L'analyse de cohorte est un outil puissant qui peut changer la façon dont vous voyez votre entreprise. Cela vous aide à poser de meilleures questions pour obtenir les informations dont vous avez besoin, telles que les suivantes : les nouveaux utilisateurs que vous acquérez chaque mois en partant sont-ils plus rapides que ceux que vous avez amenés au trimestre dernier? Vos améliorations d'intégration fonctionnent-elles réellement ou les clients fidèles masquent-ils simplement une fuite croissante? Les mesures agrégées ne vous le diront pas, mais l'analyse de cohorte le fera.

Ci-dessous, nous expliquerons comment utiliser l’analyse de cohorte pour découvrir comment les clients interagissent réellement avec votre entreprise.

Que contient cet article?

• Qu’est-ce que l’analyse de cohorte?
  
• Comment fonctionne l’analyse de cohorte dans un contexte commercial?
  
• Quels types d’analyse de cohorte sont utiles aux entreprises?
  
• Comment l’analyse de cohorte peut-elle améliorer la fidélisation de la clientèle et la valeur à vie?
  
• Quels sont les plus grands défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles utilisent l’analyse de cohorte?
  

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte?

L’analyse de cohorte est une méthode permettant de diviser les données de vos clients en groupes significatifs afin de suivre le comportement de ces groupes au fil du temps. Une cohorte est un ensemble d’utilisateurs qui ont quelque chose en commun : par exemple, vous pouvez regrouper tous les clients qui se sont inscrits en janvier ou tous ceux qui ont effectué leurs premiers achats au deuxième trimestre.

Au lieu de considérer tous les clients ensemble comme une grande moyenne mixte, vous les examinez par tranches distinctes. Cela vous permet de voir les tendances qui sont enfouies dans les données agrégées. Par exemple, un taux stable de fidélisation de la clientèle pourrait masquer le fait que les nouveaux clients partent rapidement alors que les cohortes plus âgées maintiennent la moyenne à flot. L’analyse de cohorte vous permet de zoomer et de voir ce qui se passe réellement à l’intérieur de la moyenne.

Lorsque les entreprises se fient uniquement aux chiffres d'affaires (p. ex., nombre total d’utilisateurs, revenus moyens), elles peuvent passer à côté de nuances importantes. L’analyse de cohorte comble ces lacunes en révélant comment le comportement des clients change au fil du temps et quels groupes se portent bien ou qui diminuent.

Comment fonctionne l’analyse de cohorte dans un contexte commercial?

En pratique, l’analyse de cohorte consiste à regrouper les clients selon une caractéristique commune et à suivre l’évolution de leur comportement au fil des semaines, des mois ou des trimestres.

Par exemple, vous pouvez regrouper les clients en fonction du mois où ils se sont inscrits, puis mesurer combien d’entre eux sont encore actifs ou dépensent chaque période par la suite. Cela crée une chronologie comportementale pour chaque cohorte qui indique quand l’engagement diminue, quand il reste stable et combien de temps les différents groupes ont tendance à rester.

Cette structure vous permet de poser des questions plus précises que ce qui serait possible avec des données agrégées, telles que les suivantes :

• Les clients qui se sont joints en mars sont-ils plus susceptibles de partir que ceux qui se sont joints en février?
  
• La refonte de l’intégration en avril a-t-elle amélioré la rétention au cours de la première semaine?
  
• Les utilisateurs qui se sont joints au cours d’une promotion estivale se transforment-ils en clients à long terme ou à court terme?
  

L’analyse de cohorte vous aide à reconstituer ce qui s’est passé quand, à qui et pourquoi. Au lieu de vous concentrer sur une moyenne mixte, vous pouvez voir comment chaque groupe se comporte au fil du temps. Cela fournit un contexte important à vos décisions.

L’analyse de cohorte vous permet de :

• Isoler les effets en aval d'un changement de produit
  
• Mesurer la vraie qualité d'une campagne marketing en fonction du nombre de clients qu'elle a attirés et de la durée pendant laquelle ces clients sont restés
  
• Séparer les bosses saisonnières ou promotionnelles des améliorations durables en matière de rétention ou de revenus
  

L’analyse de cohorte fait passer votre point de vue des résumés statiques à des récits sensibles au temps, ce qui vous permet d'approfondir votre compréhension de la croissance ou des fuites de votre entreprise au fil du temps, un groupe à la fois.

