Excel pour les Product Managers
En product management, Excel est ton outil d'analyse et de décision. Scoring de features, priorisation de roadmap, analyse de cohortes, business case pour un nouveau produit, suivi des métriques : tu passes dans Excel pour structurer ta pensée et argumenter avec des données. Quand le CEO te demande pourquoi tu priorises l'onboarding plutôt que l'export PDF, tu ouvres ton fichier de scoring et les chiffres parlent d'eux-mêmes. C'est là que tu transformes l'intuition produit en décision basée sur les données, défendable devant n'importe quel comité.
Le PM passe ses journées à arbitrer entre des dizaines de features, de thèmes et de métriques. Sans les bonnes formules, le scoring se fait à la main et la priorisation devient un débat d'opinions.
- On calcule le score RICE de chaque feature à la main là où SOMMEPROD pondère tous les critères et recalcule le classement dès qu'un poids change.
- On va chercher la rétention d'une cohorte en parcourant l'onglet ligne par ligne là où RECHERCHEX retrouve la métrique instantanément, dans n'importe quel sens.
Résultat : tu perds des heures sur du recalcul manuel, ton scoring n'est pas reproductible et tu pries pour qu'aucun stakeholder ne conteste tes chiffres en comité.
Ce guide te présente les 10 formules les plus utiles pour piloter ton produit sur Excel, avec des exemples concrets tirés de situations réelles : scoring de features RICE, analyse de métriques de rétention, priorisation de backlog et construction de business cases avec scénarios.
On apprend mieux en faisant
Télécharge le classeur Excel et entraîne-toi sur des données proches du quotidien des product managers. Retrouve dans chaque onglet une formule à compléter, et le corrigé à portée de clic !
Télécharger le fichier d'entraînementLes 10 formules Excel indispensables pour les Product Managers
1. SOMMEPROD - Scoring multicritères des features
Cette fonction sert à :
- calculer un score RICE pondéré sur tes features
- comparer plusieurs frameworks de priorisation (WSJF, MoSCoW)
- recalculer tout le classement quand un poids stratégique change
SOMMEPROD est la formule du scoring RICE, WSJF ou MoSCoW quantifié. Tu définis tes critères (impact business, effort de développement, reach utilisateurs, confiance dans l'estimation), tu attribues un poids à chaque critère, et SOMMEPROD calcule le score total de chaque feature en une seule formule.
C'est la base de toute priorisation data-driven. L'avantage par rapport à un calcul manuel : quand tu modifies un poids (par exemple, l'impact passe de x3 à x4), tous les scores se recalculent instantanément et le classement se met à jour.
2. RANG - Classer les features par priorité
Cette fonction sert à :
- classer automatiquement les features par score
- isoler le top 5 pour le prochain sprint
- recentrer le débat en comité sur le rang objectif d'une feature
RANG ordonne tes features par score, du plus élevé au plus bas. Combiné avec le scoring SOMMEPROD, tu obtiens un classement objectif de ta roadmap. Le top 5 va dans le prochain sprint, le reste va dans le backlog. C'est simple et défendable en comité produit.
Quand un stakeholder pousse pour sa feature préférée, tu montres le classement : si elle est 12e sur 20, il faudra des arguments solides pour la remonter. RANG élimine les débats émotionnels et recentre la conversation sur les critères objectifs que tout le monde a validés en amont.
3. RECHERCHEX - Retrouver une métrique par feature ou par cohorte
Cette fonction sert à :
- retrouver la rétention J30 d'une cohorte donnée
- associer un NPS à une feature précise
- récupérer le MRR d'un segment de clients
RECHERCHEX retrouve une valeur dans n'importe quelle direction avec un message d'erreur personnalisé si la valeur n'existe pas. En product management, tu l'utilises pour chercher le taux de rétention d'une cohorte donnée (par exemple la cohorte de janvier), le NPS associé à une feature spécifique, ou le revenu mensuel récurrent d'un segment de clients.
Plus moderne et plus robuste que RECHERCHEV, elle gère aussi les correspondances approximatives et les recherches inversées, ce qui est précieux quand tes données ne sont pas triées.
4. SI - Catégoriser et prioriser
Cette fonction sert à :
- catégoriser une feature en P0, P1 ou P2 selon son score
- flaguer les epics à découper au-dessus d'un seuil d'effort
- marquer un reach trop faible en Nice to have
SI permet de catégoriser automatiquement tes features selon des règles métier. Si le score RICE est au-dessus de 35, c'est un 'Must have' pour le prochain trimestre. Si l'effort estimé dépasse 13 story points, c'est un 'Epic' à découper en stories plus petites.
Si le reach est inférieur à 5% de la base utilisateurs, c'est un 'Nice to have'. SI automatise les décisions de tri que tu fais mentalement des dizaines de fois par semaine. Tu peux aussi imbriquer plusieurs SI pour créer des catégories plus fines : P0, P1, P2, P3.
