Qu'est-ce que l'analyse de cohorte?
Examinons en détail la définition de «l'analyse de cohorte». Le concept de «cohorte» remonte au deuxième siècle avant JC. Ils désignèrent l'une des principales unités tactiques de l'armée romaine. La traduction littérale du mot est un lieu clôturé.
Dans le contexte de cet article, fait référence à un segment du public cible ou à un groupe de personnes ayant réalisé une action pendant une certaine période (par exemple, le 1er ou le 5 juillet). Le trait temporel est très important, car c'est lui qui distingue une cohorte d'un simple segment.
Les utilisateurs sont regroupés en un seul groupe en fonction de caractéristiques communes, de l'expérience et du moment. Mais nous devons comprendre qu'avec le temps, les attributs généraux des personnes peuvent beaucoup changer. Par exemple, aujourd'hui, un client a acheté du pain d'épice, une semaine plus tard, il a commandé des roues de voiture et un mois plus tard, il a acheté un bateau.
Les cohortes en marketing ne représentent pas un public cible homogène: nouveaux arrivants sur un site ou un service, utilisateurs réguliers, visiteurs temporaires, etc. À première vue, il semble qu'il s'agisse de groupes complètement différents, mais en utilisant cet outil, les spécialistes du marketing les combinent en plusieurs cohortes (l'armée romaine était composée de 10).
Par exemple, un utilisateur est venu sur le site à partir d'une publicité contextuelle le 17 juillet et a acheté une fenêtre. Il peut être inclus dans trois groupes à la fois:
- Utilisateurs issus de la publicité contextuelle. Aide à déterminer l'efficacité du contexte par rapport aux autres canaux d'acquisition de clients.
- Les clients qui ont acheté une fenêtre en juillet. Vous permet de déterminer la saisonnalité des ventes.
- Acheteurs de la marchandise "fenêtre". Aide à déterminer la demande pour un produit spécifique de différents groupes d'audience cible.
L'essence de l'analyse de cohorte consiste à combiner les clients (utilisateurs, visiteurs) en groupes selon les mêmes caractéristiques ou attributs et à suivre leur comportement au fil du temps.
Que peut-on faire avec l'analyse de cohorte?
L'analyse du comportement des utilisateurs au fil du temps fournit des informations précieuses sur l'efficacité des campagnes publicitaires. En particulier, il est possible de déterminer l'impact de différents outils marketing sur les indicateurs clés de l'activité: LTV, conversions, ROI, taux de rétention, CAC, etc. Regardons quelques exemples illustratifs tirés de la pratique de ce qui a été réalisé en utilisant l'analyse de cohorte.
Évaluation précise de l'efficacité de la publicité
Tout le monde ne prend pas la décision d'acheter rapidement. Quelqu'un doute, quelqu'un n'a pas complètement décidé s'il a vraiment besoin du produit ou non, quelqu'un veut envisager des options alternatives dans d'autres magasins, etc. Autrement dit, un client potentiel qui est venu aujourd'hui, par exemple, de la publicité contextuelle, peut ne pas prendre immédiatement l'action ciblée.
En raison du long cycle de vente, les spécialistes du marketing ne sont pas toujours en mesure d'évaluer objectivement l'efficacité et le retour sur investissement des canaux publicitaires. Regardons un petit exemple de la valeur de l'utilisation de l'analyse de cohorte.
Par exemple, en février 2020, nous avons lancé la publicité contextuelle dans Yandex. Un mois s'est écoulé, nous avons décidé d'analyser les premiers résultats, calculé le ROI, et il s'est avéré être inférieur à 100%. Un spécialiste du marketing inexpérimenté décidera de «rouler» l'annonce ou de la refondre.
Mais si vous combinez les clients potentiels issus de cette campagne publicitaire dans une cohorte et que vous examinez les résultats après quelques mois, vous pouvez voir des chiffres complètement différents:
Il a fallu 5 mois à certains acheteurs pour prendre une décision! Le suivi du comportement des utilisateurs au fil du temps a permis d'évaluer plus précisément l'efficacité d'une campagne publicitaire. Une telle "image" est plus typique pour une entreprise avec un long cycle de vente et / ou des produits chers.
Trouver et fidéliser des clients fidèles
Vous pouvez découvrir quels canaux publicitaires génèrent les clients les plus fidèles. Par exemple, créons une cohorte d'utilisateurs avec la première autorisation de février à juillet et divisons-la en plus petits groupes en fonction du canal d'acquisition. Puis, chaque mois, nous évaluons les groupes en fonction du taux de rétention ou des taux de renouvellement des achats.
Ces données permettent d'identifier facilement les meilleures sources de clients fidèles. Par conséquent, nous pouvons continuer à y investir plus d'argent et développer notre clientèle fidèle plus rapidement.
