L’analyse de cohortes, guide général d’un SaaS qui grandit
Pour un SaaS africain (par exemple un outil de gestion pour PME sénégalaises), l’analyse de cohortes mesure la rétention client dans le temps. Elle répond à la question : combien des clients acquis en janvier sont encore actifs 3 mois plus tard ? Excel suffit pour des bases de moins de 100 000 clients.
Principe
Une cohorte = un groupe de clients acquis au même mois. On suit chaque cohorte dans le temps (mois M0, M+1, M+2…) pour voir combien restent actifs. Le tableau résultant est une matrice triangulaire qui révèle si la rétention s’améliore, si une cohorte a un problème particulier, et si le produit retient mieux au fil du temps.
Données nécessaires
Une table historique avec :
- ClientID
- DateInscription
- DateAction (activité : connexion, paiement, etc.)
Étape 1 : calculer le MoisCohorte
MoisCohorte : =TEXTE(DateInscription; "aaaa-mm")
MoisActivite : =TEXTE(DateAction; "aaaa-mm")
MoisEcoulé : =DATEDIF(DateInscription; DateAction; "m")Étape 2 : tableau croisé dynamique
Sélectionner les données > Insérer TCD. Lignes : MoisCohorte. Colonnes : MoisEcoulé. Valeurs : Nombre d’utilisateurs distincts (utiliser Mesure implicite via modèle de données pour le DISTINCTCOUNT).
On obtient une matrice triangulaire : ligne 2025-01, colonnes 0, 1, 2, 3, etc.
Étape 3 : taux de rétention
Dans une nouvelle feuille, dividendez chaque cellule par la valeur M0 de sa ligne. Résultat : pourcentages décroissants. Appliquez une mise en forme conditionnelle dégradée (rouge = faible rétention, vert = forte).
Exemple typique SaaS B2B sain :
- M0 : 100 pour cent
- M+1 : 85 pour cent
- M+3 : 75 pour cent
- M+6 : 68 pour cent
- M+12 : 60 pour cent
Étape 4 : identifier les anomalies
Une ligne dont la rétention chute brutalement à M+1 signale un problème d’onboarding sur cette cohorte. Une colonne qui s’effondre à M+6 pour toutes les cohortes indique un pain point structurel du produit à ce stade.
Étape 5 : analyse par segment
Ajoutez une dimension : Plan (Basic, Pro, Enterprise), Canal (Organic, Ads, Referral), Pays. Construisez plusieurs matrices de cohortes pour comparer.
Découverte typique : les clients Enterprise ont une rétention M+12 de 95 pour cent vs 45 pour cent pour Basic. Le ROI des efforts de conversion vers Enterprise devient évident.
Calculer le LTV à partir des cohortes
LTV = ARPU × (1 / (1 – Rétention)). Avec rétention mensuelle moyenne de 92 pour cent et ARPU de 25 euros : LTV = 25 × 12,5 = 312 euros. À confronter avec le CAC pour valider l’unit economics.
Revenue cohorts (plus avancé)
Au lieu de compter les utilisateurs, sommez les revenus mensuels. Révèle l’expansion revenue : une cohorte peut perdre 30 pour cent d’utilisateurs mais gagner 50 pour cent en revenu grâce aux upsells.
Automatisation
Power Query pour rafraîchir depuis votre base PostgreSQL ou CSV exporté. Chaque début de mois, actualisation en 1 clic. Dashboard consultable par toute l’équipe commerciale.
Conclusion
L’analyse de cohortes est le reflex quotidien des SaaS matures. Pas besoin de Mixpanel ou Amplitude pour démarrer : Excel fait le travail jusqu’à une échelle significative. C’est souvent le premier dashboard qu’un fondateur africain construit avant de parler à ses investisseurs.
