Les entreprises de logiciel-service (SaaS) dépendent des données. Chaque abonnement, mise à niveau, résiliation et paiement en dit long sur les performances de votre produit et l’orientation de votre entreprise. Mais sans les outils et les indicateurs appropriés, il est facile de passer à côté de signaux importants et de se noyer dans des chiffres peu utiles.

Nous allons vous expliquer ci-dessous à quoi ressemble l’analytique pour logiciel-service dans les faits : quels sont les indicateurs qui comptent, comment les utiliser et comment Stripe Sigma peut transformer les données brutes en informations réelles.

Contenu de l’article

• Qu’est-ce que l’analytique pour logiciel-service et pourquoi est-elle importante?
  
• Quels sont les indicateurs d’analytique pour logiciel-services les plus importants à suivre?
  
• Comment Stripe Sigma peut-il vous aider dans l’analyse SaaS?
  
• Quels sont les avantages de l’utilisation de Stripe Sigma par rapport aux autres outils d’analytique pour logiciel-service?
  
• Comment les grandes entreprises de logiciels-services utilisent-elles Stripe Sigma pour se développer?
  
• Comment faire vos premiers pas avec Stripe Sigma dans l’analytique pour logiciel-service?
  

Qu’est-ce que l’analytique pour logiciel-service et pourquoi est-elle importante?

Les entreprises de logiciels-services génèrent un flux constant de données : inscriptions, mises à niveau, annulations, modèles d’utilisation, paiements, etc. L’analytique pour logiciel-service est le processus qui consiste à transformer ces données en renseignements sur le fonctionnement de votre entreprise et sur son avenir. C’est important parce que les subscription models reposent sur des relations à long terme et des revenus reproductibles. Pour vous développer durablement, vous devez comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et pourquoi. Le chiffre d’affaires du marché mondial de logiciels-services devrait dépasser $428 billion in 2025.

Voici comment l’analytique pour logiciel-service peut aider les entreprises d’abonnement :

• Voir d’où vient votre croissance : peut-être la plupart de vos customers with high customer lifetime value (LTV or CLTV) proviennent d’un canal spécifique. Peut-être que les utilisateurs qui adoptent une certaine fonctionnalité tôt sont plus susceptibles de rester. Un bonne analytique vous montre ce qui s’est passé et vous indique ce à quoi vous devez faire attention ensuite.
  
• Repérer les problèmes avant qu’ils ne deviennent des pertes : l’attrition s’accumule au fil du temps. Si vous savez quels signaux précoces le prédisent, tels qu’une baisse de l’engagement ou des paiements manqués, vous pouvez agir plus rapidement et fidéliser davantage la clientèle.
  
• Mettre différentes équipes sur la même longueur d’onde : lorsque la production, les opérations, les finances et la direction prennent tous des décisions à partir du même ensemble de données, vous évitez les remises en question et les priorités conflictuelles.
  
• Mesurer ce qui compte : suivre les revenus sans comprendre la rétention, le customer acquisition cost (CAC) ou la valeur à vie vous donne une vue incomplète (et souvent trompeuse). L’analytique pour logiciel-service vous aide à vous concentrer sur les indicateurs qui stimulent votre entreprise.
  

À la base, l’analytique pour logiciel-service est un moteur de prise de décision. Elle vous donne la clarté nécessaire pour aller plus vite, investir plus intelligemment et vous développer avec plus de confiance.

Quels sont les indicateurs d’analytique pour logiciel-service les plus importants à suivre?

Les performances d’une entreprise de logiciels-services ont tendance à dépendre de quelques indicateurs de base. Ce sont les signaux qui vous indiquent dans quelle mesure votre modèle fonctionne bien, dans quelle mesure vous vous développez efficacement et où se trouvent vos plus grands risques ou opportunités.

Voici ce qu’il faut suivre et pourquoi c’est important :

Revenu récurrent mensuel (RRM)

Le RRM est le total des revenus prévisibles que vous gagnez chaque mois grâce aux abonnements actifs. C’est l’un des moyens les plus rapides d’évaluer les tendances de croissance, surtout si vous les ventilez par source (p. ex. nouvelles entreprises, mises à niveau). Même de petits changements dans le RRM peuvent révéler des signes précoces de dynamique du produit ou de saturation du marché.

Revenu récurrent annuel (RRA)

ARR vous donne la version agrandie de RRM. Il aide à équilibrer la volatilité mensuelle et est particulièrement utile pour la planification annuelle et les rapports aux investisseurs. L’ARR peut vous aider à contextualiser les tendances saisonnières qui pourraient autrement fausser votre vue sur le RRM. Considérez le RRM comme votre compteur de vitesse et le RRA comme votre boussole à longue portée.

