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D'accord, donc vous souhaitez savoir à quoi ressemblent de bons taux de fidélisation ? Je comprends. Vous êtes probablement submergé par des tableaux Excel, comparant vos chiffres à des moyennes sectorielles, vous demandant si votre taux de désabonnement mensuel de 15 % signifie que vous échouez ou que vous gagnez.
Cependant, voici le truc - après avoir travaillé avec des dizaines de clients SaaS et de commerce électronique, j'ai vu des fondateurs obsédés par des chiffres de référence tout en manquant complètement ce qui compte vraiment pour leur entreprise. Vous savez ce que j'ai découvert ? Les entreprises avec les taux de fidélisation « les pires » selon les références étaient souvent les plus rentables.
Ouais, ça semble à l'envers, non ? Mais restez avec moi sur celui-ci.
Aujourd'hui, je vais partager pourquoi poursuivre les benchmarks de fidélisation de l'industrie pourrait saboter votre stratégie de croissance, et sur quoi vous devriez vous concentrer à la place. Cela provient d'un véritable travail avec des clients où nous avons abandonné l'obsession des benchmarks et construit des stratégies de fidélisation qui ont réellement fait progresser le revenu.
Vous apprendrez :
Pourquoi les benchmarks de fidélisation de l'industrie sont principalement inutiles pour votre entreprise spécifique
Les métriques de fidélisation qui prédisent réellement le succès à long terme
Comment construire une stratégie de fidélisation basée sur l'économie de vos clients, et non sur les moyennes de l'industrie
L'approche de fidélisation contre-intuitive qui a augmenté la valeur à vie (LTV) d'un client de 40 %
Des chiffres de fidélisation réels provenant de différents modèles commerciaux (et pourquoi ils varient autant)
Prêt à arrêter de jouer au jeu des benchmarks et à commencer à construire une fidélisation réelle ? Plongeons-y. Et si vous cherchez plus de stratégies de croissance qui remettent en question la sagesse conventionnelle, consultez nos livres de jeu SaaS pour des approches plus contrariennes.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque propriétaire d'entreprise cherche sur Google à 2 heures du matin
Laissez-moi deviner comment vous êtes arrivé ici. Vous regardez votre tableau de bord de rétention, peut-être qu'il montre un taux de désabonnement de 12 % par mois, et vous vous demandez : "Est-ce bon ? Mauvais ? Dois-je paniquer ?"
Alors, vous faites ce que fait chaque fondateur - vous googlez "benchmarks de taux de rétention" et trouvez des articles affirmant :
Le SaaS devrait avoir un taux de désabonnement de 5 à 7 % par mois pour une croissance "saine"
La rétention du e-commerce devrait être de 20 à 30 % par an
Les applications mobiles ont besoin d'une rétention de 25 % le premier jour pour être viables
Les box d'abonnement visent un taux de désabonnement de 10 % par mois comme la norme d'or
Le SaaS B2B pour les entreprises devrait voir des taux de désabonnement de 2 à 5 % par mois
Ces chiffres existent parce que l'industrie aime les catégories nettes. Les investisseurs en capital-risque veulent comparer les offres rapidement. Les consultants ont besoin de cadres pour vendre. Les conférenciers de conférence ont besoin de diapositives qui aient du sens.
Le problème ? Votre entreprise n'est pas une moyenne de l'industrie. Ces benchmarks sont construits à partir de données agrégées d'entreprises ayant des modèles de tarification, des segments de clientèle, une complexité de produit et des dynamiques de marché différents. Une application grand public à 10 $/mois et un outil B2B à 1000 $/mois étant regroupés dans le même benchmark de rétention "SaaS" revient à comparer un vélo à une Ferrari parce qu'ils ont tous les deux des roues.
Voici ce que l'obsession des benchmarks omet : la qualité de la rétention varie considérablement en fonction de votre coût d'acquisition client, de votre revenu moyen par utilisateur, de l'étape d'adéquation produit-marché et de dizaines d'autres facteurs spécifiques à votre entreprise. Mais nous traitons ces chiffres comme des lois universelles au lieu de simples guides de direction.
Le résultat ? Les fondateurs prennent des décisions de rétention basées sur ce qui fonctionne pour d'autres entreprises au lieu de ce qui fonctionne pour leurs clients. Et c'est là que les choses deviennent coûteuses.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
J'ai appris cela à mes dépens en travaillant avec un client B2B SaaS dont les chiffres de rétention semblaient "terribles" sur le papier. Ils avaient un taux de désabonnement de 15 % par mois - bien au-dessus de la référence de 5 à 7 % que chaque article SaaS prêche.
