Analyse de cohorte : définition et pertinence

😎 Promotion

10% Réduction sur tous les abonnements annuels à Trackboxx avec le code : action tb10

Christian
23 janvier 2025

Article mis à jour pour la dernière fois le : 2 juillet 2025

Le site Analyse de cohorte est un processus d'analyse dans lequel tu Utilisateurs : sur la base de caractéristiques ou de périodes spécifiques en groupes et que tu observes leur comportement sur une période définie. Ces groupes sont appelés "cohortes". Ils sont souvent basés sur le moment d'une action, comme la date d'enregistrement ou la date d'achat.

L'idée est la suivante : Au lieu de mettre tous les utilisateurs et leur comportement dans le même panier, tu mets en lumière de manière ciblée des groupes similaires. Tu constates par exemple si les utilisateurs qui se sont inscrits en janvier se sont inscrits en septembre.Les jeunes qui sont arrivés en février ou en mars se sont comportés différemment.

En quoi l'analyse de cohorte est-elle pertinente pour toi ?

Si tu es dans le Marketing B2BSi tu travailles dans le développement de produits ou dans le domaine du Customer Success, tu veux comprendre le plus précisément possible, pourquoi et quand tes clients restent actifs ou s'en vont. L'analyse de cohorte offre des informations précieuses, en particulier dans les relations à long terme avec les clients (abonnements, contrats de licence, logiciels en tant que service), par exemple :

Rétention des clientsTu sais si les clients restent actifs à long terme après l'onboarding ou s'ils abandonnent après peu de temps.
Optimisation des produitsTu peux choisir différents Versions du produit ou Caractéristiques comparer en créant des cohortes distinctes par date de sortie.
Un marketing efficacetu découvres si une campagne donnée a un effet durable ou si elle ne génère du trafic qu'à court terme

Grâce à ce niveau de détail, l'analyse de cohorte se distingue de l'analyse globale classique, dans laquelle tu n'obtiens que des valeurs moyennes. Au lieu de cela, les cohortes t'offrent une Axe temporelLe site web de l'association des utilisateurs de l'Internet est un site web qui te permet de suivre en permanence le comportement de tes utilisateurs.

Comment fonctionne l'analyse de cohorte

Définir le critèreLa première chose à faire est de déterminer quel est le déclencheur de ta cohorte. Souvent, tu choisis le Date d'inscription (par ex. la semaine ou le mois d'inscription de l'utilisateur).
Former des groupesTu répartis ensuite dans une cohorte commune tous les utilisateurs qui se sont inscrits ou ont acheté des produits au cours d'une période donnée.
Observer le comportementTu suis chaque cohorte sur plusieurs intervalles de temps (jours, semaines, mois). Cela te permet d'identifier des modèles, par exemple si de nombreux utilisateurs abandonnent après deux semaines ou s'ils commandent d'autres produits après le premier achat.
Interpréter et agirSi tu découvres par exemple que la cohorte de juillet présente un taux de rétention particulièrement bas, tu peux en rechercher les causes de manière ciblée : Est-ce dû à des difficultés techniques, à des goulets d'étranglement dans le support ou à une communication peu claire ?

Exemple : analyse de cohorte dans la pratique

Imagine que tu gères un Logiciel en tant que service (SaaS)-outil. Chaque personne qui s'abonne à ton outil rejoint automatiquement la cohorte de son mois de départ. Si tu proposes un abonnement d'essai de 30 jours, tu peux ensuite voir combien de ces nouveaux arrivants passent à un plan payant.

Cohorte janvier100 inscriptions, 20 abonnés payants après l'abonnement d'essai
Cohorte février120 inscriptions, 35 abonnés payants
Cohorte mars80 inscriptions, 15 abonnés payants

Tu peux maintenant voir d'un coup d'œil quel mois ou quelle campagne de marketing a été particulièrement efficace et en tirer des enseignements sur les facteurs qui favorisent une mise à niveau de l'abonnement.

OutilsDe nombreux marketeurs utilisent Google Analytics (dans GA4, l'analyse de cohorte est toutefois plus limitée que dans la version Universal Analytics). Alternativement, des plateformes spécialisées ou des Outils d'analyse conformes au RGPD comme Trackboxx La possibilité de créer des rapports basés sur des cohortes, souvent même de manière plus respectueuse de la vie privée.

Chiffres clés et aides à l'interprétation

Dans une analyse de cohorte, les indicateurs suivants sont particulièrement importants :

Taux de rétentionPourcentage d'utilisateurs qui restent actifs ou qui paient pendant une période donnée.
Taux de churnpourcentage d'utilisateurs qui quittent l'offre (résiliations ou inactivité).
Valeur à vie (LTV)Calcule le chiffre d'affaires moyen qu'un client génère sur toute la période.

