Auditer la rétention
Les cohortes, le churn et les vraies raisons de départ.
Lisez la courbe de rétention avant tout le reste. Si elle se stabilise, le produit garde un noyau de clients et tous les autres leviers de l’audit viennent s’ajouter par-dessus. Si elle continue de glisser vers zéro, les nouveaux clients ne font que remplir un seau percé, et cela devient le titre de votre audit.
Prenons un SaaS B2B à 2 M€ d’ARR qui vend un logiciel de devis en abonnement mensuel et annuel. Tous les chiffres sont inventés pour illustrer la méthode.
Rassemblez la matière et fixez les définitions
Il vous faut l’historique des abonnements dans la facturation, les événements d’usage, les motifs de résiliation, les tickets de support et les notes CRM sur les comptes perdus. Mettez-vous ensuite d’accord sur les formules, car « churn » veut dire autre chose pour presque tout le monde autour de la table.
| Indicateur | Formule | Répond à |
|---|---|---|
| Churn clients | Clients perdus sur la période / clients au début | Combien de comptes partent |
| Rétention brute du revenu (GRR) | (MRR initial - churn - contraction) / MRR initial | Quelle part du revenu survit, hors expansion |
| Rétention nette du revenu (NRR) | (MRR initial - churn - contraction + expansion) / MRR initial | Si la base grandit toute seule |
Prenez un groupe de clients qui pèse 100 000 € de MRR au premier du mois. Ils perdent 3 000 € en churn et 1 000 € en baisses d’offre, et ajoutent 2 500 € en montées en gamme. Le GRR est de 96 % et le NRR de 98,5 % sur ce mois.
Les contrats annuels masquent le churn jusqu’au renouvellement : calculez leur rétention sur les contrats arrivés à échéance sur la période. Les mélanger à toute la base donne un chiffre meilleur qu’il ne l’est.
Les moyennes publiées correspondent rarement à votre marché, à votre niveau de prix ou à la durée de vos contrats, et je ne jugerais personne sur cette base. Évaluez la rétention par rapport à trois choses : vos cohortes plus anciennes, vos autres segments et votre payback sur le CAC. Si les clients partent avant d’avoir remboursé leur coût d’acquisition, vous avez votre réponse.
Construisez le tableau de cohortes
Cette requête suppose une table subscriptions avec une ligne par abonnement. Elle regroupe les comptes par premier mois en tant que client et compte ceux qui restent actifs à la fin de chaque mois suivant, en ne gardant que les mois complets.
WITH customers AS (
SELECT
account_id,
date_trunc('month', min(started_at)) AS cohort_month,
CASE WHEN bool_or(ended_at IS NULL) THEN NULL
ELSE max(ended_at) END AS churned_at
FROM subscriptions
GROUP BY account_id
),
offsets AS (
SELECT generate_series(0, 18) AS month_n
)
SELECT
c.cohort_month,
o.month_n,
count(*) AS cohort_size,
count(*) FILTER (
WHERE c.churned_at IS NULL
OR c.churned_at >= c.cohort_month + make_interval(months => o.month_n + 1)
) AS active_accounts
FROM customers c
CROSS JOIN offsets o
WHERE c.cohort_month + make_interval(months => o.month_n + 1)
<= date_trunc('month', now())
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;Présentez le résultat en triangle de pourcentages, puis lisez-le dans les deux sens.
| Cohorte | Mois 1 | Mois 3 | Mois 6 | Mois 12 |
|---|---|---|---|---|
| T1 année dernière | 94 % | 86 % | 78 % | 71 % |
| T2 année dernière | 93 % | 84 % | 74 % | 66 % |
| T3 année dernière | 90 % | 79 % | 68 % | |
| T4 année dernière | 88 % | 74 % |
La lecture en ligne montre la forme de la courbe. La lecture en colonne montre si vous progressez. Dans cet exemple, chaque cohorte est plus faible que la précédente, ce qui signifie en général que l’acquisition s’est éloignée des clients qui restent. Faites le même tableau en revenu, car une base peut perdre beaucoup de petits comptes et garder presque tout son argent.