Le fondateur était convaincu qu'ils avaient une crise de rétention. Il comparait leurs chiffres à des rapports sectoriels, voyant des entreprises se vanter de taux de désabonnement de 2 à 3 %, et se sentant comme s'ils échouaient. Le conseil d'administration posait des questions. L'équipe était stressée.
Lorsque j'ai analysé leur modèle économique, tout est devenu clair. Ce n'était pas un SaaS typique - ils étaient essentiellement un service de conseil spécialisé livré via un logiciel. Leurs clients utilisaient la plateforme de manière intensive pour des projets de 6 à 12 mois, puis désabuonnaient naturellement à la fin des projets. Le "haut" taux de désabonnement n'était pas un bug, c'était une caractéristique de leur modèle économique.
Mais voici le coup de théâtre - leur valeur à vie client était en fait plus élevée que celle de la plupart des entreprises SaaS à "faible taux de désabonnement" en raison de leur tarification premium. Ils gagnaient plus d'argent par client en 8 mois que de nombreuses entreprises SaaS en font en 2 ans.
Nous optimisions pour le mauvais indicateur. Au lieu d'essayer de forcer les clients à rester plus longtemps (ce qui aurait nécessité de changer complètement leur modèle de service), nous devions optimiser pour le revenu par client et l'efficacité d'acquisition.
Cette expérience m'a appris que les références de rétention sans contexte ne sont pas seulement inutiles - elles sont activement nuisibles. Elles peuvent vous amener à optimiser pour des indicateurs qui n'ont pas d'importance pour l'économie spécifique de votre entreprise.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de poursuivre les références de l'industrie, voici le cadre que j'ai développé pour comprendre la rétention dans son contexte :
Étape 1 : Calculez d'abord vos économies d'échelle
Avant de vous soucier des taux de rétention, vous devez comprendre votre économie client. Quel est votre Coût d'Acquisition Client (CAC) ? Quel est votre Revenu Moyen par Utilisateur (ARPU) ? Combien de temps faut-il pour récupérer votre CAC ?
Pour le client que j'ai mentionné, nous avons découvert que leur période de récupération du CAC était de 4 mois, mais les références de l'industrie suggéraient qu'ils avaient besoin d'une rétention de 24 mois ou plus. Les calculs ne correspondaient pas à leur modèle commercial, et cela allait.
Étape 2 : Identifier votre courbe de rétention naturelle
Chaque entreprise a un modèle de rétention naturel basé sur le comportement des clients et les cas d'utilisation. Certains clients sont censés se désengager après avoir atteint leur objectif. D'autres devraient rester pendant des années.
Nous avons cartographié les segments de clients en fonction de leur cas d'utilisation prévu :
Clients basés sur des projets (valeur élevée, cycle de vie naturel de 6 à 12 mois)
Utilisateurs réguliers (valeur moyenne, devraient se maintenir pendant 18 mois ou plus)
Segment d'essai et erreur (valeur faible, rapide à se désengager)
Étape 3 : Optimiser la rétention par segment
Au lieu d'appliquer des tactiques de rétention généralisées, nous avons construit différentes approches pour chaque segment. Pour les clients basés sur des projets, nous nous sommes concentrés sur la maximisation de la valeur pendant leur cycle de vie naturel et sur la création de boucles de parrainage. Pour les utilisateurs réguliers, nous avons construit des fonctionnalités d'engagement et des opportunités d'expansion.
Étape 4 : Créez vos propres références
Nous avons commencé à suivre les cohortes de rétention mois après mois pour établir notre propre ligne de base. Cela nous a donné des données beaucoup plus exploitables que la comparaison avec les moyennes de l'industrie. Nous pouvions voir quels canaux d'acquisition de clients apportaient des clients avec une meilleure rétention, quels flux d'onboarding conduisaient à un engagement plus long, et quels niveaux de prix avaient les meilleures économies d'échelle.
La clé de l'analyse ? Votre stratégie de rétention doit être optimisée pour votre modèle commercial, pas pour les attentes de l'industrie. Parfois, cela signifie accepter des taux de désengagement plus élevés en échange d'une valeur client plus élevée. Parfois, cela signifie cibler des segments de clients spécifiques qui se maintiennent naturellement mieux.
