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Moyen terme (3-6 mois)
Il y a deux mois, mon client B2B SaaS m'a fièrement montré son tableau de bord d'intégration. 97 % de taux d'achèvement. Impressionnant, non ? Faux. En creusant un peu plus, vous découvririez que leur taux de désabonnement était à son comble, que la conversion d'essai en payant était terrible, et que les clients n'utilisaient en fait pas le produit.
C'est le piège classique des métriques d'intégration dans lequel la plupart des entreprises SaaS tombent. Vous mesurez l'activité au lieu des résultats. Vous suivez les étapes complètes au lieu de la valeur fournie. C'est comme célébrer le fait que des gens ont traversé votre magasin sans vérifier s'ils avaient réellement acheté quoi que ce soit.
Après avoir travaillé sur des dizaines de projets d'optimisation de l'intégration, j'ai appris que la plupart des entreprises mesurent complètement les mauvaises choses. Ils s'obsèdent pour les taux d'achèvement pendant que leurs clients se désabonnent tranquillement en arrière-plan.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à corriger les mesures d'intégration cassées :
Pourquoi les taux d'achèvement sont la métrique de vanité la plus dangereuse dans le SaaS
Le système de métriques à 3 niveaux qui prédit réellement le succès client
Comment identifier votre véritable "moment aha" en utilisant des données comportementales
L'approche contre-intuitive pour mesurer le frottement d'intégration
Pourquoi le temps de valeur dépasse le temps d'achèvement à chaque fois
Vérifier la réalité
Ce que chaque tableau de bord SaaS montre (mais ne devrait pas)
Entrez dans n'importe quelle entreprise SaaS et demandez à voir leurs indicateurs d'intégration. Vous obtiendrez à chaque fois le même diaporama prévisible :
Taux d'achèvement : "Regardez ! 89 % des utilisateurs terminent notre intégration !" Cet indicateur semble important car il est facile à mesurer et a généralement fière allure. La logique semble solide - plus de personnes terminant l'intégration signifie une meilleure expérience utilisateur, non ?
Temps nécessaire pour compléter : "Notre intégration moyenne prend 12 minutes !" Les entreprises se préoccupent de réduire ce chiffre, supposant que plus rapide équivaut à mieux. La vitesse devient l'objectif au lieu de la compréhension.
Funnel étape par étape : "Voici où les utilisateurs abandonnent à chaque étape." Ces analyses de funnel détaillées créent l'illusion d'une profonde perspicacité tout en manquant complètement la vue d'ensemble.
Adoption des fonctionnalités pendant l'intégration : "Les utilisateurs qui terminent le tutoriel X ont 40 % plus de chances de convertir." Cette confusion entre corrélation et causalité conduit à imposer des fonctionnalités aux utilisateurs au lieu de fournir une véritable valeur.
L'industrie adore ces indicateurs car ils sont exploitables et mesurables. Vous pouvez tester A/B pour augmenter vos taux d'achèvement. Vous pouvez optimiser chaque étape pour réduire les abandons. Vous pouvez gamifier l'expérience pour augmenter l'engagement.
Mais voici la vérité inconfortable : ces indicateurs optimisent pour le mauvais résultat. Ils mesurent si les gens ont sauté à travers vos cerceaux, pas s'ils ont trouvé de la valeur dans votre produit. C'est comme mesurer combien de personnes ont lu votre manuel au lieu de combien de personnes utilisent avec succès votre produit.
Cette approche conventionnelle existe parce qu'elle fait sentir aux équipes qu'elles sont productives. Le marketing peut optimiser le flux d'inscription. Le produit peut améliorer l'achèvement des étapes. Le service client peut faire un suivi sur l'intégration incomplète. Tout le monde a des KPI clairs et a l'impression de contribuer à la croissance.
Le problème ? Vous optimisez pour le théâtre, pas pour les résultats. Et votre taux de désabonnement finira par exposer ce décalage entre la mesure et la réalité.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
L'année dernière, j'ai travaillé avec un logiciel SaaS de gestion de projet B2B qui était complètement confiant dans sa performance d'intégration. Leurs indicateurs semblaient stellaires dans tous les domaines : 94 % de taux d'achèvement, un temps moyen de 8 minutes, de belles analyses étape par étape montrant exactement où les quelques abandons se produisaient.
