L’anatomie d’une entreprise de plateforme enterprise

• Une véritable plateforme enterprise désigne une entreprise qui domine son marché avec une suite de produits unique, et qui se renforce encore grâce à l’accumulation de nouvelles données et au lancement de nouveaux produits
• Les entreprises de plateforme convergent autour de quatre caractéristiques clés : résolution de problèmes mission critical, leadership sur leur marché cœur, rendements croissants à l’échelle et extension du TAM
• La vente de chaque module, la création de workflows et les travaux d’intégration alimentent en retour des insights clients plus profonds et des relations plus solides, ce qui se traduit par une plus grande part de portefeuille et davantage d’opportunités de vente croisée
• Le cœur d’une plateforme consiste à bâtir une forte confiance client, au point que les clients puissent dire : « cette année, notre liste d’achats, c’est la roadmap de l’entreprise X »
• À l’ère de l’IA, l’avantage des plateformes devrait encore se renforcer grâce à la maîtrise des workflows, à l’exploitation des données non structurées et à l’accélération des cycles de développement

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Définition et importance d’une plateforme

• Le mot plateforme est l’un des termes les plus galvaudés de l’industrie logicielle, mais une véritable entreprise de plateforme présente des caractéristiques bien définies
  • Elle domine son marché avec une suite de produits unique et se renforce continuellement grâce à de nouvelles données et de nouveaux produits
  • Chaque vente de module, chaque création de workflow et chaque intégration alimentent un cercle vertueux de meilleure compréhension client et de relations renforcées
  • Une relation fondée sur la confiance, où le client dit : « cette année, notre liste d’achats, c’est la roadmap de X », est essentielle, car elle permet d’accroître la part de portefeuille et d’obtenir un droit naturel à la vente croisée
• Les entreprises de plateforme se négocient avec une prime élevée et ont été l’un des principaux moteurs de la hausse de la capitalisation du logiciel au cours des cinq dernières années
• Depuis le lancement du fonds Growth en 2019, on a vu de nombreuses entreprises de plateforme croître à travers les marchés privés et publics

Les quatre caractéristiques clés des entreprises de plateforme

1. Mission critical pour les clients

• Les entreprises de plateforme sont profondément intégrées dans les workflows essentiels de leurs clients, ce qui favorise des partenariats de long terme et des budgets significatifs
  • Lorsqu’un client investit beaucoup de temps et d’argent pour intégrer une solution, cela représente un engagement qui va bien au-delà d’un simple achat de logiciel
  • L’entreprise devient indispensable à la réussite du client
• Les plateformes ciblent des marchés suffisamment vastes et dotés de budgets importants afin de bénéficier d’effets composés
  • Elles visent soit des fonctions clés de marchés horizontaux (ex. : ventes, RH, cybersécurité), soit une part significative du portefeuille dans une grande stack logicielle verticale
• Exemple en cybersécurité : l’EDR, les firewalls et le SASE figurent parmi les plus gros postes de dépense des clients, et constituent les produits cœurs respectifs de CrowdStrike, Palo Alto Networks et Zscaler
• Exemple Figma : en appliquant une approche plateforme au design collaboratif, Figma a remplacé toute une suite d’outils, d’Adobe Illustrator, Google Drive et Dropbox jusqu’à Framer et Abstract

• Principaux indicateurs

  • Gross Dollar Retention (GDR) : part du revenu conservée sur la base clients existante
    • En tant que leader de marché, la plateforme stocke des données critiques et s’intègre à d’autres systèmes ; les clients churnent donc très rarement, sauf en cas de fermeture de l’entreprise
    • La plupart des plateformes affichent un GDR supérieur à 95 %, et souvent supérieur à 97 %
  • Annual Contract Value (ACV) : principal poste de dépense d’un client dans une catégorie donnée
    • Cela varie selon le segment de clientèle, mais la plupart des plateformes ont un ACV d’au moins 100 000 $ sur le mid-market et les grandes entreprises
    • Leur caractère mission critical leur confère un fort pouvoir de pricing
  • Les plateformes orientées SMB comme Shopify ou HubSpot affichent un GDR et un ACV plus faibles, mais les principes de base restent les mêmes

