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Vous êtes assis lors d'une réunion sur les tarifs, et quelqu'un dit : "Facturons en fonction de l'utilisation." Cela semble simple, n'est-ce pas ? Puis vient la question suivante : "Utilisation de quoi exactement ?"
C'est là que la plupart des entreprises rencontrent leur premier mur. J'ai vu des fondateurs passer des semaines à débattre de la question de savoir s'il faut facturer par appel API, par utilisateur, par transaction ou par gigaoctet de données traitées. Le choix n'est pas seulement technique : il façonne tout votre modèle économique.
Après avoir travaillé avec des dizaines d'entreprises SaaS et de commerce en ligne, j'ai appris que la métrique que vous choisissez détermine tout : les coûts d'acquisition des clients, les taux de fidélisation, les revenus d'expansion et même les priorités en matière de développement de produits.
Voici ce que vous découvrirez dans ce guide :
Les 8 métriques d'utilisation les plus courantes qui fonctionnent réellement dans la pratique
Pourquoi 70 % des entreprises choisissent la mauvaise métrique (et comment éviter cela)
Des exemples réels d'implémentations réussies à travers différentes industries
Un cadre décisionnel pour choisir la bonne métrique pour votre entreprise
Les pièges courants qui peuvent tuer votre tarification basée sur l'utilisation avant même qu'elle ne démarre
Que vous lanciez un produit SaaS ou que vous optimisiez un modèle économique existant, comprendre ces métriques vous fera économiser des mois d'essais et d'erreurs.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque entreprise pense savoir sur les métriques d'utilisation
La sagesse conventionnelle concernant les metrics d'utilisation semble logique : "Trouvez ce que les clients utilisent le plus et facturez cela." La plupart des consultants en tarification vous diront de réaliser des analyses, d'identifier votre principal moteur de valeur et de construire la facturation autour de cela.
Voici ce que l'industrie recommande généralement :
Suivez tout d'abord tout - Surveillez tous les schémas d'utilisation possibles avant de décider
Choisissez la métrique avec la plus forte corrélation - Choisissez ce qui est le plus corrélé au succès des clients
Commencez simple - Commencez par une métrique et ajoutez de la complexité plus tard
Alignez avec la valeur - Assurez-vous que la métrique reflète la valeur perçue par le client
Rendez-la prévisible - Choisissez des métriques que les clients peuvent prévoir et contrôler
Ce conseil existe car la plupart des entreprises abordent la facturation d'utilisation comme une expérience scientifique. Elles veulent des décisions basées sur les données, des résultats mesurables et des modèles de revenus prévisibles.
Mais voici où la sagesse conventionnelle échoue : Elle suppose que tous les metrics d'utilisation sont créés égaux et que la corrélation équivaut à la causalité. En réalité, la métrique "parfaite" sur papier crée souvent de terribles expériences clients ou dynamiques commerciales.
J'ai vu des entreprises optimiser pour la mauvaise métrique pendant des années, atteignant le succès technique tout en manquant d'énormes opportunités de revenus. La transition nécessite de comprendre non seulement quoi mesurer, mais ce que ces mesures signifient réellement pour votre modèle commercial.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
L'année dernière, j'ai travaillé avec un client SaaS qui rencontrait des difficultés dans sa transition vers des prix basés sur l'utilisation. Ils étaient une plateforme d'automatisation des flux de travail—pensez à Zapier pour les équipes d'entreprise. Leur modèle d'abonnement initial fonctionnait à peu près, mais ils savaient qu'ils laissaient de l'argent sur la table.
Le client générait des revenus solides avec son modèle d'abonnement par paliers, mais il avait un problème classique : ses utilisateurs les plus puissants tiraient une valeur incroyable à un prix fixe, tandis que ses utilisateurs occasionnels avaient l'impression de trop payer. Ils voulaient mettre en œuvre une facturation basée sur l'utilisation pour aligner les coûts sur la valeur, mais ils n'avaient aucune idée de ce qu'il fallait mesurer.