Le fondateur était particulièrement fier de leur visite interactive du produit. "Les utilisateurs adorent ça," m'a-t-il dit, en faisant référence à des scores d'engagement élevés et à des enquêtes de rétroaction positives. "Nous avons testé chaque étape en A/B. Le taux d'achèvement était de 78 %, maintenant il est de 94 %. Nous avons fondamentalement résolu le problème de l'intégration."
Mais leur problème de conversion était massif. Seules 12 % des utilisateurs en période d'essai sont devenus des clients payants. Pis encore, parmi ceux qui ont converti, 40 % se sont désabonnés au cours des trois premiers mois. Quelque chose ne s'additionnait pas.
J'ai examiné leurs données de comportement client et j'ai trouvé quelque chose de choquant: les utilisateurs qui ont terminé leur intégration "optimisée" ont obtenu de moins bons résultats que ceux qui l'ont entièrement sautée. Le groupe qui a sauté l'intégration avait un taux de conversion de 18 % de l'essai au paiement et 25 % de désabonnement dans la première année. Le groupe ayant complété l'intégration avait un taux de conversion de 11 % et 42 % de désabonnement.
Lorsque j'ai présenté cela à l'équipe, leur première réaction a été le déni. "Cela ne peut pas être vrai. Notre intégration leur apprend à utiliser le produit. Comment le fait de la sauter pourrait-il conduire à de meilleurs résultats ?"
La réponse est devenue claire lorsque j'ai analysé ce que les utilisateurs ayant sauté l'intégration ont fait à la place : ils sont directement allés à leur cas d'utilisation le plus urgent. Ils ont importé leurs données de projet existantes, invité leurs membres d'équipe, et ont commencé à utiliser l'outil pour résoudre leur problème immédiat. Ils ont éprouvé de la valeur en quelques minutes au lieu de regarder des tutoriels sur des fonctionnalités dont ils pourraient avoir besoin plus tard.
Entre-temps, les utilisateurs ayant complété l'intégration ont passé 8 minutes à apprendre des fonctionnalités dont ils n'avaient pas besoin, ont été submergés par la complexité de l'outil, et n'ont jamais relié le produit à leur flux de travail réel. Ils ont terminé l'intégration mais n'ont jamais éprouvé le "moment aha" de la résolution d'un vrai problème.
Ceci a été mon signal d'alarme concernant la mesure de l'intégration. Nous optimisions l'engagement avec notre tutoriel au lieu de l'engagement avec notre produit. Nous mesurions l'achèvement éducatif au lieu de la livraison de valeur. Les indicateurs fonctionnaient contre nous.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette révélation, j'ai complètement reconstruit notre approche de la mesure de l'onboarding. Au lieu de suivre l'engagement éducatif, nous avons commencé à suivre la livraison de valeur. Voici l'approche systématique que j'ai développée :
Étape 1 : Définir votre véritable moment Aha
Tout d'abord, j'ai identifié la première action qui était corrélée à la rétention à long terme. Pas l'utilisation des fonctionnalités, pas l'achèvement des tutoriels, mais la création réelle de valeur. Pour cet outil de gestion de projet, c'était "premier projet avec collaboration d'équipe" - lorsque un utilisateur créait un projet, invitait des coéquipiers et recevait sa première mise à jour de tâche.
J'ai analysé 12 mois de données utilisateur pour trouver ce modèle. Les utilisateurs qui atteignaient ce jalon dans les 7 jours avaient 73 % de rétention annuelle. Ceux qui ne l'atteignaient pas avaient 23 % de rétention. Cela est devenu notre indicateur principal : Temps jusqu'au premier projet collaboratif.
Étape 2 : Construire le système de mesure à 3 niveaux
Au lieu de suivre un taux d'achèvement, j'ai créé trois niveaux de mesure :
Niveau 1 - Métriques de livraison de valeur : Celles-ci mesurent si les utilisateurs accomplissent réellement quelque chose de significatif. Temps jusqu'au premier moment aha, profondeur de l'utilisation initiale et indicateurs de valeur précoce. Pour ce client, nous avons suivi le temps jusqu'à la création du premier projet, les invitations d'équipe envoyées et les actions collaboratives effectuées dans la première semaine.
