Plus de plans, une croissance plus rapide ?

Synthèse

Si vous êtes analyste de la monétisation, le lancement d’un nouveau plan n’a rien d’excitant. Cela veut dire refaire les calculs de rentabilité, reconstruire le mix de plans, mettre à jour les prévisions et casser la comparabilité historique dans tous vos dashboards.

Chaque fois que j’apprends que l’équipe a créé un nouveau product_id ou price_id dans Stripe, ou lancé un nouveau plan, je sais ce que cela signifie : dans les semaines qui suivent, je vais devoir à peu près tout refaire. Saviez-vous que certaines entreprises finissent avec plus de 100 product IDs (actifs ou inactifs) ? En plus de maintenir la taxonomie des product IDs et des price IDs, je dois aussi m’assurer que le mapping des plans reste cohérent pour que l’analytics et le reporting restent justes.

Après quelques années passées à observer des entreprises grandir, et à voir leur nombre de plans grandir en même temps que leur ARR et leur base de clients, j’ai formulé une hypothèse : plus le catalogue de plans est diversifié, plus la croissance est rapide.

Cette hypothèse [secrète] repose sur les 26 applications que j’accompagne actuellement, ce qui n’a rien de statistiquement significatif. Je n’ai trouvé aucune étude ni analyse sur le sujet, j’ai donc été ravie de collaborer avec ChartMogul, l’une des plus grandes plateformes d’analytics pour le SaaS et l’abonnement, et d’utiliser ses données pour valider ou rejeter l’idée. Et la magie a opéré ! ✨

Vous trouverez ci-dessous mon analyse des données de plus de 8 000 entreprises, incluant les taux de croissance historiques et les données de plans fournies par l’équipe ChartMogul. Le jeu de données est anonymisé et couvre un large éventail d’entreprises, du SaaS enterprise mature aux petites applications à forte croissance. L’objectif est de tester si les entreprises à forte croissance ont tendance à maintenir un catalogue de plans plus diversifié. Je regarde comment le nombre de plans se rapporte à la croissance, et si plus de plans va de pair avec une croissance plus rapide, ou si moins de plans est corrélé à une croissance plus lente. Cet article parcourt les données, la méthodologie et les enseignements.

Plans tarifaires : plus d’options, plus de problèmes

Avant d’entrer dans les enseignements, parlons des plans.

Il existe aujourd’hui d’innombrables formules d’abonnement : mensuelle, annuelle, trimestrielle, hebdomadaire, à vie, et bien d’autres. Certaines entreprises ne proposent qu’un seul plan, quand d’autres en maintiennent 20, 50, voire davantage. La tarification peut être un simple forfait fixe, ou évoluer avec le nombre de sièges, d’utilisateurs actifs, de transactions, le revenu ou d’autres métriques d’usage :

Travailler avec les données de plans n’est pas simple

Gérer ses plans de façon cohérente est un casse-tête pour la plupart des entreprises SaaS. Les plans sont généralement créés dans des systèmes de facturation ou des plateformes comme Stripe, Adyen, l’Apple App Store ou Google Play, qui traitent chacun les paiements, stockent les données d’abonnement et exportent les données différemment.

Si vous proposez plusieurs options de paiement (par exemple des applications iOS et Android), vous devez fusionner des sources de données très différentes en un seul rapport cohérent. Ce rapport doit utiliser des définitions homogènes de l’ARR, des clients « actifs », du churn, etc., tout en permettant une segmentation par plan, période de facturation, prix et autres attributs.

Cela exige presque toujours une couche de mapping des plans sophistiquée et souple : faire correspondre un product_id Apple à un price_id Stripe, par exemple, et traduire price_564738589 ou IDS_5668 en valeurs lisibles comme pro_49.99_7d_trial ou lite_69.99.

Si vous travaillez avec des systèmes d’IA intelligents, vous devez en plus fournir le contexte des plans : quels plans sont actifs dans chaque région, quels prix voient les utilisateurs, comment et quand les remises s’appliquent, à quels funnels chaque plan appartient, et ainsi de suite.

