Guide étape par étape pour l'analyse de cohorte et la réduction du taux de désabonnement

L'analyse de cohorte du taux de désabonnement est un type d'analyse qui calcule et vous donne les informations dont vous avez besoin pour augmenter la rétention des utilisateurs . Vous êtes en mesure d'analyser les cycles de vie des utilisateurs et d'identifier quand les utilisateurs abandonnent ou cessent d'utiliser votre produit. À partir de là, vous pouvez en savoir plus sur le comportement de vos utilisateurs et enquêter sur les raisons qui conduisent à l'attrition. Une fois que vous comprenez pourquoi les utilisateurs se désintéressent, vous êtes prêt à prendre des mesures pour réduire le taux de désabonnement et garder les gens engagés avec votre produit.

Comprendre la relation entre le taux de désabonnement et l'analyse des cohortes

La plupart des entreprises considèrent qu'un faible pourcentage de désabonnement est sain et normal. Mais un grand nombre d'utilisateurs qui quittent votre produit est une source de préoccupation. L'analyse de cohorte vous aide à réduire les taux de désabonnement, car elle vous permet de déterminer pourquoi des groupes ou des segments (cohortes) d'utilisateurs quittent votre application. Si vous pouvez comprendre ce qui pousse les gens à partir, vous pouvez prendre des mesures pour éviter des taux de désabonnement élevés.

L'analyse de cohorte vous permet également de comprendre quels facteurs conduisent à un engagement élevé et à la fidélisation des clients. Si vous vous concentrez sur la fidélisation et la création de valeur pour les clients existants, vous obtiendrez souvent un retour sur investissement plus élevé que si vous vous concentrez uniquement sur l'acquisition de clients. Vous avez déjà investi du temps, de l'argent et des efforts dans l'acquisition de clients, il est donc logique d'essayer de les garder sur votre plateforme au lieu de vous concentrer uniquement sur l'atteinte de nouveaux utilisateurs.

Guide en 5 étapes pour effectuer une analyse de cohorte qui réduit le taux de désabonnement

Ces étapes vous montrent comment effectuer une analyse de cohorte qui vous aidera à identifier quand et pourquoi vos utilisateurs partent, afin que vous puissiez expérimenter des solutions pour réduire le taux de désabonnement.

1. Regroupez les utilisateurs en fonction du moment où ils ont rejoint votre application

Commencez votre analyse en regroupant les utilisateurs en fonction du moment où ils ont rejoint votre application . La « date d'adhésion » est un type de cohorte d'acquisition. Vous utiliserez des cohortes comportementales plus tard dans votre analyse. Plutôt que d'examiner les taux de désabonnement de tous les utilisateurs, cela vous permettra de voir quand les utilisateurs se désabonnent par rapport au cycle de vie du client.

Créez des cohortes quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles, en fonction de votre type d'application et de l'intervalle d'utilisation de votre produit. Par exemple, si vous exécutez une application de méditation ou de fitness, il sera utile d'examiner l'acquisition et l'utilisation quotidiennes. S'il s'agit d'une application que les gens utilisent moins fréquemment (comme une application d'investissement), vous utiliserez probablement des cohortes mensuelles ou hebdomadaires.

La période que vous incluez dans votre analyse dépendra également de ce que vous voulez savoir. Vous examinerez la rétention quotidienne ou le taux de désabonnement au cours de quelques semaines pour voir les changements à court terme. Pour repérer les tendances à plus long terme, vous examinerez le taux de rétention mensuel au cours d'une année.

Lorsque vous avez établi la cohorte que vous souhaitez analyser, créez un tableau de cohorte dans Excel ou utilisez un logiciel d'analyse comme Amplitude. Dans un tableau de cohorte, il y a des lignes pour chaque cohorte et des colonnes pour chaque jour, semaine ou mois. Le « jour zéro » est le jour où l'utilisateur a rejoint la plate-forme. Dans les cellules, affichez soit le taux de résiliation, soit le taux de rétention.

2. Identifiez quand les utilisateurs de chaque cohorte ont abandonné

Si vous pouvez identifier le point auquel les utilisateurs abandonnent, vous pouvez repérer des modèles dans le parcours de l'utilisateur. Vous pourrez enquêter plus avant pour découvrir pourquoi ils tournent à ce moment-là.

Jetez un coup d'œil à votre tableau d'analyse de cohorte et trouvez les points où de nombreux utilisateurs abandonnent. Pour visualiser la courbe de rétention et repérer facilement quand les gens abandonnent, convertissez votre tableau de cohorte en graphique.

Souvent, les équipes de produit et de croissance dresseront une liste des moments « problématiques », c'est-à-dire des moments du cycle de vie de l'utilisateur lorsque les utilisateurs partent, par exemple, après 10 jours ou après le premier mois.

3. Analyser d'autres types de cohortes pour étudier plus en détail le taux de désabonnement

Après avoir examiné le taux de désabonnement par rapport à la date d'acquisition, la création de groupes d'utilisateurs en fonction de leurs comportements, canaux d'acquisition ou données démographiques vous aidera à mieux les comprendre. Cela vous rapproche un peu plus de la découverte des raisons pour lesquelles les utilisateurs partent.

