Benchmark SaaS : Tarification & Résilience

Benchmark SaaS : Tarification & Résilience

Analyse mondiale des modèles d’abonnement SaaS et de leur résilience, alignée sur votre taxonomie.

Analyse mondiale des modèles d’abonnement SaaS et de leur résilience, alignée sur votre taxonomie.

Pourquoi c’est important

Pourquoi c’est important

Les benchmarks SaaS comme ceux de Bessemer ou d’OpenView publient des indices utiles, mais ils imposent des codes NAICS obsolètes ou de larges catégories “software”, ce qui rend les comparaisons entre pairs peu pertinentes. Notre dataset va plus loin : chaque ligne combine une entreprise × un pays × un niveau d’abonnement, avec les données de tarification, essais, friction d’onboarding, ARPU, abonnés, résilience financière et croissance des effectifs. Nous relions les mécaniques d’abonnement à la croissance RH et à la solidité financière, puis nous rattachons le tout à votre taxonomie, rendant le benchmark immédiatement exploitable.

SaaS benchmarks like Bessemer or OpenView publish useful indices, but they force outdated NAICS codes or broad “software” categories, making peer comparisons irrelevant.

Our segment goes deeper: every row is a company × country × subscription tier, capturing pricing, trials, onboarding friction, ARPU, subscribers, financial resilience, and people growth. We link subscription mechanics with headcount and financial strength, then tag everything with your taxonomy, making the benchmarks directly actionable.

Comment Starzdata répond à ce besoin

Comment Starzdata répond à ce besoin

Nous collectons les prix SaaS, les offres d’essai et la friction d’onboarding à travers plusieurs zones géographiques. Nous relions les données d’adoption aux dynamiques RH (effectifs, recrutements seniors) et aux indicateurs financiers (solvabilité, cash runway, ratio d’endettement). Nous appliquons votre taxonomie à grande échelle pour livrer des benchmarks alignés sur votre stratégie.

Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.

AI reasoning

APIs qualifiées

Open Datasets

Web intelligence

Ce que vous obtenez :

Ce que vous obtenez :

Cet extrait illustre la structure de chaque ligne : entreprise × pays × niveau d’abonnement. On y retrouve la tarification par palier, la stratégie d’essai, les scores de friction d’onboarding avec commentaires explicatifs, ainsi que les estimations d’ARPU et d’abonnés, signalées comme rapportées, inférées ou benchmarkées.

Le dataset inclut aussi des indicateurs de résilience financière (risque de solvabilité, ratio d’endettement, cash runway) ainsi que des signaux RH (croissance des effectifs, recrutements seniors). Des indicateurs de croissance (ARR growth %, proxy NRR) sont intégrés pour les cas d’usage investisseurs. Chaque ligne est scorée en confiance et rattachée à votre taxonomie, ce qui rend le benchmark directement exploitable.

