21/11/2022

Analyse de cohorte clients : pourquoi est-ce indispensable au pilotage d’un SaaS ?

by 
Martin Courau

La notion de cohorte client est très connue en marketing. Mais, c’est également un concept clé à intégrer dans le pilotage d’une entreprise SaaS.

Dans cet article, nous verrons ce qu’est une analyse de cohorte, pourquoi c'est important et comment la mettre en place dans votre start-up.

1 - Qu’est-ce qu’une cohorte de clients ?

Concept très utilisé en marketing, la cohorte est également un outil puissant pour étudier la performance d’un SaaS. Elle correspond à un groupe de clients ou d’utilisateurs qui possèdent au moins une caractéristique commune. Le fait de les rassembler dans une cohorte permet de faciliter l’analyse du comportement de ces clients par période.

1.1 - Cohorte et marketing : définition

Le marketing repose beaucoup sur l’analyse de données. Pour étudier le comportement et la valeur des clients qui présentent un point en commun, la cohorte constitue un excellent outil.

Par exemple, avec Google Analytics, il devient possible d’analyser tous les visiteurs d’un site web d’e-commerce qui arrivent par une campagne Google Ads au cours d’une semaine donnée. Il s’agit alors de suivre le comportement de ce groupe dans les prochaines semaines et d’en retirer des enseignements.

graphique analyse cohortes google analytics
Exemple de tableau de bord Google Analytics

Cette logique d’analyse de groupes de clients aux caractéristiques communes est très intéressante pour piloter la croissance d’une entreprise SaaS.

1.2 - Cohorte client et pilotage d’un SaaS : définition

Le pilotage financier d’un SaaS repose aussi sur l’analyse de cohortes. En effet, la formation de groupes de clients permet d’en retirer des enseignements pour le business et la performance économique. Les différentes cohortes en SaaS apportent des informations précieuses sur le cycle de vie du client et sur les enjeux de rétention.

1.3 - Comment faire une cohorte ?

L’entreprise peut créer autant de cohortes que de périodes ou de caractéristiques clients. Une cohorte simple correspond par exemple au groupe d’utilisateurs du SaaS entrés au dans la base client sur un mois donné. Les cohortes mensuelles sont les plus utilisées pour analyser la performance d'un SaaS et le comportement de ses abonnés. On en retire divers enseignements sur le comportement dans chaque groupe :

  • le taux de résiliation des contrats ;
  • le niveau d’addition de services complémentaires ;
  • le taux de renouvellement de l’abonnement ;
  • le montant moyen des abonnements, etc.

Constituer une cohorte peut également signifier la création de segments plus fins. Nous pensons par exemple aux cohortes de clients acquis par période ET par plan tarifaire. Il est aussi possible de créer des cohortes par typologie de clients.

Si vous envisagez d’offrir un ou plusieurs mois gratuits pour un de vos services. La création d’une cohorte peut permettre :

  • d’analyser le taux de transformation (trial to paid) ;
  • et de mesurer le churn mensuel, pour détecter les mois à risques.

2 - Pourquoi est-ce important d’analyser une cohorte de clients ?

Tout SaaS dispose de KPIs précis sur ses revenus (ARR et MRR), son taux de churn (taux d’attrition) ainsi que le CAC (coût d’acquisition client) et la LTV (Lifetime Value : revenu total espéré par client). Encore faut-il pouvoir les étudier finement ! C’est le rôle de l’analyse d’une cohorte.

2.1 - L’analyse fine de la croissance historique de l’entreprise SaaS

La récupération des données relatives à une cohorte en vue de leur examen au fil des mois permet de mieux connaître la clientèle. Les analyses des différentes cohortes définies montrent comment les couches d’activité s’empilent dans le temps. Cette étude détaillée de l’historique des ventes et de la croissance s’avère difficile à obtenir par une autre méthode.

L'analyse de cohorte permet également :

  • D'étudier l'efficacité de l’acquisition, en mesurant l’obtention de nouveaux clients au mois le mois (cohortes mensuelles).
  • D’évaluer la capacité à upseller les clients existants, en fonction de leur typologie (cohorte par type de client) ou de leur ancienneté (cohorte mensuelle).

2.2 - Identification des données de churn et actions de fidélisation

L’analyse de cohorte constitue un excellent moyen d’étudier le taux d’attrition (départ des clients du SaaS). Au sein de chaque groupe d’utilisateurs défini, il devient possible d’identifier les moments où le churn est le plus élevé, par exemple au cours du troisième mois après l’abonnement (cas d’une cohorte mensuelle). Ensuite, il reste à investiguer pour déterminer la raison de ce pic de churn à ce moment-là. Puis vient le temps de déployer des mesures correctives pour favoriser la fidélisation.