Niveau 2 - Métriques de santé comportementale : Celles-ci mesurent les véritables schémas d'engagement. Profondeur de session, exploration des fonctionnalités motivée par le besoin, et croissance organique de l'utilisation. Nous avons examiné la durée des sessions dans le travail réel (pas les tutoriels), la découverte de fonctionnalités au cours du flux de travail naturel, et les actions initiées par les utilisateurs par rapport aux actions guidées.
Niveau 3 - Métriques d'impact commercial : Celles-ci mesurent les résultats qui comptent pour l'entreprise. Taux de conversion des essais, indicateurs de désabonnement précoce et prédicteurs de la valeur vie client. Nous avons suivi la conversion des essais de 30 jours, la rétention de 90 jours et les revenus d'expansion dans la première année.
Étape 3 : Mettre en œuvre une mesure de friction positive
Voici la partie contre-intuitive : j'ai commencé à mesurer la friction productive. Toute friction n'est pas mauvaise. La friction qui filtre les utilisateurs non qualifiés ou oblige les utilisateurs à investir des efforts dans la configuration améliore en fait le succès à long terme.
Nous avons identifié des moments de "bonne friction" - comme exiger des utilisateurs qu'ils importent des données réelles ou invitent de véritables coéquipiers - et mesuré les taux de succès à travers ces étapes nécessitant plus d'efforts. Les utilisateurs qui ont complété des actions à fort effort et à forte valeur pendant l'onboarding ont montré une rétention trois fois meilleure que ceux ayant complété des tutoriels à faible effort et à faible valeur.
Étape 4 : Créer des parcours d'onboarding axés sur le contexte
Au lieu d'un seul flux d'onboarding linéaire, nous avons créé plusieurs parcours basés sur le contexte et les objectifs de l'utilisateur. Chaque parcours avait différents indicateurs de succès alignés avec le cas d'utilisation réel de l'utilisateur. Les utilisateurs d'agences de marketing étaient mesurés sur la configuration de projets de campagne. Les équipes de développement étaient mesurées sur l'achèvement de la planification des sprints. Chaque contexte avait sa propre définition du moment aha.
Étape 5 : Créer des indicateurs de valeur en temps réel
Nous avons mis en place un système pour détecter quand les utilisateurs ressentaient une véritable valeur pendant leur première semaine. Au lieu d'attendre des données de rétention des mois plus tard, nous pouvions identifier le succès de l'onboarding en temps réel basé sur la profondeur d'utilisation, l'engagement de l'équipe et les modèles de complétion du flux de travail.
Ce système d'alerte précoce a aidé le service client à prioriser les contacts et l'équipe produit à comprendre quelles variations de l'onboarding ont réellement entraîné la livraison de valeur.
Modèles de comportement
Suivez l'engagement authentique par rapport à l'engagement guidé pour identifier les signaux réels d'adéquation produit-marché.
Vitesse de valeur
Mesurez à quelle vitesse les utilisateurs atteignent des jalons significatifs, et non pas à quelle vitesse ils terminent les tutoriels.
Cartographie contextuelle
Segmenter le succès de l'onboarding par type d'utilisateur et cas d'utilisation plutôt que de traiter tous les utilisateurs de la même manière.
Analyse de friction
Faites la distinction entre la friction productive qui renforce l'engagement et la friction destructive qui engendre l'abandon.
Les résultats étaient dramatiques et immédiats. Dans les 90 jours suivant la mise en œuvre du nouveau système de mesure, nous avons constaté des changements fondamentaux tant dans les métriques que dans les résultats commerciaux.
Le taux de conversion de l'essai à l'achat est passé de 12 % à 28 % - non pas parce que nous avons modifié le processus d'intégration, mais parce que nous avons commencé à optimiser pour les bons résultats. Lorsque nous nous sommes concentrés sur la livraison de valeur plutôt que sur l'achèvement du tutoriel, les utilisateurs ont naturellement ressenti plus de valeur et se sont convertis à des taux plus élevés.
Le taux de désabonnement la première année est tombé de 40 % à 18 % parmi les nouveaux clients. Les utilisateurs qui ont vécu de véritables moments de révélation pendant l'intégration sont restés engagés à long terme. Les indicateurs de valeur précoce sont devenus des prédicteurs précis de la valeur à vie du client.
