9 indicateurs clés de la croissance guidée par le produit + Comment les utiliser
La croissance axée sur le produit s’est révélée être l’une des stratégies les plus efficaces pour créer et développer des produits numériques. L’une des principales raisons de son succès réside dans la forte dépendance à l’analyse de données pour prendre des décisions éclairées.
Ainsi, si vous cherchez actuellement de meilleures façons de réussir votre approche « growth axée sur le produit », cet article vise à vous aider à tirer profit du caractère axé sur la donnée en identifiant et en surveillant les bons indicateurs.
L'importance de la stratégie PLG pour les entreprises SaaS
La croissance axée sur le produit s’est imposée, en particulier dans le secteur des solutions SaaS, pour de bonnes raisons. Avec une stratégie PLG, vous pouvez acquérir de nouveaux clients et augmenter votre chiffre d’affaires de façon durable et abordable.
Want more from The CPO Club?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
La PLG est durable car les utilisateurs ne se fient pas uniquement à vos campagnes marketing pour apprécier et acheter votre produit. Au contraire, cette stratégie repose sur l’expérience concrète de votre produit par les utilisateurs (souvent gratuitement selon votre stratégie de tarification produit), leur permettant de tester vos fonctionnalités principales et (idéalement) de résoudre leurs problèmes grâce à votre offre.
Dès qu’ils comprennent que votre produit peut résoudre leurs difficultés, la balance penche en votre faveur et l’utilisateur commence à payer pour votre solution.
La PLG est abordable parce que votre produit devient son propre canal marketing en self-service. En créant des expériences utilisateurs exceptionnelles, vous pouvez convaincre vos utilisateurs que votre produit répond parfaitement à leurs attentes, faisant d’eux des prospects qualifiés par le produit (PQL).
Puisque votre produit assure la majeure partie du marketing, vous dépensez bien moins pour votre équipe commerciale et vos actions marketing pour acquérir de nouveaux clients. Cela permet de réduire significativement le coût moyen d’acquisition d’un nouvel utilisateur.
Maintenant que nous avons rafraîchi nos mémoires quant aux avantages de la PLG, examinons les indicateurs SaaS essentiels à mesurer afin de garantir que votre stratégie de croissance axée sur le produit va dans la bonne direction.
Indicateurs de croissance axée sur le produit : mesurer l’activation
Le parcours de chaque utilisateur dans votre produit PLG commence par l’activation. Il s’agit du processus où les utilisateurs configurent le produit, comprennent son fonctionnement (grâce à votre processus d’onboarding produit !), testent les fonctionnalités principales et découvrent la valeur de votre solution.
Je vous propose de suivre les indicateurs suivants pour optimiser votre parcours d’activation.
Remarque : pour vous montrer comment configurer le suivi de certains indicateurs, je donnerai des exemples avec Mixpanel, mais vous êtes libre d’utiliser d’autres outils d’analyse produit.
Indicateur n°1 : Délai de valorisation (Time To Value)
Commençons par l’un des indicateurs avancés les plus essentiels pour une bonne activation : le délai de valorisation (TTV, pour Time To Value). J’utilise exprès le terme « indicateur avancé » car améliorer cette donnée se traduit par une meilleure activation globale.
Le TTV correspond au temps nécessaire à vos utilisateurs pour découvrir la véritable valeur de votre produit. Plus ils atteignent rapidement ce bénéfice essentiel, moins ils risquent de s’ennuyer et d’abandonner votre solution.
Pour calculer votre TTV, vous devez suivre deux moments clés dans le parcours utilisateur :
- Lorsque les utilisateurs s’inscrivent et commencent à utiliser votre produit.
- Lorsqu’ils réalisent l’action qui correspond à votre fonctionnalité principale.
Voyons maintenant comment créer un rapport dans Mixpanel afin de mesurer le TTV d’un SaaS d'intégration semblable à Zapier. Dans ce cas, l’action permettant aux utilisateurs de toucher à la valeur essentielle du produit est la création et l’intégration.
