Formules utilisées — référence sheet HB_KPI

Chaque KPI ci-dessous suit la formule du sheet. Les cas où je ne suis pas d'accord sont signalés.

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Toutes les cellules bleues du sheet (saisies manuelles) sont automatisées via API. Toutes les cellules calculées reproduisent strictement la formule du sheet, sauf mention contraire.

Indicateurs PMF

Engagement
Formule sheet
MIN(WAU / DL_cumulés / 0.40, 1)
Conversion
Formule sheet
MIN(abonnés_dont_trials / WAU / 0.10, 1)
Rétention payante
Formule sheet
MIN(1 − churn_mensuel, 1)
avec churn_mensuel = cancels_30j / (payants − new_30j + cancels_30j)
Satisfaction
Formule sheet
(note_iOS × n_iOS + note_Android × n_Android) / (n_iOS + n_Android) × 0.2
Rétention W5
Formule sheet
MIN(retention_w5 / 0.40, 1)
Croissance
Formule sheet
(new_users_30j / 30) / installs_per_day_target
NPS
Formule sheet
NPS_brut / 70
Stickiness
Formule sheet
MIN((DAU / WAU) / 0.50, 1)
Impact perçu
Formule sheet
valeur saisie (0 à 1)
Score PMF
Formule sheet
Σ (indicateur × poids) / Σ poids

Finance

MRR
Pas d'accord
Sheet : ARPU_constant (8,325 €) × abonnés_payants

Formule utilisée actuellement : celle du sheet — mais je ne suis pas d'accord.

Le sheet fige un ARPU théorique (9,99 € HT ÷ 1,20). Cela lisse le MRR et ignore le mix réel : trials, abos mensuels vs annuels, réductions, prix par pays, prix historiques.

Ce que je recommande : prendre la valeur MRR réelle de RevenueCat, qui agrège tous les paiements observés. C'est la vraie photo de la trésorerie récurrente. On peut garder l'ARPU théorique à côté comme "cible" mais pas comme base MRR.

MRR net
Formule sheet
MRR × (1 − commission_store)    [commission ≈ 15 %]
ARR
Formule sheet
MRR_net × 12
ARPU
Formule sheet
MRR / abonnés_payants
Churn mensuel
Formule sheet
cancels_30j / (payants − new_30j + cancels_30j)
Churn annuel
Formule sheet
1 − (1 − churn_mensuel)¹²
LT (durée de vie en mois)
Formule sheet
1 / churn_mensuel
LTV
Formule sheet
ARPU × LT
LTV nette
Formule sheet
LTV × (1 − commission_store)
CAC
Formule sheet
spend_total_30j / new_abonnés_30j
ROAS
Formule sheet
(new_abonnés_30j × ARPU × LT) / spend_total_30j

Segments utilisateurs

Premium
Formule sheet
abonnés_payants_dont_trials
Free
Formule sheet
MAU − Premium
Activé simulé
Pas d'accord
Sheet : DAU + 0.10 × (WAU × DAU)    [en milliers]

Formule utilisée actuellement : celle du sheet — mais je ne suis pas d'accord.

La formule mélange une addition avec un produit dont l'unité n'est pas homogène (users + users²/1000). Elle donne un chiffre qui grossit vite avec l'échelle sans refléter un vrai comportement produit.

Ce que je recommande : définir "activé" par une règle produit claire (ex. "user ayant fait X actions clés dans les 7j" ou "user ayant complété l'onboarding + revenu ≥ 3 fois") et le tracker via un event Mixpanel dédié. Le proxy statistique est à remplacer dès qu'on a la règle.

Actif 10×/mois
Pas d'accord
Sheet / proxy actuel : 10 % du MAU

Formule utilisée actuellement : celle du sheet — mais je ne suis pas d'accord.

C'est un pourcentage figé, pas une mesure. Le chiffre bouge avec le MAU mais ne dit rien sur le comportement réel.

Ce que je recommande : compter les users ayant ≥ 10 sessions dans les 30 derniers jours via une requête Mixpanel JQL (déjà dispo dans pm-dashboard/pull.py).

Super-actif 4×/jour
Pas d'accord
Sheet / proxy actuel : 5 % du DAU

Formule utilisée actuellement : celle du sheet — mais je ne suis pas d'accord.

Même problème que ci-dessus : proportion arbitraire du DAU.

Ce que je recommande : compter les users ayant ≥ 4 sessions par jour en moyenne sur 7j via JQL Mixpanel.

Ratios & usage

Taux Premium mensuel
Formule sheet
Premium / MAU
Premium / WAU
Formule sheet
Premium / WAU
DAU/WAU · WAU/MAU · WAU/DL
Formule sheet
ratios simples direct sheet

Toutes les formules sont extraites de HB_KPI_MANUEL_PMF.xlsx (onglets INPUT + Calcul PMF).