Analyse de cohorte : définition, exemples et avantages en app marketing

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ?

Définition

Une cohorte désigne un groupe d’utilisateurs partageant une caractéristique commune, souvent liée à un moment spécifique (par exemple, leur date d’installation ou d’inscription).
L’analyse de cohorte permet de suivre l’évolution du comportement de ce groupe dans le temps, afin de mieux comprendre la manière dont les utilisateurs interagissent avec l’app ou les campagnes.

Exemple : suivre la rétention des utilisateurs ayant installé une app durant la semaine 12 vs ceux de la semaine 13.

Un peu d’histoire

L’analyse de cohorte ne date pas d’hier, mais sa popularité s’est faite en plusieurs étapes :

• 2005 – 2010 – Naissance de l’analyse de cohorte dans le SaaS et le e-commerce : pour suivre la rétention client et la LTV, ce qui va permettre de séparer les comportements par génération d’utilisateurs plutôt que de faire des moyennes floues.
• 2010 – 2014 – Explosion du mobile et du tracking utilisateur : les apps developers veulent désormais comprendre les raisons d’un churn rapide sur leurs apps. C’est également la naissance d’outils comme Flurry, Mixpanel et Appsflyer qui vont introduire une version simplifiée de l’analyse de cohorte. Les taux de rétention J1, J7 et J30 deviennent des KPIs de référence, et la rétention par cohorte devient la base du funnel de monétisation mobile.
• 2015 – 2018 – Monétisation in-app & Attribution Mobile : c’est à cette période que le marché in-app explose avec +300% de revenus in-app entre 2014 et 2028 (Source : Sensor Tower – State of Mobile Reports). Cette tendance invite les marketeurs à engager les utilisateurs sur le long-terme. Pour cela, être en mesure de les identifier est crucial, c’est pourquoi les outils d’attribution, comme Appsflyer, Branch ou Adjust, intrègrent la cohorte par source d’acquisition permettant ainsi aux annonceurs déterminer les canaux qui ramènent les utilisateurs les plus rentables. L’analyse de cohorte devient alors un levier stratégique pour le ROAS.
• 2018 – 2022 – Le boom de l’IA & prédiction de la LTV : les annonceurs ont désormais la capacité de collecter et d’analyser de gros volumes de données permettant ainsi d’estimer la LTV dès le jour 3 ou 7, en combinant analyse de cohorte et modélisation prédictive. Des outils comme Amplitude, Singular et Revenue Cat offrent la possibilité de suivre la valeur par cohorte en temps réel. Dès lors, les marketeurs peuvent adapter leurs stratégies d’enchères d’acquisition en fonction des cohortes.
• 2021 – Aujourd’hui – Post-IDFA & Privacy-First : La fin du tracking individuel via l’IDFA, les cohortes prennent un rôle de plus en plus essentiel dans les stratégies app marketing. Puisque les données sont de moins en moins granulaires, on regroupe alors les utilisateurs par comportement, source d’acquisition, localisation… Les analyses de cohorte deviennent alors le standard en marketing digital.

Les différents types d’analyse de cohorte

Il existe plusieurs approches, selon les objectifs :

• Analyse de cohorte UA (User Acquisition) : segmentation selon la source d’acquisition, le canal ou la campagne. Elle permet de mesurer la qualité du trafic apporté.
• Analyse comportementale : segmentation selon des actions spécifiques dans l’app (ex : ceux qui ont terminé un tutoriel ou effectué un achat). Elle éclaire les dynamiques d’usage ou de conversion.

En quoi l’analyse de cohorte est-elle pertinente en app marketing ?

Dans le marketing mobile, les décisions s’appuient sur des données. L’analyse de cohorte offre une vue granulaire des comportements utilisateur qui évoluent dans le temps, au lieu de se contenter de moyennes globales. Ce type d’analyse permet donc de prendre des décisions éclairées à plusieurs niveaux :

• D’un point de vue Marketing : elle permet de comprendre la rentabilité réelle d’une campagne marketing, au-delà du CPI.
• D’un point de vue Commercial : Elle alimente des modèles prédictifs de LTV, utilisés dans la bid automation (Google UAC, Meta Ads).
• D’un point de vue Produit : Elle aide à prioriser les features ou les tests produit en se basant sur des cohortes avant/après.
• D’un point de vue Financier : C’est le meilleur moyen de défendre ses budgets face à un CFO ou un investisseur.

Les avantages de l’analyse de cohorte en marketing mobile

Si l’analyse de cohorte est devenu un standard, c’est bien parce que cette technique présente de nombreux avantages. Parmi lesquels figurent :

L’amélioration de la rétention client

En suivant la rétention de différentes cohortes, vous pouvez identifier les moments critiques où les utilisateurs décrochent et agir en conséquence pour les ré-engager : onboarding, notifications ciblées, offres personnalisées…

Une meilleure compréhension du comportement utilisateur

Les cohortes permettent de visualiser comment les utilisateurs interagissent avec une application après une action clé, permettant ainsi d’adapter les parcours pour améliorer l’engagement.

Optimisation des campagnes

Plutôt que de baser les analyses uniquement sur le CPI ou le volume, l’analyse de cohorte va permettre d’identifier les campagnes qui génèrent le plus de valeur dans le temps (ROAS, LTV…).

