L’analyse de cohortes – Un outil indispensable pour piloter efficacement son marketing, de l’acquisition à la rétention

L’analyse de cohortes marketing est une méthode puissante pour analyser le comportement de vos clients, que ce soit en phase d’acquisition ou en phase de rétention. Découvrez notre guide complet sur le sujet : définition, exemples, cas d’usage…

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ? [Définition]

L’analyse de cohortes marketing est une méthode qui consiste à regrouper les clients en fonction de caractéristiques communes (date d’acquisition, comportement) afin d’évaluer et de comparer leur comportement et leur valeur sur une période donnée.

L’analyse de cohorte est un sous-ensemble de l’analyse comportementale. C’est une méthode d’analyse comportementale qui consiste à diviser les utilisateurs d’une plateforme ecommerce ou d’une application en groupes apparentés plutôt que de les considérer comme une seule entité. L’objectif principal de cette analyse est d’identifier les différences en termes de résultats, de comportements ou de réponses.

L’analyse de cohorte est un outil permettant de mesurer l’engagement des utilisateurs au fil du temps. En divisant les utilisateurs en cohortes, selon des critères spécifiques tels que la période d’inscription ou l’expérience utilisateur, on peut observer les différences et les similitudes entre ces groupes. Cela permet de mesurer l’impact des changements, de prédire les comportements futurs, de personnaliser les offres et de segmenter les utilisateurs en fonction de leurs caractéristiques communes.  On dispose ainsi d’informations précieuses pour optimiser les stratégies marketing, améliorer les produits et services, et mieux répondre aux besoins des clients.

L’analyse de cohorte s’avère précieuse car elle permet de séparer les mesures de croissance des mesures d’engagement, la croissance pouvant facilement masquer les problèmes d’engagement. En réalité, le manque d’activité des anciens utilisateurs est masqué par le nombre impressionnant de nouveaux utilisateurs, ce qui a pour conséquence de dissimuler le manque d’engagement d’un petit nombre de personnes.

Cohortes Vs Segments

Bien que les termes « cohorte » et « segment » puissent définir des choses similaires, ils sont différents et sont utilisés dans des situations différentes. Une cohorte déisigne groupe de clients sélectionnés pour une analyse approfondie. Une approche basée sur les cohortes consiste donc à regrouper des clients en fonction de critères spécifiques (actions ou des comportements communs sur une période donnée, par exemple) pour étudier l’évolution de ces comportements au fil du temps. On peut par exemple imaginer l’analyse d’une cohorte de clients le jour du Black Friday pour comprendre leur rétention et leur engagement dans la durée.

Les segments, contrairement aux cohortes, les segments ne tiennent pas compte d’un paramètre temporel spécifique. La pratique de la segmentation client repose sur la sélection avisée des critères de segmentation, la création de segments pertinents et la mise à jour régulière de ces segments (grâce à une segmentation dynamique), afin de concentrer les efforts marketing sur les segments à plus grande valeur. Il existe une multitude de possibilités de segmentation, et pour déterminer celle qui vous convient le mieux, il est essentiel de partir de vos objectifs et de votre stratégie.

Un exemple pratique d’analyse de cohorte en marketing

Prenons un exemple concret d’analyse de cohorte pour mieux comprendre de quoi il s’agit.

Voici une cohorte quotidienne d’utilisateurs qui ont utilisé l’application pour la première fois et l’ont revisitées dans les 10 jours suivants.

Source clevertap.com

À partir du tableau de rétention ci-dessus, nous pouvons déduire ce qui suit :

• 1358 utilisateurs ont lancé l’application le 26 janvier. La rétention au premier jour était de 31,1%, la rétention au septième jour était de 12,9%, et la rétention au neuvième jour était de 11,3%. Ainsi, le 7ème jour après avoir utilisé l’application, 1 utilisateur sur 8 ayant lancé l’application le 26 janvier était encore un utilisateur actif de l’application.
• Sur l’ensemble des nouveaux utilisateurs durant cette période (13 487 utilisateurs), 27% des utilisateurs sont conservés le 1er jour, 12,5% le 7ème jour et 12,1% le 10ème jour.