Si tu observes par exemple que dans une cohorte donnée, le taux de churn augmente fortement après le deuxième mois, tu peux prendre des mesures proactives - par exemple des e-mails personnalisés ou un meilleur onboarding.

Protection des données et aspects liés au RGPD

Étant donné qu'une analyse de cohorte évalue les données des utilisateurs sur de longues périodes, la question se pose : Quelles sont les données que je collecte exactement ?

Minimiser la référence aux personnesVeille à ne collecter que les informations dont tu as réellement besoin - idéalement des données pseudonymisées.
Base juridique: si tu traites des données marketing, tu as besoin d'une Consentement (opt-in) ou tu dois prouver un intérêt légitime.
Outils conformes au RGPDLe suivi côté serveur ou des solutions comme Trackboxx te permettent de mieux contrôler les flux de données et de veiller à ce que moins de données personnelles soient collectées.

Conclusion et perspectives

Une analyse de cohorte te permet d'obtenir un regard précis sur le comportement de tes utilisateurs, bien au-delà des simples valeurs moyennes. Grâce à ces connaissances, tu peux prendre des décisions fondées, optimiser ton offre et améliorer la fidélisation de tes clients à long terme. Lors de la mise en œuvre, veille toujours à Protection des données et TransparencePour que tu puisses agir en toute sécurité juridique.

Si tu souhaites avoir plus de contrôle sur tes données ou si tu cherches une solution qui est particulièrement Conforme au RGPD il vaut la peine d'envisager des alternatives à Google Analytics. Des outils comme Trackboxx mettent l'accent sur la protection des données personnelles tout en t'offrant des possibilités d'analyse détaillées.

Liens & sources complémentaires

FAQ sur l'analyse de cohorte

Quel doit être le niveau de granularité de mon analyse de cohorte ?

Cela dépend de ton modèle commercial et de tes objectifs. Dans le cas d'une boutique de commerce électronique, si tu introduis de nouveaux produits chaque semaine, une subdivision hebdomadaire peut s'avérer judicieuse. En revanche, pour une offre SaaS avec des abonnements mensuels, des cohortes mensuelles s'imposent. L'important est que tes intervalles de temps reflètent de manière réaliste le comportement des utilisateurs.

Analyse de cohorte vs. segmentation : quelle est la différence ?

Dans le cadre d'une segmentation, tu répartis souvent tes utilisateurs en fonction de caractéristiques démographiques ou comportementales (par ex. terminal, région). L'analyse de cohorte, en revanche, considère les groupes sur la base d'un critère d'âge. même événement dans le temps (par exemple, le mois d'enregistrement). Les deux méthodes peuvent être complémentaires, mais fournissent des perspectives différentes sur le comportement des utilisateurs.

Puis-je utiliser l'analyse de cohorte pour l'email marketing ?

Oui, tout à fait. Tu pourrais par exemple considérer tous les abonnés à ta liste de diffusion qui se sont inscrits pendant une période donnée (par exemple en avril) comme une cohorte à part entière. Tu observeras alors combien de temps ils restent actifs, à quelle fréquence ils ouvrent tes newsletters ou s'ils réagissent mieux à certaines campagnes que d'autres groupes.

Quelle période dois-je choisir pour le suivi d'une cohorte ?

Cela dépend du cycle de vie typique de tes utilisateurs. Si ton produit est utilisé la plupart du temps pendant plusieurs semaines ou mois, tu dois également couvrir cette période. Pour les cycles de vente courts, une observation quotidienne ou hebdomadaire est judicieuse. Plus le cycle d'utilisation naturel est précis, plus les données seront pertinentes.

Ai-je toujours besoin d'un outil spécifique pour l'analyse de cohorte ?

De nombreux outils d'analyse web courants (comme Google Analytics ou Mixpanel) proposent déjà des fonctions de cohorte intégrées. Si tu cherches une variante particulièrement conforme au RGPD, tu trouveras également des solutions comme Trackboxx, dans lesquelles tu peux analyser les données de cohortes. Il est également possible de procéder manuellement à l'aide de tableaux si tu as de petites quantités de données, mais cela demande plus de travail et est plus propice aux erreurs.

Description pour ce bloc. Utilise cet espace pour décrire ton bloc. N'importe quel texte fera l'affaire. Description pour ce bloc. Vous pouvez utiliser cet espace pour décrire votre bloc.