L’analyse de cohorte est une méthode d’analyse du comportement des utilisateurs ou des clients qui consiste à regrouper les individus en « cohortes » sur la base de caractéristiques ou d’expériences communes au cours d’une période définie. Cette technique aide les organisations à comprendre comment le comportement et les mesures de performance évoluent dans le temps au sein de segments d’utilisateurs spécifiques.
Au lieu d’analyser tous les utilisateurs comme un seul groupe, l’analyse de cohorte fournit des informations plus significatives en se concentrant sur le comportement des différents segments, ce qui en fait un outil puissant pour la fidélisation, le marketing, l’utilisation des produits et l’analyse du cycle de vie.
Qu’est-ce qu’une cohorte ?
Une cohorte est un groupe de personnes qui partagent un trait ou un événement commun dans un laps de temps spécifique. Les types de cohortes les plus courants sont les suivants :
- Cohorte d’acquisition : utilisateurs qui se sont inscrits ou ont effectué un achat au cours de la même semaine/mois.
- Cohorte comportementale : utilisateurs ayant effectué une action spécifique (par exemple, téléchargement d’une application, abonnement à un plan).
- Cohorte géographique : utilisateurs d’un même lieu ou d’un même segment de marché
Une fois les cohortes définies, vous pouvez analyser leur comportement au fil du temps, par exemple la durée de leur activité, la fréquence de leurs achats ou le moment où ils abandonnent.
Pourquoi l’analyse de cohorte est-elle importante ?
L’analyse des cohortes est essentielle pour les entreprises qui souhaitent.. :
- Comprendre la fidélisation des utilisateurs : Suivez la durée pendant laquelle les utilisateurs restent actifs après leur adhésion
- Mesurez les performances du produit : Identifiez le moment où les utilisateurs se désengagent ou quittent le produit
- Comparez l’efficacité du marketing : Voyez comment les différents canaux d’acquisition influencent l’engagement à long terme
- Améliorez la valeur de la durée de vie des clients (CLV) : Concentrez-vous sur les segments les plus performants
Paramètres clés de l’analyse de cohorte
- Taux de rétention : Pourcentage d’utilisateurs d’une cohorte toujours actifs au fil du temps.
- Taux de désabonnement : Pourcentage d’utilisateurs qui cessent d’utiliser le produit
- Taux d’achats répétés : Pourcentage d’utilisateurs qui effectuent plus d’un achat.
- Fréquence des sessions : La fréquence à laquelle les utilisateurs reviennent sur l’application ou la plateforme
Exemple de tableau d’analyse de cohorte
Vous trouverez ci-dessous une analyse de cohorte simplifiée montrant la rétention des utilisateurs sur plusieurs semaines :
| Cohorte (semaine d’inscription) | Semaine 0 | Semaine 1 | Semaine 2 | Semaine 3 |
|---|---|---|---|---|
| Semaine du 1er janvier | 1,000 | 800 (80%) | 600 (60%) | 400 (40%) |
| Semaine du 8 janvier | 900 | 720 (80%) | 540 (60%) | 360 (40%) |
Exemple de visualisation d’une analyse de cohorte
Prenons un autre exemple qui montre comment les prospects des cohortes de janvier, février et mars passent de MQL à SQL puis à Client sur une période de 6 mois.
Cette visualisation, un diagramme à barres groupées, porte sur la cohorte de janvier et montre le nombre de MQL, de SQL et de clients pour chaque mois après leur entrée dans l’entonnoir.
Prenons le troisième mois (3 mois après l’obtention du MQL) :
- MQLs: 80. Il s’agit de prospects qualifiés par le marketing mais qui n’ont pas encore été traités.
- SQL: 6. Il s’agit de prospects que l’équipe de vente a acceptés et avec lesquels elle s’engage activement.
- Clients: 30. Ces clients potentiels ont été convertis en clients payants.
Quand utiliser l’analyse de cohorte ?
Utilisez l’analyse de cohorte lorsque vous le souhaitez :
- Identifier les causes profondes des problèmes de rétention
- Comparez les effets à long terme des tests A/B
- Mesurer l’impact des changements de produits dans le temps
- Segmenter les efforts de marketing par date d’acquisition ou par canal
Principaux avantages de l’analyse de cohorte
- Plus d’informations exploitables : Décompose les données agrégées en modèles comportementaux clairs.
- Meilleures stratégies de fidélisation : Déterminez exactement quand et où les utilisateurs abandonnent.
- Amélioration de la personnalisation : Ciblez des cohortes avec des messages ou des fonctionnalités sur mesure
- Des décisions plus solides en matière de produits : Suivez l’impact des mises à jour sur les différents groupes d’utilisateurs
Comment ClicData supporte l’analyse des cohortes
ClicData vous permet de créer de puissants tableaux de bord de cohortes en mélangeant des données provenant de sources multiples et en appliquant des filtres temporels, des regroupements et des calculs personnalisés. Avec ClicData, vous pouvez :
- Regrouper automatiquement les utilisateurs en cohortes temporelles ou comportementales
- Visualisez les courbes de rétention, les taux d’attrition et l’activité des utilisateurs par cohorte.