Nous pouvons donc concevoir un graphique entonnoir comportant deux étapes : « inscription » et « création d’intégration ».
Ensuite, nous paramétrons la vue du tunnel sur « délai de conversion », qui calcule le temps médian mis par les utilisateurs pour passer de la première à la seconde étape.
Bien entendu, 24 jours, comme indiqué dans ce rapport, c’est bien trop long : vous perdrez probablement vos utilisateurs avant même qu’ils aient testé vos intégrations.
Il doit donc y avoir un problème, soit dans la configuration de votre analytics (peut-être que les bons événements ne sont pas pris en compte), soit dans votre stratégie d’activation.
Indicateur n°2 : Taux d’adoption d’une fonctionnalité ou du produit
Un autre indicateur crucial pour les produits en mode PLG est la vitesse à laquelle les utilisateurs adoptent vos fonctionnalités.
En PLG, chaque nouvelle fonctionnalité doit répondre à un besoin précis (par exemple, favoriser l’ancrage de l’habitude, l’activation, etc.). Pour qu’une fonctionnalité ait de l’impact, il faut avant tout que les utilisateurs l’adoptent et commencent à l’utiliser activement.
Par conséquent, vous devez mesurer le taux d’adoption d’une fonctionnalité et corriger votre fonctionnalité ou votre expérience utilisateur si ce taux est trop bas.
Mon approche pour calculer le taux d’adoption d’une fonctionnalité est un peu controversée et diffère de celle des autres. Je calcule le pourcentage d’utilisateurs qui ont utilisé la fonctionnalité une fois (ce qui signifie qu’ils l’ont découverte) et le pourcentage d’utilisateurs qui l’ont utilisée plus de deux fois (ce qui signifie qu’ils l’ont adoptée).
Dans Mixpanel, vous pouvez obtenir ce résultat en créant deux cohortes.
La première que j’ai créée ici sert à mesurer la découverte. Ici, j’ai sélectionné la date de début de mesure comme étant la date de publication de cette fonctionnalité.
Pour la seconde, cependant, la période est « 30 derniers jours », car utiliser la fonctionnalité plus de deux fois en quelques mois ne serait guère considéré comme une adoption.
Ensuite, vous pouvez créer un rapport Insights avec des formules personnalisées qui calculent les pourcentages mentionnés ci-dessus en divisant ces cohortes par le nombre d’utilisateurs actifs.
Un graphique sain d’adoption et de découverte maintiendra le nombre de personnes qui découvrent la fonctionnalité stable, tandis que le taux d’adoption augmentera progressivement.
Métrique n°3 : Le moment AHA !
Enfin, nous avons le graal de toutes les métriques d’activation en PLG—le moment AHA ! Il représente l’étape dans le parcours de vos utilisateurs où ils tirent le plus de valeur de votre produit et réalisent qu’il mérite de faire partie de leur quotidien.
Ça ressemble un peu au TTV, non ? Eh bien, les deux concernent l’utilisation de votre fonctionnalité clé. Mais le time to value se concentre sur le délai entre l’inscription de l’utilisateur et l’utilisation de cette fonctionnalité, tandis que le moment AHA ! vous indique le nombre ou le pourcentage de tous les utilisateurs qui l’ont utilisée (parmi ceux qui se sont inscrits).
Maintenant, pour construire le rapport du moment AHA ! dans Mixpanel, on commence comme pour le TTV et on crée un tunnel avec « Inscription » et « Créer une intégration » comme étapes.
Contrairement au TTV, cependant, nous n’allons pas choisir la visualisation « temps pour convertir ». À la place, nous allons sélectionner l’option « tendances du tunnel ».
Cette option affichera l’évolution du taux de conversion Étape 1 -> Étape 2 au fil du temps.