Exemple de données (fictives) pour ce segment

#company namecompany name confidenceprimary domainprimary domain confidencegeo countrygeo country confidencesubscription currencysubscription currency confidencetier nametier name confidencetier price min localtier price min local confidencetier price max localtier price max local confidencetier price median usdtier price median usd confidencetrial strategytrial strategy confidencecredit card requiredcredit card required confidencesignup steps countsignup steps count confidenceonboarding call requiredonboarding call required confidenceconversion friction scoreconversion friction score confidenceconversion friction commentconversion friction comment confidenceestimated active subscribersestimated active subscribers confidencearpu usdarpu usd confidencearpu methodology flagarpu methodology flag confidenceestimated revenues usdestimated revenues usd confidencenrr proxy scorenrr proxy score confidencegrowth rate arr percentgrowth rate arr percent confidencefinancial strength scorefinancial strength score confidencesolvency risksolvency risk confidencedebt ratiodebt ratio confidencecash runway monthscash runway months confidenceemployee countemployee count confidenceheadcount growth percentheadcount growth percent confidencesenior hires last12msenior hires last12m confidencecustom taxonomy labelcustom taxonomy label confidence
1Zendesk99%zendesk.com99%US99%USD99%pro98%4996%5996%5595%14days93%true94%690%92%3590%Card required; multi-step email verification.86%45000082%52.584%inferred88%2362500082%7278%18.576%7685%low86%3580%1474%120088%22.380%778%Customer Support SaaS100%
2Freshworks99%freshworks.com99%IN99%INR99%starter97%79995%99995%11.594%14days92%93%490%92%2088%Easy signup; no card required.86%21000078%1282%inferred88%252000078%6876%32.174%7084%medium82%4278%1072%80086%28.478%576%Customer Support SaaS100%
3HubSpot99%hubspot.com99%US99%USD99%enterprise98%320095%360095%340094%30days93%true94%890%true93%6588%High-touch onboarding and required sales call.86%9000078%32084%reported95%2880000080%7880%21.778%8488%low90%2980%2076%600090%15.480%1880%CRM & Marketing SaaS100%
4Atlassian99%atlassian.com99%AU99%AUD99%standard98%13.595%15.595%10.294%7days92%94%590%92%1888%Self-serve friendly; fast activation.86%120000082%1184%inferred88%1320000080%8180%24.978%8890%low90%1880%2878%900090%12.180%2280%DevOps & Collaboration100%
5Monday.com99%monday.com99%IL99%USD99%standard98%895%1295%1094%14days92%94%490%92%2288%Smooth onboarding; short trial.86%35000078%1582%inferred88%525000078%7076%29.374%7386%medium82%4178%1172%150088%27.578%876%Work Management100%
6Salesforce99%salesforce.com99%US99%USD99%enterprise98%12095%30095%21094%30days93%true94%1090%true93%7288%Enterprise focus; requires card and sales team.86%120000082%22590%reported96%27000000084%8582%1980%9092%low92%2282%3680%7300092%8.282%5582%Enterprise CRM100%
7ServiceNow99%servicenow.com99%US99%USD99%enterprise98%10095%25095%17594%none92%true93%990%true93%7088%Enterprise motion; procurement-heavy onboarding.86%65000080%24088%benchmarked88%15600000084%8782%23.480%9292%low92%2082%3480%2200092%11.682%4082%ITSM100%
8Asana99%asana.com99%US99%USD99%pro98%10.9995%13.4995%11.9994%30days92%94%590%92%2488%PLG flow; generous trial; no card.86%42000078%13.582%inferred88%567000078%6976%26.874%7186%medium82%4478%1272%170088%19.378%976%Work Management100%
9Dropbox99%dropbox.com99%DE99%EUR99%standard98%9.9995%12.9995%12.894%14days92%94%490%92%1988%Friction-light PLG; quick activation.86%150000080%1384%inferred88%1950000082%6776%12.474%7888%low88%2680%2278%280090%6.878%1176%Cloud Storage100%
10Slack99%slack.com99%UK99%GBP99%standard98%6.2595%7.595%8.694%30days92%94%590%92%2188%PLG motion; smooth SSO; generous trial.86%230000080%9.284%inferred88%2116000082%7378%17.976%8390%low90%2480%2478%350090%9.778%1376%Team Collaboration100%
Showing 1 to 10 of 11 entries • Click row for details

Un pack premium d’intelligence SaaS qui permet :

  • Un benchmark entre pairs basé sur votre taxonomie (verticale, modèle, segment client).

  • Des prix et mécaniques d’essai par niveau, avec des scores de friction et des explications.

  • ARPU, abonnés et revenus, signalés comme rapportés, inférés ou benchmarkés.

  • Indicateurs de résilience financière : solvabilité, cash runway, ratio d’endettement, score global.

  • Signaux RH : effectifs, croissance, recrutements seniors.

Livré sous forme de tableaux structurés, prêts pour Excel/PowerBI.

Toutes les variables sont scorées en confiance et accompagnées de courts commentaires explicatifs sur la tarification et la friction.

... ou explorez la structure du segment :
... ou explorez la structure du segment :
... ou explorez la structure du segment :
Les réponses à vos questions sur ce segment

Quelle est la transparence des scores de confiance et des commentaires explicatifs ?

Quelle est la transparence des scores de confiance et des commentaires explicatifs ?

Que signifient les labels “reported / inferred / benchmarked” dans les données ?

Que signifient les labels “reported / inferred / benchmarked” dans les données ?

Comment les consultants et investisseurs utilisent-ils ce dataset dans leurs projets ?

Comment les consultants et investisseurs utilisent-ils ce dataset dans leurs projets ?

Comment fonctionne concrètement l’alignement sur la taxonomie du client ?

Comment fonctionne concrètement l’alignement sur la taxonomie du client ?

En quoi ce benchmark est-il différent de ceux publiés par Bessemer ou OpenView ?

En quoi ce benchmark est-il différent de ceux publiés par Bessemer ou OpenView ?