Analyse de cohortes

L'analyse de cohortes répartit les clients en groupes (cohortes) selon un trait commun, par exemple le mois du premier achat, et compare leur comportement dans le temps. Elle montre ce que la moyenne globale masque.

En termes simples

Une cohorte est un groupe de personnes qui partagent un trait ou une expérience sur une période donnée. Wikipédia donne un exemple : les clients d'une boutique en ligne qui se sont inscrits au cours des deux dernières semaines et ont effectué un achat (Wikipedia). Pour une boutique, le trait le plus utile est le mois du premier achat.

L'intérêt est que les rapports globaux mélangent clients récents et anciens. Dans l'exemple de l'article de Wikipédia, les chiffres globaux masquaient un problème qui ne touchait qu'une partie des utilisateurs, et la répartition par cohortes l'a révélé (Wikipedia).

À quoi cela ressemble

Un tableau : les lignes sont les mois du premier achat, les colonnes « mois 0, 1, 2, 3… ». Chaque cellule indique la part des clients de la cohorte qui ont racheté, ou leur marge cumulée. a16z le décrit ainsi : le premier mois représente 100 % de la cohorte, puis vient le pourcentage de ceux qui continuent d'acheter (a16z).

Exemple (chiffres illustratifs)

Les chiffres sont inventés pour l'exemple. Une boutique de vêtements.

La cohorte de mars est plus grande mais revient moins. La cause peut être la promotion utilisée pour l'attirer, ou un nouveau canal publicitaire.

Outils

Google Analytics 4 propose un rapport « Exploration des cohortes » : vous choisissez ce qui fait entrer un utilisateur dans une cohorte (première visite, achat) et quelle action le maintient dedans, la granularité (jour, semaine, mois) et les ventilations. Il existe des limites : jusqu'à 60 cohortes et les 15 premières valeurs d'une ventilation (Google Analytics Help). Pour les commandes et les achats répétés, les données du CRM sont plus précises.

Erreurs fréquentes

• Des cohortes trop petites. Dans un groupe de 20 personnes, les pourcentages varient au hasard.
• Comparer des cohortes d'âges différents. Janvier avec « six mois d'existence » ne peut pas être mis à côté d'une cohorte de septembre vieille d'un mois.
• Ne pas séparer les canaux. Une même cohorte peut regrouper des acheteurs complètement différents.
• Des clients en double à cause de téléphones et d'e-mails différents.

FAQ

Qu'est-ce que l'analyse de cohortes en termes simples ? Comparer des groupes de clients par mois de premier achat pour voir comment évoluent leurs actions.

À quoi sert-elle dans une boutique en ligne ? À voir la rétention, la part des achats répétés et la LTV séparément pour chaque période et chaque canal.

Comment faire une analyse de cohortes ? Formuler la question, choisir une métrique, définir les cohortes et les comparer dans le temps. Ce sont les étapes de la méthode telle qu'elle est décrite (Wikipedia).

Google Analytics propose-t-il l'analyse de cohortes ? Oui, GA4 dispose d'un rapport d'exploration des cohortes dans la section « Explorer ».

Termes associés

• Fidélisation des clients (taux de rétention)
• LTV (valeur vie client)
• Délai de récupération client
• Attrition des clients

Sources

• Wikipedia. Cohort analysis — en.wikipedia.org/wiki/Cohort_analysis
• Google Analytics Help. Cohort exploration — support.google.com/analytics/answer/9670133
• a16z. 16 Startup Metrics — a16z.com/16-startup-metrics