On peut aller très loin dans cette analyse, en créant des cohortes mensuelles par typologie de clients. Cela permet de comprendre très finement le comportement des clients dans le temps et en fonction de leurs spécificités.

2.3 - Aide au calcul de la Lifetime Value (LTV) et aux prévisions de MRR

  1. Analyse de cohorte et LTV

L'analyse de cohorte ne permet pas une aide au calcul de la LTV en tant que tel. Mais elle permet de calculer une LTV plus fine, par cohorte.

Notamment les cohortes de typologie client qui sont intéressantes : elles permettent d'identifier les utilisateurs qui ont une LTV plus ou moins élevée (du fait d'un ARPU plus élevé et/ou d'un churn moindre) et donc de mettre l'effort d'acquisition sur eux.

  1. Analyse de cohorte et projection du MRR

L'analyse des comportements des cohortes existantes permet de prendre des hypothèses très fines sur leur évolution sur les mois à venir :

  • l'analyse du churn par cohortes mensuelles permet d'appliquer les taux de churn des cohortes anciennes aux cohortes nouvelles ;
  • et l'analyse des comportements au cours du temps par typologie d'utilisateur permet de segmenter finement la base client, pour prendre des hypothèses sur leur évolution future.

3 - Comment faire une analyse de cohorte ?

La cohorte autorise donc des investigations fouillées des données, tant des données de facturation que de la base clients ou des données relatives à l’utilisation du produit SaaS.

La complexité des tâches à réaliser peut décourager les CEO, CFO et leurs équipes. Heureusement, des outils peuvent automatiser le calcul des cohortes.

Graphique d'analyse de cohorte clients
L’analyse de cohorte client sur Fincome

3.1 - L’analyse de cohortes fines et segmentées : utile, mais complexe

L’analyse par cohorte est un outil essentiel pour vous permettre de suivre dans le détail l’évolution de votre revenu. Elle est cependant complexe à mettre en œuvre car elle nécessite un travail important de traitement de vos données.

Ce processus exige de :

  • compiler des données précises issues de votre outil de facturation ;
  • segmenter la clientèle ou les abonnements selon des axes pertinents, à définir en fonction des particularités de votre SaaS ;
  • agréger les données selon les cohortes choisies ;
  • surveiller l’évolution des données dans le temps.

La segmentation des cohortes apporte de la pertinence et de la finesse, mais aussi de la complexité

💡 Par exemple, le fichier client peut être enrichi avec un classement des clients par famille, comme « particulier », « micro-entreprise », « TPE », « start-up », etc.

Mais d’autres segmentations peuvent également être ajoutées, pour vous apporter un niveau de granularité plus élevé : segmentation par canal d’acquisition, segmentation par produit, etc.

Ces segmentations peuvent donc se multiplier et votre enjeu sera de faire en sorte que cette complexité ne se fasse pas au détriment de votre capacité à tirer des analyses pertinentes de vos données. 

3.2 - L’analyse de cohorte sur Excel ou Google Sheets : on oublie

Se lancer dans la création et l’analyse des cohortes multiples et segmentées avec un simple tableur est à proscrire :

  • D’une part, c’est compliqué à mettre en œuvre, vu le nombre d’axes de segmentation possibles.
  • D’autre part, le croisement des sources d’information dans le temps conduit à rendre le travail encore plus difficile.

N’oublions pas non plus les risques d’erreurs et le fait que les tableurs nécessitent une mise à jour manuelle des données.

Ajoutons que l’élaboration d’un tableau de cohorte synthétique suppose de nombreuses étapes préalables consommatrices de temps. L’analyse de cohorte sur Excel ou Google Sheets risque ainsi de rebuter et de décourager même les plus enthousiastes.

3.3 - Un outil automatisé pour l’analyse de cohorte : Fincome

Fincome accompagne les entreprises SaaS pour leur pilotage financier. Avec nos outils de reporting et d’analyse de cohorte, les dirigeants de ces sociétés pilotent finement et sereinement leur activité. Ils se concentrent sur l’étude des KPIs et des données calculées automatiquement.

Grâce à nos rapports et tableaux mis en forme automatiquement, les dirigeants disposent d’informations fiables pour aider à la décision.

L’analyse de cohorte constitue un outil puissant pour un SaaS. Avec une démonstration en ligne de notre plateforme Fincome, vous percevrez mieux son apport concret pour votre entreprise.

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