Déjouer les pièges des indicateurs : Suivre ses clients par cohortes

Dans son ouvrage Scaling Lean, Ash Maurya met en garde les entrepreneurs contre les indicateurs de vanité : ce sont ces indicateurs de performance qui nous laissent penser que tout va bien, que notre offre est bien conçue et que nous attirons toujours plus de clients… Une courbe cumulative de souscriptions en est un exemple. Au pire, elle ne peut que stagner, là où un suivi mensuel de ces mêmes souscriptions montrerait rapidement un problème.

Trouver les indicateurs les plus pertinents constitue une vraie difficulté alors que chiffres et données abondent et risquent de nous égarer. C’est particulièrement critique pour un entrepreneur qui lance sa start up et a besoin de valider rapidement que son business model est viable.

Parmi ses nombreuses recommandations, l’auteur conseille notamment de suivre ses clients par cohortes pour avoir une perception plus fine et plus juste de leurs comportements. Il s’appuie sur l’exemple de la start up HubSpot, plateforme de vente et marketing :

 « Tout comme de nombreuses entreprises, HubSpot rémunère ses commerciaux à la commission. Ainsi, elle a remarqué que la majorité des ventes avaient lieu lors de la dernière semaine du mois. Il s’agit d’un cas de figure classique pour la plupart des entreprises, car les commerciaux ont tendance à déployer davantage d’efforts à la fin du mois afin de respecter leurs quotas. Les clients souscrivant en début de mois ont-ils un comportement différent de ceux qui souscrivent en fin de mois ? Afin d’étudier cette question, HubSpot a commencé à mesurer son cycle de vie client via des sous-ensembles hebdomadaires d’utilisateurs regroupés par date de souscription. En visualisant les données de cette façon, l’entreprise pouvait rapidement se rendre compte que les clients ayant souscrit à la fin du mois étaient également beaucoup plus susceptibles de se désabonner (ou d’annuler leur souscription) le mois suivant. Une enquête plus approfondie a révélé que ces clients faisaient souvent l’objet de techniques de vente agressives. Même si les commerciaux de HubSpot optimisaient les ventes pour répondre à des objectifs à court terme (respect de leurs quotas de vente), ils portaient involontairement préjudice au macro-objectif.

La solution de HubSpot fut d’imputer les désabonnements à court terme aux commerciaux. Elle a mis en place un indice relatif de bonheur (CHI[1]) qui mesurait quelles parties du produit un client utilisait et attribuait des notes pondérées à chacun d’eux. Par exemple, plus les résultats étaient positifs pour les clients, plus l’indice était élevé.

Les clients impliqués ou heureux se désabonnent moins.

Les scores CHI ont servi d’indicateur avancé permettant à la force de vente de HubSpot d’identifier les clients « à risque » et d’essayer de les empêcher de se désabonner de façon proactive. En associant les commissions de vente aux scores CHI (et non à une vente), l’entreprise a été en mesure de redéfinir son analyse en se concentrant sur le bon macro-objectif, qui consiste à rendre les clients heureux. »

Parmi les indicateurs que vous suivez, quels sont ceux qui pourraient nécessiter d’être affinés par une segmentation clients pour vous offrir la vision la plus claire possible du comportement de vos clients ?

[1] CHI : Customer Happiness Index