- Appliquer des filtres et des descentes en profondeur pour une analyse plus approfondie
- Intégrer des tableaux de bord et partager des rapports avec des utilisateurs internes ou externes
Que vous mesuriez la fidélisation des clients, l’adoption d’une fonctionnalité ou la performance d’une campagne, ClicData vous donne les outils pour explorer le comportement des cohortes et prendre des décisions plus intelligentes, basées sur les données.
FAQ sur l’analyse de cohorte
Quelle est la différence entre l’analyse de cohorte et la segmentation ?
Bien que toutes deux divisent les utilisateurs en groupes, la segmentation est généralement statique et basée sur des attributs (comme l’âge ou le pays), alors que l’analyse de cohorte est basée sur le temps, en suivant la façon dont les utilisateurs qui partagent un point de départ se comportent au fil du temps. Considérez la segmentation comme un instantané et l’analyse de cohorte comme une ligne de temps.
Mais vous pouvez lire une explication plus détaillée dans cet article.
Pourquoi les valeurs à chaque étape ne s’additionnent-elles pas pour atteindre la taille initiale de la cohorte au fil du temps ?
Dans l’analyse des cohortes, les valeurs affichées à chaque étape représentent souvent différents types de mesures – certaines sont des chiffres actuels, d’autres des totaux cumulés. C’est pourquoi elles ne correspondent pas nécessairement à la taille initiale de la cohorte.
Par exemple :
- Une étape pourrait montrer combien d’utilisateurs sont encore actifs,
- Une autre montre combien de personnes ont accompli une action clé au fil du temps,
- Un autre permet de savoir combien de personnes ont abandonné ou se sont converties.
Ces catégories peuvent se chevaucher. Un même utilisateur peut être comptabilisé à plusieurs stades au fil du temps, par exemple en étant actif un mois et converti le mois suivant. À moins que le graphique n’utilise des étapes qui s’excluent mutuellement (par exemple, actif, désabonné, converti), les totaux ne correspondront pas à la taille de la cohorte originale.
Vérifiez toujours si les valeurs sont :
- Cumulatif ou ponctuel
- Exclusivité ou chevauchement
- Mesuré sous forme d’effectifs ou de pourcentages
Comprendre cela permet d’éviter les erreurs d’interprétation et vous donne une vision plus précise du comportement des utilisateurs ou des prospects au fil du temps.
Les utilisateurs peuvent-ils appartenir à plusieurs cohortes ?
Dans la plupart des use cases, non. Un utilisateur est affecté à une cohorte sur la base d’un événement spécifique, comme la date d’inscription ou le premier achat. Mais dans les cas de cohortes comportementales plus avancées, les utilisateurs peuvent apparaître dans plusieurs cohortes si l’événement se répète (par exemple, un comportement d’achat hebdomadaire). Veillez à ne pas procéder à un double comptage dans ce cas.
Dois-je suivre des valeurs cumulées ou des mesures ponctuelles ?
Cela dépend de votre objectif :
- Utilisez des mesures ponctuelles (par exemple, « actif au cours de la troisième semaine ») pour comprendre la rétention et l’abandon.
- Utilisez des mesures cumulatives (par exemple, « converti à la semaine 3 ») pour voir la progression de l’entonnoir ou l’impact du cycle de vie.
C’est en combinant les deux que l’on obtient les informations les plus riches.
Combien de périodes dois-je inclure dans une analyse de cohorte ?
Cela dépend du comportement que vous suivez :
- Pour les applications : une fois par semaine pendant 8 à 12 semaines est une pratique courante.
- Pour les modèles d’abonnement : Mensuel pour 6 à 12 mois
- Pour le commerce électronique : Concentrez-vous sur les cycles d’achat ou les vacances
Surveillez le moment où la courbe de rétention s’aplatit. Au-delà, les périodes supplémentaires risquent d’ajouter du bruit plutôt que d’apporter des éclaircissements.
Puis-je combiner l’analyse de cohorte avec les tests A/B ?
Oui, et vous devriez ! Utilisez des cohortes pour suivre l’impact à long terme des variantes A/B sur la fidélisation, la conversion ou le chiffre d’affaires. Segmentez les utilisateurs par variante de test, puis analysez le comportement des cohortes côte à côte. Cela permet d’éviter les biais à court terme et de révéler les performances des changements au fil du temps.
Quels sont les meilleurs outils pour l’analyse des cohortes ?
Vous pouvez réaliser des analyses de cohortes dans :
- Excel ou Google Sheets (idéal pour les petites équipes ou les tests rapides)
- Les plateformes de BI comme ClicData, qui automatisent la création, le filtrage et la visualisation des cohortes.
- Outils d’analyse de produits (par exemple, Mixpanel, Amplitude) pour le suivi du comportement dans l’application.
Choisissez celui qui correspond le mieux à votre pile de données et à la fréquence à laquelle vous analyserez les cohortes.