Plus surprenant encore, les taux d'achèvement de l'intégration ont en fait diminué à 67 % tandis que les résultats commerciaux s'amélioraient. Cela a validé notre hypothèse selon laquelle les taux d'achèvement étaient des métriques vaniteuses. Les utilisateurs qui ont sauté des étapes irrélevantes mais ont atteint leurs objectifs ont obtenu de meilleurs résultats que ceux qui ont tout complété.
Les nouvelles métriques ont également révélé des problèmes cachés que nous avions manqués auparavant. Nous avons découvert que 34 % des utilisateurs en période d'essai étaient complètement inadaptés à notre produit, mais notre ancien système d'intégration essayait quand même de les convertir. La nouvelle mesure nous a aidés à identifier et à rediriger en douceur les prospects inadaptés plus tôt dans le processus.
Les temps de réponse du service client se sont améliorés de manière spectaculaire car ils pouvaient prioriser en fonction des signaux de livraison de valeur plutôt que de l'achèvement des tutoriels. Ils se sont concentrés sur les utilisateurs qui étaient proches de vivre des moments de révélation plutôt que sur ceux qui n'avaient tout simplement pas terminé les étapes d'intégration.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Cette expérience m'a appris sept leçons cruciales sur la mesure du succès de l'onboarding qui remettent en question la sagesse conventionnelle du SaaS :
Leçon 1 : Les taux d'achèvement sont la métrique de vanité la plus dangereuse. Des taux d'achèvement élevés indiquent souvent que vous ne filtrez pas efficacement les utilisateurs ou que vous vous optimisez pour les mauvaises actions. Concentrez-vous plutôt sur les taux de livraison de valeur.
Leçon 2 : Le temps jusqu'à la valeur est toujours plus important que le temps jusqu'à l'achèvement. Les utilisateurs se soucient de résoudre rapidement leurs problèmes, pas d'apprendre votre produit rapidement. Mesurez la rapidité avec laquelle ils atteignent leurs objectifs, et non la rapidité avec laquelle ils terminent votre tutoriel.
Leçon 3 : Le contexte est tout dans la mesure de l'onboarding. Différents types d'utilisateurs ont besoin de métriques de succès différentes. L'onboarding réussi d'un utilisateur avancé est complètement différent de celui d'un utilisateur occasionnel.
Leçon 4 : La friction peut être votre alliée si elle est mesurée correctement. Les actions nécessitant beaucoup d'efforts qui apportent de la valeur créent de meilleurs clients à long terme que les actions de faible effort qui n'en apportent pas. Mesurez la qualité de l'investissement des utilisateurs, pas seulement la quantité des actions des utilisateurs.
Leçon 5 : Les premiers indicateurs comportementaux prédisent la rétention mieux que l'adoption des fonctionnalités. Le comportement des utilisateurs au cours de leur première semaine vous en dit plus sur leur valeur future que les fonctionnalités qu'ils ont essayées lors de l'onboarding.
Leçon 6 : La détection de valeur en temps réel change tout. Attendre des mois pour des données de rétention afin de valider le succès de l'onboarding est trop lent. Construisez des systèmes pour détecter la livraison de valeur en quelques jours, pas en trimestres.
Leçon 7 : Vos métriques d'onboarding devraient prédire les résultats commerciaux, pas les KPI internes. Si vos métriques d'onboarding ne corrèlent pas avec le revenu, la rétention et l'expansion, vous mesurez les mauvaises choses.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Définissez votre moment aha comme une action utilisateur spécifique qui est corrélée à la rétention
Suivez le temps de valeur au lieu du temps pour terminer l'intégration
Mesurez la profondeur d'utilisation authentique pendant la première semaine d'essai
Segmentez les métriques de succès par persona utilisateur et cas d'utilisation
Pour votre boutique Ecommerce
Concentrez-vous sur le comportement d'achat initial ou de répétition plutôt que sur l'achèvement du tutoriel
Suivez la découverte de produits à travers le comportement d'achat réel par rapport aux visites guidées
Mesurez les prédicteurs de la valeur à vie du client à partir des données de la première session
Surveillez les modèles d'engagement authentiques dans les catégories de produits par rapport au contenu promotionnel