Prise de décision éclairée

Avec une vue claire des performances par cohorte, les décisions marketing, produit ou CRM sont basées sur des données concrètes, pas des intuitions.

Quelles sont les métriques à suivre dans une analyse de cohorte ?

Les plus métriques les plus courantes incluent :

• Taux de rétention (D1, D7, D30…)
• Nombre moyen de sessions par utilisateur
• Lifetime Value (LTV)
• Taux de conversion (inscription, achat, abonnement…)
• Taux d’attrition (Churn)
• ARPU (Average Revenue Per User)

Ces indicateurs permettent d’évaluer la performance des différentes cohortes et d’identifier les leviers d’optimisation.

Comment utiliser l’analyse de cohorte pour booster les revenus ?

L’analyse de cohorte ne se limite pas à la compréhension : c’est un outil d’action. Voici quelques exemples concrets :

Optimiser l’onboarding et l’activation

En analysant la rétention à J1, J7 et J30 via les cohortes d’installation, on peut en tirer des enseignements sur la qualité de l’onboarding et effectuer les ajustements nécessaires à une meilleure expérience utilisateur. Un onboarding bien conçu augmente la probabilité qu’un utilisateur revienne et surtout dépense. Selon un rapport d’Appsflyer de 2023, une augmentation de la rétention J1 de 5% peut entraîner jusqu’à 85% de hausse des revenus sur le long terme. De plus, les apps avec une rétention D30 supérieure à 20% figurent généralement dans le Top 25% du marché.

Comprendre le cycle de vie des utilisateurs payants

Avec une cohorte qui centralise les utilisateurs ayant effectué un premier achat, en suivant leur LTV, on peut identifier les comportements qui précèdent l’achat et tenter de les reproduire ou les accélérer au sein d’autres cohortes.

Tester et comparer les effets d’AB tests ou de campagnes UA

En créant des cohortes par source d’acquisition, on distingue des différences de rétention ou de LTV. Cela permet d’identifier rapidement les canaux d’acquisition les plus rentables et non uniquement ceux qui ont les plus gros volumes. Dans certaines verticales, les utilisateurs organiques génèrent en moyenne 30% de LTV en plus que les utilisateurs payants (Source : Appsflyer – Performance Index 2024).

Surveiller les effets d’une mise à jour ou nouvelle fonctionnalité

Le suivi des cohortes avant et après une release (fonction premium, feature sociale…) produit permet d’identifier les mises à jour qui ont réellement eu un impact positif sur les revenus.

Prévoir la monétisation future grâce aux patterns de LTV

L’analyse de cohorte permet de modéliser la croissance de la LTV sur ces groupes sur 60 ou 90 jours. On va donc pouvoir prédire le ROAS attendu et ajuster les budgets UA en conséquence. Concrètement, les applications avec une bonne modélisation de LTV ont en moyenne 25% d’acquisition supplémentaire (Source : Singular)

Méthodologie de mise en œuvre en 6 étapes

Pour réaliser une analyse de cohorte, il est nécessaire d’adopter une approche à 6 étapes :

Définir la cohorte

Cette étape cruciale vise à identifier en premier lieu un groupe d’utilisateurs qui ont un point commun dans le temps (date de premier achat, date d’installation, atteinte d’un niveau spécifique, ARPU > X€…). Le mieux est de les regrouper par semaine ou par mois selon le volume.

Choisir une métrique à analyser

La deuxième étape consiste à mesurer un comportement clé de la cohorte dans le temps comme par exemple la rétention (J1, J7, J30), les revenus (ARPU, LTV cumulée), le taux de conversion, les sessions etc…

Suivre l’évolution dans le temps

Une fois le comportement sélectionné et mesuré, il s’agit d’évaluer comment cette métrique évolue dans le temps après l’événement de référence. Pour ce faire, il faut créer une matrice type dans laquelle les lignes représentent les cohortes, et les colonnes correspondent aux jours / semaines après l’événement. En utilisant les heatmaps, il est possible d’identifier les différences.

Segmenter les cohortes intelligemment

Une fois cette matrice réalisée et les différences mises en exhergue, on peut alors tirer les insights sur ce qui influence réellement les performances pour ensuite prendre des décisions éclairées pour optimiser les performances. Ainsi, à cette étape, on est en mesure de segmenter les groupes par source d’acquisition (TikTok, UAC, organique…), segmentation géographique, device, OS, etc.

Identifier les patterns et insights

Une fois ces segments créés, de nombreuses informations sont disponibles pour détecter les cohortes qui ont la meilleure LTV, quel canal a un effet positif, ou encore à quel niveau du parcours utilisateurs se situe le churn principal.

Passer à l’action

Enfin, ces informations peuvent donner lieu à des optimisations tant au niveau de l’acquisition, du produit que de la monétisation. A ce niveau, on est en mesure d’investir sur les sources les plus rentables, ou de modifier l’onboarding ou mettre en avant certaines fonctionnalités, enfin, adapter les offres selon le cycle de vie de l’utilisateur.

OUTILS RECOMMANDÉS

Conclusion

L’analyse de cohorte est une technique essentielle en app marketing pour booster les revenus et assurer le product market fit d’une app. En adoptant une approche à 6 étapes, il est possible d’effectuer les optimisations nécessaires à la performance globale de l’application.