{"id":3100041,"date":"2025-06-11T19:26:31","date_gmt":"2025-06-11T19:26:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/quest-ce-que-lanalyse-de-cohorte\/"},"modified":"2025-09-02T06:55:15","modified_gmt":"2025-09-02T06:55:15","slug":"quest-ce-que-lanalyse-de-cohorte","status":"publish","type":"guide","link":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/guides\/quest-ce-que-lanalyse-de-cohorte\/","title":{"rendered":"Qu&rsquo;est-ce que l&rsquo;analyse de cohorte ?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;<strong>analyse de cohorte<\/strong> est une m\u00e9thode d&rsquo;analyse du comportement des utilisateurs ou des clients qui consiste \u00e0 regrouper les individus en \u00ab\u00a0cohortes\u00a0\u00bb sur la base de caract\u00e9ristiques ou d&rsquo;exp\u00e9riences communes au cours d&rsquo;une p\u00e9riode d\u00e9finie. Cette technique aide les organisations \u00e0 comprendre comment le comportement et les mesures de performance \u00e9voluent dans le temps au sein de segments d&rsquo;utilisateurs sp\u00e9cifiques. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Au lieu d&rsquo;analyser tous les utilisateurs comme un seul groupe, l&rsquo;analyse de cohorte fournit des informations plus significatives en se concentrant sur le comportement des diff\u00e9rents segments, ce qui en fait un outil puissant pour la <strong>fid\u00e9lisation, le marketing, l&rsquo;utilisation des produits et l&rsquo;analyse du cycle de vie.<\/strong><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;une cohorte ?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une <strong>cohorte<\/strong> est un groupe de personnes qui partagent un trait ou un \u00e9v\u00e9nement commun dans un laps de temps sp\u00e9cifique. Les types de cohortes les plus courants sont les suivants : <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cohorte d&rsquo;acquisition :<\/strong> utilisateurs qui se sont inscrits ou ont effectu\u00e9 un achat au cours de la m\u00eame semaine\/mois.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cohorte comportementale :<\/strong> utilisateurs ayant effectu\u00e9 une action sp\u00e9cifique (par exemple, t\u00e9l\u00e9chargement d&rsquo;une application, abonnement \u00e0 un plan).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cohorte g\u00e9ographique :<\/strong> utilisateurs d&rsquo;un m\u00eame lieu ou d&rsquo;un m\u00eame segment de march\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une fois les cohortes d\u00e9finies, vous pouvez analyser leur comportement au fil du temps, par exemple la dur\u00e9e de leur activit\u00e9, la fr\u00e9quence de leurs achats ou le moment o\u00f9 ils abandonnent.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pourquoi l&rsquo;analyse de cohorte est-elle importante ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;analyse des cohortes est essentielle pour les entreprises qui souhaitent.. :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Comprendre la fid\u00e9lisation des utilisateurs :<\/strong> Suivez la dur\u00e9e pendant laquelle les utilisateurs restent actifs apr\u00e8s leur adh\u00e9sion<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mesurez les performances du produit :<\/strong> Identifiez le moment o\u00f9 les utilisateurs se d\u00e9sengagent ou quittent le produit<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comparez l&rsquo;efficacit\u00e9 du marketing :<\/strong> Voyez comment les diff\u00e9rents canaux d&rsquo;acquisition influencent l&rsquo;engagement \u00e0 long terme<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Am\u00e9liorez la valeur de la dur\u00e9e de vie des clients (CLV) :<\/strong> Concentrez-vous sur les segments les plus performants<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Param\u00e8tres cl\u00e9s de l&rsquo;analyse de cohorte<\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Taux de r\u00e9tention :<\/strong> Pourcentage d&rsquo;utilisateurs d&rsquo;une cohorte toujours actifs au fil du temps.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Taux de d\u00e9sabonnement :<\/strong> Pourcentage d&rsquo;utilisateurs qui cessent d&rsquo;utiliser le produit<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Taux d&rsquo;achats r\u00e9p\u00e9t\u00e9s :<\/strong> Pourcentage d&rsquo;utilisateurs qui effectuent plus d&rsquo;un achat.