Excel pour les Product Managers
Les formules et techniques Excel pour prioriser ta roadmap, analyser les métriques produit et construire tes business cases (2026)
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 qui maîtrise Excel construit des business cases convaincants en une heure au lieu d'une journée. Tu reçois les données d'usage du produit depuis Mixpanel ou Amplitude, tu dois identifier les fonctionnalités à prioriser et présenter ta recommandation au comité produit demain matin. SOMMEPROD pour le scoring pondéré, RANG pour le classement automatique, un graphique en nuage de points pour la matrice impact/effort : c'est bouclé. Et quand un stakeholder conteste ta priorisation, tu peux modifier les poids en temps réel et montrer que le classement reste stable.
Ce guide te présente les 10 formules les plus utiles pour un Product Manager, 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. Des techniques directement applicables à ton travail quotidien, que tu sois PM dans une startup en série A ou dans un grand groupe tech.
Les 10 formules indispensables pour les Product Managers
1. SOMMEPROD - Scoring multicritères des features
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.
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Feature | Impact (x3) | Reach (x2) | Confiance (x1) |
| 2 | Onboarding refonte | 9 | 7 | 8 |
| 3 | Export PDF | 5 | 8 | 9 |
| 4 | Mode dark | 4 | 6 | 7 |
| 5 | Notifications push | 7 | 9 | 6 |
| 6 | Dashboard analytics | 8 | 5 | 7 |
| 7 | Intégration Slack | 6 | 4 | 8 |
| 8 | Recherche avancée | 7 | 7 | 5 |
| 9 | Multi-langue | 3 | 8 | 4 |
| 10 | API publique | 8 | 3 | 6 |
| 11 | SSO entreprise | 6 | 2 | 9 |
=SOMMEPROD(B2:D2;$B$1:$D$1)2. RANG - Classer les features par priorité
RANG ordonne tes features par score, du plus élevé au plus bas. Combiné avec le scoring SOMMEPROD, tu obtiens un classement objectif de ta roadmap. Le top 5 va dans le prochain sprint, le reste va dans le backlog. C'est simple et défendable en comité produit. Quand un stakeholder pousse pour sa feature préférée, tu montres le classement : si elle est 12e sur 20, il faudra des arguments solides pour la remonter. RANG élimine les débats émotionnels et recentre la conversation sur les critères objectifs que tout le monde a validés en amont.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Feature | Score | Rang |
| 2 | Onboarding refonte | 39 | 1 |
| 3 | Dashboard analytics | 37 | 2 |
| 4 | Export PDF | 34 | 3 |
| 5 | Notifications push | 33 | 4 |
| 6 | Recherche avancée | 32 | 5 |
| 7 | API publique | 30 | 6 |
| 8 | Intégration Slack | 28 | 7 |
| 9 | Mode dark | 25 | 8 |
| 10 | SSO entreprise | 24 | 9 |
| 11 | Multi-langue | 22 | 10 |
=RANG(E2;$E$2:$E$10)3. RECHERCHEX - Retrouver une métrique par feature ou par cohorte
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
SI te 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
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
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
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
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
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
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.
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Matrice de priorisation
Construis une matrice impact/effort avec un graphique en nuage de points. Chaque bulle est une feature, sa position montre l'impact vs l'effort estimé. Les features en haut à gauche (fort impact, faible effort) sont tes quick wins prioritaires. Ajoute un quadrant avec des labels ('Quick wins', 'Projets majeurs', 'Fill-ins', 'À éviter') pour rendre la matrice lisible par les stakeholders non techniques en comité produit.
Tableaux Croisés Dynamiques (TCD)
Résume ton backlog par thème, par trimestre, par équipe ou par statut en quelques clics. Les TCD sont parfaits pour les présentations aux stakeholders et les reviews trimestrielles. Tu glisses 'Thème' en lignes, 'Trimestre' en colonnes, 'Story points' en valeurs, et tu obtiens une vue capacité par thème. Change le filtre pour voir par équipe ou par priorité, tout se recalcule instantanément.
Graphiques de roadmap
Construis un Gantt simplifié avec la MFC ou des barres de données empilées. Pas aussi interactif que Jira ou Linear, mais suffisant pour la vue macro trimestrielle que la direction et les investisseurs veulent voir. Utilise des barres horizontales colorées par thème (bleu pour l'onboarding, vert pour la monétisation) avec les dates de début et fin. C'est le format que les C-levels comprennent le mieux.