L'analyse est effectuée en permanence pour déterminer les points de "chauffage" du public. Par exemple, l'un des coefficients d'une source populaire a commencé à décliner. Une lettre est envoyée aux utilisateurs du groupe avec une remise personnelle (toute autre action est possible) et le coefficient augmente à nouveau. Il est difficile d'effectuer une telle astuce avec une grande précision sans une analyse de cohorte.
Prévision et augmentation de la LTV
LTV (Lifetime Value) est la valeur à vie du client ou le revenu reçu de lui pendant toute la période de coopération. Habituellement, cet indicateur est calculé après la fin des travaux conjoints.
Mais rien ne vous empêche d'estimer la LTV pour des cohortes individuelles pendant une certaine période de temps (par exemple, pour un mois) et de prédire l'indicateur pour les périodes suivantes.
Vous pouvez également comparer la valeur à vie des clients et le coût de leur acquisition via les canaux publicitaires. Ainsi, vous recevrez des informations sur les périodes de récupération des canaux et comprendrez dans lequel il vaut la peine d'investir le plus de ressources.
Test A / B
Les tests A / B sont utilisés pour tester des idées et des hypothèses. Par exemple, disons que vous avez décidé de mettre à jour le texte d'une page de vente. Dans le cadre des tests, vous faites deux options (avec l'ancien contenu et le nouveau) et envoyez une partie de l'audience vers la version mise à jour pour évaluer la conversion. Voir dans quel cas il est plus élevé et prendre une décision sur les actions futures.
Les problèmes des tests A / B dans cette situation sont l'incapacité à prévoir à long terme. L'analyse de cohorte peut aider à éliminer l'écart. Un mois après la fin des tests, créez un rapport sur les utilisateurs qui sont entrés pour la première fois sur le site via la page de destination mise à jour et comparez les métriques avec la cohorte de personnes qui n'ont pas vu le nouveau texte.
La différence qui en résulte est l'impact réel du texte mis à jour sur les conversions. Cela vous aidera à comprendre l'effet à long terme de votre décision.
Analyse de l'efficacité d'une application mobile
L'analyse de cohorte est largement utilisée lors du déploiement de nouvelles versions d'applications. Il permet d'estimer le taux de retour utilisateur (taux de rétention). En outre, les spécialistes du marketing utilisent un outil pour analyser les canaux publicitaires les plus efficaces. Et ce ne sont pas les seuls exemples d'utilisation de cohortes dans les travaux sur les applications mobiles: tout est limité par l'imagination et les capacités d'analyse.
Où l'analyse de cohorte est-elle utilisée?
La section précédente décrivait quelques exemples d'utilisation de l'outil, mais dans quels domaines est-il le plus couramment utilisé? Il est principalement utile dans les entreprises liées au nombre de clients. Le taux de désabonnement des utilisateurs affecte le plus leur rentabilité.
Ne refusez pas d'utiliser l'analyse de cohorte et les organisations avec un grand nombre de clients réguliers. Il est envoyé pour évaluer des actions marketing dont les résultats permettent d'améliorer les campagnes publicitaires et de réallouer correctement le budget.
En général, l'utilisation de l'analyse de cohorte est utile pour toute entreprise. Mais en outre, nous examinerons plusieurs des applications les plus populaires.
Formation d'un portrait du client cible
En collectant des informations auprès de différentes cohortes sur les utilisateurs, vous pouvez, au fil du temps, dresser un portrait précis de votre public cible. Évaluation de la fidélité, de la saisonnalité, de la préparation aux achats en ligne, etc. - tout cela permet de comprendre qui s'intéresse au produit et qui l'achète le plus souvent.
Augmenter la conversion
Souvent, les tests fractionnés sont utilisés pour tester des hypothèses et des idées. Oui, cela donne certains résultats pour prendre des décisions objectives, mais l'analyse de cohorte à cet égard est meilleure et donne des données plus précises, puisque différents groupes du public cible sont considérés.
Le test A / B est également un outil utile, mais il évalue un indicateur, et l'analyse de cohorte «remorque» extrait des informations sur deux autres paramètres - le temps et le lieu.
Par exemple, nous déterminons la couleur optimale d'un bouton sur une page de destination de vente. Les tests fractionnés ont montré que 45% des clients sont plus susceptibles de cliquer sur le vert et 55% sur le bleu.
Nous connectons la cohorte par mois (heure) et lieu et découvrons que les clients potentiels de Sotchi feraient mieux de cliquer sur le bouton vert, car ils sont déjà fatigués de la couleur bleue de la mer, ils l'ont vu toute leur vie.