CAC

Le CAC mesure le montant que vous dépensez pour acquérir un nouveau client, incluant les dépenses publicitaires et les salaires du personnel de vente. C’est un signal d’efficacité de l’entreprise. Lorsque le CAC augmente, cela signifie souvent que vous ciblez des segments plus difficiles à convertir ou que votre entonnoir de vente a besoin d’une mise au point. Un CAC élevé est acceptable si votre clientèle reste assez longtemps pour le justifier.

Taux de résiliation des clients

Churn est ce qui se passe lorsque les clients partent. Un taux de résiliation de 5 % peut sembler anodin, mais au fil du temps, il érode vos revenus récurrents et fait baisser la valeur à vie. Il existe deux façons principales de suivre l’attrition :

• L’attrition de la clientèle : pourcentage d’utilisateurs qui annulent
  
• L’attrition des revenus : pourcentage de revenus perdus à cause des annulations
  

Le suivi des deux vous aide à voir si vous perdez quelques gros comptes ou un large éventail de plus petits. Plus votre analyse de l’attrition est granulaire (par cohorte, plan, étape du cycle de vie), plus elle devient utile.

Valeur à vie ou CLTV

La valeur à vie est le total des revenus que vous prévoyez de générer auprès d’un client au cours de la relation. Il s’agit d’une mesure clé qui vous indique la valeur que vous capturez, et pas seulement le nombre de clients que vous avez signés. La valeur à vie devient plus puissante lorsqu’elle est associée au CAC : si la valeur à vie est 3 fois supérieure au CAC ou plus, votre croissance est probablement durable. Si ce n’est pas le cas, vous payez probablement trop cher pour acquérir des utilisateurs de courte durée.

Taux de conversion

Chaque entonnoir peut contenir des fuites. Votre taux de conversion, de l’essai gratuit au paiement ou de l’inscription à l’activation, montre où les prospects perdent de leur élan. Un faible taux de conversion peut signifier des messages mal alignés, une inscription des utilisateurs déroutante ou un écart de valeur entre ce qui est promis et ce qui est livré. Pour avoir une vue d’ensemble, décomposez la conversion par étape et par segment : combien de visiteurs du site Web débutent des essais gratuits? Combien d’utilisateurs d’essai gratuit se convertissent en utilisateurs payants? Combien de nouveaux utilisateurs restent à long terme? Le suivi de chaque étape vous permet d’identifier les points de friction et de vous affiner en conséquence.

Autres indicateurs

En fonction du stade de votre évolution et de votre modèle, vous pouvez également examiner :

• La rétention de recettes nettes (NRR) : cela vous indique combien de revenus vous conservez et développez au fil du temps, en tenant compte de l’attrition, des mises à niveau et des rétrogradations. Il signale l’adéquation produit-marché et le succès des ventes incitatives.
  
• Les utilisateurs actifs journaliers/mensuels (DAU/MAU) : ces indicateurs suivent l’engagement et peuvent souvent prédire l’attrition. Ils sont particulièrement utiles pour les produits axés sur l’utilisation.
  
• Taux de consommation : This rate montre à quelle vitesse vous utilisez l’argent en espèces, et la mesure est particulièrement importante pour les entreprises de logiciels-services en phase de démarrage ou financées par du capital-risque.
  

Vous n’avez pas besoin d’une centaine d’indicateurs pour gérer une entreprise intelligente. Mais vous devez suivre systématiquement ceux qui sont directement liés aux revenus, à la fidélisation et à la valeur client. Les meilleures entreprises de logiciels-services utilisent ces chiffres pour déterminer où redoubler d’efforts, où corriger les lacunes et où expérimenter.

Comment Stripe Sigma peut-il vous aider dans l’analyse SaaS?

L’analyse SaaS implique généralement de jongler entre plusieurs outils, d’exporter des feuilles de calcul ou d’attendre l’intervention d’une équipe chargée des données. Stripe Sigma est une couche d’analyse structurée par langage de requête (SQL) et alimentée par l’IA, intégrée à la plateforme Stripe, qui vous fournit les analyses de données dont vous avez besoin. Si vous utilisez Stripe pour gérer les abonnements, les paiements et la facturation, Stripe Sigma vous permet d’analyser ces données dans votre Dashboard Stripe. Stripe Sigma facilite la formulation de questions sur ces données et obtient des réponses en quelques secondes.

