Améliorer la rétention et l'engagement grâce à l'analyse de cohorte
6min • 10 juil. 2024 • Édité le 24 sept. 2024
Alexandra Augusti
Strategy & Operations Manager
La segmentation client fait référence à la division de sa base de clients en différents groupes qui partagent les mêmes caractéristiques ou comportements. La segmentation client est très utile pour comprendre son marché et surtout, s’adresser à la bonne audience, au bon moment.
L'analyse de cohorte est une méthode de segmentation des consommateurs limitée dans le temps. En effet, lorsque vous effectuez une analyse de cohorte, vous devez travailler avec des données clients d'une période spécifique. Elle permet d’analyser l’évolution d’un groupe dans le temps, notamment pour déterminer des métriques clés pour une entreprise : le taux de rétention, le taux d’upsell, le panier moyen, etc.
L’analyse de cohorte peut aussi bien être utilisée par les équipes marketing, produit, commerciales ou de support pour améliorer leurs opérations. L’objectif global reste d’analyser les résultats des actions passées pour améliorer l’expérience client et donc la rétention.
Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ?
Concrètement, une cohorte est un groupe de personnes qui partagent une ou plusieurs caractéristiques communes que l’on suit dans le temps pour analyser leurs comportements et déterminer leur valeur moyenne. Une cohorte est généralement constituée de clients ayant réalisé une même action (par exemple, une souscription) ou ayant reçu une même sollicitation sur une même période.
Par exemple, une cohorte peut être :
Tous les clients qui ont effectué leur premier achat en janvier 2024
Tous les clients qui ont effectué leur premier achat en janvier 2024, en magasin
Tous les clients qui ont effectué leur premier achat en janvier 2024, en magasin, en France
L’analyse de cohorte peut être exploitée par les équipes marketing, produit ou commerciales pour mesurer et comprendre comment leurs initiatives influencent le comportement des utilisateurs ou des clients. L’analyse de cohorte est principalement utilisée pour optimiser la rétention de la clientèle en analysant les taux de fidélisation de diverses cohortes, classifiées selon des critères variés comme la date d'acquisition ou le canal d'acquisition.
Plus largement, elle permet également d’analyser les résultats marketing en comparant des KPIs clés pour chaque cohorte ou d’évaluer l’adoption de nouvelles fonctionnalités d’un produit.
Les critères utilisés dans une analyse de cohorte
L’analyse de cohorte est principalement utilisée par des entreprises du retail / e-commerce ou fonctionnant sur un modèle d’abonnement, à la fois B2C et B2B.
L’analyse de cohorte prend toujours en compte l’aspect temporel, mais certains critères de segmentation peuvent être ajoutés pour affiner les résultats.
En fonction de l’activité de votre entreprise, différents critères sont plus ou moins pertinents :
Des critères temporels tels que la date d'inscription ou la date d'achat.
Des critères géographiques comme le pays ou la ville.
Des critères d'acquisition, comme le canal ou la campagne spécifique (notamment pour des offres commerciales B2B)
Des critères comportementaux, comme le nombre de visites ou le temps passé sur le produit (pour du SaaS notamment).
Le choix des critères dépend essentiellement de vos objectifs spécifiques, de votre secteur, de votre audience et de votre offre. Ne partez pas la tête baissée dans une analyse, mais cherchez d’abord à identifier les critères pertinents dans votre cas.
Un exemple concret d'analyse de cohorte
Considérons, par exemple, une salle de sport cherchant à comprendre la dynamique de conversion de ses abonnements "basic" en abonnements "premium". L'abonnement "basic" fournit un accès classique à la salle et ses équipements, tandis que l'abonnement "premium" introduit des avantages supplémentaires.
L'objectif ultime de la salle de sport est de fidéliser et convaincre ses abonnés "basic" de migrer vers le plan "premium", plus rentable pour elle.
Sans analyse de cohorte, il est compliqué de suivre le taux de conversion des abonnements “basic” vers les abonnements “premium”.
💡 On essayerait sûrement de prendre une formule du type : nombre d’inscrits “premium” anciennement “basic” / nombre d’inscrits “basic” * 100
Illustration : répartition des abonnés "Basic" et "Premium"
Ici, on aurait donc un taux de conversion de 50/350 = 14%
Pourtant, parmi tous les nouveaux abonnés “premium” d’une semaine donnée, il y a tous ceux qui viennent de s’inscrire sur ce plan dans le même mois, mais aussi les abonnés “basic”, s’étant inscrits il y a 1, 3 ou 6 mois et ayant upgradé leur plan.
Ainsi, pour analyser le taux de conversion des plans, l’enseigne va appliquer une analyse de cohorte, en suivant l'évolution comportementale des clients depuis leur adhésion.
Elle créera des cohortes mensuelles, telles que :
La cohorte de janvier 2024 : clients s'étant inscrits en janvier 2024.
La cohorte de février 2024 : clients ayant rejoint en février 2024.
Et ainsi de suite pour les mois suivants.
Puis, elle examinera le taux de conversion vers l'abonnement "premium" pour chaque cohorte à différents moments (M+1, M+3, M+6, etc.), permettant une analyse fine de l'évolution du comportement d'adhésion.
