Comment effectuer une analyse de cohorte SaaS pour réduire le taux de désabonnement

L'analyse de cohorte SaaS consiste à segmenter les utilisateurs en groupes en fonction de comportements ou de traits communs pour répondre aux questions commerciales sur la façon dont ces utilisateurs ont interagi ou interagiront avec un produit SaaS. Les entreprises SaaS sont en mesure d'identifier comment des comportements ou des caractéristiques spécifiques des utilisateurs conduisent à des résultats différents.

Disons que votre produit SaaS est un outil de gestion de projet. L'analyse de cohorte SaaS vous permettrait d'identifier que :

• Les utilisateurs qui activent les rappels de notification push au cours de la première semaine sont plus susceptibles de rester engagés avec votre logiciel que ceux qui ne le font pas.
• Les utilisateurs qui ont rejoint un jour avec le lancement d'une campagne marketing de haut niveau sont moins nombreux que la moyenne.
• Les utilisateurs qui s'inscrivent en janvier mettent généralement fin à leur abonnement après un mois.

Qu'est-ce que l'analyse de cohorte SaaS ?

Les sociétés de logiciels en tant que service (SaaS) fournissent des logiciels aux utilisateurs sous la forme d'applications d'abonnement. Les plates-formes SaaS peuvent fournir des services logiciels qui aident les utilisateurs à gérer la relation client, la gestion des dépenses, la gestion de projet, les ressources humaines, la sécurité des informations, etc.

Dans l'analyse de cohorte pour SaaS, vous séparez les utilisateurs finaux en groupes ou en segments pour savoir comment leurs caractéristiques et leurs comportements affectent les résultats commerciaux. Les entreprises SaaS peuvent également effectuer une analyse de cohorte sur des groupes de comptes clients pour voir les différences entre les organisations qui utilisent leur plateforme.

Vous pouvez segmenter les utilisateurs par :

• Le mois où ils ont rejoint votre plateforme SaaS
• Le canal d'acquisition
• Les comportements qu'ils ont montrés dans votre produit SaaS (comme l'activation des notifications, l'utilisation de la fonctionnalité de partage, la création d'un nouveau tableau de gestion de projet, etc.)

Si vous traitez tous vos clients comme un seul groupe, il est difficile d'obtenir des informations exploitables sur les raisons de l'attrition. Mais si vous regroupez les utilisateurs en fonction du moment où ils ont rejoint votre application, par exemple, vous pouvez analyser les modèles tout au long du cycle de vie du client.

L'analyse de cohorte vous aide à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, ce qui vous permet de :

• Prenez des décisions produit qui ajoutent de la valeur pour les utilisateurs et les maintiennent engagés.
• Repérez les modèles de pré-attrition et agissez pour améliorer la fidélisation de la clientèle.
• Améliorer la publicité et la personnalisation.
• Comprendre les différences saisonnières dans l'utilisation des produits.

Analyse de cohorte pour les entreprises par abonnement

Les entreprises SaaS par abonnement (comme Calm) peuvent utiliser l'analyse des cohortes d'abonnements pour identifier les cohortes qui ont une rétention élevée et restent abonnés le plus longtemps. De même, les sociétés d'abonnement à plusieurs niveaux (par exemple, Canva ou HubSpot) peuvent identifier les cohortes qui passent à des forfaits plus chers et génèrent le plus de revenus.

Les entreprises SaaS par abonnement peuvent effectuer plusieurs analyses pour comprendre pourquoi certaines cohortes se désagrègent. Ensuite, ils peuvent travailler pour améliorer les taux de rétention.

Analyse comportementale

Pour effectuer une analyse comportementale des utilisateurs :

• Créez des cohortes comportementales en regroupant les utilisateurs en fonction d'une action qu'ils effectuent ou non au sein de votre plateforme SaaS. Par exemple, segmentez les utilisateurs selon qu'ils ont utilisé ou non une fonctionnalité spécifique.
• Affinez davantage vos cohortes comportementales en séparant les utilisateurs selon les actions qu'ils ont entreprises dans un laps de temps spécifique. Par exemple, les utilisateurs qui ont utilisé une fonctionnalité spécifique au cours de la première semaine suivant leur abonnement à votre plateforme.
• Analysez les différentes cohortes comportementales pour voir si l'utilisation de différentes fonctionnalités est en corrélation avec la rétention. Par exemple, vous remarquerez peut-être que les utilisateurs qui synchronisent votre CRM avec leurs contacts Google au cours de la première semaine d'utilisation de votre plateforme ont un taux de rétention plus élevé que ceux qui ne le font pas.