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fr\u00e9quence des sessions :<\/strong> La fr\u00e9quence \u00e0 laquelle les utilisateurs reviennent sur l&rsquo;application ou la plateforme<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemple de tableau d&rsquo;analyse de cohorte<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vous trouverez ci-dessous une analyse de cohorte simplifi\u00e9e montrant la r\u00e9tention des utilisateurs sur plusieurs semaines :<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Cohorte (semaine d&rsquo;inscription)<\/th><th>Semaine 0<\/th><th>Semaine 1<\/th><th>Semaine 2<\/th><th>Semaine 3<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Semaine du 1er janvier<\/td><td>1,000<\/td><td>800 (80%)<\/td><td>600 (60%)<\/td><td>400 (40%)<\/td><\/tr><tr><td>Semaine du 8 janvier<\/td><td>900<\/td><td>720 (80%)<\/td><td>540 (60%)<\/td><td>360 (40%)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exemple de visualisation d&rsquo;une analyse de cohorte<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prenons un autre exemple qui montre comment les prospects des cohortes de janvier, f\u00e9vrier et mars passent de MQL \u00e0 SQL puis \u00e0 Client sur une p\u00e9riode de 6 mois. <br\/>Cette visualisation, un diagramme \u00e0 barres group\u00e9es, porte sur la <strong>cohorte de janvier<\/strong> et montre le nombre de MQL, de SQL et de clients pour chaque mois apr\u00e8s leur entr\u00e9e dans l&rsquo;entonnoir.<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"611\" src=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer-1024x611.webp\" alt=\"Graphique de la conversion des prospects sur six mois.\" class=\"wp-image-3097795\" srcset=\"https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer-1024x611.webp 1024w, https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer-300x179.webp 300w, https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer-768x458.webp 768w, https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer-1536x916.webp 1536w, https:\/\/www.clicdata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/guides-cohort-analysis-mql-to-sql-to-customer.webp 1979w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prenons le <strong>troisi\u00e8me mois<\/strong> (3 mois apr\u00e8s l&rsquo;obtention du MQL) :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>MQLs<\/strong>: 80. Il s&rsquo;agit de prospects qualifi\u00e9s par le marketing mais qui n&rsquo;ont pas encore \u00e9t\u00e9 trait\u00e9s. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>SQL<\/strong>: 6. Il s&rsquo;agit de prospects que l&rsquo;\u00e9quipe de vente a accept\u00e9s et avec lesquels elle s&rsquo;engage activement. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Clients<\/strong>: 30. Ces clients potentiels ont \u00e9t\u00e9 convertis en clients payants. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quand utiliser l&rsquo;analyse de cohorte ?<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Utilisez l&rsquo;analyse de cohorte lorsque vous le souhaitez :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Identifier les causes profondes des probl\u00e8mes de r\u00e9tention<\/li>\n\n\n\n<li>Comparez les effets \u00e0 long terme des tests A\/B<\/li>\n\n\n\n<li>Mesurer l&rsquo;impact des changements de produits dans le temps<\/li>\n\n\n\n<li>Segmenter les efforts de marketing par date d&rsquo;acquisition ou par canal<\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Principaux avantages de l&rsquo;analyse de cohorte<\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Plus d&rsquo;informations exploitables :<\/strong> D\u00e9compose les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es en mod\u00e8les comportementaux clairs.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Meilleures strat\u00e9gies de fid\u00e9lisation :<\/strong> D\u00e9terminez exactement quand et o\u00f9 les utilisateurs abandonnent.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Am\u00e9lioration de la personnalisation :<\/strong> Ciblez des cohortes avec des messages ou des fonctionnalit\u00e9s sur mesure<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Des d\u00e9cisions plus solides en mati\u00e8re de produits :<\/strong> Suivez l&rsquo;impact des mises \u00e0 jour sur les diff\u00e9rents groupes d&rsquo;utilisateurs<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comment ClicData supporte l&rsquo;analyse des cohortes<\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>ClicData<\/strong> vous permet de cr\u00e9er de puissants tableaux de bord de cohortes en m\u00e9langeant des donn\u00e9es provenant de sources multiples et en appliquant des filtres temporels, des regroupements et des calculs personnalis\u00e9s. Avec ClicData, vous pouvez :<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Regrouper automatiquement les utilisateurs en cohortes temporelles ou comportementales<\/li>\n\n\n\n<li>Visualisez les courbes de r\u00e9tention, les taux d&rsquo;attrition et l&rsquo;activit\u00e9 des utilisateurs par cohorte.