Ventes et conversion
Personas
SaaS et Startup
ROI
À court terme (< 3 mois)
Je m'obsédais autrefois sur les indicateurs d'engagement des essais. Vous savez comment ça se passe : utilisateurs actifs quotidiens, taux d'adoption des fonctionnalités, temps passé dans l'application. J'avais de magnifiques tableaux de bord montrant chaque clic, chaque vue de page, chaque micro-interaction pendant ces précieux essais de 14 jours.
Puis j'ai réalisé quelque chose qui m'a fait tout remettre en question : mes utilisateurs d'essai les plus engagés ne se convertissaient pas en plans payants.
Ça vous dit quelque chose ? Vous n'êtes pas seul. La plupart des fondateurs de SaaS se noient dans des données d'engagement qui ne prédisent pas réellement les revenus. Nous mesurons l'activité au lieu de l'intention, le mouvement au lieu du progrès vers l'achat.
Après avoir travaillé avec des dizaines de clients B2B SaaS en tant que consultant indépendant, j'ai vu ce schéma se répéter : des entreprises avec des indicateurs d'engagement
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur de SaaS suit (mais ne devrait pas)
Entrez dans n'importe quelle entreprise SaaS et vous trouverez le même tableau de bord d'engagement d'essai. Cela est devenu le saint Graal des métriques produit, l'étoile du nord qui est censée prédire tout, de l'adéquation produit-marché à la croissance des revenus.
Voici ce que tout le monde suit :
Utilisateurs Actifs Quotidiens/ hebdomadaires (DAU/WAU) - Parce que plus d'utilisation équivaut à plus de valeur, n'est-ce pas ?
Taux d'Adoption des Fonctionnalités - Le pourcentage d'utilisateurs en essai qui découvrent chaque fonctionnalité
Durée des Sessions - combien de temps les utilisateurs passent dans votre application
Pages Vues par Session - La profondeur d'exploration pendant les essais
Taux de Clics - Sur les parcours d'intégration et les mises en avant des fonctionnalités
Cette obsession pour l'engagement provient d'une réflexion sur les applications grand public. Facebook a besoin d'engagement parce que l'attention équivaut à des revenus publicitaires. Mais le SaaS n’est pas Facebook. Vos utilisateurs d'essai ne défilent pas pour se divertir - ils essaient de résoudre des problèmes commerciaux.
La mentalité d'engagement d'abord crée une illusion dangereuse. Les équipes célèbrent l'augmentation des DAU tandis que les taux de conversion stagnent. Elles optimisent l'activité au lieu des résultats, construisant des fonctionnalités qui augmentent l'utilisation mais ne génèrent pas de revenus.
Pourquoi cela se produit-il ? Parce que les métriques d'engagement sont faciles à suivre et semblent productives. Elles donnent aux équipes quelque chose sur quoi se rassembler, même lorsque ces métriques n’ont aucune corrélation avec le succès commercial.
Mais voici la vérité inconfortable : un utilisateur qui se connecte tous les jours mais n'atteint jamais son "moment aha" est sans valeur. Il se désabonnera à la fin de l'essai, peu importe à quel point votre tableau de bord dit qu'il était "engagé".
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Permettez-moi de vous parler d'un client SaaS B2B qui illustre parfaitement ce problème. Ils sont venus à moi frustrés parce que leurs métriques d'essai semblaient incroyables - 73 % d'utilisateurs actifs quotidiens, 4,2 minutes de temps de session moyen, 85 % de taux de découverte des fonctionnalités. Leur équipe produit était fière.
Leur taux de conversion ? Un désastre de 2,3 %.
Le client était un outil de gestion de projet ciblant les petites agences. Produit magnifique, intégration solide, toutes les "meilleures pratiques" auxquelles vous pourriez vous attendre. Mais quelque chose était fondamentalement cassé dans leur tunnel d'essai à payant.
J'ai passé deux semaines à plonger profondément dans leurs données de comportement utilisateur. Ce que j'ai découvert a changé ma façon de penser les métriques d'essai pour toujours.