5. MOYENNE - NPS moyen, score moyen, rétention moyenne
Cette fonction sert à :
- suivre le NPS moyen d'un trimestre à l'autre
- calculer la rétention moyenne par cohorte
- estimer la vélocité moyenne de l'équipe par sprint
MOYENNE te donne le score de satisfaction moyen par feature, le taux de rétention moyen par cohorte ou l'effort moyen par type de feature (bug fix vs nouvelle fonctionnalité vs amélioration). C'est un indicateur de tendance indispensable dans les product reviews trimestrielles.
Si le NPS moyen de la cohorte Q1 est de 42 alors que celui de Q4 était de 38, tu peux montrer que les améliorations produit ont un impact mesurable. Tu l'utilises aussi pour estimer la vélocité moyenne de l'équipe et calibrer ta roadmap.
6. NB.SI - Compter les features par statut ou par thème
Cette fonction sert à :
- compter les features par statut (à faire, en cours, terminé)
- dénombrer les tickets bloqués depuis plus de deux sprints
- répartir le backlog par thème de roadmap
NB.SI compte les features par statut (à faire, en cours, terminé, annulé, bloqué) ou par thème de roadmap (onboarding, engagement, monétisation, rétention, infrastructure). C'est ta vue d'ensemble du backlog en un chiffre.
Combien de features sont prêtes pour le sprint planning ? Combien sont bloquées depuis plus de 2 sprints ? Combien de bugs critiques restent ouverts ? En board meeting, quand on te demande la répartition de la capacité entre nouvelles features et dette technique, NB.SI te donne la réponse immédiatement.
7. SOMME.SI.ENS - Effort total par thème et par trimestre
Cette fonction sert à :
- totaliser l'effort en story points par thème
- ventiler la capacité d'un trimestre entre features et dette technique
- vérifier la part d'effort allouée aux priorités P0 et P1
SOMME.SI.ENS totalise l'effort (en story points ou en jours/homme) par thème de roadmap et par trimestre. Tu sais immédiatement que 40% de la capacité du Q2 est allouée à l'onboarding et 25% à la monétisation.
C'est un outil de communication avec les stakeholders : le VP Sales peut voir que son top request est bien planifié. En croisant le thème et la priorité, tu démontres que 70% de l'effort va sur les features P0 et P1, ce qui rassure la direction sur l'alignement stratégique.
8. NB.SI.ENS - Comptage par thème et priorité
Cette fonction sert à :
- croiser thème et priorité pour repérer les déséquilibres
- compter les features P0 d'un thème non encore assignées
- dénombrer les bugs critiques ouverts depuis plusieurs sprints
NB.SI.ENS croise les critères pour des analyses fines du backlog. Combien de features haute priorité dans le thème 'Engagement' ne sont pas encore assignées ? Combien de bugs critiques sont ouverts depuis plus de 2 sprints ? Combien de features livrées au Q1 concernent le thème 'Monétisation' ? C'est ta formule pour les reportings détaillés.
En product review, tu présentes un tableau croisé thème x priorité qui montre la distribution de l'effort et permet d'identifier les déséquilibres (trop de P3, pas assez d'infra, etc.).
9. MAX - Le plus gros score ou le plus gros effort
Cette fonction sert à :
- identifier la feature au meilleur score RICE
- repérer le plus gros effort de développement à découper
- trouver le meilleur taux de rétention parmi tes cohortes
MAX identifie la feature avec le meilleur score RICE (ta quick win numéro 1) ou celle qui demande le plus gros effort de développement (ton risque principal de dérapage planning). C'est un réflexe de PM : toujours savoir où sont les extrêmes.
Si ta feature la plus coûteuse représente 40 story points alors que la moyenne est à 8, tu sais qu'elle doit être découpée. Tu utilises aussi MAX pour trouver le meilleur taux de rétention par cohorte et comprendre ce qui a fonctionné.
10. ARRONDI - Des métriques présentables
Cette fonction sert à :
- présenter un taux de rétention propre en comité produit
- arrondir le NPS et le CAC pour tes slides investisseurs
- afficher des métriques mémorisables sans décimales parasites
ARRONDI te donne des métriques propres pour tes présentations au comité produit et aux investisseurs. Un taux de rétention à 67% au lieu de 67,345%, un NPS à 42 au lieu de 42,18, un coût d'acquisition à 23 euros au lieu de 23,47 euros.
Les stakeholders veulent des chiffres clairs et mémorisables, pas des décimales. En board meeting, un "notre rétention J30 est passée de 61% à 67%" a beaucoup plus d'impact qu'un chiffre avec 3 décimales que personne ne retient.
Télécharge ta fiche récap en PDF
Nous avons résumé les formules et raccourcis essentiels aux product managers dans un PDF. Imprime-le et garde-le à côté de ton écran !
Télécharger le PDF gratuit5 exercices Excel pour les Product Managers
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