En outre, la lecture du tableau de cohorte ci-dessus présente deux avantages principaux :

• La durée de vie du produit. En comparant différentes cohortes au même stade de leur cycle de vie, on peut voir quel pourcentage des personnes d’une cohorte reviennent à l’application après 3 jours et ainsi de suite. Les premiers mois du cycle sont liés à la qualité de votre expérience d’onboarding et aux performances de l’équipe chargée de la réussite du client.
• La durée de vie de l’utilisateur. Etudier la relation à long terme avec les personnes d’une cohorte quelconque. Pour savoir combien de temps les personnes reviennent et quelle est la force ou la valeur de cette cohorte. On peut supposer que cela est lié à la qualité du produit, des opérations et du support.

Quels que soient les paramètres d’évaluation clés que vous définissez pour l’entreprise, l’analyse de cohorte vous permet de voir comment les paramètres évoluent au cours de la vie du client et de la vie du produit.

Cohortes d’acquisition Vs Cohortes comportementales

Pour l’analyse de cohorte, la répartition dans les différents groupes d’utilisateurs peut être réalisée de deux façons :

• Cohortes d’acquisition : Répartissez les utilisateurs en fonction du moment où ils se sont inscrits pour la première fois à votre produit. Pour les utilisateurs de votre application, vous pouvez diviser vos cohortes par jour, semaine ou mois de lancement de l’application, et ainsi suivre les cohortes quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles. Dans ce cas, en mesurant la rétention de ces cohortes, vous pouvez déterminer combien de temps les gens continuent à utiliser votre application depuis leur point de départ.
• Cohortes comportementales : Répartissez les utilisateurs  en fonction de leur comportement sur votre application au cours d’une période donnée. Il peut s’agir d’un nombre quelconque d’actions distinctes qu’un utilisateur peut effectuer : Installation de l’application, Lancement de l’application, Désinstallation de l’application, Transaction ou Chargement, ou toute combinaison de ces actions / événements.

Dans ce cas, une cohorte peut être un groupe d’utilisateurs qui ont effectué certaines actions dans un délai donné – par exemple, dans les 3 premiers jours d’utilisation de l’application. Vous pouvez ensuite contrôler combien de temps les différentes cohortes restent actives dans votre application après avoir effectué certaines actions.

Voyons maintenant comment vous pouvez utiliser les cohortes d’acquisition et de comportement pour déterminer exactement ce que font vos utilisateurs et quand ils le font.

Cohortes d’acquisition : Détecter les moments problématiques de votre application

Reprenons la cohorte quotidienne ci-dessous, qui est une cohorte d’acquisition.

Source clevertap.com

Une façon de visualiser cette information est de tracer une courbe de rétention, montrant la rétention de ces cohortes dans le temps. Ce graphique permet de déduire très facilement quand les utilisateurs quittent votre produit.

Source clevertap.com

Cette courbe de rétention reflète immédiatement une donnée importante : environ 75 % des utilisateurs cessent d’utiliser l’application après le premier jour. Après cette première baisse importante, une deuxième baisse rapide se produit après le 5e jour – jusqu’à moins de 12 %, avant que la courbe ne commence à se stabiliser après le 7e jour, laissant environ 11 % des utilisateurs initiaux toujours actifs dans l’application au 10e jour.

La courbe de rétention ci-dessus indique que les utilisateurs n’accèdent pas suffisamment rapidement à la valeur de base de l’application, ce qui entraîne les baisses. Il est donc évident qu’il faut améliorer l’expérience d’onboarding pour que l’utilisateur accède à la valeur de base le plus rapidement possible, ce qui augmentera la rétention.

Ainsi, les cohortes d’acquisition sont très utiles pour identifier les tendances et le moment où les gens se bousculent, mais il est difficile d’obtenir des informations exploitables. Comprendre pourquoi les utilisateurs ne reviennent pas, par exemple. C’est pourquoi cela nécessite l’utilisation d’un autre type de cohortes, les cohortes comportementales

Cohortes comportementales : Analyse de la rétention

Un exemple simple de cohorte comportementale peut être : « tous les utilisateurs qui lisent les avis avant d’acheter un produit ». Cela peut apporter des réponse à des questions intéressantes, comme :

• Les utilisateurs qui lisent les commentaires ont-ils un taux de conversion plus élevé que les utilisateurs qui ne lisent pas les commentaires ?
• Les utilisateurs sont-ils plus engagés (sessions plus longues), passent plus de temps dans l’application, moins d’abandons ?