Quel a été leur premier instinct ? Facturons par exécution d'automatisation. Ça a du sens, n'est-ce pas ? Plus d'automatisations = plus de valeur. Mais lorsque nous avons approfondi leurs données d'utilisation, nous avons découvert quelque chose d'intéressant : leurs clients les plus précieux ne réalisaient pas nécessairement le plus d'automatisations. Ils exécutaient des flux de travail complexes en plusieurs étapes qui leur faisaient économiser des milliers d'heures.
Nous avons essayé trois approches différentes avant de trouver ce qui fonctionnait :
Essai #1 : Par exécution d'automatisation. Simple à suivre, mais les clients avec des flux de travail complexes qui tournaient rarement se sentaient pénalisés. Un flux de travail qui s'exécute une fois par semaine mais qui fait économiser 10 heures de travail manuel était facturé de la même manière qu'une simple automatisation de notification.
Essai #2 : Par application connectée. Cela semblait plus aligné avec la valeur puisque plus d'intégrations signifiait des flux de travail plus puissants. Mais les clients ont commencé à limiter leurs intégrations pour contrôler les coûts, ce qui a en fait réduit l'adhérence à la plateforme.
La percée est venue lorsque nous avons réalisé que nous pensions mal. Au lieu d'essayer de comptabiliser des actions individuelles, nous devions mesurer l'impact commercial. Mais comment quantifier "l'impact commercial" de manière évolutive ?
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
c'est à ce moment-là que j'ai développé ce que j'appelle l'approche "Value Ladder" pour les métriques d'utilisation. Au lieu de choisir une métrique parfaite, nous avons créé un système en couches qui capture différents niveaux d'engagement sur la plateforme.
Le système que nous avons mis en œuvre avait trois niveaux de mesure :
Niveau 1 : Métriques d'activité de base - Ce sont les mesures fondamentales dont chaque système de facturation d'utilisation a besoin. Pour ce client, nous avons suivi les exécutions de flux de travail, mais pas comme le principal moteur de facturation. Ces métriques nous ont aidés à comprendre les schémas d'utilisation et à détecter les anomalies.
Niveau 2 : Métriques des moteurs de valeur - C'est ici que la vraie facturation a eu lieu. Au lieu des exécutions brutes, nous avons mesuré les "flux de travail actifs" par mois. Un flux de travail qui a fonctionné 1000 fois dans un mois comptait de la même manière qu'un qui a fonctionné une fois - ce qui importait, c'était qu'il fournissait activement de la valeur.
Niveau 3 : Métriques d'impact sur les affaires - Pour les clients d'entreprise, nous avons ajouté un "multiplicateur de complexité" basé sur la sophistication des flux de travail. Les flux de travail multi-applications avec logique conditionnelle portaient des poids plus élevés que les simples paires déclenchement-action.
Voici comment nous l'avons mis en œuvre :
Mois 1-2 : Phase de collecte de données - Nous avons équipé leur plateforme pour suivre à la fois les métriques traditionnelles (exécutions, données traitées) et nos nouvelles métriques composites (flux de travail actifs, scores de complexité). Pas encore de changements de facturation - juste la collecte de données de base.
Mois 3 : Recherche client - Nous avons interrogé leurs 50 meilleurs clients sur leur volonté de payer pour différents scénarios. Les idées étaient révélatrices : les clients se souciaient plus de la fiabilité et de la sophistication des flux de travail que du volume brut.
Mois 4-5 : Mise en œuvre pilote - Nous avons lancé avec 20 clients volontaires utilisant un modèle hybride : abonnement de base + frais d'utilisation pour les "slots de flux de travail actifs." Chaque client a eu 10 flux de travail actifs inclus, puis a payé pour chaque flux de travail actif supplémentaire.
Mois 6 : Déploiement complet - Sur la base des retours du pilote, nous avons affiné le modèle et lancé à l'ensemble de leur base de clients. La clé était de le présenter comme une "capacité de flux de travail" plutôt que comme "facturation d'utilisation."
Alignement des valeurs
Toutes les métriques ne capturent pas la véritable valeur client. Nous avons appris que les métriques basées sur le volume pénalisent souvent les modèles d'utilisation efficaces.
