Analyse de Cohorte : Un Regard Approfondi sur le Comportement de Vos Clients

Que vous le fassiez inconsciemment ou délibérément, c'est dans la nature humaine de regrouper les choses.

Peut-être organisez-vous votre placard en fonction des couleurs ou votre verrerie selon la taille. Vous pouvez même regrouper vos amis en fonction de ceux que vous pouvez appeler en cas d'urgence.

Quoi qu'il en soit, vous réalisez votre propre analyse de cohorte sans même vous en rendre compte en organisant vos objets personnels en groupes, également appelés cohortes.

Dans le monde des affaires, l'analyse de cohorte pourrait être l'un des moyens les plus efficaces de recueillir des informations sur le comportement des clients et la façon dont ils interagissent avec votre produit ou service, quel que soit votre secteur. C'est plus facile à dire qu'à faire, et beaucoup de choses entrent en jeu pour s'assurer que vous réalisez une analyse de cohorte de la bonne manière.

Cohortes vs segments

Il est courant de voir les termes cohortes et segments utilisés de manière interchangeable lorsqu'on plonge dans l'analyse comportementale. Ce n'est pas correct, car les deux termes ne sont pas les mêmes.

Pour qu'un groupe d'utilisateurs soit considéré comme une cohorte, ils doivent être liés par un événement commun et une période de temps. Cela pourrait être des femmes nées en 1989 ou des diplômés universitaires en 2011 avec une spécialisation en commerce.

Cependant, un segment d'utilisateurs peut être créé avec presque n'importe quelle condition comme fondement. Il n'a pas besoin d'être basé sur le temps et l'événement, comme les femmes ou tous les diplômés.

Que fait l'analyse de cohorte ?

En ce qui concerne l'analyse commerciale, il est courant de comparer les cohortes et d'analyser le comportement d'une seule cohorte pour identifier des modèles.

Réaliser une analyse de cohorte peut répondre à des questions telles que :

• Quand les utilisateurs commencent-ils à se désengager ?
• Quelle est la valeur de vos cohortes ?
• Les nouvelles cohortes sont-elles plus ou moins précieuses que les précédentes ?
• Quel est le taux de rétention de vos utilisateurs ?
• Quelle est la valeur à long terme de vos utilisateurs ?

Lorsque vous vérifiez la performance d'une certaine cohorte, il existe une large gamme de métriques qui peuvent vous aider. Par exemple, elles peuvent vous aider à identifier les problèmes plus tôt, comme le taux de désengagement des clients. Vérifier chaque cohorte peut également développer des prévisions commerciales plus précises, ce qui permet d'obtenir plus d'informations sur les comportements saisonniers, une meilleure planification stratégique et un plan marketing entièrement développé.

Comment réaliser une analyse de cohorte

Il y a quatre étapes principales pour réaliser une analyse de cohorte.

Tout d'abord, vous devez déterminer la question à laquelle vous voulez répondre. Le but de réaliser une analyse de cohorte est d'avoir une sorte d'information exploitable à la fin. Cette information conduirait ensuite votre entreprise à améliorer soit son produit ou service, soit l'expérience utilisateur et le taux de rotation.

Ensuite, réduisez les métriques qui vous aideront à répondre à cette question. Que ce soit pour savoir quand un utilisateur cesse d'interagir avec votre application ou quel est son total moyen de transactions, il est essentiel d'avoir ces métriques avant de passer à l'étape suivante.

Après cela, définissez vos cohortes. Soit vous allez analyser toutes vos cohortes et les cibler de la même manière, soit vous allez les regrouper en fonction des différences et des similitudes entre chacune d'elles. Quel que soit le chemin que vous choisissez, l'objectif est de découvrir et d'expliquer le comportement en tant que cohorte individuelle.

Enfin, vous effectuerez l'analyse en utilisant la visualisation des données, ce qui vous permettra de voir les résultats dans un graphique organisé qui vous aidera à répondre à votre question initiale.

Graphique d'analyse de cohorte

À première vue, les graphiques de cohorte sont intimidants et pas les plus faciles à lire. Ce type de visualisation de données regroupe beaucoup d'informations en un seul endroit.