Au final, produire un reporting sur quelque chose d’aussi simple et essentiel que le mix de plans n’est pas facile. Cela demande de l’infrastructure et une maintenance continue. En tant qu’analyste, je ne dirai jamais assez à quel point tout devient plus simple avec des outils conçus pour absorber la complexité des données d’abonnement. À mesure que vous ajoutez des plans, il est important de garder la taxonomie et la configuration de vos plans aussi propres et cohérentes que possible pour que votre analyse et votre reporting restent justes.

Pour commencer : définitions, données et méthodes

Définitions et métriques

• Mix de plans : l’ensemble des plans tarifaires actifs qu’une entreprise propose, et la façon dont ses clients se répartissent entre ces plans.
• Durée du plan : la période de facturation du plan (mensuelle, annuelle, 3 mois, 6 mois, etc.).
• Clients : les clients payants actifs actuellement abonnés à un plan.
• Ancienneté : l’âge de l’entreprise tel qu’observé dans ChartMogul, c’est-à-dire le nombre d’années pour lesquelles ChartMogul dispose de données sur cette entreprise.
• ARR : l’annual run rate tel que rapporté par ChartMogul.
• Croissance d’ARR par an (dérivée) : croissance d’ARR ÷ ancienneté.
• Croissance clients (dérivée) : nouveaux clients nets par mois.
• Score de croissance (dérivé) : un score combinant croissance d’ARR et croissance clients par organisation, pondéré 60/40 en faveur de l’ARR pour éviter les cas où la croissance clients est forte alors que l’ARR est nul.

Vue d’ensemble de l’échantillon

• Échantillon total : 8 193 organisations.
• Organisations avec au moins un plan récurrent : 6 875.

Après normalisation et suppression des organisations aux données manquantes ou incomplètes, l’échantillon final comptait 4 279 entreprises, réparties ainsi par ARR :

Voici le mix de plans de l’ensemble de ces entreprises :

Au total, 54 % des entreprises proposent 10 plans ou moins, et 46 % en proposent 11 ou plus.

Je n’ai pas modélisé le mix de plans directement, mais il compte quand on interprète la croissance. Le nombre de plans actifs augmente généralement à mesure qu’une entreprise mûrit, affine sa segmentation client et gagne en sophistication dans sa manière de monétiser. Les équipes peuvent aussi élargir la monétisation via des add-ons, des transactions ponctuelles et de la publicité dans les produits freemium, en plus des plans d’abonnement. Mon analyse se limite au mix de plans, c’est-à-dire au nombre de plans récurrents proposés, à leur durée et à leur répartition.

Méthodologie

Il y a plusieurs façons de définir la croissance. J’ai commencé par la croissance d’ARR, en calculant la croissance d’ARR par an de chaque entreprise, puis en regroupant les entreprises en 5 segments (avec k-means) selon cette croissance d’ARR.

Ensuite, j’ai refait la même analyse pour le nombre de clients, car dans le SaaS, la croissance du revenu n’implique pas nécessairement la croissance du nombre de clients. Vu l’ampleur du jeu de données ChartMogul, qui rassemble des entreprises SaaS de types et de tailles très variés, on y trouve des « lapins », des « éléphants » et tout un zoo (au sens des 5 façons de bâtir une entreprise à 100 M$ de Christoph Janz). Pour en tenir compte, j’ai aussi créé une métrique de croissance en nouveaux clients par mois. Sans surprise, la croissance clients ne ressemble pas à la croissance d’ARR :

Dans notre échantillon, 47 % des entreprises croissent de plus de +270 000 $ d’ARR par an, mais seules 17 % ajoutent plus de 10 clients par mois. Cela suggère soit que le jeu de données penche vers les entreprises qui servent de gros clients (les « baleines »), soit qu’une part significative de la croissance d’ARR provient du revenu d’expansion, ce qui va souvent de pair avec un plus grand nombre de plans !

Pour construire des signaux de croissance comparables entre des entreprises de tailles et d’âges très différents, j’ai utilisé à la fois la croissance d’ARR par an (croissance d’ARR divisée par l’ancienneté en années) et la croissance d’abonnés par mois (la variation nette d’abonnés payants divisée par le nombre de mois observés dans le jeu de données). J’ai ensuite combiné les deux en un score unique, pondéré en faveur de l’ARR (60/40). Cela nous donne une mesure simple de « vélocité » : non pas ce qui s’est passé sur un mois donné, mais le rythme moyen de croissance sur la fenêtre observée.

