L’analyse par cohortes est un outil puissant qui peut transformer votre manière de penser votre entreprise. Elle vous aide à poser de meilleures questions pour obtenir les informations dont vous avez besoin, telles que : les nouveaux utilisateurs que vous acquérez chaque mois [partent]-ils (https://stripe.com/resources/more/monthly-churn-101)plus rapidement que ceux que vous avez recrutés le trimestre dernier ? Vos améliorations du processus d’intégration fonctionnent-elles réellement, ou les clients fidèles masquent-ils simplement une fuite croissante ? Les métriques globales ne vous le diront pas, mais l’analyse par cohortes, oui.

Nous allons expliquer ci-dessous comment utiliser l’analyse par cohortes pour comprendre comment vos clients interagissent réellement avec votre entreprise.

Sommaire

• Qu'est-ce que l'analyse des cohortes ?
  
• Comment l'analyse des cohorte fonctionne-t-elle dans un contexte commercial ?
  
• Quels sont les types d'analyse des cohorte utiles aux entreprises ?
  
• Comment l’analyse des cohortes peut-elle améliorer la rétention des clients et la valeur à vie (LTV) ?
  
• Quels sont les principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles utilisent l’analyse des cohortes ?
  

Qu'est-ce qu'une analyse des cohortes ?

L’analyse des cohortes est une méthode qui consiste à segmenter vos données clients en groupes significatifs afin de suivre le comportement de ces groupes dans le temps. Une cohorte est un ensemble d’utilisateurs qui partagent une caractéristique commune : par exemple, vous pouvez regrouper tous les clients inscrits en janvier ou tous ceux ayant effectué leur premier achat au deuxième trimestre.

Au lieu de considérer tous les clients comme une seule et même moyenne, vous les examinez par tranches distinctes. Cela vous permet d'observer des schémas qui ne sont pas pris en compte dans les données globales. Par exemple, un taux stable de fidélisation de la clientèle peut cacher le fait que les nouveaux clients quittent rapidement l'entreprise alors que les cohortes plus anciennes maintiennent la moyenne à flot. L'analyse des cohortes vous permet de zoomer et de voir ce qui se passe réellement à l'intérieur de la moyenne.

Lorsque les entreprises s'appuient uniquement sur des chiffres clés (par exemple, le nombre total d'utilisateurs, le revenu moyen), elles risquent de passer à côté de nuances importantes. L'analyse des cohortes comble ces lacunes en révélant comment le comportement des clients évolue dans le temps et quels sont les groupes qui se portent bien ou qui sont en perte de vitesse.

Comment l'analyse des cohorte fonctionne-t-elle dans un contexte commercial ?

En pratique, l'analyse de cohorte consiste à regrouper les clients en fonction d'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 de leur inscription, puis mesurer combien d'entre eux sont encore actifs ou dépensent à chaque période suivante. Cela permet de créer une chronologie comportementale pour chaque cohorte, qui montre quand l'engagement diminue, quand il se maintient et combien de temps les différents groupes ont tendance à rester dans les parages.

Cette structure vous permet de poser des questions plus spécifiques que ne le permettraient des données agrégées, telles que les suivantes :

• Les clients qui ont adhéré en mars sont-ils plus susceptibles de partir que ceux qui ont adhéré en février ?
  
• La refonte de l'accueil en avril a-t-elle permis d'améliorer le taux de rétention au cours de la première semaine ?
  
• Les utilisateurs qui se sont inscrits pendant une promotion estivale deviennent-ils des clients à long terme ou à court terme ?
  

L'analyse des cohortes vous aide à reconstituer ce qui s'est passé quand, à qui et pourquoi. Au lieu de vous concentrer sur une moyenne globale, vous pouvez voir comment chaque groupe se comporte au fil du temps. Vous disposez ainsi d'un contexte important pour vos décisions.

L'analyse des cohortes vous permet de :

• Isoler les effets en aval d'un changement de produit
  
• La qualité réelle d'une campagne de marketing se mesure au nombre de clients qu'elle a attirés et à la durée de leur fidélité.
  