<\/li>\n\n\n\n<li>Appliquer des filtres et des descentes en profondeur pour une analyse plus approfondie<\/li>\n\n\n\n<li>Int\u00e9grer des tableaux de bord et partager des rapports avec des utilisateurs internes ou externes<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Que vous mesuriez la fid\u00e9lisation des clients, l&rsquo;adoption d&rsquo;une fonctionnalit\u00e9 ou la performance d&rsquo;une campagne, ClicData vous donne les outils pour explorer le comportement des cohortes et prendre des d\u00e9cisions plus intelligentes, bas\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">FAQ sur l&rsquo;analyse de cohorte<\/h2>\n\n<div class=\"wp-block-wpseopress-faq-block-v2 is-layout-flow wp-block-wpseopress-faq-block-v2-is-layout-flow\">\n<details id=\"whats-the-difference-between-cohort-analysis-and-segmentation\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Quelle est la diff\u00e9rence entre l&rsquo;analyse de cohorte et la segmentation ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bien que toutes deux divisent les utilisateurs en groupes, la <strong>segmentation<\/strong> est g\u00e9n\u00e9ralement statique et bas\u00e9e sur des attributs (comme l&rsquo;\u00e2ge ou le pays), alors que l&rsquo;<strong>analyse de cohorte est bas\u00e9e sur le temps<\/strong>, en suivant la fa\u00e7on dont les utilisateurs qui partagent un point de d\u00e9part se comportent au fil du temps. Consid\u00e9rez la segmentation comme un instantan\u00e9 et l&rsquo;analyse de cohorte comme une ligne de temps. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mais vous pouvez lire une explication plus d\u00e9taill\u00e9e <a href=\"https:\/\/www.clicdata.com\/blog\/cohort-analysis\/\" data-type=\"post\" data-id=\"3085709\">dans cet article.<\/a><\/strong><\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"why-dont-the-values-in-each-stage-add-up-to-the-original-cohort-size-over-time\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Pourquoi les valeurs \u00e0 chaque \u00e9tape ne s&rsquo;additionnent-elles pas pour atteindre la taille initiale de la cohorte au fil du temps ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans l&rsquo;analyse des cohortes, les valeurs affich\u00e9es \u00e0 chaque \u00e9tape repr\u00e9sentent souvent diff\u00e9rents types de mesures &#8211; certaines sont des chiffres actuels, d&rsquo;autres des totaux cumul\u00e9s. C&rsquo;est pourquoi elles ne correspondent pas n\u00e9cessairement \u00e0 la taille initiale de la cohorte. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Par exemple :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une \u00e9tape pourrait montrer combien d&rsquo;utilisateurs sont encore actifs,<\/li>\n\n\n\n<li>Une autre montre combien de personnes ont accompli une action cl\u00e9 au fil du temps,<\/li>\n\n\n\n<li>Un autre permet de savoir combien de personnes ont abandonn\u00e9 ou se sont converties.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces cat\u00e9gories peuvent se chevaucher. Un m\u00eame utilisateur peut \u00eatre comptabilis\u00e9 \u00e0 plusieurs stades au fil du temps, par exemple en \u00e9tant actif un mois et converti le mois suivant. \u00c0 moins que le graphique n&rsquo;utilise des \u00e9tapes qui s&rsquo;excluent mutuellement (par exemple, actif, d\u00e9sabonn\u00e9, converti), les totaux ne correspondront pas \u00e0 la taille de la cohorte originale.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">V\u00e9rifiez toujours si les valeurs sont :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cumulatif ou ponctuel<\/li>\n\n\n\n<li>Exclusivit\u00e9 ou chevauchement<\/li>\n\n\n\n<li>Mesur\u00e9 sous forme d&rsquo;effectifs ou de pourcentages<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Comprendre cela permet d&rsquo;\u00e9viter les erreurs d&rsquo;interpr\u00e9tation et vous donne une vision plus pr\u00e9cise du comportement des utilisateurs ou des prospects au fil du temps.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"can-users-belong-to-more-than-one-cohort\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Les utilisateurs peuvent-ils appartenir \u00e0 plusieurs cohortes ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans la plupart des use cases, non. Un utilisateur est affect\u00e9 \u00e0 <strong>une cohorte sur la base d&rsquo;un \u00e9v\u00e9nement sp\u00e9cifique<\/strong>, comme la date d&rsquo;inscription ou le premier achat. Mais dans les cas de cohortes comportementales plus avanc\u00e9es, les utilisateurs peuvent appara\u00eetre dans <strong>plusieurs cohortes<\/strong> si l&rsquo;\u00e9v\u00e9nement se r\u00e9p\u00e8te (par exemple, un comportement d&rsquo;achat hebdomadaire). Veillez \u00e0 ne pas proc\u00e9der \u00e0 un double comptage dans ce cas.   <\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"should-i-track-cumulative-values-or-point-in-time-metrics\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Dois-je suivre des valeurs cumul\u00e9es ou des mesures ponctuelles ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cela d\u00e9pend de votre objectif :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilisez des mesures ponctuelles (par exemple, \u00ab\u00a0actif au cours de la troisi\u00e8me semaine\u00a0\u00bb) pour comprendre la r\u00e9tention et l&rsquo;abandon.