Il peut être très utile de comparer des groupes de clients pour évaluer les progrès de votre entreprise. Lorsque vous analysez le comportement de divers groupes pendant une période standard, vous pouvez repérer des modèles et utiliser ces informations pour mieux identifier les problèmes, satisfaire les besoins des clients et concevoir des stratégies d’engagement.

Les clients que vous avez acquis le mois dernier agissent-ils différemment de ceux que vous avez inscrits le mois précédent ? Les utilisateurs qui ont répondu à une remise ou à une promotion se comportent-ils différemment de ceux qui ont acheté au prix fort ? L’analyse de cohorte répond à ces questions et permet à une entreprise d’identifier des modèles clairs à travers différents groupes de clients.

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte?

L’analyse de cohorte est un type d’analyse comportementale, qui est principalement identifiée en décomposant les clients en groupes apparentés afin de mieux comprendre leurs comportements. Il s’agit d’un outil d’analyse commerciale informatif que tout propriétaire d’entreprise devrait avoir dans sa poche arrière. Voici un aperçu du fonctionnement de l’analyse de cohorte et des raisons pour lesquelles il s’agit d’une stratégie utile pour obtenir des informations.

Qu’est-ce qu’une cohorte?

Dans l’analyse de cohorte, une cohorte est le groupe de clients analysés. Plus précisément, une cohorte est un groupe de personnes qui ont quelque chose en commun pendant une période de temps spécifique. Les paramètres de ce groupe sont généralement identifiés en fonction de la question à laquelle vous voulez que l’analyse réponde et des métriques déterminées comme étant significatives.

Une cohorte au sens général pourrait être quelque chose d’aussi aléatoire que « les personnes nées en 1978 qui sont daltoniennes. » Aux fins de l’analyse de cohorte pour votre entreprise, cependant, les regroupements sont généralement constitués d’utilisateurs qui ont effectué certaines actions au cours d’une période choisie, comme le téléchargement de votre application au cours d’un mois particulier ou la découverte de votre produit via les médias sociaux au cours d’une semaine donnée.

La délimitation dans le temps est essentielle : Les clients regroupés par comportement mais sans paramètre temporel sont appelés segments, et non cohortes.

Pourquoi l’analyse de cohorte est-elle utile ?

Ce type d’analyse est précieux en raison de la spécificité des informations qu’il fournit. Il permet aux entreprises de trouver des réponses à des questions ciblées en analysant uniquement les données pertinentes. Voici certaines choses que ce processus peut vous aider à faire.

• Savoir comment les comportements des utilisateurs affectent votre entreprise. L’analyse de cohorte vous permet de voir comment les actions que les personnes de la cohorte ont prises ou n’ont pas prises se traduisent par des changements dans les mesures commerciales, telles que l’acquisition et la rétention.
• Comprendre le désabonnement des clients. Vous pouvez rassembler vos données pour évaluer vos hypothèses concernant le fait qu’une action ou un attribut du client en entraîne un autre, par exemple si les inscriptions liées à une promotion spécifique encouragent une plus grande désaffection.
• Calculer la valeur à vie du client. L’analyse des cohortes en fonction de la période d’acquisition, par exemple en regroupant les clients selon le mois de leur inscription, vous permet de voir combien les clients valent pour l’entreprise au fil du temps. Vous pouvez ensuite regrouper davantage ces cohortes en fonction du temps, du segment et de la taille pour évaluer quels canaux d’acquisition conduisent à la meilleure valeur à vie du client (CLV).
• Optimisez votre entonnoir de conversion. Comparer les clients qui se sont engagés de diverses manières à des moments donnés avec votre processus de vente peut vous permettre de voir comment l’expérience utilisateur tout au long de l’entonnoir de marketing numérique se traduit par la valeur de vos clients.
• Créer un engagement client plus efficace. Lorsque vous voyez des modèles dans la façon dont les différentes cohortes s’engagent avec votre entreprise, votre site Web SaaS et votre produit, vous pouvez prendre des mesures qui encourageront tous les clients à prendre diverses actions plus efficacement.

Comment faire une analyse de cohorte

La façon dont vous vous y prenez pour effectuer une analyse de cohorte dépend de la question à laquelle vous essayez de répondre. Vous devrez sélectionner les informations suivantes, quelle que soit la solution de gestion des données que vous utilisez :

1. Les caractéristiques de votre cohorte (ce qui définit le groupe)
2. Une métrique d’inclusion (l’action qui a précipité l’inclusion dans le groupe)
3. Une métrique de retour (la chose que vous voulez savoir à leur sujet)

Analyse de cohorte SaaS – exemple 1

Pour un exemple d’analyse de cohorte SaaS, disons que vous êtes un développeur de jeux mobiles et que vous voulez déterminer si les utilisateurs d’appareils iOS ont été plus ou moins rentables que les utilisateurs d’appareils Android au cours du dernier trimestre. Puisque des ressources égales ont été utilisées pour promouvoir l’application sur les deux plateformes jusqu’à présent, vous décidez de mesurer la valeur des utilisateurs sur chaque plateforme en comparant le revenu moyen par utilisateur (ARPU) entre les utilisateurs sur les appareils iOS et les appareils Android.