Segmentez jusqu’à faire craquer la moyenne
Un taux de rétention moyen ne décrit personne. Découpez le tableau par taille d’entreprise, offre, canal d’acquisition, cas d’usage et activation durant les premières semaines.
| Segment | Comptes | Encore actifs à 12 mois |
|---|---|---|
| 50 à 500 personnes, activés en semaine 1 | 180 | 84 % |
| 50 à 500 personnes, non activés en semaine 1 | 120 | 52 % |
| Moins de 50 personnes, activés en semaine 1 | 210 | 58 % |
| Moins de 50 personnes, non activés en semaine 1 | 340 | 23 % |
Un tableau comme celui-ci règle plusieurs débats d’un coup. Il définit qui vous devriez acquérir, ce qui nourrit le chapitre sur l’ICP, et il montre quelle part de votre churn s’est jouée durant la première semaine, ce qui vous renvoie à l’activation.
Classez le churn par type
Chaque type de départ a son responsable et son correctif : étiquetez tous les comptes perdus sur les douze derniers mois.
| Type | Comment le reconnaître | Où se trouve le correctif |
|---|---|---|
| Involontaire | Paiement échoué, aucune demande de résiliation | Relances, mise à jour de carte, rappels de paiement |
| Précoce | Part dans les premiers mois, peu d’usage | Onboarding et promesse faite à l’inscription |
| Hors cible | En dehors de la cible dès le premier jour | Acquisition et qualification |
| Perte de valeur | L’usage décline sur plusieurs mois | Produit, customer success |
| Départ du champion | L’utilisateur principal s’en va, l’usage s’arrête | Adoption multi-utilisateurs, passation |
| Projet terminé | Besoin ponctuel, mission accomplie | Modèle de prix, offre allégée pour rester |
| Concurrent | Alternative citée, écart de fonctionnalité ou de prix | Produit, positionnement |
| Fin d’activité | Société fermée ou rachetée | À exclure de la liste des correctifs |
Commencez par le churn involontaire. Il ne demande à personne de changer d’avis, et le corriger se résume souvent à des réglages et des e-mails.
Allez chercher les vraies raisons
Les questionnaires de résiliation donnent la version polie : « trop cher » et « pas assez utilisé » masquent souvent un résultat jamais obtenu ou un champion parti. Interrogez huit à dix comptes partis ces derniers mois, après avoir lu leur usage, leurs tickets et leurs notes CRM, pour pouvoir questionner le récit.
- Qu’essayiez-vous d’accomplir au moment de vous inscrire ?
- Quand avez-vous pensé à arrêter pour la première fois, et que venait-il de se passer ?
- Qui a pris la décision, et qui a été consulté ?
- Qu’utilisez-vous aujourd’hui, et qu’est-ce que cela fait de mieux ?
- Que faudrait-il qu’il se soit passé pour que vous restiez ?
Interrogez aussi quelques-uns de vos meilleurs clients avec les mêmes questions : ce qui les retient constitue souvent la matière la plus affûtée pour votre positionnement. Codez ensuite les réponses dans une grille, avec la raison déclarée à côté de la vraie.
| Compte | Raison déclarée | Vraie raison | Type | Évitable ? | Signal disponible avant le départ |
|---|---|---|---|---|---|
| Exemple A | Trop cher | Un seul utilisateur, jamais déployé | Perte de valeur | Oui | Un seul siège actif depuis 90 jours |
| Exemple B | Plus utilisé | Le directeur commercial est parti | Départ du champion | En partie | Administrateur inactif depuis 30 jours |
La dernière colonne transforme les entretiens en système. Les signaux qui apparaissent avant les départs peuvent alimenter un score de santé et une alerte pour le customer success.
Chiffrez ce que vaut la rétention et livrez
La LTV simple correspond à la marge mensuelle par client divisée par le churn mensuel. Avec 400 € de marge et 2 % de churn mensuel, elle atteint 20 000 €. À 1,5 %, elle monte à 26 667 €, soit un tiers de valeur en plus par client sans dépense d’acquisition supplémentaire. Servez-vous de ce chiffre pour classer la rétention face aux autres opportunités, et traitez l’expansion dans le chapitre sur la monétisation.
Livrez les tableaux de cohortes, la vue segmentée, la liste étiquetée des comptes perdus, la grille d’entretiens et une liste d’actions où chaque point nomme le type de churn visé.
Votre prochaine étape : exportez douze mois de résiliations, attribuez à chacune un type du tableau ci-dessus et calez vos trois premiers entretiens avec des clients partis récemment.