Vous pouvez utiliser Stripe Sigma de plusieurs façons :

• Utilisez SQL si vous êtes à l’aise pour écrire des requêtes.
  
• Commencez par des modèles prédéfinis pour les questions courantes en lien avec le logiciel-service, telles que : « Quel est notre revenu récurrent mensuel? » ou « Combien d’abonnements actifs avons-nous? »
  
• Posez votre question en anglais courant à l’assistant Stripe Sigma et laissez-le générer la requête pour vous.
  

Quelle que soit la manière dont vous utilisez Stripe Sigma, vous interrogez des données en temps réel. C’est rapide, flexible et accessible à toutes les équipes.

Quels sont les avantages de l’utilisation de Stripe Sigma par rapport aux autres outils d’analytique pour logiciel-service?

Il existe de nombreuses plateformes d’analyse sur le marché. Mais pour les entreprises SaaS qui utilisent Stripe, Stripe Sigma offre un avantage différent : vos données sont déjà là, et vous n’avez pas besoin de les déplacer pour obtenir des réponses.

Voici ce qui distingue Stripe Sigma :

Données en temps réel et intégrées

Stripe Sigma fonctionne directement à partir de vos données Stripe, au sein même de votre Dashboard Stripe. Il n’y a aucun besoin de synchronisation, d’importation ou d’attente de mise à jour des pipelines. Vous consultez en permanence des données en temps réel et à jour, que vous analysiez le RRM du mois en cours ou le taux de désabonnement du trimestre précédent.

Outils d’analyse flexibles

Avec Stripe Sigma, vous n’êtes pas limité à des Dashboard rigides ou à des rapports opaques. Vous pouvez écrire du code SQL personnalisé pour répondre à des questions particulières, partir de modèles prédéfinis et les modifier selon vos besoins, ou demander de l’aide à l’assistant Stripe Sigma. Si vous souhaitez ventiler le RRM par produit, filtrer le taux de désabonnement par cohorte d’inscription ou trouver les clients ayant échoué à effectuer un paiement au cours des 7 derniers jours, vous pouvez le faire. Stripe Sigma vous offre la flexibilité nécessaire pour explorer les données de la manière qui vous convient le mieux.

Conception collaborative

Les requêtes enregistrées peuvent être partagées avec votre équipe. Lorsqu’un membre de l’équipe crée un rapport utile, par exemple sur le taux de désabonnement par cohorte d’inscription ou les abonnements actifs par forfait, les autres peuvent l’utiliser. Les chefs de produit, les responsables financiers et les équipes opérationnelles peuvent obtenir ce dont ils ont besoin sans avoir à attendre l’intervention d’un analyste. Il est facile de réutiliser et d’adapter les requêtes sans repartir de zéro.

Pas besoin de changer d’outil

Stripe Sigma étant intégré à Stripe, vous n’avez pas besoin de quitter la plateforme sur laquelle vos facturations et vos paiements sont déjà enregistrés. Vous pouvez passer de l’historique des transactions d’un client à l’exécution d’un rapport sur les revenus de l’ensemble de l’entreprise sans changer de système.

Une automatisation qui fait gagner du temps

Vous pouvez programmer l’envoi régulier de rapports dans votre boîte de réception (ou celle de votre équipe). Ainsi, les indicateurs clés, tels que les mises à niveau hebdomadaires ou les retards de paiement par zone géographique, s’affichent sans rappel ni extraction manuelle.

Comment les grandes entreprises de logiciels-services utilisent-elles Stripe Sigma pour se développer?

Les équipes de logiciels-services les plus performantes prennent l’habitude d’utiliser leurs indicateurs. Stripe Sigma offre la possibilité de poser de meilleures questions et d’agir plus rapidement lorsque les réponses comptent.

Voici comment les équipes de toutes les fonctions l’utilisent pour rester affûtées et se développer plus intelligemment :

Les équipes opérationnelles suivent les performances au quotidien

Les responsables des opérations utilisent Sigma pour rester proches de ce qui se passe dans l’entreprise en ce moment. Ils suivent :

• Les inscriptions quotidiennes
  
• Les modifications des abonnements mensuels
  
• Les baisses inattendues du volume de paiement ou les pics dans les remboursements
  

En vérifiant ces chiffres en temps réel, ils peuvent détecter les problèmes à un stade précoce.