Dans ce cas, les caractéristiques des cohortes sont définies par le système d’exploitation mobile dont dispose chaque utilisateur (iOS ou Android). La métrique d’inclusion pour les deux serait d’être un utilisateur actif au cours du dernier trimestre. Et la métrique de retour pour les deux serait l’ARPU.

Disons que la métrique d’inclusion vous indique que la cohorte iOS a 400 000 utilisateurs et que la cohorte Android a 500 000 utilisateurs. La métrique d’inclusion indique que la cohorte iOS compte 200 000 utilisateurs actifs au cours du dernier trimestre, tandis que la cohorte Android en compte 250 000. La métrique de retour indique que la cohorte iOS a un ARPU de 3 $ tandis que la cohorte Android a un ARPU de 2 $.

D’après cette analyse, vous pourriez conclure que les utilisateurs iOS sont moins susceptibles de télécharger le jeu mais légèrement plus rentables sur une base par utilisateur que les utilisateurs Android ; et, par conséquent, vous pourriez choisir d’affecter une plus grande partie du budget marketing de l’entreprise à la promotion de la version iOS de l’application pour le prochain trimestre.

Analyse de cohorte SaaS – exemple 2

Donc, par exemple, vous avez une application de suivi du temps basée sur le cloud. Disons que nous sommes en décembre et que vous voulez comparer les taux de rétention des clients que vous avez acquis à partir de deux campagnes marketing distinctes : ceux qui se sont inscrits à partir d’une campagne d’emailing goutte à goutte Mailchimp en avril, et ceux qui se sont inscrits à partir d’une campagne Google Adwords en mai.

Les caractéristiques de vos cohortes sont définies par la campagne marketing attribuée au nouveau client (Email ou Adwords). La métrique d’inclusion pour les deux serait de prendre l’action de s’inscrire. Et la métrique de retour pour les deux serait le statut du client (actuel ou expiré) en décembre.

Disons que la métrique d’inclusion vous indique que la cohorte email compte 200 clients tandis que la cohorte Adwords en compte 300. La métrique de retour indique que la cohorte email a 100 clients actuels restants en décembre, tandis que la cohorte Adwords en a 250. Les taux de rétention sont de 50% pour ceux qui se sont inscrits dans à partir de la campagne email, et 83% pour ceux qui se sont inscrits à partir de la campagne Adwords.

De cette analyse, vous pouvez conclure que les taux de rétention des clients qui se sont inscrits à partir de la campagne Adwords sont significativement plus élevés que ceux qui se sont inscrits à partir du marketing par email. Par conséquent, vous pourriez choisir de concentrer les futures campagnes marketing sur Adwords ou même de tester une autre combinaison de stratégies de marketing par moteur de recherche (SEM) et de marketing d’affichage pour une analyse future.

Plongez plus loin dans l’analyse des cohortes de clients

Avec ces informations, vous pouvez maintenant croiser cette analyse avec d’autres données pour essayer de comprendre pourquoi la différence entre les groupes est si importante. Vous pouvez vouloir effectuer la même analyse sur les cohortes d’inscription de février, mars et juin, par exemple, ou regarder comment les clients de ces cohortes se sont convertis en clients.

Insights pour la croissance future

L’analyse de cohorte peut fournir toutes sortes d’insights utiles sur ce qui fonctionne le mieux pour engager, convertir et retenir les clients. C’est quelque chose que les propriétaires d’entreprises avisés devraient reprendre, fréquemment, lorsque vous cherchez à répondre aux questions de base et complexes sur les progrès et la croissance de votre entreprise.

Lectures complémentaires :

• Utiliser l’analyse de cohorte pour rendre vos métriques SaaS exploitables
• Qu’est-ce qu’une étude de consommation et pourquoi est-elle importante pour les startups ?
• Comment établir l’adéquation produit-marché : Les indicateurs de croissance SaaS à privilégier

Vous voulez plus d’indicateurs SaaS et d’informations exploitables ? Inscrivez-vous à notre bulletin d’information électronique gratuit pour recevoir une dose fraîche de nos dernières histoires dans votre boîte de réception (pas plus de deux fois par mois).