• Distinguer les pics saisonniers ou promotionnels des améliorations durables en matière de rétention ou de revenus.
  

L'analyse de cohorte vous permet de passer de résumés statiques à des récits temporels et d'approfondir votre compréhension de la manière dont votre entreprise se développe ou s'affaiblit au fil du temps, groupe par groupe.

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

Ce type d’outil intégré permet aux équipes de détecter rapidement les problèmes et les différences, telles que :

• Si les nouveaux abonnés diminuent plus rapidement que d'habitude
  
• Une augmentation du [churn] à long terme (https://stripe.com/resources/more/retention-rate-vs-churn-rate-what-businesses-need-to-know)
  
• Si certains mois ou campagnes génèrent des clients de meilleure qualité
  

Cela met en lumière les tendances temporelles — et avec elles, des opportunités plus nettes pour intervenir ou renforcer les actions.

Comment les données de l'analyse de cohorte sont-elles structurées ?

Les rapports d’analyse des cohortes prennent souvent la forme d’une grille. Chaque ligne correspond à une cohorte (par exemple, « utilisateurs inscrits en juillet »). Chaque colonne représente un intervalle de temps (par exemple, « Semaine 1 », « Semaine 2 », « Semaine 3 »).

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

Ce schéma vous indique où les choses s'améliorent ou se détériorent.

Quels types d'analyses de cohortes sont utiles aux entreprises ?

Les cohortes ne doivent pas nécessairement être définies par la date d'inscription. Vous pouvez regrouper les utilisateurs de différentes manières en fonction de ce que vous essayez d'apprendre. Voici quelques-uns des types de cohortes les plus utiles pour les entreprises.

Cohortes d'acquisition

Les cohortes d’acquisition regroupent les utilisateurs en fonction de leur date d’acquisition — par semaine, mois ou trimestre. Elles vous aident à comprendre combien de temps les différentes cohortes restent actives et comment les changements en marketing, intégration ou produit influent sur la rétention au fil du temps.

Vous pouvez utiliser les cohortes d'acquisition pour :

• Repérer tôt les tendances de désabonnement (par exemple : « les utilisateurs acquis en avril se désengagent plus rapidement que ceux acquis en mars »).
  
• Évaluez les campagnes marketing (par exemple : « les utilisateurs issus de la campagne de parrainage conservent mieux leur engagement que ceux provenant des publicités payantes »).
  
• Comparer les performances dans le temps (par exemple : « Avons-nous amélioré la rétention à trois mois par rapport à l’année dernière ? »)
  

Cohortes comportementales

Ce type de cohorte regroupe les utilisateurs en fonction de leurs actions (ou de leurs inactions), plutôt que de leur date d’arrivée. Vous pourriez segmenter par exemple :

• Les utilisateurs qui ont utilisé une fonctionnalité donnée lors de la première semaine versus ceux qui ne l’ont pas fait
  
• Clients ayant effectué plus de 3 achats au cours des 30 premiers jours par rapport à ceux qui n'en ont effectué qu'un seul
  

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

• Une application de diffusion en continu pourrait constater que les utilisateurs qui préfèrent plus de trois chansons au cours de la première semaine sont plus susceptibles de rester que ceux qui ne les préfèrent pas.
  
• Un outil SaaS (Software-as-a-Service) B2B pourrait apprendre que les utilisateurs qui terminent l'intégration dans les 48 heures sont plus susceptibles de rester à long terme.
  

Ce type d'analyse révèle les comportements qui prédisent la valeur à long terme. Il est particulièrement utile pour les équipes chargées des produits et de la croissance qui tentent d'identifier les actions les plus efficaces. N'oubliez pas que la corrélation n'est pas toujours synonyme de 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 (par exemple, partir, passer à une offre supérieure, effectuer un nouvel achat). Vous segmentez de manière proactive en vous basant sur un comportement prévu.

Par exemple, vous pourriez :

• Identifiez les 10 % des nouveaux utilisateurs les plus susceptibles de devenir des utilisateurs intensifs sur le long terme et offrez-leur un accompagnement personnalisé haut de gamme.
  