Analyse du taux de désabonnement

Pour effectuer une analyse de cohorte du taux de désabonnement :

• Tout d'abord, définissez vos cohortes (par exemple, le jour où les utilisateurs se sont joints).
• Ensuite, calculez le taux de désabonnement en regardant combien d'utilisateurs qui ont rejoint un jour spécifique sont revenus un jour plus tard. Par exemple, quel pourcentage de clients reviennent le cinquième jour.
• Ensuite, déterminez si différents facteurs affectent le taux de désabonnement. Par exemple, vous pouvez regrouper les utilisateurs par plate-forme pour voir si différentes expériences utilisateur sur différentes plates-formes contribuent au désabonnement.
• Une fois que vous avez une hypothèse, testez A/B les changements de produit qui pourraient aider à la confirmer à l'aide d'un outil comme Amplitude Experiment.

Continuez à en savoir plus sur l'analyse de l'attrition dans les secteurs et les trimestres dans cette vidéo :

Analyse des revenus

Pour effectuer une analyse de cohorte de revenus :

• Commencez par suivre les étapes d'analyse de désabonnement et ajoutez les revenus que chaque utilisateur contribue.
• À partir de là, calculez l'expansion des revenus, puis comparez l'expansion des revenus entre les cohortes.
• Prenez connaissance des cohortes où les revenus augmentent et explorez pourquoi cela pourrait être le cas.
• Utilisez ensuite l'expérimentation pour tester vos hypothèses.

Comment mettre en œuvre les résultats de l'analyse de cohorte SaaS

Une fois que vous avez effectué votre analyse de cohorte SaaS, utilisez les informations que vous avez recueillies pour prendre des décisions sur les produits qui réduisent le taux de désabonnement.

Pour mettre en œuvre vos découvertes :

• Identifiez les cohortes « problématiques » qui se désagrègent après un court laps de temps en utilisant l'une des analyses de cohorte pour les méthodes SaaS ci-dessus.
• Élaborez une hypothèse sur la cause du problème. Par exemple, peut-être que les personnes qui n'utilisent pas la fonction de synchronisation de vos contacts au cours de la première semaine ne profitent pas de la pleine valeur de votre logiciel SaaS, elles se désintéressent donc rapidement.
• Effectuez des tests A/B pour vérifier votre hypothèse et mieux comprendre les cohortes problématiques. Sachez que cette enquête sera complexe car il s'agit souvent d'une combinaison d'éléments qui maintiennent l'engagement et la fidélisation des utilisateurs.
• En fonction des résultats du test A/B, modifiez votre logiciel en conséquence pour résoudre le problème.
• Répétez le processus d'analyse de cohorte et de test d'hypothèse pour identifier tout problème supplémentaire et réduire le taux de désabonnement.

Analyse de cohorte SaaS : la clé pour augmenter la CLV

La valeur à vie du client (CLV) vous indique le montant des revenus qu'un client typique génère au cours de sa relation avec votre plateforme. Par exemple, si les clients paient un abonnement mensuel de 10 $ et abandonnent généralement après 12 mois, votre CLV est de 120 $. Vous verrez également ce terme abrégé en valeur à vie (LTV).

Si vous comprenez quels types d'utilisateurs ont une CLV élevée, vous pouvez prendre des mesures pour attirer des utilisateurs similaires. Vous pouvez également encourager les autres à prendre des mesures dont vous avez prouvé qu'elles sont corrélées à un engagement et à une rétention élevés.

Étant donné que l'analyse de cohorte SaaS vous permet de voir quand les clients (utilisateurs finaux ou comptes clients) se désengagent, cela signifie que vous pouvez mesurer et suivre la CLV. L'analyse de cohorte vous aide également à augmenter la CLV. Vous pouvez voir, par exemple, quelles cohortes d'utilisateurs génèrent le plus de revenus, puis concevoir vos campagnes marketing pour cibler ces utilisateurs ou adapter vos décisions de produit pour mieux les servir.

Grâce à l'analyse des cohortes d'abonnements, vous obtenez également des indications sur les raisons pour lesquelles les gens se déchaînent, ce qui vous permet de résoudre ces problèmes. Supposons que vous remarquiez qu'il existe des taux de désabonnement élevés pour les utilisateurs de votre abonnement de base. Vous pouvez ajouter plus de fonctionnalités de produit à ce plan tarifaire de base pour offrir plus de valeur à ces utilisateurs et les décourager de se désabonner.

