Qu'est-ce que l'analyse de cohorte ? Comment utiliser pour améliorer la rétention des utilisateurs (avec des cas d'utilisation)

L'analyse de cohorte est un nouveau remue-ménage dans Google. Les gens sont impatients de savoir à ce sujet et ils en parlent littéralement. Alors pourquoi pas nous !

Alors parlons-en et renversons-en les grains.

QU'EST-CE QUE L'ANALYSE DE COHORTE ?

En termes plus simples, « analyse de cohorte » signifie analyse de groupe.

C'est une technique qui se concentre sur l'analyse de groupes d'individus au fil du temps, approfondissant les expériences des consommateurs et aidant les entreprises à savoir ce qu'elles peuvent faire de ces expériences. Fondamentalement, il s'agit de regrouper des données en caractéristiques ou identités similaires. Cela peut être fonction de la taille, du temps ou d'autres facteurs variables.

Jetons un coup d'œil à certains de ces chiffres traditionnels et aux moyens de les mesurer.

Supposons que vous ayez un magasin de cosmétiques ; MAC à Nykaa. Un client achète un SPF contenant de la BB crème, avec une remise de 40 %. En tant que propriétaire de la marque MAC, vous demandez à votre gérant de magasin de garder une trace des gens comme elle pour les retenir et voir quelle valeur ils apportent à l'entreprise.

Maintenant, après trois mois, vous proposez d'autres offres attrayantes et demandez à votre gérant de magasin de regarder à travers des personnes comme "smiley" qui ont acheté le produit en raison d'offres de réduction. Soit dit en passant, le nombre d'utilisateurs qui ont visité pendant la saison des remises, c'est-à-dire pendant cette période spécifique, s'appelle une cohorte.

Supposons que 65 % des utilisateurs qui ont acheté de la crème BB ne soient jamais revenus (Bummer !) Tandis que 15 % ont visité le magasin une fois mais n'ont pas terminé les ventes et les 20 % restants ont acheté quelque chose au cours de cette période de trois mois.

COMMENT RÉPARER CE SCÉNARIO D'ANALYSE DE COHORTE :

Vous pouvez tirer des conclusions du scénario ci-dessus :

• Les clients ne se sont pas présentés car ils n'étaient pas intéressés par vos produits.
• Ils ont oublié les réductions sur la grande quantité d'informations.
• Vous n'avez probablement pas diffusé de publicités de reciblage juste à la fin de la saison à prix réduit, pour leur rappeler d'acheter plus de votre produit si les utilisateurs sont intéressés.
• Certains clients n'ont pas acheté les produits en raison de frais de port supplémentaires. Vous pouvez donc cibler ces consommateurs avec des campagnes de livraison gratuite.

Donc, avec cette analyse de cohorte, vous, en tant que propriétaire de la marque MAC, avez soulevé deux préoccupations

1. Annonce de reciblage
2. Campagnes de livraison gratuite.

Pour améliorer le taux de conversion pour ces groupes et surtout dans tous les groupes à l'avenir lors d'événements promotionnels similaires.

Il est grand temps maintenant de les faire et d'analyser à nouveau si la solution ci-dessus vous donne des résultats fructueux.

Quelle est la différence entre cohorte et segment :

Cohorte VS segment

Les cohortes ont été utilisées de manière interchangeable, mais les deux sont complètement différentes

Cohorte

Tous les utilisateurs exécutent des événements communs en même temps. Le temps est un facteur important. La cohorte est un sous-ensemble de segments.

Segment

Vous pouvez utiliser presque toutes les conditions comme base qui ne sont pas basées sur un événement ou sur le temps lors de la segmentation d'un utilisateur.

Une cohorte peut être divisée en trois grandes catégories :

1. Cohortes basées sur le temps

Comme leur nom l'indique, les cohortes basées sur le temps désignent l'identification du comportement des clients qui réalisent des ventes dans un laps de temps particulier en fonction du cycle de vente de l'entreprise.

Les cohortes basées sur le temps aident également à déterminer le taux de désabonnement des entreprises.

2. Cohortes basées sur les segments

Cette cohorte cible les anciens clients. Les clients sont répartis en fonction des services auxquels ils ont souscrit. Disons que le client A s'est inscrit au niveau de base du cours de graphologie et que le client B s'est inscrit au niveau de base et avancé de graphologie. Ainsi, les deux clients peuvent avoir des besoins différents. Par conséquent, divisez-les en fonction des besoins ou de tout autre facteur en fonction de l'entreprise.

3. Cohortes basées sur la taille

Cette cohorte tient compte de la taille des clients qui utilisent le service ou consomment les produits des entreprises. Il peut s'agir de start-ups, de petites entreprises en partenariat, d'entreprises de taille moyenne ou d'entreprises. En comparant les différentes tailles de consommateurs, l'entreprise peut analyser d'où proviennent un grand nombre de ventes.

Comment l'analyse de cohorte peut-elle aider votre entreprise ?

Dans une application métier, nous comparons des utilisateurs de cohorte partageant une expérience de caractéristiques communes dans un laps de temps donné ou même parfois en analysant la cohorte unique pour identifier le modèle qui prend en charge un pôle de croissance. L'analyse de cohorte est souvent négligée, mais elle peut fournir des informations pertinentes pour améliorer la demande d'acquisition, la rétention et la monétisation. En analysant les différences de comportement entre les cohortes, les chefs de produit peuvent repérer des modèles à plusieurs étapes du cycle de vie du client. Il aide l'entreprise à se développer et à améliorer son service sur le marché en fournissant le bon produit au bon moment.

Comment améliorer la rétention des utilisateurs à l'aide de l'analyse de cohorte

La fonction la plus puissante de l' analyse de cohorte est de voir comment les clients partent et quand ils partent, vous pouvez commencer à analyser la raison de leur départ en creusant les informations de cohorte et en essayant de corriger toutes les failles.

Pour lutter contre le désabonnement et aider l'entreprise à se développer, le processus de réparation peut être segmenté en parties plus larges qui sont les suivantes :

• Objectif – Établir une norme particulière pour le processus. Que vous souhaitiez réduire le taux de désabonnement à court ou à long terme. Quel est ton but?

• Faire des hypothèses – Décider des questions à poser et des expériences à mener.

• Tests - Exécutez différents tests pour évaluer l'hypothèse.

• Analyse - Analyser les données de test pour évaluer si les tests sont conformes à un ensemble de normes.

• Systématisation - Intégrez tout changement positif au système et utilisez différentes stratégies de marketing pour améliorer la rétention, en masquant les lacunes.

Conclusion

Si vous investissez dans l'acquisition, il peut y avoir une augmentation instantanée des utilisateurs actifs mensuels (MAU) . Mais laissez-moi vous dire qu'un MAU élevé n'est pas un indicateur de croissance. Seule une utilisation appropriée de Cohort vous dira combien de ces acquisitions vous restent fidèles à long terme en tant que client fidèle. L'analyse de cohorte vous dira en fait combien de profit vous gagnez par client.