J’ai ensuite réparti les entreprises en 5 clusters :

• Décollage précoce (« Ça s’enflamme ! ») : croissance explosive, avec plus de +330 000 $ d’ARR par an et 6 000 à 7 000 nouveaux clients par mois.
• Forte croissance sur les rails (« On gagne le marché ») : croissance solide, avec environ +270 000 $ d’ARR par an et plus de 1 000 nouveaux clients par mois.
• Mature mais en accélération (« On garde le cap » / « On ne touche à rien ») : croissance composée régulière, avec en moyenne +165 000 $ de croissance d’ARR par an.
• Acteurs installés stagnants (« Ça ne marche pas ») : faible dynamique, avec moins de +1 500 $ environ de croissance d’ARR par an et moins de 10 nouveaux clients par mois.
• En recul (« Le deck de pivot arrive ») : entreprises en contraction, avec une croissance d’ARR nulle ou négative.

Limites : les tranches ont été assignées à partir de seuils appliqués à un score de croissance combiné (croissance d’ARR par an + croissance d’abonnés par mois). Avec une seule exception : si la croissance d’ARR et la croissance d’abonnés étaient toutes deux non positives, l’entreprise était classée « En recul » quel que soit son score combiné. Le « décollage précoce » était réservé aux entreprises non seulement bien notées, mais aussi relativement jeunes, car composer sa croissance très tôt dans la vie d’une entreprise n’a pas le même sens que la composer aussi vite après dix ans d’itérations.

Ce que l’analyse des données de plans nous a appris

1. Un plus grand nombre de plans va généralement de pair avec une croissance plus forte et plus rapide.
2. Élargir son offre de plans est positivement corrélé à un revenu plus élevé et à une croissance clients plus importante. Les entreprises qui introduisent des plans supplémentaires créent souvent davantage de chemins de tarification et de packaging, ce qui peut soutenir à la fois la monétisation et l’acquisition.
3. Il y a des exceptions. Les entreprises en décollage précoce affichent souvent la croissance la plus rapide, indépendamment de leur stratégie de plans.
4. Ajouter des plans peut influencer non seulement l’ampleur de la croissance, mais aussi la vitesse à laquelle les entreprises passent à l’échelle.

Reprenons chaque point.

1. Plus l’ARR est élevé, plus l’entreprise propose de plans

Mais souvenez-vous : corrélation n’est pas causalité. Le fait que les organisations à fort ARR proposent davantage de plans ne signifie pas nécessairement qu’ajouter des plans augmente le revenu. La complexité des plans peut tout simplement suivre la croissance : à mesure qu’elles passent à l’échelle, les entreprises introduisent des paliers pour la segmentation, du packaging enterprise, des prix par région et des bundles. Autrement dit, le nombre de plans peut être le résultat de la dynamique. Pour être plus sûr que le nombre de plans en est un moteur, il faudrait comparer les schémas de croissance d’entreprises ayant des nombres de plans différents.

2. Plus de plans est corrélé à une croissance plus forte, à tous les stades de l’entreprise

Les entreprises ont des taux de croissance très différents, façonnés par de nombreux facteurs, dont la plupart ne sont pas quantifiables dans cette analyse. Ce que nous pouvons faire, c’est répartir les entreprises en groupes selon leur croissance (décollage précoce, forte croissance, mature, stagnante et en recul) et vérifier si la relation entre taux de croissance et nombre de plans reste forte au sein de ces groupes :

De toute évidence, le nombre moyen comme le nombre médian de plans sont plus élevés chez les entreprises à forte croissance, quelle que soit leur taille ou leur ARR de départ. Par prudence, je rapporte 2 métriques de nombre de plans, l’une normalisée et l’autre non, car la distribution comporte des valeurs extrêmes influentes. La relation se vérifie dans la plupart des groupes, à l’exception des décollages précoces, ce qui est également attendu : ce sont des entreprises récentes, avec moins d’ancienneté, et donc évidemment moins de temps pour étoffer leur catalogue de plans.

