L'analyse de cohorte est une méthode analytique utilisée en marketing, en sciences sociales, et dans d'autres domaines pour examiner des groupes précis d'individus qui partagent une caractéristique ou un événement commun sur une période donnée.
En général, une cohorte est un sous-ensemble d’une population défini par une caractéristique temporelle ou démographique, comme une année de naissance, une date d'inscription, ou un moment particulier où ils ont entrepris une action précise (par exemple, s'inscrire à un service ou acheter un produit).
Cette méthode est importante pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs et optimiser le customer lifetime value (ou la valeur vie client), un indicateur clé en marketing.
En effet, l'objectif est de maximiser la durée et la qualité de la relation avec le client tout en optimisant les efforts d'acquisition et de rétention.
Dans le contexte du marketing et de l'analyse des données client, l'analyse de cohorte est souvent utilisée pour comprendre la fidélisation, l'engagement, ou les comportements d'achat afin d'ajuster les leviers d’acquisition.
Elle s’inscrit dans des frameworks comme le modèle AARRR (Acquisition, Activation, Rétention, Recommandation, Revenu), qui permet d'analyser l'ensemble du parcours utilisateur.
Par exemple, une entreprise peut créer des cohortes basées sur les mois de première inscription des utilisateurs. En analysant chaque cohorte mensuelle, l'entreprise peut identifier des tendances de rétention ou d'abandon et ajuster ses stratégies pour améliorer le taux de conversion ou retenir les utilisateurs à des étapes clés.
Si, par exemple, les analytics montrent un taux d'abandon particulièrement élevé après le troisième mois, cela peut indiquer qu’il faut intervenir à ce moment-là pour augmenter la fidélité et maximiser la valeur vie client.
Cette intervention pourrait inclure des campagnes marketing ciblées ou des ajustements dans le produit pour mieux répondre aux attentes des utilisateurs.
L'analyse de cohorte repose généralement sur des graphiques qui illustrent les changements de comportement au fil du temps.
Elle permet de décomposer les données pour observer les variations entre les groupes, ce qui rend les données plus compréhensibles et exploitables.
Par rapport aux analyses globales, comme sur une page d’accueil de Google Analytics qui agrègent les données de tous les utilisateurs, l'analyse de cohorte apporte une perspective plus détaillée, permettant de différencier les tendances propres à chaque groupe de celles affectant la population totale.
L'analyse de cohorte est également importante en e-commerce. Par exemple, elle peut révéler quels produits ou services ont été les plus appréciés par les clients d’une cohorte particulière, des informations précieuses pour ajuster les offres de produits ou les stratégies de rétention.
Dans les applications et plateformes numériques, l'analyse de cohorte est souvent utilisée pour comprendre comment l'engagement des utilisateurs varie après leur inscription ou leur première utilisation.
Ces informations permettent non seulement d'améliorer les performances du taux de conversion, mais également de maximiser les revenus en alignant les actions sur la fidélité et la satisfaction.
L’analyse de cohorte est une méthode puissante pour segmenter et comprendre les comportements au sein d’un groupe défini.
Elle propose des perspectives plus fines pour optimiser les stratégies de marketing, d’engagement et de fidélisation, tout en contribuant à augmenter la valeur vie client et à améliorer les performances globales.