Comme nous pouvons le voir sur ce graphique, environ 30 % des utilisateurs inscrits créent une intégration et atteignent leur moment AHA !
De plus, il semble que ce taux ne soit ni en hausse ni en baisse, puisque la ligne de tendance sur ce graphique reste horizontale.
Métriques d’engagement
Un taux d’activation sain n’est qu’une partie du succès. Si vous voulez que votre produit se développe de manière durable, vous devez aussi vous assurer que les utilisateurs aiment leur expérience et que l’engagement utilisateur ainsi que l’usage produit sont également sains.
Voici ce que je vous conseille d’utiliser pour garder un œil sur la santé de vos usages.
Métrique n°4 : Le moment habitude
Le prochain cap crucial que vous souhaitez que vos utilisateurs atteignent après avoir vécu leur moment AHA ! est celui où ils ont réussi à créer une habitude autour de votre produit et auraient du mal à accomplir leurs tâches sans lui.
Dans le monde du PLG, nous appelons ce moment du parcours utilisateur le Moment Habitude.
Tout comme le moment AHA ! et le TTV, nous nous concentrons sur les fonctionnalités clés de votre produit. Plus précisément, nous prêtons attention à la fréquence à laquelle les gens les utilisent.
Vous pouvez considérer qu’une personne a pris l’habitude d’utiliser votre produit si la fréquence d’utilisation de vos fonctionnalités principales est égale ou au moins proche de la fréquence naturelle d’apparition du problème pour l’utilisateur.
Par exemple, les travailleurs à distance passent généralement au moins un appel en visioconférence pendant la semaine. Donc, la fréquence naturelle pour eux d’avoir besoin d’un outil comme Zoom serait quotidiennement/en semaine ou 5j/7 (5 jours sur une période de 7 jours).
Dans la vie réelle, cependant, les gens instaurent des journées sans réunion ou organisent leur emploi du temps de manière à ne pas avoir d’appels tous les jours de la semaine. Ainsi, vous aurez des personnes qui prennent l’habitude d’utiliser votre outil de visioconférence chaque fois qu’elles ont besoin de passer un appel professionnel avec une fréquence de 4d7.
Ainsi, pour le jalon de moment d'habitude, il conviendrait généralement de choisir un taux de fréquence légèrement inférieur à la fréquence naturelle à laquelle le problème survient.
En ce qui concerne les outils que vous pouvez utiliser pour mesurer et visualiser cette donnée, je recommanderais de demander à votre équipe d’analystes de données de vous préparer un rapport personnalisé sur Tableau ou PowerBI, car les outils d’analyse événementielle (ex. Amplitude ou Mixpanel) ont du mal à réaliser des graphiques de moments d’habitude.
Métrique n°5 : Taux de rétention
La rétention est en réalité la principale raison pour laquelle vous souhaitez instaurer des habitudes chez vos utilisateurs. Les habitudes sont très difficiles à briser, donc une personne qui a pris l’habitude de résoudre ses problèmes avec votre produit continuera à le faire pendant très longtemps (jusqu’à ce que le problème disparaisse ou qu’un produit cinq fois meilleur apparaisse sur le marché).
Pour savoir si les gens restent avec vous sur le long terme, il faudra mesurer leur rétention.
La rétention indique le pourcentage de personnes qui ont continué à utiliser votre application sur une longue période. Un taux de rétention de 50 % à 7 jours, par exemple, signifie que la moitié des utilisateurs cessent d’utiliser votre application après 7 jours.
Il y a trois éléments à déterminer pour comprendre les tendances d’utilisation à long terme de votre produit :
- Action clé : Comme pour les autres métriques, il s’agit de la fonctionnalité principale qui représente la valeur fondamentale de votre produit.
- Fréquence : Quotidienne/Hebdomadaire/Mensuelle, etc. En définissant ce paramètre, vous indiquez à l’outil d’analyse de calculer l’utilisation continue de la fonctionnalité sur la base d’au moins une utilisation par jour/semaine/mois, etc.