Il s'agit d'un exemple simple mais clair de meilleure compréhension du public cible grâce à l'utilisation de l'analyse de cohorte. Des données plus approfondies vous aident à générer plus d'idées et à développer votre entreprise plus rapidement.
Saas
Dans les projets cloud, l'analyse de cohorte est utilisée pour optimiser le cycle de vente. Disons qu'il existe un service avec une période d'essai, une version d'essai et des tarifs payants. La direction de l'entreprise surveille les paramètres clés: les revenus et les dépenses. Les cohortes sont constituées d'utilisateurs de la période d'essai et de la version d'essai.
Ensuite, un analyste entre dans le travail, qui détermine: qui passe souvent aux versions payantes, quels tarifs ils choisissent, les sorties d'utilisateurs pour certaines périodes, etc. Toutes ces informations sont précieuses pour vous aider à optimiser le cycle de vente et à maximiser vos revenus de services SaaS.
Indicateurs clés de l'analyse de cohorte
Au fur et à mesure qu'ils apprennent à utiliser l'analyse de cohorte, les analystes sont encouragés à considérer toutes les mesures possibles pour acquérir une expérience pratique. Mais dans le travail réel, pour atteindre une efficacité maximale, ils se concentrent sur les indicateurs cibles (les plus importants).
Il n'y a pas d'ensemble universel de paramètres; le choix de la liste dépend du produit spécifique et du secteur d'activité. Cependant, il existe un certain nombre d'indicateurs qui sont considérés dans la plupart des cas:
- Point de contrôle (Stick Point). Le montant de l'achat, après quoi le client est plus susceptible de passer dans la catégorie «permanent».
- Canaux d'attraction. DĂ©terminez les sources les plus efficaces de nouveaux clients potentiels.
- Les utilisateurs passent de la version d'essai à la version payante du produit. L'analyse de cohorte permet de déterminer les groupes à partir desquels les clients «gratuits» se transforment le plus souvent en clients «payants».
- Répétez vos achats. L'indicateur indique que l'utilisateur a aimé la qualité du produit et est prêt à le payer à l'avenir.
Le travail de l'analyste n'est pas seulement d'organiser l'analyse de cohorte et d'évaluer les résultats obtenus, mais aussi de déterminer les indicateurs cibles. Si vous choisissez des métriques qui ne sont pas pertinentes pour une entreprise en particulier, les données collectées seront inutiles et ne seront pas utilisées pour améliorer les performances de l'organisation.
Que faut-il pour une analyse de cohorte?
Avant de mener une analyse de cohorte, quatre paramètres sont déterminés:
- — , : , , , ..
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- — .
- : ROI, Retention Rate, LTV ..
Ces quatre paramètres sont les piliers de l'analyse de cohorte et sont déterminés lorsque l'on travaille dans n'importe quel système.
Notez que le premier et le dernier paramètres sont interconnectés: l'attribut est déterminé après la sélection de l'indicateur clé analysé. Par exemple, lors de l'évaluation du taux d'achat répété, le "premier achat" est sélectionné comme fonction.
Mais encore une fois, ne vous enfoncez pas dans un cadre rigide, car chaque projet est individuel. L'analyste est guidé par sa propre expérience, ses connaissances et ses outils de travail.
À propos, il peut y avoir plusieurs signes. Les cohortes sont créées en fonction des besoins actuels de l'entreprise et des analyses à venir. L'analyste détermine également les deuxième et troisième paramètres en fonction des tâches qui lui sont assignées.
Comment effectuer une analyse de cohorte dans Google Analytics?
Parlons d'un outil qui vous aide à mener une analyse de cohorte. Le plus approprié pour les débutants est Google Analytics. Pour commencer, accédez à la page système -> "Audience" -> "Analyse de cohorte".
En haut, vous pouvez configurer quatre paramètres principaux, qui ont été abordés dans la section précédente de l'article.
Jusqu'à présent, le système est en test bêta, les fonctions sont donc disponibles avec des restrictions:
- les cohortes ne se forment que lors de la première visite (signe);
- une analyse - un indicateur (14 disponibles au total);
- taille de la cohorte - jour, semaine, mois (standard);
- période de déclaration pour jours - 30 jours, pour semaines - 12 semaines, pour mois - 3 mois (vous ne pouvez pas choisir la durée vous-même);
- vous ne pouvez pas filtrer les données par paramètres, seule l'utilisation de segments est disponible.
Malgré des limitations importantes, le système est déjà adapté à une utilisation complète. Une fois le test bêta terminé, les analystes pourront effectuer une analyse de cohorte de projets en ligne de manière automatisée.
Une visualisation de l'indicateur analysé est également disponible: sous les paramètres du projet, il y a un graphique pour tous les utilisateurs et trois groupes au choix.