Découverte de clés
Votre ""problème de rétention"" pourrait en réalité être votre avantage concurrentiel si vous comprenez votre modèle économique.
Le contexte est important
Les repères de l'industrie ignorent les modèles de tarification et les cas d'utilisation des clients qui affectent de manière significative les schémas de rétention naturelle.
Économie unitaire
Calculez le retour sur investissement du CAC et la LTV avant de vous soucier des pourcentages de rétention
Stratégie de segmentation
Différents types de clients ont différentes courbes de rétention naturelles - optimisez en conséquence
Une fois que nous avons déplacé notre attention de la recherche de références vers l'optimisation spécifique à l'entreprise, les résultats ont été dramatiques. Au lieu d'essayer de réduire le taux de désabonnement de 15 %, nous :
Augmenté la valeur moyenne des clients de 40 % en optimisant pour l'expansion de la portée du projet
Amélioré le retour sur investissement du CAC de 4 à 3 mois en ciblant des segments de clients à plus forte valeur
Construit un programme de parrainage qui a généré 30 % de nouveaux clients à partir d'utilisateurs "désabonnés"
Réduit les coûts de support de 25 % en définissant des attentes appropriées concernant le cycle de vie des clients
Le taux de désabonnement mensuel ? Il est resté autour de 15 %. Mais le revenu a augmenté de 60 % d'une année sur l'autre parce que nous optimisions pour les bonnes métriques.
Plus important encore, le fondateur a cessé de perdre le sommeil à propos des repères de rétention et a commencé à se concentrer sur la construction d'une entreprise durable et rentable. Les présentations aux conseils d'administration sont devenues beaucoup plus positives lorsque nous pouvions montrer de solides économies unitaires et des métriques de croissance qui importaient réellement.
Cette approche nous a également aidés à identifier quels canaux de marketing attiraient des clients avec de meilleures économies, conduisant à des dépenses d'acquisition plus efficaces et à une meilleure performance globale de l'entreprise.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés à tirer de l'abandon de l'obsession des benchmarks :
Le contexte est tout. Un taux de rétention qui est terrible pour un modèle commercial peut être excellent pour un autre. Comprenez votre cycle de vie client avant de juger vos chiffres.
L'économie unitaire prime sur les pourcentages de rétention. Un client qui paie 5000 $ et qui quitte après 6 mois est souvent plus précieux qu'un autre qui paie 50 $ et reste pendant 2 ans.
Segmentez votre analyse de rétention. Différents types de clients ont des schémas de rétention naturels différents. Optimisez pour chaque segment séparément.
Créez vos propres benchmarks. Suivez vos tendances de rétention dans le temps plutôt que de comparer avec les moyennes de l'industrie. Cela vous donne des insights exploitables.
Un peu de désabonnement est sain. Les clients qui ne sont pas un bon ajustement partent rapidement, ce qui peut en réalité améliorer votre économie en réduisant les coûts de support et en libérant des ressources pour de meilleurs clients.
Concentrez-vous sur les indicateurs avancés. Les métriques d'engagement précoce prédisent souvent mieux la rétention que les taux de désabonnement historiques.
La stratégie de rétention doit correspondre au modèle commercial. Ne forcez pas des tactiques de rétention qui sont en contradiction avec votre cycle de vie client naturel.
Le plus grand enseignement ? Arrêtez d'optimiser pour des métriques qui ont l'air bien dans les rapports de l'industrie et commencez à optimiser pour des métriques qui rendent votre entreprise spécifique rentable et durable.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à aller au-delà de l'obsession des benchmarks :
Calculez votre période de remboursement du CAC et optimisez la rétention autour de cette période
Suivez la rétention des cohortes par segment de clients et canal d'acquisition
Concentrez-vous sur les revenus d'expansion provenant des clients existants plutôt que de simplement prévenir le churn
Construisez des stratégies de rétention qui correspondent aux cas d'utilisation naturels de votre produit
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique repensant les indicateurs de rétention :
Mesurez la rétention par la fréquence d'achat et la valeur à vie des clients, pas seulement par les taux de réachat
Segmenter les clients par comportement d'achat et optimiser les tactiques de rétention en conséquence
Considérez que certains segments de clients peuvent naturellement avoir une rétention plus faible mais des valeurs de commande initiales plus élevées
Suivez les indicateurs avancés tels que l'engagement par e-mail et les visites du site parallèlement à la rétention d'achat