Utilisez des cohortes comportementales pour regrouper les utilisateurs en fonction des actions qu'ils ont entreprises ou qu'ils n'ont pas entreprises. Vous pouvez regarder les utilisateurs qui lisent les avis avant d'acheter ou ceux qui effectuent un achat intégré dans l'application dans les trois premiers jours suivant leur adhésion à la plateforme. Dans chaque cas, vous voudrez comparer la cohorte qui prend l'action avec celles qui ne le font pas pour voir s'il y a des liens vers le désabonnement.

En plus d'utiliser des cohortes comportementales, regroupez les utilisateurs par type d'acquisition pour identifier les canaux qui conduisent au désabonnement et quand. Par exemple, vous remarquerez peut-être que les utilisateurs des annonces payantes régressent plus rapidement que ceux qui convertissent à partir de votre newsletter. Une autre façon de segmenter les utilisateurs est la démographie : recherchez des modèles parmi différents groupes d'âge ou lieux.

Pour plus de cohérence, examinez différents types de cohorte dans la même période que l'analyse de cohorte d'acquisition que vous avez effectuée. Enquêtez sur une cohorte de clients à la fois, afin de voir clairement quels facteurs contribuent au désabonnement. Vous commencerez à tirer des conclusions sur les raisons pour lesquelles les cohortes varient à l'étape suivante.

4. Émettez l'hypothèse pourquoi le désabonnement s'est produit pour chaque cohorte

Maintenant que vous avez rassemblé des données sur différentes cohortes, vous pouvez théoriser sur les raisons pour lesquelles les gens se déchaînent. En construisant et en testant des hypothèses, vous pouvez découvrir ce qui cause vraiment le désabonnement.

Sur la base des «moments problématiques» que vous avez repérés lors de votre enquête sur le moment où les gens se désabonnent, ainsi que de votre analyse des différentes cohortes comportementales, choisissez les cohortes avec les taux de désabonnement les plus élevés. Ensuite, faites un remue-méninges sur ce qui pourrait causer le désabonnement.

Par exemple, à partir des cohortes de date d'acquisition :

• Les changements saisonniers ont un impact sur l'utilisation de l'application : de nombreux utilisateurs se sont inscrits pendant les vacances, mais ils abandonnent en février car ils n'ont pas assez de temps libre pour utiliser l'application.
• Les utilisateurs abandonnent au bout de deux jours car le processus d'intégration est trop long et compliqué.

Parmi les cohortes comportementales :

• Les utilisateurs qui s'inscrivent au forfait « de base » tournent parce qu'ils n'ont pas accès à suffisamment de fonctionnalités.
• Les utilisateurs qui n'activent pas les notifications de rappel finissent par hésiter parce qu'ils oublient d'utiliser l'application et n'en tirent aucun profit.

Parmi les cohortes du canal d'acquisition :

• Les utilisateurs qui s'inscrivent à partir de l'annonce Instagram abandonnent rapidement parce que l'annonce ne décrit pas correctement le produit, il y a donc un désaccord entre les attentes des clients et le produit.

5. Testez vos hypothèses et expérimentez des solutions

Avant de mettre en œuvre des modifications de produit, vous devrez vérifier si vos hypothèses sont correctes. Préparez-vous au fait que de nombreux facteurs différents contribuent au désabonnement, donc cette étape impliquera une certaine expérimentation.

Tout d'abord, vérifiez vos hypothèses en effectuant des tests A/B. Pour tester vos exemples d'hypothèses, vous pouvez :

• Simplifiez votre processus d'intégration.
• Ajoutez plus de fonctionnalités à votre niveau d'abonnement "de base".
• Mettez à jour vos campagnes marketing pour définir des attentes client plus précises.

Expérimentez différentes solutions pour optimiser votre plateforme. Par exemple, la simplification du processus d'intégration peut empêcher les utilisateurs de se retirer après deux jours, mais une autre solution pourrait être de donner aux utilisateurs la possibilité d'ignorer complètement l'intégration. Si les ajustements que vous effectuez réduisent le taux de désabonnement, vous êtes prêt à les déployer sur l'ensemble de votre application. Si aucune de vos hypothèses n'est correcte ou qu'aucune de vos solutions ne fonctionne, revenez en arrière et poursuivez votre analyse de l'attrition des cohortes.

Poursuivez votre analyse de l'attrition client

L'analyse de cohorte est un processus que vous traverserez plus d'une fois. Les taux de désabonnement des clients changent avec le temps, alors continuez à suivre les cohortes et effectuez régulièrement des analyses de cohorte pour repérer les modèles de comportement des utilisateurs. De cette façon, vous pouvez prendre des mesures pour maintenir vos taux de fidélisation de la clientèle à un niveau élevé.

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Références

• Taux de désabonnement. Investopédia.
• Acquisition de clients VS. Rétention : où dépensez-vous le mieux votre argent ? ProfitWell.
• Les 10 meilleurs exemples d'intégration d'utilisateurs à partir desquels apprendre. Appcues.