Dans notre cas, d'après le graphique, nous comprenons que le taux global de fidélisation de la clientèle est de 1,49%, et pour le groupe d'utilisateurs qui ont visité le site pour la première fois entre le 31 mai et le 6 juin, il est de 1,75%. Sous le graphique se trouve un tableau récapitulatif contenant les données de chaque cohorte pour toute la période de déclaration. Il est identique à celui présenté au début de l'article, seulement ici il est généré automatiquement, et non par "stylos" dans Excel.
À ce stade de développement, le système convient à l'analyse de petits projets. Vous pouvez apporter des modifications au service, améliorer les offres pour les clients, etc. et suivre les taux de fidélisation des clients. S'il grandit, les bonnes décisions sont prises.
Quels sont les services disponibles pour la compilation des rapports de cohorte?
Considérons d'autres services qui génèrent des rapports sur l'analyse de cohorte. On les trouve dans de nombreux systèmes publicitaires et analytiques, il est donc souvent difficile pour un analyste novice de choisir la meilleure option. AppsFlyer
offre des paramètres plus flexibles (par rapport à Google Analytics) pour le marketing mobile - plusieurs filtres peuvent être inclus dans le rapport à la fois, ce qui vous permet d'obtenir des informations plus précieuses. Afin de ne pas passer beaucoup de temps à analyser de petits groupes, ils fixent une limite au nombre d'utilisateurs. Les développeurs d'applications utilisent AppMetrica et Adjust pour analyser les retours des nouveaux utilisateurs. Dans le deuxième service, il est possible d'ajouter un deuxième indicateur au rapport (par exemple, le nombre de sessions par utilisateur):
Kissmetrics est un autre système populaire d'analyse de cohorte d'applications et de sites Web. Une caractéristique distinctive est la capacité de former une cohorte basée sur deux caractéristiques à la fois. Par exemple, les clients qui ont visité le site et effectué un achat d'un montant de 1000 roubles ou plus.
Toujours dans Kissmetrics , les regroupements sont disponibles selon divers critères (pas seulement par heure), par exemple, par lieu de résidence, source de trafic, etc. Un exemple de rapport dans ce système:
Comme vous pouvez le voir, il existe de nombreux systèmes pour travailler avec les rapports de cohorte. Mais comme cette direction ne fait que gagner en popularité, beaucoup travaillent en mode bêta et avec des restrictions. Par conséquent, les analystes de grands projets doivent interagir avec des outils moins automatisés, dont l'un sera discuté ci-dessous.
Google Sheets
Vous pouvez créer un rapport de cohorte basé sur les données de Google Sheets à l'aide d'un tableau croisé dynamique. Pour ce faire, vous devez collecter les données initiales et les ajouter à Google Sheets dans ce format:
Respectez le format spécifié: dans la première colonne - la période de formation de la cohorte (semaine d'inscription), dans la deuxième - les périodes suivantes (semaines de transactions) et dans la troisième - les données sur l'indicateur considéré (nombre d'achats).
Tableau croisé dynamique
Le tableau croisé dynamique est le moyen le plus simple et le plus rapide de créer un rapport de cohorte basé sur les données brutes, que vous devriez d'ailleurs déjà avoir ajoutées à Google Sheets.
Sélectionnez la plage de données souhaitée, ouvrez l'onglet Données et sélectionnez Tableau croisé dynamique. Le panneau des paramètres apparaîtra sur la droite:
Effectuez les réglages suivants:
- "Strings" - une semaine d'inscription;
- "Colonnes" - la semaine de la transaction;
- Les «valeurs» sont des achats.
Appliquez une mise en forme conditionnelle pour rendre le rapport "lisible". Vous devriez obtenir quelque chose comme le tableau croisé dynamique suivant:
La création d'un rapport prend quelques minutes, mais il fournit une mine d'informations précieuses. Ensuite, l'analyste entre dans le travail, «lit» les données, tire des conclusions et prend des décisions.
L'analyse de cohorte est un outil indispensable pour l'analyste moderne. Son utilisation fournit des informations plus précieuses pour le développement de produits que, par exemple, les tests A / B. Mais en général, le champ d'application des cohortes est assez vaste et un analyste compétent peut adapter leur utilisation à différentes tâches.
Des outils spéciaux et des connaissances spéciales ne sont pas nécessaires pour mener une analyse de cohorte. La plupart des systèmes d'analyse modernes automatisent la collecte de données et le reporting. Il reste à l'analyste d'interpréter correctement les données reçues et de les utiliser pour le développement de produits.
S'il n'est pas possible d'interagir avec un système d'analyse, utilisez les outils disponibles - Google Sheets et les tableaux croisés dynamiques. Cet article fournit une description détaillée de la préparation d'un rapport avec leur aide.