Prévisibilité Client
Les meilleures métriques d'utilisation permettent aux clients de prévoir leurs factures. Des coûts imprévisibles créent une anxiété budgétaire et entraînent un taux de désengagement.
Complexité de mise en œuvre
Des mesures simples à première vue peuvent être des cauchemars à mettre en œuvre. Suivez la charge technique et opérationnelle avant de vous engager.
Stratégie de communication
La manière dont vous expliquez la métrique est tout aussi importante que la métrique elle-même. Cadrez-la autour des résultats clients, pas des mesures internes.
Les résultats ont dépassé nos attentes sur plusieurs fronts :
Impact sur le revenu : Le revenu moyen par client a augmenté de 40 % en six mois. Plus important encore, la croissance des revenus a été durable : les clients augmentaient leur utilisation plutôt que de partir à cause d'une surprise sur la facture.
Satisfaction client : Malgré un coût plus élevé en moyenne, les scores de satisfaction client ont en fait augmenté. Le modèle d'utilisation semblait plus équitable car il était aligné sur la valeur perçue. Les utilisateurs lourds avaient l'impression de payer de manière appropriée pour la valeur reçue.
Clarté du développement produit : Les nouvelles métriques nous ont donné des signaux clairs sur les fonctionnalités qui apportaient une réelle valeur. Nous avons cessé de construire des fonctionnalités qui augmentaient "l'utilisation" et nous nous sommes concentrés sur les fonctionnalités qui augmentaient la création de "flux de travail actifs".
Efficacité des ventes : L'équipe de vente a trouvé plus facile d'avoir des conversations sur les prix. Au lieu d'expliquer des niveaux de fonctionnalités complexes, ils pouvaient parler de la capacité de flux de travail - quelque chose que les clients comprenaient immédiatement.
Le résultat le plus surprenant ? La fidélisation des clients s'est améliorée pendant la transition. Nous nous attendions à un certain taux de désabonnement alors que les clients s'ajustaient au nouveau modèle, mais la fidélisation a en fait augmenté parce que la tarification semblait plus transparente et équitable.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Ce projet m'a appris cinq leçons cruciales sur les métriques d'utilisation que la plupart des entreprises manquent :
La corrélation n'est pas la causation dans la sélection des métriques - Ce n'est pas parce que quelque chose est corrélé avec le succès des clients que les clients accepteront de payer pour cela
Des métriques simples ont souvent des mises en œuvre complexes - "Par appel API" semble facile jusqu'à ce que vous ayez à gérer des répétitions, des erreurs et des opérations en lot
La perception du client façonne le succès des métriques - La métrique la plus mathématiquement parfaite échoue si les clients ne la comprennent pas ou ne l'acceptent pas
Les modèles hybrides réduisent le risque de transition - Combiner des abonnements de base avec des composants d'utilisation permet aux clients de s'ajuster progressivement
Le choix des métriques façonne la feuille de route produit - Tout ce que vous mesurez devient ce pour quoi vous optimisez, alors choisissez avec soin
Ce que je ferais différemment : Nous avons passé trop de temps à perfectionner la métrique avant de tester les réactions des clients. La prochaine fois, je prototyperais plusieurs scénarios de facturation avec les clients beaucoup plus tôt dans le processus.
Quand cette approche fonctionne le mieux : Cette approche de l'échelle de valeur fonctionne particulièrement bien pour les plateformes B2B où l'utilisation varie considérablement entre les clients et où la valeur provient de la complexité du flux de travail plutôt que du volume pur.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS, concentrez-vous sur ces priorités de mise en œuvre :
Commencez par des limites freemium pour tester l'acceptation des métriques
Instrumentez le suivi avant de changer de facturation
Sondage des clients sur leur volonté de payer dans différents scénarios
Considérez des métriques composites plutôt que des mesures de volume simples
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les plateformes de commerce électronique, considérez ces applications spécifiques :
Frais de transaction basés sur la valeur de la commande, non sur la quantité
Métriques de stockage de données pour les catalogues de produits
Utilisation de l'intégration pour la vente multicanaux
Appels API pour les implémentations de commerce sans tête