquisition client : Plus il coûte cher d’acquérir de nouveaux clients, plus votre valeur vie client doit être élevée. Si votre entreprise affiche à la fois un taux d’attrition élevé et un coût d’acquisition client (CAC) important, elle pourrait rapidement perdre de l’argent à mesure qu’elle tente de compenser les revenus perdus.
Mettre en œuvre vos conclusions
Une analyse de cohorte SaaS est un outil inestimable pour identifier les schémas préoccupants et leurs explications potentielles. Mais avec autant de variables influençant le taux d’attrition, l’engagement client et l’expérience utilisateur globale, il est impossible d’être certain de la cause d’une faible fidélisation tant que vous n’avez pas mis en place des changements pour résoudre le problème.
Par exemple, si vous concluez que les abonnés haut de gamme se désabonnent parce qu’ils n’utilisent pas correctement les fonctionnalités les plus puissantes de votre plateforme, vous devriez envisager de créer un tutoriel d’intégration ou un module de formation intégré afin d’augmenter l’adoption et la familiarité.
Quels que soient les problèmes identifiés, développez et appliquez une solution réalisable et surveillez les indicateurs de cohorte par la suite. Si le taux d’attrition et/ou la génération de revenus par client s’améliorent, vous pouvez avoir la certitude d’avoir identifié correctement la cause du problème.
Soyez prudent lorsque les autres sont confiants
En complément des avis clients, des enquêtes et d’autres formes de retour d’information, l’analyse de cohortes SaaS exploite des données de première main fiables pour faire ressortir des tendances et des schémas révélateurs parmi vos clients. Plus votre solution SaaS se développe, plus cette stratégie sera précieuse pour analyser les données de cohorte et faire émerger des informations que vous ne pourriez pas trouver autrement.
Même dans le meilleur des cas, cependant, traiter les conclusions d’une analyse de cohorte SaaS peut s’apparenter à un jeu de devinettes. Une des meilleures approches pour relever ce défi consiste à consulter d’autres membres de votre équipe financière ainsi que des CFO expérimentés ayant déjà fait face à des difficultés similaires pour développer et protéger leurs propres sources de revenus SaaS.
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