- Période : Il s’agit du nombre de jours/semaines consécutifs pendant lesquels les utilisateurs ont utilisé votre produit. Traditionnellement, vous suivez les rétentions D7, D28 et D90 pour savoir combien de personnes continuent à utiliser votre produit après une semaine, un mois ou un trimestre.
Imaginons maintenant que vous gériez un service de stockage en ligne similaire à Dropbox. Pour calculer votre rétention, vous choisissez « Télécharger un fichier » comme action clé, « Quotidienne » comme fréquence, et D28 comme période.
Si vous configurez tout cela dans Mixpanel, voici ce que vous obtiendrez.
Comme on peut le voir, la courbe de rétention de notre produit n’est pas plate et tend vers zéro à D28. Cela signifie que nous perdons tous nos utilisateurs en moins de 28 jours et n’avons pas d’utilisateurs sur le long terme.
Nos prochaines étapes consisteraient donc à comprendre pourquoi les utilisateurs nous quittent et à corriger les problèmes identifiés.
Métrique n°6 : Taux de churn
Nous avons parlé des personnes qui restent avec vous (représentées par la rétention). Il est maintenant temps d’évoquer celles qui ne sont pas restées (ce que montre la diminution du taux de rétention au fil du temps).
Le processus par lequel vos utilisateurs abandonnent votre produit est appelé churn. Ils peuvent soit vous remplacer par un concurrent direct, soit commencer à résoudre leur problème par des solutions de rechange indirectes.
Dans les deux cas, le churn est un indicateur que vous devez impérativement mesurer, surveiller et prévenir.
La formule traditionnelle pour mesurer le churn est la suivante.
Tout cela semble simple, n’est-ce pas ? Si vous voulez mesurer le churn hebdomadaire, commencez par compter le nombre d’utilisateurs finaux perdus au cours des 7 derniers jours puis divisez-le par le nombre d’utilisateurs que vous aviez une semaine auparavant.
Ce type spécifique de churn est utile lorsque vous travaillez sur vos finances (par exemple, pour mesurer la LTV ou l’analyse du chiffre d’affaires perdu) ou lorsque vous souhaitez calculer le taux de croissance global de votre base d’utilisateurs (nouveaux utilisateurs – churnés).
Cependant, cette métrique aura du mal à vous montrer l'efficacité de votre produit dans sa capacité à résoudre les problématiques de vos utilisateurs. Pour cela, vous pouvez calculer un autre sous-type de churn où vous observez le nombre de personnes perdues depuis leur inscription et leur première utilisation de votre produit.
Ce taux est en quelque sorte l’opposé du taux de rétention et vous permet de voir combien de personnes vous perdez durant les premiers jours (diagnostic : mauvaise activation et configuration), et combien après les premières semaines (diagnostic : mauvaise formation de l’habitude).
En ce qui concerne le calcul de vos utilisateurs churnés dans Mixpanel, vous pouvez créer un segment (cohorte) de la manière suivante.
Ici, j'ai utilisé une longue période de 60 jours, en partant du principe que nous travaillons avec un produit dont la fréquence d'utilisation est hebdomadaire ou bimensuelle. Si votre produit a une fréquence quotidienne, vous pouvez également utiliser une période de 14 jours.
Métriques d'acquisition
Nous avons parlé de l'expérience d'onboarding produit et de l'engagement produit jusqu'à présent. Mais une excellente stratégie PLG ne se limite pas à ces deux aspects.
Vous devez aussi mettre en place et mesurer l'acquisition in-app à l'aide de boucles de croissance.
Pour cela, vous pouvez envisager d'utiliser ces métriques.
Métrique n°7 : Viralité
Un des éléments différenciateurs d'une stratégie de croissance tirée par le produit par rapport à celles guidées par le marketing ou le commercial, c'est son usage actif des boucles de croissance.