Les équipes financières concluent plus rapidement et prévoient mieux

Sigma accélère les rapports pour les équipes financières sans compromettre la précision. Au lieu d’exporter des CSV et d’assembler des données, elles utilisent Sigma pour :

• Rapprocher les revenus, les frais et les payouts
  
• Suivre les flux de trésorerie dans le temps et dans l’espace
  
• Extraire le RRM, l’ARR et les recouvrements en temps réel à des fins de rapport
  

Zoom, for example, uses Sigma pour recueillir des informations importantes pour les comptabilisation des revenus, les rapprochement et les rapports, et la plateforme de communication vidéo utilise ces informations pour relever les défis. Sigma accélère la clôture mensuelle et donne à la direction une meilleure visibilité sur l’évolution des revenus.

Les analystes se penchent sur la rétention, l’utilisation et la valeur

Les équipes de données businesses such as the messaging platform Slack utilisent Sigma pour explorer le comportement de la cohorte, la valeur à vie et les modèles d’engagement du produit. Par exemple :

• En quoi le taux d’attrition diffère-t-il selon le pricing tier ou le mois de l’inscription?
  
• Quels segments de la clientèle ont la valeur à vie la plus élevée?
  
• Où les annulations ont-elles tendance à se regrouper dans le cycle de vie?
  

Ces renseignements façonnent les décisions relatives à la feuille de route, les expériences de tarification, etc.

Les équipes de croissance font émerger de nouvelles opportunités

Étant donné que Sigma prend en charge les requêtes ad hoc, les équipes de croissance l’utilisent pour explorer les questions au fur et à mesure qu’elles se présentent, telles que :

• Quel est le taux de mise à niveau des offres de base aux offres pro au cours des 6 derniers mois?
  
• Les clients qui utilisent la fonctionnalité X sont-ils plus susceptibles de renouveler leur abonnement?
  
• Quels canaux d’acquisition attirent les utilisateurs qui paient le plus?
  

Sigma leur donne les données nécessaires pour valider leur instinct et l’agilité nécessaire pour transformer rapidement les renseignements en actions.

Comment faire vos premiers pas avec Stripe Sigma dans l’analytique pour logiciel-service?

Si vous utilisez Stripe pour la facturation, vous avez déjà fait le plus gros du chemin. Stripe Sigma exploite les données dont vous disposez déjà, ce qui rend vos premiers pas relativement simples.

Voici comment vous lancer :

Activez Stripe Sigma dans votre Dashboard Stripe

Stripe Sigma est une fonctionnalité additionnelle. Vous pouvez commencer par un essai gratuit de 30 jours, et la configuration ne nécessite que quelques clics dans le menu de gauche de votre Dashboard.

Explorez la bibliothèque de modèles de requêtes

Stripe inclut des requêtes prédéfinies pour les cas d’usage courants, tels que les abonnements actifs, les tendances RRM, les clients perdus et les paiements échoués. Ces modèles vous permettent de commencer rapidement à consulter des données réelles sans avoir à écrire de code SQL.

Utilisez l’assistant Stripe Sigma pour les requêtes en langage naturel

Si vous n’êtes pas un utilisateur SQL, l’assistant Stripe Sigma vous permet de poser des questions en anglais courant. Vous pouvez taper : « Afficher les revenus récurrents mensuels par produit pour les 6 derniers mois ».

Stripe Sigma écrit le code SQL pour vous, et vous pouvez ensuite exécuter, modifier ou enregistrer la requête.

Exécutez et affinez vos rapports principaux

Commencez par les indicateurs fondamentaux :

• RRM et ARR au fil du temps
  
• Taux de désabonnement par cohorte d’inscription
  
• Modèles de mise à niveau/rétrogradation par offre
  
• Conversion de l’essai en version payante
  

Vous verrez les résultats instantanément dans votre Dashboard et pouvez ajuster les filtres, les périodes et les regroupements si nécessaire.

Enregistrez, planifiez et partagez vos rapports

Une fois que vous avez créé un rapport que vous réutiliserez, par exemple « Clients perdus par mois d’inscription », enregistrez-le dans Stripe Sigma. Vous pouvez :

• Le programmer pour qu’il soit automatiquement envoyé par courriel à vous-même ou à votre équipe
  
• Visualiser les résultats à l’aide de graphiques intégrés
  
• Partager un lien vers la requête dans Stripe
  

C’est un moyen simple de garder les indicateurs importants visibles sans frais supplémentaires.

Utilisez Stripe Sigma comme point de départ pour une analyse plus approfondie

Stripe Sigma couvre une grande partie des analyses quotidiennes utilisées par les équipes SaaS. Mais si vous avez besoin de combiner les données Stripe avec des indicateurs d’utilisation ou de marketing, envisagez de l’étendre à votre entrepôt avec Stripe Data Pipeline.