<\/li>\n\n\n\n<li>Utilisez des mesures cumulatives (par exemple, \u00ab\u00a0converti \u00e0 la semaine 3\u00a0\u00bb) pour voir la progression de l&rsquo;entonnoir ou l&rsquo;impact du cycle de vie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C&rsquo;est en combinant les deux que l&rsquo;on obtient les informations les plus riches.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"how-many-time-periods-should-i-include-in-a-cohort-analysis\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Combien de p\u00e9riodes dois-je inclure dans une analyse de cohorte ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cela d\u00e9pend du comportement que vous suivez :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pour les applications : une fois par semaine pendant 8 \u00e0 12 semaines est une pratique courante.<\/li>\n\n\n\n<li>Pour les mod\u00e8les d&rsquo;abonnement : Mensuel pour 6 \u00e0 12 mois<\/li>\n\n\n\n<li>Pour le commerce \u00e9lectronique : Concentrez-vous sur les cycles d&rsquo;achat ou les vacances<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Surveillez le moment o\u00f9 la courbe de r\u00e9tention s&rsquo;aplatit. Au-del\u00e0, les p\u00e9riodes suppl\u00e9mentaires risquent d&rsquo;ajouter du bruit plut\u00f4t que d&rsquo;apporter des \u00e9claircissements. <\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"can-i-combine-cohort-analysis-with-a-b-testing\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Puis-je combiner l&rsquo;analyse de cohorte avec les tests A\/B ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Oui, et vous devriez ! Utilisez des cohortes pour suivre l&rsquo;impact \u00e0 long terme des variantes A\/B sur la fid\u00e9lisation, la conversion ou le chiffre d&rsquo;affaires. Segmentez les utilisateurs par variante de test, puis analysez le comportement des cohortes c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te. Cela permet d&rsquo;\u00e9viter les biais \u00e0 court terme et de r\u00e9v\u00e9ler les performances des changements au fil du temps.   <\/p>\n<\/details>\n\n\n\n<details id=\"what-tools-are-best-for-cohort-analysis\" class=\"wp-block-details is-layout-flow wp-block-details-is-layout-flow\"><summary><strong>Quels sont les meilleurs outils pour l&rsquo;analyse des cohortes ?<\/strong><\/summary>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vous pouvez r\u00e9aliser des analyses de cohortes dans :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Excel ou Google Sheets (id\u00e9al pour les petites \u00e9quipes ou les tests rapides)<\/li>\n\n\n\n<li>Les plateformes de BI comme ClicData, qui automatisent la cr\u00e9ation, le filtrage et la visualisation des cohortes.<\/li>\n\n\n\n<li>Outils d&rsquo;analyse de produits (par exemple, Mixpanel, Amplitude) pour le suivi du comportement dans l&rsquo;application.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Choisissez celui qui correspond le mieux \u00e0 votre pile de donn\u00e9es et \u00e0 la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle vous analyserez les cohortes.<\/p>\n<\/details>\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/\",\"@id\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#whats-the-difference-between-cohort-analysis-and-segmentation\",\"name\":\"What\u2019s the difference between cohort analysis and segmentation?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>While both break users into groups, &lt;strong>segmentation&lt;\/strong> is usually static and based on attributes (like age or country), whereas &lt;strong>cohort analysis is time-based&lt;\/strong>, tracking how users who share a starting point behave over time. Think of segmentation as a snapshot and cohort analysis as a timeline.&lt;\/p>&lt;p>&lt;strong>But you can read a more detailed explanation &lt;a href=\\\"https:\/\/www.clicdata.com\/blog\/cohort-analysis\/\\\" data-type=\\\"post\\\" data-id=\\\"3085709\\\">in this article&lt;\/a>.&lt;\/strong>&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#why-dont-the-values-in-each-stage-add-up-to-the-original-cohort-size-over-time\",\"name\":\"Why don\u2019t the values in each stage add up to the original cohort size over time?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>In cohort analysis, the values shown at each stage often represent different types of metrics\u2014some are current counts, others are cumulative totals. That\u2019s why they don\u2019t necessarily add up to the original cohort size.