Une boucle, contrairement à un entonnoir (qui suit les métriques pirate), est auto-renforçante. Cela signifie que les personnes que vous avez acquises lors de la première itération de votre boucle vous aideront à lancer la deuxième itération et à acquérir davantage de personnes. Les personnes acquises lors de la deuxième aideront pour la troisième itération, et ainsi de suite.
Un des types de boucles de croissance les plus courants est la boucle virale, qui intervient lorsque les utilisateurs partagent du contenu avec leurs amis ou collègues via votre produit (par exemple, un document dans le cas de Google Docs), et que ces amis s'inscrivent sur votre produit pour le consulter ou collaborer dessus.
Les nouveaux utilisateurs qui s'enregistrent partageront à leur tour leur propre contenu avec leurs amis, perpétuant ainsi la boucle.
Pour mesurer l'efficacité de cette boucle de parrainage, il faudra calculer la métrique K, aussi appelée le coefficient de viralité.
K vous indique combien de nouveaux utilisateurs vos utilisateurs existants peuvent recruter grâce à la fonctionnalité de partage (ou similaire).
Par exemple, si un utilisateur moyen de Google Docs partage ses documents avec cinq personnes et que 60 % d'entre elles s'inscrivent au produit, alors le K pour la fonctionnalité de partage de Google Docs est de 5 x 60 % = 3.
Ce chiffre indique que chaque utilisateur de Google Docs peut faire venir trois nouveaux utilisateurs simplement en utilisant votre produit.
Il est difficile de mesurer cela avec un outil d'analyse basé sur les événements, donc demandez à votre équipe data de vous fournir un rapport BI personnalisé.
Métrique n°8 : Multiplicateur de croissance
La viralité est une métrique critique, mais elle ne représente pas le véritable taux de conversion de votre modèle de croissance SaaS et de ses boucles. La raison est que la viralité ne mesure que le résultat d'une seule itération de boucle.
Cependant, nous savons que les utilisateurs inscrits lors de la première itération sont ceux qui vont lancer la deuxième itération en partageant du contenu avec leurs amis et collègues. Le chiffre de viralité s'appliquera à tous, donc le véritable nombre d'utilisateurs qu'un seul utilisateur existant peut amener est la somme de tous les nouveaux utilisateurs issus de toutes les boucles consécutives.
Pour mesurer cela, nous introduisons une métrique appelée le multiplicateur de croissance.
Dans la formule ci-dessus, V est le coefficient de viralité pour une seule boucle. Ainsi, si vous avez un produit avec un V de 0,8 (des coefficients viraux supérieurs à 1 sont rares dans la réalité), votre multiplicateur de croissance sera de 5. Cela signifie que chacun de vos utilisateurs apportera cinq nouveaux utilisateurs, à condition que ceux-ci utilisent aussi la fonctionnalité de partage et poursuivent la boucle jusqu'à ce qu'elle s'éteigne.
Là encore, ceci se mesure avec une solution de BI.
Métrique n°9 : Net Promoter Score
Ce n'est pas à proprement parler une métrique d'acquisition. Cependant, je souhaitais l'inclure ici, car elle traduit la satisfaction client et sert d'indicateur avancé pour l'une des principales boucles de croissance de la PLG : la boucle du bouche-à-oreille (WOM). Le nom de cette boucle est explicite : les gens utilisent votre produit, l'adorent, en parlent à leurs amis, ces amis commencent à l'utiliser et ils en parlent à leur tour, etc.
Or, il est difficile de mesurer le coefficient viral de la boucle WOM, car vous avez peu, voire aucune, idée du nombre de personnes qui s'inscrivent suite à la recommandation d'un seul utilisateur. Il vous faut donc compter sur des indicateurs avancés pour prévoir et optimiser votre boucle. L'un des meilleurs pour mesurer votre bouche-à-oreille, dans ce cas, est le net promoter score (NPS).
