# Utiliser les axes analytiques dans vos analyses

## 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*](broken://pages/11sNZROEiO8MglJsWhXf)*.*

## 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).

<figure><img src="/files/Adlx7kAMFMLVXg3kPpPB" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### ➤ Appliquer un filtre

1. Rendez-vous dans la section **Analytics** de Fincome puis choisissez l'indicateur que vous souhaitez analyser.&#x20;
2. Cliquez sur **Filtrer au dessus du graph** (icône en forme d’entonnoir).&#x20;
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

<figure><img src="/files/x26QAiWEypebrgRvgHVi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

\
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.*&#x20;

### ➤ 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*](https://www.fincome.co/fr/customers-stories/structurer-croissance-saas-rh-octime-fincome)


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