Un utilisateur d’application, après l’installation et/ou le lancement d’une application, prend des centaines de décisions et manifeste d’innombrables petits comportements qui l’amènent à décider de rester ou de partir. Ces comportements peuvent être n’importe quoi, par exemple, utiliser la fonction principale Y mais pas la fonction principale Z, ne s’engager qu’avec des notifications de type X, etc.

Testons le comportement des utilisateurs en comparant la rétention entre les cohortes inférieures :

Source clevertap.com

Les deux segments d’utilisateurs avaient l’intention de faire des transactions sur votre application. Mais un segment d’utilisateurs a choisi de passer à la caisse, l’autre a choisi d’abandonner votre application. Que pouvez-vous faire pour réduire l’abandon du panier d’achat ?

L’analyse des cohorte permet d’obtenir des réponses à des questions telles que :

• Quel est le meilleur moment pour renouer avec vos utilisateurs ? Quel est le meilleur moment pour se re-commercialiser ?
• Quel est le taux d’acquisition de nouveaux utilisateurs pour maintenir (voire augmenter) le taux de conversion de votre application ?

À partir des tableaux de rétention ci-dessus, vous pouvez conclure que la majorité des utilisateurs qui avaient abandonné le panier d’achat n’ont pas repris contact avec l’application, même pas un jour après la date d’acquisition. Vous avez donc moins de 24 heures pour les recibler avec la nouvelle offre et augmenter les chances d’obtenir des revenus.

À partir de ces données, vous pouvez développer une approche systématique et quantitative pour savoir comment les utilisateurs peuvent tomber amoureux de votre application – et ensuite faire en sorte que cela se reproduise encore et encore. Vous pouvez également élaborer des stratégies pour augmenter votre taux de fidélisation après avoir déterminé ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

La puissance de l’analyse de cohorte réside dans le fait qu’elle permet non seulement de voir quels clients partent et quand ils partent. Mais aussi de comprendre pourquoi les clients quittent votre application et donc de régler ce problème. C’est ainsi que l’on peut identifier le degré de fidélisation des utilisateurs et déterminer les principaux facteurs de croissance, d’engagement et de revenus de l’application.

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Les réponses à vos questions sur l’analyse de cohorte en marketing

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ?

L’analyse de cohorte en marketing est une méthode d’analyse de comportement des clients qui consiste à regrouper les individus en fonction de leur période d’acquisition ou d’inscription pour comprendre leur comportement et leur valeur à long terme.

À quoi sert l’analyse de cohorte ?

C’est un outil permettant de mesurer l’engagement des utilisateurs au fil du temps. En divisant les utilisateurs en cohortes, selon des critères spécifiques tels que la période d’inscription ou l’expérience utilisateur, on peut observer les différences et les similitudes entre ces groupes.

Quelle est la différence entre une cohorte et un segment ?

La cohorte est un groupe de clients sélectionnés pour une analyse approfondie en fonction d’une période d’acquisition tandis que les segments sont des groupes définis par des critères spécifiques, sans considération temporelle.

Quelles informations l’analyse de cohorte fournit-elle ?

Les informations se composent des insights sur l’engagement des utilisateurs au fil du temps, la durée de vie du produit et de l’utilisateur, les problèmes de rétention, les améliorations nécessaires et les stratégies pour augmenter la fidélisation des clients.

Comment réaliser une analyse de cohorte ?

Cette analyse s’effectue à l’aide d’outils tels que les tableaux de rétention et les courbes de rétention, en utilisant des données temporelles et des mesures de comportement des utilisateurs.

Quels sont les avantages de l’analyse de cohorte ?

On peut par exemple comprendre les raisons du départ des utilisateurs, d’optimiser le produit, d’améliorer l’expérience utilisateur, d’identifier les facteurs clés de croissance et de revenus, et de développer des stratégies pour augmenter la fidélisation des utilisateurs.

Dans quels domaines l’analyse de cohorte est-elle utilisée ?

Dans divers domaines tels que le marketing, l’épidémiologie, les études de santé, l’analyse de données et d’autres domaines où il est important d’étudier le comportement des utilisateurs sur une période donnée.

Comment maximiser la valeur des utilisateurs grâce à l’analyse de cohorte ?

En utilisant les insights de l’analyse de cohorte, il est possible d’optimiser le produit, d’améliorer l’expérience utilisateur, de comprendre les besoins des utilisateurs, de prendre des mesures pour augmenter l’engagement et de développer des stratégies pour maximiser la valeur à long terme des utilisateurs.

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