Le monde des startups est-il aussi doré qu’il y paraît? Autrefois, de nombreuses startups privilégiaient la croissance à tout prix, utilisant abondamment des capitaux de risque pour acquérir des utilisateurs et dominer les marchés sans tenir compte de la rentabilité ou de la durabilité. Récemment, les conditions de marché ont évolué vers ce qu’on appelle la « croissance efficace ». Mais en tant qu’investisseurs, comment repérons-nous cette croissance efficace dès les premiers pas d’une startup?
Il est crucial de repérer les signaux d’une croissance soutenable. La métrique LTV/CAC, utilisée fréquemment pour évaluer le rendement d’une entreprise, est-elle réellement fiable pour les startups en phase initiale? Pourquoi l’utilisation de la métrique LTV/CAC n’est-elle pas aussi pertinente que pourrait le penser un investisseur avisé?
Pourquoi remettons-nous en question cette méthode d’évaluation? La multitude de façons de calculer le LTV, l’instabilité du taux de désabonnement et le décalage temporel au sein de la ratio LTV/CAC, sont autant de raisons qui peuvent mener à des prévisions inexactes. Devant une telle incertitude, quelle autre méthode pouvons-nous utiliser pour évaluer l’efficacité commerciale et préciser le mécanisme d’acquisition et de fidélisation de la clientèle?
En tant qu’investisseurs, nous adoptons l’analyse de cohortes pour mettre en lumière les mécanismes de croissance, de rétention et d’efficience commerciale.
L’analyse de cohortes, dit-on, serait cet outil magique qui permettrait une meilleure compréhension des dynamiques sous-jacentes. Comment fonctionnent ces cohortes, et pourquoi sont-elles importantes? Peut-on vraiment appliquer cette analyse à différents modèles d’affaires, tels que SaaS, fintech, ou même les marketplaces? Quelles leçons tirons-nous en observant les comportements d’une cohorte sur le temps?
Peut-être que l’approche par cohorte offre une image plus fidèle de la réalité de l’entreprise, en dépeignant le récit commercial de ses revenus, coûts d’acquisition, et taux de désabonnement sur une seule cohorte et à travers les différentes cohortes. Mais comment exactement procédons-nous à cette analyse et quelle valeur ajoutée peut-elle réellement apporter?
Source : Techcrunch