Stripe inclut l’analyse des cohortes directement dans ses analyses d’abonnement. Les entreprises qui utilisent Stripe Billing peuvent automatiquement afficher la rétention des abonnés par cohorte dans le tableau de bord d'analyse de la facturation : chaque cohorte est regroupée par sa première date de facturation et Stripe indique combien de clients de chaque groupe restent actifs au cours des mois suivants.

Ce type d’outillage intégré permet aux équipes de repérer rapidement les problèmes et les différences, tels que :

• Si les nouveaux abonnés se retirent plus rapidement que d’habitude
  
• Augmentation du nombre de [churn] à long terme (https://stripe.com/resources/more/retention-rate-vs-churn-rate-what-businesses-need-to-know)
  
• Si des mois ou des campagnes spécifiques produisent des clients de meilleure qualité
  

Il met en évidence les tendances basées sur le temps et, avec elles, des occasions plus claires d'intervenir ou de doubler.

Comment les données d’analyse de cohorte sont structurées

Les rapports de cohorte ressemblent souvent à une grille. Chaque rangée est une cohorte (p. ex., « utilisateurs qui se sont inscrits en juillet »). Chaque colonne représente un intervalle de temps (p. ex., « Semaine 1 », « Semaine 2 », « Semaine 3 »).

Les valeurs dans les cellules indiquent le pourcentage de la cohorte qui est toujours active, abonnée ou qui génère des revenus.

Cette disposition vous indique où les choses s’améliorent ou s'aggravent.

Quels types d’analyse de cohorte sont utiles pour les entreprises?

Les cohortes n’ont pas besoin d’être définies par la date d’inscription. Vous pouvez regrouper les utilisateurs de différentes façons en fonction de ce que vous essayez d’apprendre. Voici quelques-uns des types de cohortes les plus précieux pour les entreprises.

Cohortes d’acquisition

Les cohortes d’acquisition regroupent les utilisateurs selon le moment où ils ont été acquis pour la première fois, par semaine, par mois ou par trimestre. Ils vous aident à comprendre combien de temps les différentes cohortes restent et comment les changements dans le marketing, l’intégration ou les produits affectent la rétention au fil du temps.

Vous pouvez utiliser les cohortes d’acquisition pour :

• Repérer les tendances de désabonnement anticipées (p. ex., « les utilisateurs acquis en avril diminuent plus rapidement que ceux acquis en mars »)
  
• Évaluer les campagnes marketing (p. ex., « les utilisateurs de la campagne de recommandation conservent mieux que ceux des annonces payantes »)
  
• Rendement de référence au fil du temps (p. ex., « Est-ce que nous avons amélioré la rétention pendant trois mois par rapport à l'an dernier? »)
  

Cohortes comportementales

Ce type de cohorte regroupe les utilisateurs en fonction de ce qu'ils ont fait (ou n’ont pas fait), plutôt que du moment où ils sont arrivés. Vous pouvez segmenter :

• Utilisateurs qui ont utilisé une certaine fonctionnalité au cours de la semaine 1 par rapport à ceux qui ne l’ont pas fait
  
• Les clients qui ont effectué plus de 3 achats au cours de leurs 30 premiers jours par rapport à ceux qui n’en ont fait qu’un
  

Les cohortes comportementales vous permettent d’isoler les actions qui sont en corrélation avec de meilleurs résultats. Prenons les exemples suivants :

• Une application de diffusion en continu peut constater que les utilisateurs qui ont préféré plus de 3 chansons au cours de leur première semaine sont plus susceptibles de rester que les utilisateurs qui ne le font pas.
  
• Un outil de logiciel en tant que service (SaaS) B2B pourrait apprendre que les utilisateurs qui terminent l’intégration dans les 48 heures sont plus susceptibles de rester dans les parages à long terme.
  

Ce type d'analyse révèle quels comportements prédisent la valeur à long terme. Il est particulièrement utile pour les équipes de produits et de croissance qui essaient d’identifier les actions les plus efficaces. Rappelez-vous simplement que la corrélation ne signifie pas toujours causalité. Vous devrez probablement tester vos hypothèses avant de les appliquer à grande échelle.

Cohortes prédictives

Les cohortes prédictives utilisent des modèles pour regrouper les utilisateurs en fonction de ce qu’ils sont susceptibles de faire à l'avenir (p. ex. départ, mise à niveau, achat répété). Vous segmentez de manière proactive en fonction du comportement projeté.

