samedi, novembre 23, 2024

Les startups doivent adopter des stratégies de mise à l’échelle durable

Jusqu’à récemment, beaucoup les startups ont donné la priorité à la croissance à tout prix, en utilisant un capital-risque abondant pour acquérir des utilisateurs et dominer les marchés sans se soucier de la rentabilité ou de la durabilité. Cependant, les conditions récentes du marché ont évolué vers une « croissance efficace », équilibrant croissance et rentabilité pour créer une voie d’évolution durable.

En tant qu’investisseurs, nous nous concentrons sur l’identification d’une croissance efficace dès le début du parcours de l’entreprise. Quels sont les premiers indicateurs du succès à long terme et de la croissance efficace d’une startup ? Alors que nous essayons de trouver la réponse à cette question, nous utilisons diverses analyses, dont certaines sont abordées dans cet article.

Les défauts de l’utilisation du LTV/CAC – pourquoi nous utilisons des cohortes pour évaluer l’efficacité des ventes

Avant de nous lancer dans nos analyses, nous souhaitons expliquer pourquoi une mesure couramment utilisée pourrait être trompeuse. Souvent, les investisseurs évaluent le moteur de mise sur le marché d’une entreprise avec la mesure LTV/CAC (valeur à vie/coût d’acquisition client), mais cette mesure est souvent peu significative pour les entreprises en démarrage pour plusieurs raisons :

  1. Il existe trop de façons de calculer le LTV.
  2. Le taux de désabonnement n’est pas suffisamment stable pour prévoir avec précision la durée de vie des clients. En tant qu’entreprise en phase de démarrage, le taux de désabonnement d’un client fluctue à mesure que l’entreprise cherche à répondre à l’adéquation produit-marché. Avec un produit qui s’améliore au fil du temps en ajoutant des fonctionnalités qui répondent aux besoins des clients, nous nous attendons à ce que le taux de désabonnement diminue. Malgré l’amélioration d’un produit, il existe des facteurs externes indépendants de la volonté de l’entreprise, tels que des vents contraires au niveau macro, qui peuvent encourager un taux de désabonnement plus élevé.
  3. Il existe un décalage temporel dans le ratio : le LTV/CAC relie les dépenses de vente et de marketing actuelles aux flux de trésorerie futurs projetés et actualisés d’un client, qui sont intrinsèquement une estimation. Par exemple, l’utilisation de mesures collectées pendant la pandémie de COVID-19 pour prédire l’avenir donnerait probablement lieu à des prévisions inexactes.

En tant qu’investisseurs, nous exploitons les analyses de cohortes pour élucider les mécanismes de croissance, de rétention et d’efficacité des ventes.

Compte tenu des différentes manières de calculer le LTV, du manque de données sur le taux de désabonnement à l’état stable et de la valeur estimée du calcul du LTV/CAC, il se peut qu’il n’y ait pas une véritable idée de ce qui motive l’acquisition et la fidélisation des clients d’une entreprise. Compte tenu des lacunes du calcul LTV/CAC, nous proposons d’utiliser une analyse de cohorte pour déterminer le temps nécessaire pour rembourser les dépenses commerciales et marketing initiales nécessaires à l’acquisition de chaque cohorte.

Que sont les cohortes et pourquoi sont-elles importantes ?

Une analyse de cohorte est une méthode permettant d’évaluer les entreprises en regroupant les clients en groupes (cohortes) en commençant à différents points d’acquisition et en observant leur comportement sur des intervalles de temps définis. Les comportements suivis incluent le nombre de commandes passées, le montant des dépenses et le nombre de fonctionnalités utilisées sur des périodes.

On peut appliquer cette analyse à divers modèles économiques, tels que le SaaS, la fintech et même les places de marché (à l’époque, nous l’utilisions pour analyser une entreprise de covoiturage). Une analyse de cohortes est précieuse car l’observation d’une variable particulière au fil du temps permet de comprendre le récit commercial des revenus, des coûts d’acquisition et du taux de désabonnement sur une seule cohorte et entre les cohortes.

Voici comment nous effectuons l’analyse :

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