En reprenant notre exemple, on se rend compte que 87 abonnés “basic” ont finalement converti en premium, selon cette chronologie :
Répartition des switch "Basic" vers "Premium"
Ainsi, le taux de conversion à 6 mois pour la cohorte de janvier 2024 est de 25%.
Grâce à son analyse de cohorte, la salle de sport peut ainsi comparer les performances des différentes cohortes, identifier les facteurs influençant la conversion vers des abonnements plus avantageux, et affiner sa stratégie marketing pour une fidélisation et une LTV optimales de sa clientèle.
Comment tirer parti d'une analyse de cohorte
Loin d'être un simple outil statistique, l'analyse de cohorte est un levier d'action efficace. Elle offre la possibilité de décrypter les données pour les transformer en stratégies marketing puissantes.
Nous listons ici quelques cas d’usage où celle-ci est pertinente :
Cas 1 : Décrypter la périodicité d’achat pour choisir le meilleur moment de relance
Si votre produit ou service se prête à des achats répétitifs, il est primordial de comprendre la fréquence d’achat des clients, permettant de définir le moment opportun pour des relances efficaces.
Imaginons la vente de crédits sur une application web. En segmentant les clients par date de premier achat, et en suivant leur taux de réachat sur plusieurs périodes, vous pouvez déterminer le moment parfait pour envoyer un email de rappel. Cet email pourra comporter une promotion dédiée ou des recommandations d’utilisation des crédits, rendant l’expérience plus personnalisée.
Cas 2 : Évaluer l'impact d'un nouveau programme de fidélisation ou de promotions ciblées
L’introduction d'un programme de fidélité ou de promotions spécifiques apparaît souvent comme un bon moyen d’encourager la récurrence des achats. Néanmoins, certaines réductions sont parfois inutiles.
L'analyse de cohorte aide à mesurer l’efficacité de ces initiatives sur le comportement d’achat. Par exemple, en attribuant un coupon de 25% après le troisième achat, vous pouvez analyser ses effets en créant des cohortes basées sur ce critère et en comparant les divers indicateurs (taux de réachat, valeur moyenne du panier, coût d'acquisition, valeur à vie) entre les clients ayant bénéficié de l’offre et ceux qui ne l’ont pas eue.
Cela permet d’évaluer l’efficacité de l’opération et d’ajuster la stratégie en vue d'optimiser le ROI. Vous pourriez par exemple tomber dans le cas où, même sans promotion, les clients restent fidèles et donc la promotion ne sert strictement à rien.
Cas 3 : Optimiser le budget d'acquisition en ciblant efficacement
L'analyse de cohorte est essentielle pour identifier les canaux les plus efficaces et les plus rentables. Par exemple, en diffusant des annonces sur Facebook, Google, Instagram, et LinkedIn, il est judicieux de créer des cohortes par canal d'acquisition pour analyser le taux de conversion, le coût d’acquisition, le taux de rétention, de fidélisation et la valeur à vie des clients obtenus via chaque canal.
Crédit image : Medium @Patrick Han
Grâce à ces insights, vous pouvez alors réallouer votre budget d'acquisition vers les canaux offrant les meilleurs clients, c’est-à-dire ceux qui sont le plus engagés, fidèles et rentables.
Comment implémenter une analyse de cohorte ?
Il existe plusieurs méthodes pour mettre en place une analyse des cohortes sur sa base client. Cependant, peu importe la méthode choisie, il faudra dans un premier temps identifier le type de cohortes à analyser (par sources d’acquisition, par campagnes marketing, etc.) et clarifier l’hypothèse que vous voulez approuver (ex : un code promotionnel favorise le réachat).
Ensuite, vous pouvez faire votre analyse de cohorte :
En utilisant un tableur (Excel ou Google Sheet) et construisant un modèle de reporting personnalisé. Des templates d’analyse de cohorte existent sur internet et sont assez faciles à prendre en main. Cependant, les capacités analytiques sont assez limitées.
En utilisant les reporting de Google Analytics qui proposent des rapports détaillés et laissent la possibilité de choisir la métrique analysée. Cependant, la cohorte se base toujours sur la première interaction d’un utilisateur avec votre site web.
En demandant à votre équipe data de faire l’analyse directement dans votre base de données. Vous pouvez ainsi faire n’importe quelle analyse, mais vous n’êtes malheureusement pas autonome et l’analyse peut donc prendre du temps.
En utilisant un outil, comme une Customer Data Platform (CDP) qui permet de réaliser des analyses de cohorte sur mesure. Les CDP permettent d’avoir des analyses basées sur des données agrégeant les sources online et offline et d’activer les résultats en temps réel dans les outils métiers (pour déclencher automatiquement les bonnes campagnes marketing / CRM).
Conclusion
En résumé, analyser ses cohortes permet de mesurer de façon précise l'évolution d'une métrique spécifique pour un groupe défini dans le temps, facilitant la visualisation de l'évolution des comportements et l'identification des facteurs clés dirigeant la satisfaction, la fidélité et la rentabilité des clients.
Analyser les résultats et adapter ses campagnes marketing en conséquence est clé pour améliorer ses performances.
Si vous avez besoin d’aide sur les sujets de segmentation client et d’analyse de cohorte, n’hésitez pas à nous contacter.