Par exemple, vous pourriez :

• Signalez les 10 % de nouveaux utilisateurs qui sont les plus susceptibles de devenir des utilisateurs intenses à long terme et donnez-leur une intégration sans fard
  
• Identifier les clients à risque élevé de désabonnement et les cibler avec des offres promotionnelles
  
• Évitez les dépenses excessives en excluant les acheteurs à faible probabilité des campagnes de retargeting
  

Ce genre d’analyse est puissant, mais plus difficile à réaliser. Elle nécessite habituellement une infrastructure de données solide, de bons modèles et un volume d’utilisateurs suffisant pour faire des prédictions. Il est plus courant dans les organisations plus grandes ou plus matures en matière de données.

Chacun de ces types de cohortes répond à une question différente. Les cohortes d'acquisition vous indiquent quand les utilisateurs se retirent. Les cohortes comportementales vous expliquent ce qui motive le succès à long terme. Les cohortes prédictives vous indiquent avec qui vous devriez communiquer dès maintenant. Utilisés ensemble, ils offrent une vue à 360 degrés du cycle de vie de votre client : ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où intervenir pour de meilleurs résultats.

Comment l’analyse de cohorte peut-elle améliorer la fidélisation de la clientèle et la valeur à vie?

L’analyse de cohorte aide les entreprises à passer de conjectures générales à des actions ciblées. Au lieu d’essayer d’améliorer la valeur de vie du client (LTV) et la fidélisation à tous les niveaux, vous pouvez voir exactement où et quand les clients se désengagent.

Voici ce que l’analyse de cohorte peut vous aider à faire.

Repérer les points de dépôt

Les données de cohorte indiquent quand les clients ont tendance à partir. Une fois que vous connaissez la fenêtre de dépôt, vous pouvez la cibler directement.

Voici quelques exemples :

• Si plusieurs cohortes partent vers le 14e jour, vous pouvez ajuster l’intégration, ajouter des rappels ou organiser un incitatif bien placé juste avant cette fenêtre.
  
• Si les clients du troisième trimestre disparaissent plus rapidement que les autres, c’est un indice pour enquêter sur ce qui a changé. S’agit-il de la combinaison de canaux, de la messagerie ou de la disponibilité du soutien?
  

L'’ de cohorte montre quand le désabonnement se produit et dans quelles conditions il se produit.

Découvrez ce qui fonctionne

L’analyse de cohorte peut révéler quels groupes s'en tiennent et ce qu'ils ont fait au début qui aurait pu contribuer à leur décision.

Vous découvrirez peut-être que :

• Une cohorte particulière ayant une LTV anormalement élevée a été acquise par le biais de recommandations.
  
• Les utilisateurs qui remplissent une liste de contrôle de configuration au cours des 24 premières heures restent environ deux fois plus longues.
  
• Les clients qui s’abonnent sur un ordinateur de bureau ont tendance à rester plus longtemps que ceux qui commencent sur mobile.
  

Ce type d’informations vous permet de doubler sur des comportements, des canaux ou des flux très performants. Au lieu d’appliquer des correctifs généraux, vous renforcez ce qui fonctionne déjà pour vos meilleurs utilisateurs.

Créez des segments plus intelligents

L’analyse de cohorte segmente naturellement vos clients par temps, comportement ou valeur prédite. C'est utile pour la rétention marketing et la messagerie sur le cycle de vie.

Prenons les exemples suivants :

• Si les clients des campagnes de réduction partent plus tôt, vous pourriez les nourrir différemment ou repenser la campagne.
  
• Si les utilisateurs importants des abonnement en libre-service restent plus fréquents, ils pourraient ne pas avoir besoin des mêmes courriels d’intégration que les autres segments.
  

Ce type de segmentation vous empêche de sur-servir les utilisateurs qui n’ont pas besoin d’aide et de sous-estimer ceux qui en ont besoin.

Mesurer l’impact des changements

Une fois que vous avez déployé une nouvelle fonctionnalité, une nouvelle campagne ou un nouveau flux d’intégration, l’analyse de cohorte vous permet de voir si cela fonctionne réellement.

Par exemple, si vous conservez mieux la cohorte de juin que celle de mai, cela pourrait signaler des progrès. Si vous ne le faites pas, vous savez très tôt que quelque chose doit être retravaillé.

