Apprivoiser la peur (ou les meilleures pratiques SaaS) pour aller de l’avant

Apprivoiser la peur (ou les meilleures pratiques SaaS) pour aller de l’avant

par Hugues Lalancette

Andrew Preble / Unsplash

Observations issues de la conférence SaaStr Annual 2017 sur lesquelles l’équipe d’iNovia revient sans cesse.

Une foule d’idées géniales ont surgi cette année à la conférence SaaStr, dont certaines sont utilisées pour façonner une nouvelle série de meilleures pratiques. Voici un aperçu de ce que nous avons appris et qui demeure toujours pertinent. Toutes les sources sont fournies au bas de la page.

Croissance et efficacité de la gestion du capital

Tout d’abord, Kristina et Byron de BVP ont fait un travail exceptionnel en comparant le parcours de 8 ans de Dropbox vers un revenu périodique annuel (AAR) de 1 milliard de dollars à la courbe de croissance de Slack… Incroyable, n’est-ce pas?!

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Observation notable : plus d’une trajectoire peut être empruntée pour bâtir une entreprise SaaS d’un milliard de dollars. Ceci est illustré dans le tableau de BVP ci-dessous qui fournit des repères utiles à garder en tête :

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Si vous êtes un fondateur, vous vous demandez sûrement : « Bien sûr, mais qu’en est-il du burn rate, ou temps d’absorption? ». Semblerait que, durant les premières années d’une entreprise (par ex. : ARR < 30 M$), cette question soit fréquemment soulevée.

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Il est important de noter que les formules couramment utilisées pour calculer les mesures de base SaaS, telles que la période de récupération du CAC, le taux de perte (churn) et la valeur à vie du client (LTV), sont convenables (au mieux) dans les environnements où le taux de perte est faible.

Lorsque la taille des clients diminue, passant de grandes entreprises à des entreprises de moyenne envergure, à des PME et jusqu’aux consommateurs, de nouvelles dynamiques se manifestent, ce qui rend difficile l’interprétation des résultats des formules standards de période de récupération du CAC, de taux de perte et de valeur à vie du client.

Par exemple, en examinant les comportements des PME aux États-Unis de façon générale, nous réalisons pourquoi l’utilisation de formules qui supposent un taux de perte constant au fil du temps peut être trompeuse. En fait, le taux de perte chez les PME n’est pas constant ni linéaire (voir ci-dessous).

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Pour répondre aux questions du genre « quand devrait-on appuyer sur l’accélérateur avec les dollars de vente et de marketing? », nous avons constaté que les données empiriques tirées de cohortes de clients sont bien plus utiles que les formules standards.

Dans son blogue, Dave Kellogg illustre comment l’utilisation de formules courantes pour calculer la période de récupération du CAC peut entraîner des erreurs importantes (de l’ordre de 10 fois) comparativement à l’utilisation d’approches de modélisation :

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Pour bâtir des modèles économiques à l’unité qui sont utiles, les meilleures pratiques que nous observons sont celles qui utilisent des données empiriques tirées de cohortes de clients. Jonathan Hsu de Social Capital a fait un travail exceptionnel en démontrant comment y arriver sur le plan pratique.

Les modèles probabilistes comme ceux-ci sont également utiles pour estimer les valeurs à vie prévues des clients, sans recourir à des suppositions comme le taux de perte constant.

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Lorsque le taux de perte est significatif, il est important de se rappeler ici que la valeur à vie prévue change au fil du parcours du client. Au moyen de modèles probabilistes, il est possible de calculer les valeurs à vie prévues pour différents stades — une importante distinction pour les entreprises au stade de croissance qui sont en train de changer d’échelle, ou scaling, en anglais :

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Ventes et marketing

Les ventes et le marketing ont été un sujet incontournable de la conférence SaaStr. Bravo à David Skok de Matrix Partners pour avoir fait la présentation la plus méticuleuse de l’événement.