Il s'agit d'un simple questionnaire qui demande à quel point les personnes sont susceptibles (sur une échelle de 1 à 10) de recommander votre produit à leurs amis ou collègues. Vous prenez ensuite les résultats de cette enquête et vous les insérez dans cette formule.
Ici, les promoteurs sont ceux qui ont sélectionné 9 ou 10 sur l’échelle, et les détracteurs sont ceux avec une note de 6 ou moins.
À présent, pour réaliser cette enquête, vous pouvez demander à vos équipes de succès client de poser cette question aux personnes avec qui elles échangent, demander à votre équipe marketing de l’ajouter à leurs campagnes email de retour d’expérience utilisateur ou opter pour une solution UX en l’intégrant dans le parcours client.
Tour Bonus : Indicateurs Financiers CLP
Avant de conclure avec les KPI de l’équipe orientée croissance produit, je souhaite vous présenter rapidement les indicateurs financiers importants qu’une entreprise CLP typique prendrait en compte.
Nouveaux Revenus Nets et Revenus d’Expansion
Que vous les mesuriez par mois (MRR) ou par an (ARR), il est pertinent de distinguer vos nouveaux revenus en deux composantes : l’expansion et les nouveaux revenus.
Les nouveaux revenus proviennent de clients nouvellement acquis, tandis que les revenus d’expansion proviennent de clients existants qui décident d’acheter plus de licences ou de faire évoluer leur offre (ventes additionnelles et croisées).
Distinguer ces deux catégories vous aide à mieux planifier et exécuter votre croissance de revenus, car l’expansion est généralement plus simple à organiser, mais il vous faut constamment de nouveaux clients à faire évoluer par la suite.
Churn Net de Revenus
C’est assez explicite. Cet indicateur mesure la part de revenu récurrent annuel ou mensuel que vous perdez suite au départ de clients sur une période donnée.
Revenu Moyen par Utilisateur (ARPU)
Ce chiffre correspond essentiellement à votre ARR divisé par le nombre d’utilisateurs payants. Les entreprises orientées produit utilisent ce chiffre pour segmenter leurs utilisateurs selon le comportement financier (par exemple : consommateurs, prosommateurs, clients d’envergure entreprise) et suivre la qualité des acquisitions (la hausse de l’ARPU indique la conquête d’utilisateurs de meilleure qualité).
Valeur Vie Client (CLV)
L’ARPU a aussi une autre utilité. Il sert de base au calcul de la valeur vie client. On la calcule en divisant l’ARPU par votre taux de churn ; cela représente le montant total qu’un client moyen vous rapportera avant de partir.
Coût d’Acquisition Client (CAC)
Enfin, il y a le coût d’acquisition d’un client payant, soit le montant total investi dans l’acquisition divisé par le nombre de clients acquis.
Le CAC et la CLV vous servent à évaluer la viabilité de votre modèle économique. Vous voulez que la CLV soit supérieure au CAC (une bonne référence est 4x) afin de vous assurer que vous ne travaillez pas à perte.
Les données, c’est excellent, mais n’ignorez pas votre intuition !
Il peut sembler étrange de conclure un guide sur les indicateurs et l’analytique en vous conseillant d’écouter votre intuition. Mais, croyez-moi, c’est un bon conseil.
Suivre les bons indicateurs rendra vos efforts de croissance produit bien plus efficaces. Cependant, ne fondez jamais votre prise de décision uniquement sur les données. N’oubliez pas que les données quantitatives ne remplacent jamais la richesse qualitative de votre ressenti.
Donc, exploitez les données tant que vous les conjuguez avec votre « instinct produit ».
N’oubliez pas de vous abonner à notre newsletter pour plus de ressources et de guides sur le product management, ainsi que les derniers podcasts, interviews et autres éclairages de leaders et experts du secteur.
