Lean startup pour les Nuls…1er épisode : les statistiques en cohorte

✪ Je viens juste de recevoir un business plan d’une start-up qui est dans une phase de montée en puissance (scale-up). La startup opère dans un marché B to C et a été lancée grâce au savoir-faire logiciel d’un des associés fondateurs. Bonne entrée en matière, l’équipe semble avoir des qualités, il y a du CA, puis patatras : de jolis graphiques qui ont pour but de montrer que l’ascension est irrésistible (la fameuse « traction »), des indicateurs qui sont affichés en cumulés pour mieux cacher l’inflexion significative de l’acquisition de nouveaux clients !

Evidemment la levée de fonds envisagée prévoit de financer l’accroissement du besoin en fonds de roulement, alors qu’en réalité les cash flows opérationnels affichés devraient largement suffire à le couvrir.

En relisant une deuxième fois le BP, je me suis mis à compter le nombre de fois où les termes liés au concept de Lean Startup sont utilisés : 23 fois à coup de « agile », « lean » et autres, enrobés de « startup weekend » et consorts…oui vous avez peut-être lu le livre référence « Lean Startup » d’Eric Ries, oui, vous avez peut-être assister à un master class traitant du concept…mais de grâce, évitez de nous faire prendre des vessies pour des lanternes !

En l’espèce, pour ceux qui n’auraient pas bien compris le concept de Lean Startup, une des grandes mises en garde de son initiateur concerne ce qu’il appelle les « vanity metrics » ainsi que les graphiques montrant des données en cumulées.

✪ Voici ce que j’en ai retenu et que j’appliquais bien avant le Lean Startup (des temps immémoriaux du Lean Management) :

-       les indicateurs ne sont pas là pour se faire plaisir, ils doivent être utiles dans la prise de décision lors du pilotage de vos activités

-       les graphiques et analyses statistiques sont souvent plus pertinentes en cohorte.

Qu’est-ce qu’une analyse en cohorte ?

-       une cohorte est un groupe/segment d’utilisateurs qui partage une caractéristique ou un attribut commun durant une période donnée

-       une analyse en cohorte, c’est l’observation au fil du temps du comportement de groupes ou segments utilisateurs (les cohortes).

Quel est l’intérêt de l’analyse statistique en cohorte ?

-       elle permet de ne pas évaluer les informations collectées dans leur ensemble, mais d’analyser différents groupes un à un où les critères peuvent grandement varier.

-       à l’aide des données récoltées, il est possible d’obtenir une idée précise des cohortes sous-jacentes (étude interne de cohorte), pour analyser par exemple des changements dans les modes d’achat, de consommation...

-       les analyses en cohorte fournissent une base générale pour les prises de décisions dans le marketing et particulièrement le marketing online.

 ✪ ✪ ✪ Le Lean Startup, à pratiquer (correctement) sans modération. N’hésitez pas à partager votre expérience !