Qu’est ce que l’analyse par cohorte et comment mesurer la rétention utilisateur

La cohorte, en voilà un mot tendance ! La compréhension de la mesure par cohorte d’une statistique sera un passage obligé pour la pratique du Growth Marketing. Non, une cohorte ne sert pas qu’à obtenir le niveau de rétention de vos utilisateurs même si elle peut-être utilisé dans ce cas précis. Explication et exemple ci-dessous pour construire sa propre analyse par cohorte.

Une cohorte représente un groupe étudié (des users, des chiens, des chaussures..) qui sont regroupés sous une caractéristique commune comme l’age, le sexe, la période d’inscription sur un site, le fait de ne pas avoir ouvert tel e-mail, une habitude d’achat…

Dans le Growth Marketing, on utilise bien souvent l’analyse de cohorte pour cibler des utilisateurs qui ont effectué une action précise sur une période défini et comparer ces cohortes entre elles pour déterminer le sens de l’évolution. Par exemple, un moyen habituel d’utiliser l’analyse par cohorte sera d’étudier si les nouveaux visiteurs de la semaine 2 ont un meilleur taux de conversion que ceux de la semaine 1 suite à une modification de notre funnel.

Pour chaque expérimentation que vous effectuez et quand l’A/B testing n’est pas utilisable par manque de visiteurs/temps (échantillon minimal requis), vous pouvez comparer une cohorte avant et après mise en place de l’expérimentation. Les cohortes sont très utiles pour analyser l’ensemble des paramètres permettant la croissance de votre entreprise, que ce soit l’activation, la conversion, la rétention, la viralité et même les aspects financiers comme l’évolution du panier moyen ou du revenu net.

C’est bien beau de savoir que l’analyse par cohorte peut-être utile, mais comment m’en servir concrètement ?

Création d’une analyse par cohorte – Mesurer la rétention utilisateur

Notre objectif va être d’obtenir un tableau nous montrant la rétention par mois (mois 1, mois 2, mois 3…) et pouvoir créer des courbes de cohortes afin d’analyser la rétention de nos utilisateurs via une feuille Google Sheet. Sachez que vous pouvez utiliser les principes expliqués ci-dessous pour suivre l’évolution de tout type de cohorte, le but de cet article n’étant que de vous donner la méthodologie. La rétention utilisateur peut être suivi pour un e-commerce, un service web, que le business model soit par abonnement ou autre. Les données à extraire pour construire votre tableau dépendront de ce business modèle.

Extraction des données nécessaires

Que vous utilisez Mixpanel, Kissmetrics, Google analytics, votre base de données ou un data warehouse, vous allez devoir extraire les données nécessaires à la comparaison par cohorte afin de les analyser.

Dans le cas de la rétention utilisateurs par mois sur un e-commerce ou un service web, vous aurez besoin :

  • Du nombre de nouveaux clients payant initiaux par mois.

Ex : Mois janvier : 457 nouveaux clients payant

Mois février : 502 clients

Mois Mars : 487 clients

  • Du nombre de clients ayant effectué au moins un nouvel achat pour chacun des mois (dans le cas d’un business avec abonnement, on prendra le nombre d’utilisateurs toujours présent)

Ex : En juin sur 1142 nouveaux clients de juin, 351 ont fait un nouvel achat

En juillet sur 1142 nouveaux clients de juin, 22 ont fait un nouvel achat

En Aout sur 1142 nouveaux clients de juin, 15 ont fait un nouvel achat…

En juillet sur 1174 nouveaux clients de juillet, 357 ont fait un nouvel achat

En Aout sur 1174 nouveaux clients de juillet, 25 ont fait un nouvel achat

En septembre sur 1174 nouveaux clients de juillet, 16 ont fait un nouvel achat..

Voici ce que ça donne regroupé sous une feuille Google Drive, les données du tableau ne sont là que pour l’exemple, je les ai inventé :

Il est temps de jouer avec votre feuille Excel.

Premièrement, copiez votre premier tableau et collez en un nouveau identique juste en dessous. Ça sera plus simple pour l’utilisater des formules.

Convertissez sur ce nouveau tableau vos données de nouveaux achats en pourcentage. Pour cela divisez simplement le nombre de client ayant effectué au moins un nouvel achat sur le mois par la base total de nouveaux clients pour le mois données.

Pour la première ligne du tableau ci-dessous vous aurez donc :

315/1073*100

12/1073*100

14/1073*100

et ainsi de suite pour les lignes en dessous. La formule excel que vous pouvez utiliser et étirer dans votre tableau dès la première cellule avec “315” est  =C4/$A4

Elle utilise les cellules du premier tableau (d’ou l’intérêt de le copier/coller);

Vous obtiendrez ce genre de tableau :

Des informations intéressantes ressortiront de l’étude de ces données mais allons encore plus loin pour vous permettre d’analyser correctement votre rétention par mois et si vous le désirez, de créer un visuel.

Copiez/collez le second tableau pour en créer un troisième. Décalez toutes les lignes vers la gauche comme sur le screenshot ci-dessous. Le but est d’obtenir une valeur moyenne de rétention pour le mois 1, le mois 2 et ainsi de suite :

Ce qui donne :

Vous pouvez désormais connaitre le taux de rétention de vos utilisateurs payant par mois et savoir si votre rétention augmente ou diminue par rapport à la moyenne. Si vous êtes visuel, vous pouvez créer des graphiques sous Excel en partant de ces données.

A vous d’extraire vos propres data pour définir le niveau de rétention par rapport à votre business model. Ces informations sont nécessaires pour savoir si vos expérimentations sont efficaces ou non; L’étude des cohortes par semaine seront dans ce cas plus pertinent. On étudiera la lifetime value une autre fois.

Il n’est pas simple de mesurer la rétention utilisateur la première fois mais il est important de passer du temps sur une feuille Google Drive pour la mesurer correctement. N’hésitez pas à me poser des questions dans la partie commentaire, ça profitera certainement à d’autres :).

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