Les utilisateurs très "engagés" - ceux qui se connectent quotidiennement, cliquent sur les fonctionnalités, passent beaucoup de temps dans l'application - étaient en réalité les moins susceptibles de convertir. Pourquoi ? Ils traitaient l'outil comme un terrain de jeu, pas comme une solution.
Pendant ce temps, les utilisateurs qui ont converti avaient un modèle d'utilisation complètement différent. Ils étaient concentrés, intentionnels et passaient souvent moins de temps total dans l'application. Mais ils l'utilisaient pour résoudre de vrais problèmes.
Cette révélation m'a frappé de plein fouet. Nous optimisions entièrement pour le mauvais comportement. Les métriques d'engagement n'étaient pas seulement inutiles - elles induisaient activement l'équipe en erreur sur ce à quoi ressemblait le succès.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous devions complètement repenser la mesure des essais. Au lieu de suivre l'activité, nous devions suivre le progrès vers la réalisation de valeur.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement comment j'ai restructuré la mesure des essais pour ce client en gestion de projet, et le cadre que vous pouvez appliquer à tout B2B SaaS :
Étape 1 : Définissez votre "Moment de Valeur"
Oubliez l'engagement. Commencez par cette question : Quelle est la plus petite action qu'un utilisateur peut effectuer et qui prouve que votre produit résout son problème ? Pour mon client, ce n'était pas de se connecter quotidiennement - c'était de compléter leur premier projet.
Nous avons identifié trois moments de valeur :
Créer un projet avec de vraies tâches (pas de données de démonstration)
Inviter des membres d'équipe
Marquer leur première tâche comme complète
Étape 2 : Suivez l'Intention, Pas l'Activité
J'ai mis en place ce que j'appelle des "Signaux d'Intention" - des actions qui montrent que les utilisateurs sont sérieux au sujet de la résolution de leur problème :
Importer des données de projet existantes
Personnaliser les paramètres de l'espace de travail
Ajouter des informations réelles sur les clients
Mettre en place des intégrations avec les outils qu'ils utilisent déjà
Étape 3 : Mesurer le Progrès, Pas la Présence
Au lieu d'utiliser le nombre d'utilisateurs actifs quotidiennement, nous avons suivi le "Taux d'Accomplissement de Valeur" - le pourcentage d'utilisateurs d'essai qui ont atteint chaque moment de valeur dans des délais spécifiques.
L'insight clé : Les utilisateurs qui ont atteint les trois moments de valeur au cours de leur première semaine avaient un taux de conversion de 67 %. Les utilisateurs qui n'ont jamais atteint le premier moment de valeur ? 0,4 % de taux de conversion.
Étape 4 : Créez des Déclencheurs d'Intervention
Plutôt que de célébrer l'engagement, nous avons construit des interventions automatisées déclenchées par un manque de progrès vers la valeur :
Jour 2 : Aucun projet créé → Appel d'intégration personnalisé
Jour 5 : Aucun membre d'équipe invité → Email de partage de modèle
Jour 10 : Aucune tâche complétée → Étude de cas sur une histoire de réussite
Étape 5 : Changez la Donne sur l'Adoption des Fonctionnalités
Au lieu de mesurer quelles fonctionnalités les utilisateurs ont découvert, nous avons suivi quelles fonctionnalités étaient nécessaires aux utilisateurs pour atteindre leurs moments de valeur. Cela a complètement changé leurs priorités de feuille de route produit.
Moments de Valeur
Suivez les plus petites actions qui prouvent que votre produit résout de réels problèmes, et non un théâtre d'engagement.
Signaux d'intention
Mesurer les actions montrant que les utilisateurs sont sérieux dans la résolution de problèmes, et non juste dans l'exploration.
Déclencheurs de progression
Mettez en place des interventions automatisées basées sur le manque d'atteinte de valeur, et non sur les niveaux d'activité.
Nécessité de Fonctionnalité
Suivez les fonctionnalités dont les utilisateurs ont besoin pour des moments de valeur, pas celles qu'ils découvrent.