• Identifiez les clients à haut risque de désabonnement et ciblez-les avec des offres promotionnelles.
  
• Évitez les dépenses excessives en excluant les acheteurs à faible probabilité d’achat des campagnes de reciblage.
  

Ce type d'analyse est puissant mais plus difficile à réaliser. Il nécessite généralement une solide infrastructure de données, de bons modèles et un volume d'utilisateurs suffisant pour faire des prédictions. Ce type d'analyse est plus courant dans les organisations de plus grande taille ou plus matures sur le plan des données.

Chacun de ces types de cohortes répond à une question différente. Les cohortes d'acquisition vous indiquent quand les utilisateurs abandonnent. Les cohortes de comportement vous indiquent les facteurs de réussite à long terme. Les cohortes prédictives vous indiquent qui vous devez contacter dès maintenant. Utilisées ensemble, elles offrent une vue à 360 degrés du cycle de vie de vos clients : ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où intervenir pour obtenir de meilleurs résultats.

Comment l'analyse des cohorte peut-elle améliorer la fidélisation des clients et la valeur à vie ?

L’analyse des cohortes aide les entreprises à passer de suppositions générales à des actions ciblées. Plutôt que de chercher à améliorer la valeur à vie des clients (LTV)et la fidélisation de manière globale, vous pouvez identifier précisément où et quand les clients se désengagent.

Voici ce que l'analyse des cohorte peut vous aider à faire.

Repérer les points de chute

Les données par cohorte révèlent quand les clients ont tendance à partir. Une fois cette période identifiée, vous pouvez la cibler directement.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples.

• Si plusieurs cohortes quittent autour du 14ᵉ jour, vous pouvez ajuster le processus d’intégration, ajouter des rappels ou programmer une incitation au bon moment, juste avant cette période critique.
  
• Si les clients du troisième trimestre disparaissent plus rapidement que les autres, c’est un signal pour enquêter sur ce qui a changé. Est-ce lié au mix des canaux, au message transmis, ou à la disponibilité du support ?
  

L’analyse des cohortes révèle quand le taux de désabonnement (churn) se produit et dans quelles conditions.

Découvrez ce qui fonctionne

L’analyse des cohortes peut révéler quels groupes restent fidèles et quelles actions ou expériences initiales ont pu influencer leur décision.

Vous pourriez découvrir que :

• Une cohorte particulière, affichant une valeur à vie (LTV) exceptionnellement élevée, a été acquise grâce à des recommandations.
  
• Les utilisateurs qui remplissent une liste de contrôle dans les premières 24 heures restent deux fois plus longtemps sur le site.
  
• Les clients qui s’abonnent depuis un ordinateur de bureau ont tendance à rester plus longtemps que ceux qui commencent sur mobile.
  

Ce type d'information vous permet de mettre l'accent sur les comportements, les canaux ou les flux les plus performants. Au lieu d'appliquer des correctifs généraux, vous renforcez ce qui fonctionne déjà pour vos meilleurs utilisateurs.

Construire des segments plus intelligents

L'analyse des cohortes segmente naturellement vos clients en fonction du temps, du comportement ou de la valeur prédite. C'est très utile pour le [marketing] de fidélisation (https://stripe.com/resources/more/strategies-for-marketing-during-times-of-economic-uncertainty) et les messages sur le cycle de vie.

Prenons les exemples suivants :

• Si les clients issus des campagnes promotionnelles partent plus rapidement, vous pourriez les accompagner différemment ou repenser la campagne.
  
• Si les utilisateurs intensifs issus des inscriptions en libre-service restent plus longtemps, ils pourraient ne pas avoir besoin des mêmes emails d’intégration que les autres segments.
  

Ce type de segmentation vous évite de sur-solliciter les utilisateurs qui n’ont pas besoin d’aide et de négliger ceux qui en ont besoin.

Mesurer l'impact des changements

Une fois que vous déployez une nouvelle fonctionnalité, campagne ou parcours d’intégration, l’analyse des cohortes vous permet de vérifier si cela fonctionne réellement.