Analyse de cohortes
Construis une table de cohortes avec les mois d'acquisition en lignes et les mois de rétention en colonnes (M0, M1, M2, M3...). La MFC avec un dégradé de couleurs (vert foncé pour 100%, rouge pour 0%) montre la courbe de rétention visuellement. Tu repères immédiatement si la cohorte de mars retient mieux que celle de janvier, ce qui te permet d'évaluer l'impact de tes améliorations produit sur la rétention réelle.
Comparaisons de formules
RECHERCHEV vs RECHERCHEX
RECHERCHEX remplace RECHERCHEV mais n'est pas disponible partout.
SI vs SI.CONDITIONS
SI.CONDITIONS remplace les SI imbriqués par une syntaxe plus lisible.
NB.SI vs NB.SI.ENS
NB.SI.ENS gère plusieurs critères là où NB.SI n'en accepte qu'un seul.
SOMME.SI vs SOMME.SI.ENS
SOMME.SI.ENS permet de sommer avec plusieurs critères simultanément.
SOMME.SI vs NB.SI
SOMME.SI additionne des valeurs selon un critère, NB.SI se contente de les compter.
MOYENNE vs MOYENNE.SI
MOYENNE calcule la moyenne de tout, MOYENNE.SI ne prend que les valeurs qui correspondent à un critère.
GRANDE.VALEUR vs MAX
MAX renvoie le plus grand nombre, GRANDE.VALEUR renvoie le Nième plus grand.
EXACT vs SI
EXACT compare deux textes en respectant la casse, SI teste une condition et renvoie un résultat.
NB.SI vs FILTRE
NB.SI compte les lignes qui matchent, FILTRE les extrait toutes dans un tableau.
Questions fréquentes
Quelles formules Excel pour un Product Manager ?
Les clés : SOMMEPROD (scoring multicritères RICE ou WSJF), RANG (classement automatique des features), RECHERCHEX (recherche de métriques par cohorte ou segment), SI (catégorisation en P0/P1/P2) et MOYENNE (indicateurs de tendance pour les reviews). Avec ces 5 formules, tu construis un framework de priorisation complet et des business cases solides avec des scénarios chiffrés.
Comment scorer des features dans Excel ?
Définis 3 à 5 critères selon ton framework (RICE : Reach, Impact, Confidence, Effort. WSJF : Business Value, Time Criticality, Risk Reduction). Attribue un poids à chaque critère selon les priorités stratégiques. Note chaque feature de 1 à 10 sur chaque critère. Utilise SOMMEPROD pour calculer le score pondéré total. Trie par RANG pour obtenir le classement. Le résultat est une priorisation objective, reproductible et défendable en comité produit.
Excel ou Jira/Linear pour la roadmap ?
Les deux, chacun pour un usage précis. Jira ou Linear pour la gestion quotidienne du backlog, les sprints et le suivi des tickets. Excel pour la priorisation stratégique trimestrielle, les business cases avec calculs financiers, les analyses de métriques de rétention et les présentations aux stakeholders et investisseurs. Le PM utilise Excel pour décider quoi mettre dans Jira, et Jira pour exécuter ce qui a été décidé.
Comment construire un business case dans Excel ?
Structure en 3 parties. Hypothèses : nombre d'utilisateurs impactés, taux de conversion attendu, revenu moyen par utilisateur, coût de développement en jours/homme. Calculs : revenu incrémental sur 12 mois, coût total (développement + maintenance), ROI et délai de retour sur investissement. Scénarios : pessimiste (hypothèses basses), réaliste, optimiste. Utilise INDEX/EQUIV ou une liste déroulante pour rendre le modèle dynamique selon le scénario sélectionné.
Comment présenter des métriques produit dans Excel ?
Utilise un onglet 'Dashboard' avec les métriques clés en haut (MAU, rétention J30, NPS, MRR) dans des cellules grandes et lisibles. Ajoute des sparklines pour la tendance sur 12 mois. En dessous, les graphiques détaillés : courbe de rétention par cohorte, évolution du NPS mensuel, répartition des utilisateurs par segment. ARRONDI pour des chiffres propres. La MFC avec des flèches haut/bas pour montrer la variation par rapport au mois précédent.
Comment faire une analyse de cohortes dans Excel ?
Crée un tableau avec les mois d'acquisition en lignes (cohorte janvier, février, mars...) et les périodes de rétention en colonnes (M0, M1, M2, M3...). Chaque cellule contient le pourcentage d'utilisateurs encore actifs. M0 est toujours 100%. Applique la MFC avec un dégradé vert-jaune-rouge. Tu repères visuellement si la rétention s'améliore d'une cohorte à l'autre. Calcule la moyenne par colonne pour obtenir la courbe de rétention globale du produit.
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