Ci-dessous se trouve un exemple de graphique d'analyse de cohorte qui trace les revenus hebdomadaires par groupe. Dans ce graphique, les cohortes sont définies comme les clients acquis au cours d'une semaine spécifique, à partir de la deuxième semaine de janvier.

Les cohortes se trouvent sur un axe vertical, avec les cohortes les plus anciennes en haut et les plus récentes en bas. Cet exemple montre des cohortes hebdomadaires avec la semaine la plus ancienne commençant le 5 janvier. Le long de l'axe horizontal, vous verrez les périodes de temps depuis le début de la cohorte. Ces données commencent à la semaine 0 et vont jusqu'à la semaine 4.

Les données au milieu sont là où vous pouvez voir les revenus dépensés par groupe. Les cohortes les plus anciennes, ou clients, ont le plus de temps avec votre entreprise, et ont donc plus de données.

Pour mieux visualiser les tendances dans les données, la plupart des graphiques de cohorte utilisent des nuances de couleur. Lorsque nous regardons à nouveau les données, mais avec des cellules coordonnées par couleur, vous verrez que plus la couleur est foncée, plus le revenu par utilisateur est élevé.

La différence de couleur entre les cellules rend également facile de voir quand la valeur diminue avec le temps, donc dans ce cas, nous pouvons voir que les utilisateurs dépensent plus d'argent lors de leur première semaine que n'importe quelle autre semaine. Vous pouvez également voir des anomalies dans les données, comme le faible démarrage pendant la semaine du 19 janvier.

EN RELATION : Pour pouvoir lire un graphique d'analyse de cohorte, vous avez d'abord besoin du bon logiciel de visualisation de données qui peut le créer pour vous. Si vous n'êtes pas sûr de l'option qui convient à votre entreprise, lisez les avis impartiaux sur G2.

Types de données de cohorte

Pour diviser les utilisateurs en groupes afin de réaliser une analyse de cohorte, deux types de données de cohorte doivent être collectés : les cohortes d'acquisition et les cohortes comportementales. 

Cohortes d'acquisition

Le premier type de données de cohorte est les cohortes d'acquisition. Ces données consistent en des groupes divisés en fonction du moment où ils se sont inscrits ou ont acheté un produit. Si votre produit est une application, vous pourriez séparer les utilisateurs par le jour, la semaine ou le mois où ils ont lancé votre application pour la première fois.

Cela signifierait que vous avez des cohortes divisées en groupes quotidiens, hebdomadaires ou mensuels. Cela permet aux entreprises de déterminer des métriques telles que la durée pendant laquelle les gens continuent d'utiliser leur application depuis le point de départ.

Dans l'exemple ci-dessous, nous pouvons voir une tendance dans le nombre d'utilisateurs actifs au sein d'une application mobile. Ce graphique permet une visualisation facile de la courbe de rétention, montrant quand les cohortes cessent d'utiliser l'application, ainsi qu'indiquant que les utilisateurs ne trouvent pas l'application agréable ou utile après le premier jour d'utilisation.

Les cohortes d'acquisition sont également idéales pour identifier une tendance et déterminer quand les clients commencent à se désengager, mais il peut être difficile de tirer des informations exploitables de ces données.

Par exemple, vous pouvez voir que les clients partent, mais vous ne pouvez pas voir pourquoi ils partent. C'est là que les cohortes comportementales entrent en jeu.

Cohortes comportementales

Le deuxième type de données de cohorte est les cohortes comportementales. Ces données consistent en des groupes divisés en fonction de leurs comportements et actions avec votre produit.

Pour reprendre l'exemple de l'application, il existe une variété d'actions qu'un utilisateur pourrait effectuer, comme lorsqu'il a installé l'application pour la première fois, quand l'application a ensuite été lancée, et si des transactions ont eu lieu.

Faire cela permet aux entreprises de surveiller combien de temps différentes cohortes restent actives au sein de l'application après avoir effectué des actions spécifiques. Cela se fait avec le graphique d'analyse de cohorte standard, qui comprend des cellules avec divers ombrages, afin que vous puissiez voir les actions spécifiques des utilisateurs, comme si une transaction a eu lieu ou si un utilisateur a abandonné son panier.

Avantages de l'analyse de cohorte

Maintenant que nous avons décomposé comment réaliser une analyse et comment lire un graphique de cohorte, explorons tous les avantages qu'une analyse de cohorte apportera à votre entreprise.