Par exemple, si vous fidélisez mieux la cohorte de juin que celle de mai, cela peut indiquer des progrès. Dans le cas contraire, vous savez rapidement qu’il faut revoir certains aspects.

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

L'analyse de cohorte est un outil puissant. Mais comme tout outil, elle présente des défauts et des pièges potentiels. Voici les défis les plus courants auxquels les équipes sont confrontées et les moyens de les relever.

Données désordonnées ou incomplètes

L’analyse des cohortes repose sur des données fiables : des événements bien nettoyés, des horodatages cohérents et un suivi homogène entre les systèmes. Sans ces éléments, vos résultats seront peu fiables.

Les problèmes les plus fréquents sont les suivants :

• Dates d'inscription manquantes ou incohérentes
  
• Les événements qui sont suivis dans un système mais pas dans un autre
  
• Lacunes entre le produit, 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. Assurez-vous que les actions clés des clients sont suivies, horodatées et unifiées en un seul endroit. Des outils comme Stripe Sigma peuvent aider les équipes à obtenir des ensembles de données propres et unifiés directement à partir des paiements et de la facturation. Ces données sont souvent le chaînon manquant.

Outils qui ne correspondent pas à vos besoins

Historiquement, l'analyse de cohorte nécessitait des compétences en langage de requête structuré (SQL) et un travail manuel sur tableur. Aujourd'hui, de nombreuses plateformes proposent 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 se retrouvent coincées, soit en évitant complètement l'analyse de cohorte parce qu'elle leur semble trop complexe, soit en la réalisant d'une manière qui prend du temps et qui est sujette à des erreurs.

La solution consiste à démarrer avec ce qui est le plus simple et disponible. Par exemple, Stripe Billing affiche la rétention des abonnés par cohorte sans configuration supplémentaire. Les plateformes e-commerce proposent souvent la même fonctionnalité avec les données de réachat. Pour une petite entreprise, un simple modèle sur tableur peut déjà être utile.

Sur-segmentation ou sous-segmentation

Si vous créez trop de cohortes, la taille de vos échantillons diminue au point de perdre toute signification. Si vous en créez trop peu, vous en reviendrez à examiner des tendances trop générales.

Trouver le bon équilibre :

• Commencez par des cohortes temporelles pour établir une base de référence.
  
• Ajoutez des niveaux de segmentation supplémentaires uniquement lorsqu’ils répondent à une hypothèse claire (par exemple, « les utilisateurs issus de la campagne de parrainage restent plus longtemps que ceux venant des publicités payantes »).
  
• Surveillez la taille de vos échantillons : 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 rempli de tranches que vous ne pouvez pas interpréter.

Mauvaise interprétation des données

L'analyse des cohortes peut offrir des signaux puissants, mais il faut du temps et de l'attention pour les interpréter correctement. Parmi les pièges les plus courants, citons le fait de confondre corrélation et causalité (par exemple, supposer qu'une fonctionnalité est à l'origine d'un taux de rétention plus élevé alors qu'elle pourrait simplement attirer des utilisateurs plus engagés) et d'ignorer le contexte externe (par exemple, un pic de vacances ou une promotion d'un concurrent qui a un impact sur le comportement d'une cohorte).

Traitez les modèles de cohorte comme des hypothèses et non comme des conclusions. Associez-les à des informations qualitatives ou à des tests A/B lorsque c'est possible. Examinez toujours les cohortes dans leur contexte : marquez vos graphiques avec les lancements de produits, les dates de campagne et les perturbations connues.

Être submergé par les données

Il est facile de se laisser submerger par des dizaines de cohortes, chacune ayant sa propre courbe de rétention, revenus son profil de revenus et ses comportements spécifiques.

Pour éviter la paralysie de l'analyse :

• Associez votre analyse des cohortes à une question ou une décision précise (par exemple : « Le nouveau parcours d’intégration a-t-il amélioré la rétention à 30 jours ? »)
  
• Résumez avec des mesures importantes qui suivent dans le temps, telles que la rétention du troisième mois et le LTV à 90 jours.
  
• Examinez régulièrement les cohortes en équipe afin que les connaissances acquises puissent conduire à de réels changements.