Sa séance portant sur la façon d’établir des processus de vente reproductibles mérite certainement d’être examinée, surtout en ce qui concerne les ventes directes et la raison pour laquelle la mesure Productivité par représentant devrait être évaluée par représentant et par cohortes de représentants, comme l’illustre le tableau ci-dessous :

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Une autre meilleure pratique connexe que nous observons est de prévoir les commandes en se fondant sur des suppositions ascendantes de la productivité par représentant.

En se penchant sur les données par représentant, l’ancien directeur commercial de HubSpot, Mark Roberge, a également eu un moment de révélation tôt dans son mandat. Il a compris que la perte de clients était en partie attribuable à la façon dont les représentants étaient rémunérés. En examinant la valeur à vie du client par représentant, une question a surgi : « pourquoi l’écart est-il si grand? » :

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Pour y remédier, il fallait (i) accorder la rémunération des représentants et les valeurs à vie des clients (plutôt que rémunérer les représentants pour l’ajout de comptes qui seraient rapidement perdus) et (ii) rajuster la stratégie de marché de l’entreprise en fonction des profils d’acheteurs (au lieu des fonctions).

Cela vient nous rejoindre — c’est facile d’oublier comment les processus internes peuvent aller à l’encontre de ce que les clients désirent. En vous prêtant à ces exercices, vous devez toujours vous mettre dans la peau de vos clients (et vous demander si vous aimez recevoir des appels non sollicités, par exemple).

Product-Market Fit (PMF), la parfaite adéquation entre produit et marché

Quelques indicateurs intéressants de PMF ont fait l’objet de nombreuses conversations. Ceux que nous devons garder à l’œil sont :

  • Rétention du logo;
  • Ventes incitatives — revenu périodique mensuel (MRR) (le ratio de liquidité relative est aussi très bon);
  • Croissance soutenue du MRR; et
  • Taux de recommandation net (souvent négligé au début, mais puissant).

Assurez-vous de garder ces indicateurs à l’œil, tout en veillant qu’ils pointent dans la bonne direction avant de changer d’échelle.

Sagesse du PDG

La discussion informelle avec Peter Gassner est probablement le point fort de la conférence pour moi. Il a été en mesure d’expliquer comment Veeva est arrivée à son efficacité extrême en matière de gestion de capital en adoptant une mentalité très simple : « À quoi ça sert si mes clients ne sont pas prêts à payer plus cher que ce que ça me coûte pour leur fournir le service? » — simple 🙂 Même en tenant compte du fait que Veeva a été bâtie à partir de Force.com (ce qui a permis de réduire les coûts d’ingénierie), son histoire est extraordinaire — voyez comment elle se compare aux autres histoires de réussite en matière de PAPE SaaS ci-dessous.

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Une autre de ses sages réflexions portait sur la façon de penser aux prévisions. La période de prévisions de Veeva, pour sa première année, était d’un trimestre — à quoi sert d’aller plus loin dans un contexte extrêmement incertain? Après la première année, l’équipe de direction de Veeva a prolongé la période de prévisions à 12 mois au cours de la deuxième et troisième année. L’entreprise projette maintenant une période de trois ans après son PAPE.

Communauté SaaS

Le thème de la conférence, « Scaling Together », était tout à fait approprié, surtout quand on tient compte du haut niveau d’ouverture et de collaboration dont fait maintenant preuve la communauté SaaS. C’est fascinant de voir comment des idées ou observations comme celles présentées ci-dessus contribuent au processus décisionnel de nombreuses équipes de gestion.

À iNovia, nous avons la chance de rencontrer beaucoup de gens incroyables et de travailler avec eux. Une grande partie de notre travail consiste à mettre les gens sur la voie du succès. Voilà comment nous humanisons le capital-risque.

Le souper des PDG de la conférence SaaStr dans SoMa 🚀 Tout à fait magique!

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Points saillants en matière de contenu et sources pour la conférence SaaStr

Présentations SaaStr

Autres sources