2. Leadership sur leur marché cœur

• L’avantage le plus important des entreprises de plateforme est la confiance
  • Pour convaincre des clients d’acheter plusieurs produits pendant des années, il faut qu’ils aient la certitude que l’entreprise construit aujourd’hui les meilleurs produits et continuera de devancer la concurrence
  • Personne n’a envie de changer de cap après avoir investi des millions de dollars et plusieurs années, simplement parce qu’un meilleur produit apparaît
• Le leadership de marché crée un cercle vertueux avec l’écosystème au sens large
  • Intégrateurs, consultants et développeurs tiers construisent tous leur activité autour du gagnant, ce qui rend la plateforme encore plus sticky
  • L’entreprise bénéficie aussi des atouts classiques de la vente enterprise : clients de référence dans les principaux verticaux, meilleure position dans le Gartner Magic Quadrant, conférences clients annuelles
• Le leadership de marché donne à la plateforme un énorme avantage de distribution
  • Lorsqu’un nouveau besoin technologique apparaît, les clients préfèrent souvent acheter auprès de la plateforme en qui ils ont confiance plutôt que de chercher un nouveau vendor
  • Une base solide de clients de référence et une forte notoriété enterprise permettent d’acquérir, convertir et développer de nouveaux clients plus efficacement

• Exemples

  • Salesforce : plus de 9 000 applications préconstruites et personnalisables sur AppExchange
    • Des consultants indépendants certifiés Salesforce génèrent plus de 20 Md$ de chiffre d’affaires par an
    • L’événement Dreamforce à San Francisco attire régulièrement plus de 40 000 participants
  • MongoDB : parti d’un store NoSQL orienté développeurs, MongoDB a évolué vers une plateforme de données enterprise généraliste avec Atlas, sa base de données managée multi-cloud
    • Quand de nouveaux besoins apparaissent chez les clients (ex. : recherche, recommandations basées sur la similarité vectorielle), ceux-ci choisissent souvent d’activer d’autres fonctionnalités d’Atlas plutôt que d’onboarder un nouveau service de niche
    • L’innovation continue lui a permis d’être reconnu comme leader dans les rapports Gartner et Forrester

• Principaux indicateurs

  • Relative Market Share (RMS) : chiffre d’affaires de l’entreprise divisé par celui de son plus grand concurrent
    • Au-delà de 1,0x, l’entreprise est leader du marché, et plus ce ratio est élevé, plus l’avantage concurrentiel est fort
    • Les acteurs les plus dominants dépassent 2,5x de part de marché relative sur les marchés horizontaux à maturité
  • Délai de récupération du CAC : temps nécessaire pour récupérer les dépenses de S&M grâce à la nouvelle marge brute générée
    • Grâce au leadership de marché, la distribution est bien plus efficace, ce qui se traduit par un délai de récupération du CAC plus court que celui des concurrents
    • Les meilleures plateformes enterprise récupèrent généralement leur CAC en moins de 24 mois, voire en moins de 18 mois

3. Rendements croissants à l’échelle

• Les plateformes SaaS peuvent intégrer en temps réel les retours et les usages pour améliorer continuellement leur offre ; la taille se traduit donc directement par un meilleur produit
  • À mesure que la base clients grandit, de nouveaux insights accélèrent le développement et améliorent le produit pour les utilisateurs actuels comme futurs
• Ces rendements croissants à l’échelle produisent des effets de réseau : la valeur créée pour un client bénéficie souvent à toute la base installée
  • En cybersécurité, un graphe de menaces unifié signifie qu’une attaque contre une entreprise renforce la défense de toutes les autres
  • Dans le HCM, une participation plus large améliore les benchmarks de rémunération et d’avantages sociaux, aidant les clients à prendre des décisions RH plus data-driven
• Grâce à cet avantage cumulatif, les plateformes peuvent plus facilement identifier et étendre des fonctions logiquement adjacentes, ou « modules », qui renforcent l’ensemble
  • Contrairement aux « suites » de l’ère on-premise (bundles de produits liés mais indépendants comme Excel et PowerPoint), les modules sont vendus au même acheteur, construits sur le produit cœur et partagent données, workflows et contexte
  • Pourquoi l’extensibilité est cruciale : si le produit n’est pas conçu ainsi dès le départ, le client ne pourra pas adopter les solutions ponctuelles suivantes, même si elles sont séduisantes dans une suite produit en croissance