&lt;\/p>&lt;p>For example:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>One stage might show how many users are still active,&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Another shows how many have completed a key action over time,&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>And another tracks how many have dropped off or converted.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>These categories can overlap. A single user might be counted in multiple stages across time\u2014like being active one month and converted the next. Unless the chart uses mutually exclusive stages (e.g., active, churned, converted), the totals won\u2019t match the original cohort size.&lt;\/p>&lt;p>Always check whether the values are:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Cumulative or point-in-time&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Exclusive or overlapping&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Measured as counts or percentages&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Understanding that helps avoid misinterpretation and gives you a more accurate view of user or lead behavior over time.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#can-users-belong-to-more-than-one-cohort\",\"name\":\"Can users belong to more than one cohort?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>In most use cases, no. A user is assigned to &lt;strong>one cohort based on a specific event&lt;\/strong>, like signup date or first purchase. But in more advanced behavioral cohorting, users might appear in &lt;strong>multiple cohorts&lt;\/strong> if the event repeats (e.g., weekly purchase behavior). Be careful not to double-count in these cases.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#should-i-track-cumulative-values-or-point-in-time-metrics\",\"name\":\"Should I track cumulative values or point-in-time metrics?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>It depends on your goal:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Use point-in-time metrics (e.g., \u201cactive in Week 3\u201d) to understand retention and drop-off.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Use cumulative metrics (e.g., \u201cconverted by Week 3\u201d) to see funnel progression or lifecycle impact.&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Combining both gives the richest insight.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#how-many-time-periods-should-i-include-in-a-cohort-analysis\",\"name\":\"How many time periods should I include in a cohort analysis?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>That depends on the behavior you\u2019re tracking:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>For apps: Weekly for 8\u201312 weeks is common&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>For subscription models: Monthly for 6\u201312 months&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>For ecommerce: Focus on purchase cycles or holidays&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Watch for when the retention curve flattens. Extra time periods beyond that might add noise rather than insight.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#can-i-combine-cohort-analysis-with-a-b-testing\",\"name\":\"Can I combine cohort analysis with A\/B testing?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>Yes, and you should! Use cohorts to track the long-term impact of A\/B variants on retention, conversion, or revenue. Segment users by test variant, then analyze cohort behavior side by side. It helps avoid short-term bias and reveals how changes perform over time.&lt;\/p>\"}},{\"@type\":\"Question\",\"url\":\"https:\/\/www.clicdata.com\/guides\/what-is-cohort-analysis\/#what-tools-are-best-for-cohort-analysis\",\"name\":\"What tools are best for cohort analysis?\",\"answerCount\":1,\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"&lt;p>You can build cohort analysis in:&lt;\/p>&lt;ul class=\\\"wp-block-list\\\">&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Excel or Google Sheets (great for small teams or quick tests)&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>BI platforms like ClicData, which automate cohort creation, filtering, and visualization&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->\\n\\n&lt;!-- wp:list-item -->\\n&lt;li>Product analytics tools (e.g., Mixpanel, Amplitude) for in-app behavior tracking&lt;\/li>\\n&lt;!-- \/wp:list-item -->&lt;\/ul>&lt;p>Choose the one that best fits your data stack and how often you\u2019ll analyze cohorts.&lt;\/p>\"}}]}<\/script><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"Comprendre l'analyse des cohortes | ClicData Data Guides","_seopress_titles_desc":"L'analyse des cohortes permet de suivre le comportement des utilisateurs au fil du temps en les regroupant selon des caract\u00e9ristiques ou des \u00e9v\u00e9nements communs. 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