De plus, vous pouvez identifier l'impact des métriques comportementales sur la CLV afin d'optimiser votre logiciel. Par exemple, si vous remarquez que les utilisateurs qui activent les notifications push ont tendance à rester engagés avec votre plate-forme SaaS, vous pouvez essayer d'encourager tous les utilisateurs à activer les notifications lors de l'intégration. Vous voudrez exécuter des tests A/B pour voir si ce changement de produit augmente l'engagement de manière causale.

Comprendre les métriques d'analyse de cohorte

Outre la CLV, les mesures standard pour l'analyse de cohorte SaaS sont la fidélisation ou le taux de désabonnement des clients, c'est-à-dire le nombre de clients qui reviennent ou partent au cours d'une période donnée, respectivement. Si le taux de désabonnement est supérieur à la moyenne pour une cohorte spécifique, vous savez que vous devez concentrer votre attention sur cette cohorte.

Vous pouvez également consulter des mesures qui vous donnent plus d'informations sur les revenus générés par différentes cohortes, telles que le revenu moyen par utilisateur (ARPU) et le coût d'acquisition client (CAC).

Les 3 principaux types d'analyse de cohorte

Pour votre analyse de cohorte SaaS, vous pouvez choisir le type de cohortes dans lesquelles vous séparez vos utilisateurs. Les trois principaux types de cohortes sont les cohortes d' acquisition , les cohortes comportementales et les cohortes prédictives .

Les cohortes d'acquisition séparent les utilisateurs en fonction de :

• Quand s'est ensuite inscrit
• Comment ils se sont inscrits (leur canal d'acquisition)

Les cohortes comportementales séparent les utilisateurs en fonction des actions qu'ils entreprennent ou non, et des actions qu'ils entreprennent dans un laps de temps spécifique. Par exemple:

• Dans une plateforme CRM : utilisateurs ayant ajouté X nombre de contacts ou lancé une campagne marketing au cours de la dernière semaine
• Dans une plateforme de gestion de projet : les utilisateurs ayant activé les notifications sur le bureau

Les cohortes prédictives séparent les utilisateurs en fonction de la probabilité qu'ils effectuent une action spécifique à l'avenir.

Modèle d'analyse de cohorte

Vous effectuez généralement une analyse de cohorte SaaS dans un tableau de cohorte. Sur le tableau, vous verrez :

• Une ligne pour chaque cohorte d'utilisateurs (par exemple, rejoint le 6 juillet, rejoint le 15 juillet)
• Colonnes pour chaque jour, semaine ou mois après la création de la cohorte (le jour zéro est le jour où les utilisateurs ont rejoint)
• Cellules qui affichent généralement le taux de désabonnement ou le taux de rétention chaque jour

Dans le tableau des cohortes ci-dessus, vous pouvez voir que la rétention des utilisateurs qui ont rejoint le 6 juillet n'est que de 6 % au cinquième jour. Cela signifie que 94 % des utilisateurs se sont retournés - un seau qui fuit. Essayez d'explorer ces données gratuitement à l'aide de la démo en libre-service d'Amplitude, puis accédez à cet exemple de tableau de cohorte.

Vous pouvez mieux visualiser ce tableau de cohorte en construisant une courbe d'analyse de rétention.

À l'aide du tableau d'analyse de la rétention d'Amplitude, vous pouvez voir un problème immédiat : seuls 10 % environ des utilisateurs restent après le premier jour. Cela pourrait indiquer que votre produit SaaS a une intégration compliquée, un appel à l'action manquant, un problème technique ou autre chose. Vous pouvez tester vos hypothèses par l'expérimentation, puis rectifier les problèmes et réduire le taux de désabonnement.

Prêt à explorer les cohortes dans votre produit SaaS et à commencer à améliorer la rétention dès aujourd'hui ? Commencez gratuitement à utiliser Amplitude ou consultez notre manuel de maîtrise de la rétention pour en savoir plus.

Références

• Analyse de cohorte : réduire le taux de désabonnement et améliorer la rétention. Amplitude
• Pourquoi l'analyse de cohorte bat toutes les autres approches de calcul de la LTV. À vie
• 8 métriques SaaS que vous devriez surveiller. Flux Web
• Un guide du débutant sur l'analyse de cohorte : comment réduire le taux de désabonnement et prendre de meilleures décisions concernant les produits. Appcues