• Exemples

  • Salesforce : Sales Cloud, Service Cloud et Marketing Cloud s’adressent tous au CRO/CMO, tout en partageant les mêmes fiches client
    • Un ticket de support de Service Cloud peut afficher automatiquement l’historique d’achat d’un client dans Sales Cloud
  • Atlassian : Jira relie les tickets aux commits de code dans Bitbucket et à leur documentation dans Confluence, ce qui multiplie l’utilité de chaque outil
    • Chaque module augmente de manière composée la valeur de l’entreprise, approfondit la dépendance des clients et renforce le moat concurrentiel

• Principaux indicateurs

  • Adoption multi-modules : les éditeurs publient de plus en plus le nombre de clients qui adoptent plusieurs modules produit, en suivant généralement les usages sur 4 à 6 modules
    • Les taux idéaux varient selon la taille, mais à l’échelle de 1 Md$ d’ARR, voir 40 à 50 % des clients utiliser au moins 4 modules est un signal très fort de réussite
  • Net Revenue Retention (NRR) : lorsqu’un client achète plus de modules ou de nouveaux produits, une véritable plateforme maintient un NRR élevé
    • Le meilleur niveau dépend de la taille de l’entreprise, mais on considère généralement >120 % pour les plateformes de moins de 1 Md$ et >110 % d’ARR pour celles de plus de 1 Md$

4. Extension du TAM

• Les nouveaux modules peuvent rendre les produits existants plus précieux pour les clients, mais la plupart des plateformes ont malgré tout une limite de taille d’entreprise qu’elles peuvent servir, quel que soit le nombre de modules construits
  • À l’approche de 2 Md$ d’ARR, il devient difficile de maintenir plus de 30 % de croissance avec le produit cœur
  • À ce stade, il faut généralement lancer une nouvelle catégorie de produit pour maintenir une forte croissance et accéder à un TAM plus large
  • Cette nouvelle offre est généralement vendue à un acheteur différent mais connexe
• L’avantage de distribution et l’attachement des clients donnent à la plateforme un avantage majeur pour son deuxième acte sur le marché choisi
  • La plupart des clients se réjouissent lorsqu’une entreprise de plateforme s’étend à de nouvelles catégories, car elle est déjà un système de référence de confiance au sein de l’organisation

• Exemples

  • Databricks : a commencé comme plateforme de big data analytics et de machine learning vendue principalement aux data scientists et aux ingénieurs
    • En s’appuyant sur sa forte réputation dans l’analytics unifié, Databricks s’est étendu à des catégories adjacentes comme le data warehousing
    • Le lancement de Databricks SQL a permis de cibler avec succès de nouveaux acheteurs, différents mais liés, au sein des entreprises, élargissant ainsi sa portée au-delà de l’ingénierie data traditionnelle et de l’IA
  • ServiceNow : a commencé comme plateforme d’IT service management (ITSM) vendue surtout aux CIO et aux responsables IT
    • Avec le temps, la croissance de l’ITSM a atteint ses limites ; ServiceNow a alors exploité sa force de distribution et sa réputation dans l’automatisation des workflows pour s’étendre à des catégories adjacentes comme HR Service Delivery, Customer Service Management et Security Operations
    • Chaque nouveau produit cible de nouveaux acheteurs, différents mais liés, tels que les CHRO, COO ou CISO

• Principaux indicateurs

  • Croissance des produits non cœurs : à mesure qu’une entreprise de plateforme s’étend, une part significative de son chiffre d’affaires provient de produits additionnels
    • Cela varie selon les entreprises, mais on voit généralement des preuves claires du succès d’un deuxième produit avant que le produit cœur ne passe sous 30 % de croissance