Améliorer la rétention des clients

Étant donné que le processus d'analyse de cohorte implique une plongée approfondie dans des groupes de personnes et l'observation de leur comportement, c'est un moyen idéal d'améliorer votre rétention client.

Cela se fait en utilisant à la fois les cohortes d'acquisition et comportementales. Cela permet de mesurer l'engagement au fil du temps, il est donc facile de voir où les clients se désengagent. Par exemple, une diminution de l'activité des anciens utilisateurs pourrait être masquée par une croissance impressionnante des nouveaux utilisateurs, ce qui entraîne la dissimulation du manque d'engagement d'un petit nombre de personnes.

Non seulement vous pouvez voir une meilleure image du cycle de vie du produit avec l'analyse de cohorte, mais aussi du cycle de vie de l'utilisateur. Grâce aux cohortes d'acquisition et comportementales, vous verrez des actions spécifiques sur une période de temps spécifiée.

Comprendre les effets des comportements uniques

Parfois, l'action de segmenter vos clients par la date à laquelle ils ont effectué un achat n'est pas utile, car elle n'est pas assez spécifique pour obtenir une image claire de la façon dont chacun de vos clients est différent. Lorsque vous regroupez vos cohortes par leur comportement avec votre site web ou application, cela permet à votre entreprise de voir une image plus claire de la façon dont les clients interagissent avec votre produit tout au long de son cycle de vie.

Avec l'analyse de cohorte, vous pouvez définir ces groupes d'utilisateurs en fonction des actions qu'ils prennent, ou de celles qu'ils ne prennent pas. Cela pourrait être n'importe quoi, de la façon dont ils naviguent sur votre site web, quand leur utilisation de votre application commence à diminuer, ou quand et pourquoi un utilisateur abandonnerait son panier avant de faire un achat.

Tester une hypothèse

L'analyse de cohorte permet également de tester facilement et efficacement une hypothèse, en plus de recevoir des retours pertinents et opportuns.

Disons qu'une hypothèse est qu'une action particulière effectuée sur le site web de votre entreprise, comme recevoir une réduction, augmentera les chances qu'un client s'inscrive pour un essai gratuit. Si c'est le cas, vous pouvez définir des cohortes spécifiques et comparer les résultats pour voir comment chaque cohorte a réagi à cette action.

Test A/B

Il est courant pour les entreprises d'utiliser un logiciel de test A/B pour suivre leur base d'utilisateurs, et lorsqu'il est combiné avec l'analyse de cohorte, encore plus d'informations vous attendent.

L'analyse de cohorte permet le test A/B car vous contrôlez également des variables qui, à un moment donné, affecteront divers résultats, comme le temps et le lieu. Cela signifie que votre entreprise peut créer de meilleurs tests, en apprendre encore plus sur vos clients, et les voir sous un angle différent en les segmentant de nouvelles façons.

Lorsque votre entreprise utilise les deux, cela ouvrira la porte à des informations plus précises et détaillées. Si vous n'êtes pas sûr de l'outil de test A/B qui convient à votre entreprise, jetez un œil aux avis impartiaux qui vous attendent sur G2 dans le lien ci-dessus.

Défis de l'analyse de cohorte

Bien qu'il soit clair qu'il y a de nombreux avantages à l'analyse de cohorte, ainsi que de nombreuses raisons pour lesquelles votre entreprise devrait l'utiliser, il y a certains défis que vous pourriez rencontrer.

• Pour réaliser une analyse de cohorte efficace, vous pourriez constater que votre entreprise doit suivre un grand nombre de cohortes pendant une longue période.
• Le processus d'analyse de cohorte peut être coûteux et chronophage.
• Vous pouvez avoir des participants qui quittent la cohorte, ce qui pourrait fausser les résultats et les rendre biaisés.
• Votre entreprise devrait avoir un analyste de données dans son personnel qui peut aider à lire les résultats de l'analyse.

Exemples d'analyse de cohorte

Le résultat d'une analyse de cohorte est incroyablement utile, quel que soit le secteur dans lequel votre entreprise se trouve. Pour quelques exemples spécifiques à l'industrie, continuez à lire.