3. Plus les entreprises ajoutent de plans, plus leur taux de croissance est élevé

Voyons maintenant si ajouter des plans va de pair avec un meilleur taux de croissance :

Le même schéma se vérifie dans la plupart des segments. Les entreprises qui continuent d’ajouter des plans — y compris des produits supplémentaires et/ou de nouveaux niveaux de prix — affichent généralement une croissance plus forte :

L’enseignement, c’est que la croissance n’est pas seulement influencée par le fait de disposer tôt d’un ensemble de plans diversifié, mais aussi par l’introduction continue de nouveaux produits et de nouvelles options tarifaires au fil du temps. Il est frappant de voir à quel point les entreprises à forte croissance ajoutent bien plus de plans (plus de 10) que les entreprises stagnantes ou en recul.

4. Plus de plans influe sur la vitesse de la croissance

Il est aussi important d’analyser la croissance à la lumière de l’ancienneté et de la vitesse.

Par exemple, l’entreprise A, avec 1 M$ de croissance d’ARR totale sur 60 mois, croît d’environ 16 600 $ par mois. Mais l’entreprise B peut afficher 300 000 $ de croissance en 6 mois, soit 50 000 $ par mois. L’entreprise B croît plus vite : elle doit donc être mieux classée en vélocité.

C’est pourquoi cette analyse se concentre sur la vélocité de croissance, et pas seulement sur la croissance globale. L’objectif était de comprendre si proposer plus de plans aide les entreprises non seulement à atteindre un ARR plus élevé, mais aussi à l’atteindre plus vite.

Pour cela, j’ai défini 5 personas (segments) à partir de : (a) la croissance d’ARR, (b) l’ancienneté et (c) la vitesse de croissance de l’ARR :

• arr_growth_total = ARR max – ARR min
• tenure_months ≈ (Date max – Date min) / 30 jours
• arr_growth_per_month = arr_growth_total / tenure_months

La dernière métrique est le principal facteur de clustering. Elle traduit la rapidité avec laquelle l’ARR augmente, tout en tenant compte de l’ampleur de la croissance.

L’échantillon étant très asymétrique et riche en valeurs extrêmes, je n’ai pas utilisé k-means. Je voulais comparer la vitesse de croissance au nombre de plans sur des groupes de taille égale, j’ai donc utilisé une segmentation par percentiles pour créer 5 clusters. Je les ai nommés sur un thème de voitures rapides (la rumeur dit que l’équipe ChartMogul aime la Formule 1) :

Comme vous le voyez, le même schéma se vérifie aussi dans cette segmentation : les entreprises qui ont plus de plans ne croissent pas seulement davantage, elles croissent plus vite.

5. Autres enseignements intéressants

Au-delà de la relation entre plans et croissance, j’ai aussi appris que :

• La croissance est très non linéaire. La plupart des entreprises se concentrent dans la croissance lente à modérée, tandis que le décollage est rare. La « stagnation » est le mode d’échec le plus courant.
• Les plus beaux décollages affichent les deux signaux. La croissance d’ARR et celle des abonnés se renforcent mutuellement. N’être fort que sur l’une des deux est moins convaincant. Les entreprises les plus saines sont généralement solides sur les deux dimensions.
• Les décollages précoces font exception. Dans la toute première phase de décollage, les entreprises semblent largement « immunisées » contre le nombre de plans. La stratégie de plans ne montre de relation claire ni avec la croissance du revenu ni avec celle des clients, et ces organisations se comportent comme des valeurs extrêmes.
• Un nombre élevé de plans peut aussi signaler des tests de prix. Et si un plus grand nombre de plans peut refléter l’expérimentation et l’itération, cette analyse porte uniquement sur les plans actifs (et non sur les variantes historiques ou retirées).

Le mot de la fin

J’attendais cette analyse depuis longtemps. Merci à l’équipe ChartMogul d’avoir soutenu ce travail et partagé ses données.

Élargir son catalogue de plans ne crée pas de croissance à lui seul. Mais dans ce jeu de données, les entreprises au catalogue de plans plus large affichent généralement une croissance plus forte et plus rapide. Les entreprises les plus saines gagnent des abonnés sans faire baisser leur revenu par client. Et une bonne structure de plans rend souvent cela possible.

Mix de plans, structure tarifaire, croissance des abonnés et ARR sont étroitement liés : les entreprises qui croissent plus vite proposent généralement plus de plans adaptés à différents types et besoins de clients, ce qui favorise une meilleure segmentation et une monétisation plus efficace.