Croissance composée et marges durables

• Les entreprises de plateforme possèdent toutes les caractéristiques décrites ci-dessus, ce qui leur permet d’investir avec des rendements très élevés dans le développement produit comme dans le sales & marketing
• Cela permet aux plateformes enterprise de croître plus vite, plus longtemps et avec de meilleures marges que quiconque ne l’aurait anticipé
• Les entreprises peuvent se qualifier de plateforme autant qu’elles le veulent, mais au final la preuve se trouve dans le compte de résultat

L’évolution des entreprises de plateforme à l’ère de l’IA

• Les grandes plateformes des vingt dernières années se sont construites sur une infrastructure cloud commoditisée, ce qui a déplacé l’essentiel de la valeur vers la couche applicative
• Nous n’en sommes qu’aux tout débuts, mais des signes suggèrent qu’une dynamique similaire est à l’œuvre dans l’IA, avec un avantage plateforme qui pourrait se renforcer encore davantage

• La maîtrise du workflow l’emporte sur la maîtrise du modèle

  • Une valeur immense réside dans la compréhension des workflows spécifiques à chaque cas d’usage applicatif en IA
    • Cela devient encore plus important à mesure que les agents accomplissent davantage de tâches de bout en bout
  • De la même manière qu’un nouvel employé doit apprendre le contexte et les processus d’une entreprise, l’IA doit transformer une intelligence business brute en résultats business réels
  • À mesure que les produits passent d’assistants à agents, les plateformes packagent :
    • l’orchestration et les garde-fous
    • une couche mémoire pour le contexte de l’entreprise
    • des intégrations/outils pour agir
    • une boucle d’évaluation qui prouve l’exécution de la tâche

• L’IA étend les workflows atteignables au sein d’une même plateforme

  • Elle réduit l’effort marginal nécessaire pour automatiser de nouveaux workflows et permet d’exploiter les données non structurées
  • Historiquement, les plateformes atteignaient des frontières naturelles définies par les données structurées et les workflows déterministes
    • Si les données étaient dans des champs définis, on pouvait automatiser le traitement des factures ; en revanche, l’examen d’un contrat enfoui dans un PDF ne l’était pas
  • L’IA lève ces contraintes et permet d’agir sur des données non structurées comme les e-mails, les documents ou les appels vidéo, directement au sein des workflows cœurs
  • Cela permet de capter de façon réaliste une part de portefeuille encore plus importante chez les clients

• Les outils IA de développement logiciel raccourcissent les cycles de développement

  • Lorsque des assistants de code IA peuvent générer du boilerplate, écrire des tests et gérer des intégrations en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs semaines, les plateformes peuvent expérimenter des modules adjacents avec un coût marginal proche de zéro
  • Cela change fondamentalement l’arbitrage build vs buy dans l’expansion d’une plateforme
  • Quand une équipe d’ingénierie peut prototyper en quelques jours une nouvelle automatisation de workflow et itérer selon l’usage réel des clients, elle peut capter une valeur qui, autrement, se serait échappée vers des point solutions
  • De nouveaux produits et de nouveaux modules peuvent ainsi arriver plus tôt dans la vie de l’entreprise, avec des avantages qui se composent rapidement à mesure que la plateforme leader s’étend

• Possibilité de renforcer encore les rendements croissants à l’échelle

  • Plus une entreprise détient de données clients, plus elle peut affiner les modèles pour des cas d’usage spécifiques ou améliorer la performance et l’exécution des tâches sur l’ensemble des clients
  • Le contexte agit de manière composée à travers les différents cas d’usage d’un même compte
    • Exemple : si Cursor apprend comment une organisation d’ingénierie révise son code, nomme ses services et livre ses produits, Cursor devient plus performant pour l’ensemble de l’entreprise et moins coûteux à étendre à toutes les équipes

Conclusion

• Le caractère mission critical, le leadership de marché, les rendements croissants à l’échelle, l’extension du TAM et la croissance composée à grande échelle sont des traits anatomiques des plateformes qui aident à comprendre les gagnants d’aujourd’hui
• Ils permettent aussi de mieux voir où et comment les plateformes enterprise d’IA pourraient surperformer à l’avenir
• Pour les fondateurs, l’ambition de grandeur ne change pas : qui y parviendra le premier ?