E-Commerce

Si votre entreprise est dans le secteur du e-commerce, vous pouvez utiliser l'analyse de cohorte pour analyser le comportement de vos clients. Peut-être que vous êtes intéressé à voir lesquels de vos clients ont effectué un achat au cours des 90 derniers jours et que vous cherchez à analyser les modèles pendant une vente ou une promotion spécifique que vous avez menée pendant cette période.

Avec l'analyse de cohorte, vous verrez que l'expérience client avec votre site web, produit ou service, n'est pas la même pour tout le monde.

SaaS

Ceux dans le secteur SaaS peuvent trouver que l'analyse de cohorte est le moyen idéal d'analyser les données de leurs clients qui se sont inscrits pour leur nouveau lancement de produit ou mise à niveau de plateforme. Elle peut également être utilisée pour voir lesquels de leurs clients utilisent un outil ou une fonctionnalité spécifique au sein d'une application.

Les entreprises SaaS peuvent également utiliser l'analyse de cohorte comme un moyen de comprendre d'autres métriques, telles que le cycle de vie du client, le désengagement et la valeur à vie.

Fintech

Un secteur qui peut bénéficier le plus de l'analyse de cohorte est la fintech, car l'engagement à long terme est le principal moyen pour les entreprises de ce secteur de voir le succès.

Lorsque l'analyse de cohorte est utilisée pour examiner la rétention du comportement des utilisateurs, les organisations peuvent voir une chronologie du pourcentage d'utilisateurs qui sont revenus pour effectuer des actions spécifiques, ainsi que les utilisateurs qui se sont désengagés. Cela permet d'analyser pleinement le parcours client au fil du temps pour garantir une optimisation maximale des campagnes marketing.

Cela est particulièrement utile pour le secteur fintech car ces entreprises peuvent analyser les comportements appropriés et construire des modèles d'utilisateurs en regroupant les clients en fonction de leurs actions avec leur produit ou service.

Jeux

Un secteur particulier et unique qui est impacté par l'analyse de cohorte est l'industrie du jeu, mais il n'est pas surprenant qu'elle repose sur le comportement des utilisateurs pour pouvoir accélérer sa croissance. C'est un must pour comprendre le chemin de l'utilisateur vers les achats intégrés, pourquoi les joueurs se désengagent, et comment cibler des joueurs spécifiques avec la plus haute valeur à vie.

Avec l'analyse de cohorte, vous pouvez regrouper tous les utilisateurs qui se désengagent pendant une période spécifique et identifier toutes les caractéristiques communes qu'ils partageaient. Vous pouvez également examiner les caractéristiques des joueurs avec la plus haute valeur et voir pourquoi ils sont des utilisateurs à long terme et comment vous pouvez vous assurer que plus de joueurs suivent le même chemin.

Marketing de contenu

Ceux qui travaillent dans le marketing de contenu s'appuient souvent sur des métriques telles que les partages sociaux et les clics, plutôt que d'enquêter sur le comportement de ceux qui interagissent avec leur contenu. C'est là que l'analyse de cohorte entre en jeu, ce qui permet de suivre des éléments tels que l'engagement et les taux d'abonnement. Cela donne aux spécialistes du marketing de contenu une vision plus claire des préférences de leurs utilisateurs et de la façon dont leur comportement peut affecter les conversions.

L'analyse de cohorte peut également segmenter les lecteurs en fonction de qui est le plus important, ou dans ce cas, qui vient le plus sur votre site web ou blog. Cela peut fournir des informations sur la façon d'augmenter la fidélité des clients et la rétention des utilisateurs.

Par exemple, lorsque vous pouvez déterminer quel type d'utilisateur partage le plus votre contenu, vous pouvez déterminer comment encourager ces cohortes à partager encore plus.

C'est un effort de groupe

Une analyse de cohorte efficace est l'outil dont votre entreprise a besoin pour mesurer l'engagement des utilisateurs avec votre produit ou service. Que vous souhaitiez mieux comprendre vos clients ou explorer les changements que votre entreprise a connus, l'analyse de cohorte est l'endroit idéal pour commencer.

Pour commencer votre propre analyse de cohorte, apprenez-en plus sur le logiciel d'analyse de produit qui peut vous permettre de découvrir les informations que vous recherchez concernant votre produit spécifique et comment les clients interagissent avec lui.