Quels sont les plus grands défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles utilisent l’analyse de cohorte?

L’analyse de cohorte est puissante. Mais comme tout outil, il présente des défauts et des pièges potentiels. Voici les défis communs rencontrés par les équipes et la façon de les relever.

Données désordonnées ou incomplètes

L’analyse des cohortes repose sur des intrants solides : données sur les événements propres, horodateurs cohérents et suivi entre les systèmes. Si ces éléments ne sont pas en place, vos résultats ne seront pas fiables.

Les problèmes communs comprennent :

• Dates d’inscription manquantes ou incohérentes
  
• Événements qui sont suivis dans un système mais pas dans un autre
  
• Écarts entre les produits, le marketing et les systèmes de paiement
  

Pour résoudre ce problème, mettez de l'ordre dans votre infrastructure de données avant de vous lancer dans l’analyse. Veiller à ce que les actions clés des clients soient suivies, horodatées et unifiées en un seul endroit. Des outils comme Stripe Sigma peuvent aider les équipes à extraire des ensembles de données propres et joints directement à partir des paiements et de la facturation. C’est souvent les liens manquant.

Outils qui ne correspondent pas à vos besoins

Historiquement, l’analyse de cohorte nécessitait des touches SQL (langage de requête structuré) et des feuilles de calcul manuelles. Aujourd’hui, de nombreuses plateformes offrent des analyses de cohortes prêtes à l’emploi, mais toutes les équipes n’ont pas le bon accès ou ne savent pas où chercher. Certaines entreprises sont bloquées soit en évitant complètement l’analyse de cohorte parce qu’elle semble trop complexe, soit en le faisant de manière chronophage et sujette aux erreurs.

La solution consiste à commencer par ce qui est le plus facile et disponible. Stripe Billing, par exemple, montre la rétention des abonnés par cohorte sans configuration supplémentaire. Les plateformes de commerce électronique font souvent la même chose avec les données sur les achats répétés. Si votre entreprise est petite, même un modèle de feuille de calcul de base peut être utile.

Sur-segmentation ou sous-segmentation

Si vous créez trop de cohortes, la taille de vos échantillons diminue au point de perdre tout sens. Si vous en créez trop peu, vous recommencerez à regarder des tendances trop générales.

Pour trouver le juste équilibre :

• Commencer par des cohortes basées sur le temps pour établir une base de référence
  
• Couche de segmentation supplémentaire uniquement lorsqu'elle sert une hypothèse claire (p. ex., « les utilisateurs de la campagne de recommandation restent plus longtemps que les utilisateurs payants de la publicité »)
  
• Surveillez la taille de votre échantillon — si une cohorte ne compte que six personnes, traitez les tendances correspondantes avec prudence
  

Il vaut mieux poser une question précise que de créer un tableau de bord plein de tranches que vous ne pouvez pas interpréter.

Mauvaise lecture des données

L’analyse de cohorte peut offrir des signaux puissants, mais il faut du temps et du soin pour les interpréter correctement. Certains pièges courants incluent de confondre la corrélation et causalité (p. ex., supposer qu’une caractéristique a entraîné une plus grande rétention alors qu’elle pourrait simplement attirer plus d’utilisateurs engagés) et l’ignorance du contexte externe (p. ex., un pic de vacances ou une promotion des concurrents qui a une incidence sur le comportement d'une cohorte).

Traiter les tendances des cohortes comme des hypothèses et non des conclusions. Associez-les à des analyses qualitatives ou à des tests A/B lorsque cela est possible. Et regardez toujours les cohortes dans leur contexte : marquez vos graphiques avec les lancements de produits, les dates de campagne et les perturbations connues.

Se sentir submergé par les données

Il est facile d’être submergé par des dizaines de cohortes, chacune ayant sa propre courbe de rétention, son arc revenu et son profil de comportement.

Pour éviter la paralysie de l’analyse :

• Rattacher le travail de votre cohorte à une question ou à une décision précise (p. ex., « La nouvelle intégration a-t-elle amélioré la rétention de 30 jours? »)
  
• Résumez avec des mesures importantes qui font le suivi dans le temps, telles que la rétention du mois 3 et la durée de temps de durée de 90 jours LTV
  
• Examiner régulièrement les cohortes en équipe afin que la perspicacité puisse mener à de réels changements