Les résultats ont été dramatiques et immédiats. Dans les 30 jours suivant la mise en œuvre du nouveau cadre de mesure :
Le taux de conversion est passé de 2,3 % à 4,8 % - plus que le double sans changer le produit.
Le temps de conversion d'essai à payant a diminué, passant d'une moyenne de 12,4 jours à 8,1 jours. Les utilisateurs atteignaient leur décision d'achat plus rapidement car ils atteignaient la valeur plus vite.
Le plus surprenant : les indicateurs « d'engagement » globaux ont en fait diminué. Le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens est tombé à 61 %, mais ces utilisateurs étaient de meilleure qualité et plus susceptibles de convertir.
L'équipe du client a d'abord paniqué à propos de la baisse de l'engagement jusqu'à ce qu'elle voie l'impact sur le revenu. Convertir 4,8 % d'utilisateurs très qualifiés bat toujours la conversion de 2,3 % d'utilisateurs engagés aléatoirement.
Les scores de satisfaction client se sont améliorés car les utilisateurs d'essai résolvaient réellement des problèmes au lieu de simplement explorer des fonctionnalités. Cela a conduit à un meilleur bouche-à-oreille et à un taux de désabonnement plus bas après la conversion.
Le cadre a si bien fonctionné que nous l'avons élargi pour mesurer le succès post-essai. La même approche du moment de valeur a permis de réduire le taux de désabonnement du premier mois de 31 %.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici ce que cette expérience m'a appris sur les indicateurs d'essai qui comptent réellement :
1. L'engagement et la conversion évoluent souvent dans des directions opposées. Les utilisateurs explorant chaque fonctionnalité ne font souvent que magasiner, sans acheter. Concentrez-vous sur l'utilisation intentionnelle plutôt que sur la navigation curieuse.
2. Le temps jusqu'à la valeur est toujours plus important que le temps passé dans l'application. Un utilisateur qui atteint son objectif en 10 minutes est infiniment plus précieux qu'un autre qui passe une heure à cliquer sans but.
3. Tous les utilisateurs d'essai ne se valent pas. Quelqu'un qui importe des données réelles lors de l'inscription à l'essai a une intention complètement différente de quelqu'un qui utilise des données de démonstration.
4. Vos meilleurs clients semblent souvent "moins engagés" au départ. Ils savent ce qu'ils veulent, le trouvent rapidement, et passent à autre chose. Ils ne s'amusent pas.
5. Les indicateurs d'adoption des fonctionnalités sont erronés. Au lieu de demander "ont-ils trouvé cette fonctionnalité ?", demandez "ont-ils besoin de cette fonctionnalité pour obtenir de la valeur ?"
6. Le moment de l'intervention compte plus que le contenu de l'intervention. Aider quelqu'un qui est bloqué est puissant. Interrompre quelqu'un qui progresse est agaçant.
7. Les outils d'analyse traditionnels ne sont pas conçus pour mesurer la valeur. Vous aurez besoin d'un suivi personnalisé pour mesurer ce qui compte réellement pour le succès de l'essai.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Définir 3-5 « moments de valeur » spécifiques qui prouvent que votre SaaS résout de réels problèmes
Suivre les signaux d'intention comme les imports de données, les invitations d'équipe et les configurations d'intégration
Mettre en place des interventions automatisées déclenchées par le manque de progrès, et non par le manque d'activité
Mesurer la nécessité des fonctionnalités pour atteindre la valeur, et non les taux de découverte des fonctionnalités
Pour votre boutique Ecommerce
Suivez l'utilisation des produits avec de véritables données clients, pas des comportements de navigation en démonstration
Concentrez-vous sur les actions d'achat telles que l'ajout de méthodes de paiement ou les téléchargements de produits en masse
Mesurez le temps jusqu'à la première commande, et non le temps passé dans le magasin pendant les périodes d'essai
Créez des flux d'intervention pour les utilisateurs qui naviguent mais n'achètent pas pendant les fenêtres d'essai