Utiliser les axes analytiques dans vos analyses

Exploitez vos axes analytiques pour segmenter vos indicateurs clés et affiner vos analyses dans Fincome. Apprenez à filtrer, décomposer et enregistrer vos segments pour une lecture plus fine.

Pourquoi utiliser les axes analytiques ?

Pourquoi utiliser les axes analytiques ?

Les axes analytiques vous permettent d’enrichir vos données de facturation afin d’analyser votre performance sous différents angles. Grâce à eux, vous pouvez adapter vos analyses à la réalité de votre activité — par client, produit, région, canal d’acquisition ou toute autre dimension métier.

En exploitant les axes analytiques dans Fincome, vous pouvez :

• Filtrer et décomposer vos KPIs (MRR, churn, NRR, ARPA, etc.) selon des dimensions personnalisées,

• Comparer vos performances entre différents segments clients, produits ou marchés,

• Sauvegarder vos filtres favoris pour les réutiliser dans vos analyses futures.

💡 Avant d’aller plus loin, assurez-vous d’avoir configuré vos axes. Si ce n’est pas encore le cas, consultez l’article Ajouter des axes analytiques.

1- Filtrer vos indicateurs et enregistrer des segments personnalisés

Les filtres permettent de restreindre l’analyse à un sous-ensemble précis de vos données (par exemple, vos clients européens ou vos abonnements mensuels).

➤ Appliquer un filtre

1. Rendez-vous dans la section Analytics de Fincome puis choisissez l'indicateur que vous souhaitez analyser.

2. Cliquez sur Filtrer au dessus du graph (icône en forme d’entonnoir).

3. Sélectionnez l’axe analytique souhaité (ex. : Secteur d’activité, Taille du client).

4. Choisissez une ou plusieurs valeurs à inclure ou exclure.

5. Vos graphiques et tableaux se mettent automatiquement à jour selon le filtre appliqué.

➤ Combiner ou comparer plusieurs filtres d’un même type

Fincome vous permet de jouer sur deux logiques de filtre :

• Combiner plusieurs valeurs dans un même filtre :

  • Exemple : si vous ajoutez un filtre Pays = France + Belgique,

  • Vous obtiendrez une seule courbe regroupant les données des deux pays (France et Belgique),

  • C’est comme si vous aviez sélectionné plusieurs valeurs dans un même champ.

• Créer plusieurs filtres séparés sur le même axe :

  • Exemple : si vous créez un filtre Pays = France et un autre filtre Pays = Belgique,

  • Vous obtiendrez deux courbes distinctes sur le graphique : l’une pour la France, l’autre pour la Belgique,

  • Cela permet de comparer visuellement deux sous-groupes sur un même indicateur.

💡 En résumé : plusieurs valeurs dans un même filtre → une seule courbe cumulée ; plusieurs filtres du même type → des courbes différenciées.

➤ Enregistrer vos filtres comme segment personnalisé

Une fois vos filtres configurés, vous pouvez enregistrer cette combinaison pour la réutiliser à tout moment :

1. Appliquez les filtres souhaités.

2. Cliquez sur Enregistrer le segment.

3. Donnez un nom explicite à votre segment (ex. : Clients Enterprise – Europe).

4. Retrouvez-le ensuite en un clic dans la liste de vos segments sauvegardés.

2- Décomposer vos KPIs par axe analytique

La décomposition (ou breakdown) permet de ventiler un indicateur selon les valeurs d’un axe analytique, pour visualiser sa répartition.

1. Cliquez sur Décomposer à côté du filtre.

2. Sélectionnez un axe (ex. : Produit, Canal d’acquisition, Région).

3. Fincome affiche alors la répartition du KPI selon cet axe (par exemple : MRR par produit).

💡 Contrairement au filtre, la décomposition n’exclut aucune donnée : elle compare les sous-catégories d’un même ensemble.

➤ Différence entre filtrer et décomposer

Action	Objectif	Effet sur les données
Filtrer	Restreindre l’analyse à un périmètre spécifique	Exclut toutes les autres données
Décomposer	Visualiser la répartition d’un indicateur	Affiche toutes les données, segmentées par valeur d’un axe

💡 Bon réflexe : filtrez d’abord pour définir votre périmètre d’analyse, puis décomposez pour comparer à l’intérieur de ce périmètre.

➤ Limites de la décomposition

• Une seule décomposition peut être appliquée à la fois.

• Vous ne pouvez pas décomposer une donnée déjà agrégée (par exemple les mouvements de MRR déjà décomposés).

• Si vous avez déjà décomposé une donnée, vous devez réinitialiser la décomposition avant d’en choisir une nouvelle.

3- Combiner filtres et décomposition

Les fonctions Filtrer et Décomposer ne s’excluent pas : vous pouvez les combiner pour approfondir vos analyses. La bonne pratique consiste à :

1. Filtrer d’abord votre ensemble de données pour définir le périmètre,

2. Puis décomposer un indicateur à l’intérieur de ce périmètre.

Exemple : Filtrez votre tableau de bord sur la cohorte des clients acquis au T1 2024, puis décomposez le churn de cette cohorte par type de produit. Vous obtiendrez ainsi la répartition du churn produit par produit au sein de cette cohorte.

💡 Il n’est pas possible d’imbriquer plusieurs breakdowns successifs, mais vous pouvez enchaîner plusieurs filtres avant de décomposer.

Cas d’usage concrets

Quelques exemples d’analyses possibles avec vos axes analytiques :

• Décomposer la croissance du MRR par géographie pour identifier les zones les plus dynamiques.

• Analyser le churn par produit pour repérer les offres sous-performantes.

• Comparer l’ARPA par catégorie de client pour comprendre les comportements d’achat.

• Mesurer la rétention par canal d’acquisition pour ajuster votre stratégie marketing.

• L’entreprise RH Octime a tiré pleinement parti des filtres et de la décomposition par cohorte dans Fincome pour structurer sa croissance SaaS. En analysant ses indicateurs clés par cohortes temporelles, l’équipe a pu suivre l’évolution du MRR, de la rétention et de l’expansion client selon la date d’acquisition.

  Résultat : Octime a identifié les cohortes les plus performantes, optimisé son pricing et amélioré la collaboration entre les équipes Finance et Produit.

  🔗 Lire le retour d’expérience complet : Structurer la croissance d’un SaaS RH – Octime x Fincome