Pas besoin d’être data scientist pour t’y mettre. C’est un outil simple à comprendre, mais hyper puissant quand tu veux améliorer ton accompagnement client et prendre de meilleures décisions, en tant que futur Customer Success Manager (CSM) 😉.
Qu’est-ce que l’analyse de cohorte marketing ?
Avant de plonger dans les cas concrets, faisons simple : une cohorte, c’est juste un groupe de personnes qui ont un point commun à un instant donné.
Par exemple : tous les utilisateurs qui se sont inscrits à un service en janvier, ou tous les clients qui ont acheté pour la première fois après une promo Black Friday. En les regroupant ainsi, tu peux observer leur comportement au fil du temps.
L’analyse de cohorte consiste donc à suivre ces groupes pour voir comment ils évoluent : reviennent-ils après leur premier achat ? Rachètent-ils plus souvent ? S’engagent-ils davantage que ceux du mois précédent 🎯 ?
Ce qui rend cette méthode si utile, c’est qu’elle remet du contexte temporel dans la lecture des données. Tu ne compares plus tous les clients entre eux, mais bien des groupes similaires au moment où ils ont commencé leur parcours. Ça permet de comprendre ce qui fonctionne… et ce qui coince 🧩.
→ Tu verras que cette méthode est bien différente de la segmentation classique : là où un segment regroupe des personnes par profil (âge, zone géographique, etc.), une cohorte les réunit par moment ou par comportement, ce qui te permet d’observer des tendances plus fines dans le temps 📊.
Pourquoi utiliser l’étude de cohorte en relation client ?
Quand tu seras CSM, ton rôle sera de faire en sorte que les clients restent, progressent, soient satisfaits… Et recommandent ton produit 🎯. Et pour ça, il faut comprendre comment leur relation évolue avec le temps. C’est exactement ce que permet l’étude de cohorte.
Elle t’aide à ne pas te noyer dans les moyennes globales. Parce qu’un taux de satisfaction de 80 % sur l’ensemble des clients, c’est bien. Mais si les nouveaux clients d’avril sont tous à 50 %, tu as un vrai souci à régler 😬. Grâce à cette méthode, tu détectes les moments où ça décroche, ou au contraire, les actions qui boostent la fidélité.
Tu peux par exemple repérer si les clients qui reçoivent une vidéo de bienvenue restent plus longtemps. Ou si ceux qui participent au premier atelier client deviennent ambassadeurs.
😍 L’analyse va te permettre de tester, mesurer et ajuster en continu.
Et le plus intéressant, c’est qu’en tant que futur CSM, tu n’as pas besoin d’outils complexes pour démarrer. Un simple tableau Excel avec les bonnes colonnes peut déjà te donner des infos précieuses, à condition que les données aient bien été recueillies (eh oui, la qualité de la base client compte beaucoup 😅).
Quels sont les différents types d’analyses de cohorte ?
Il existe plusieurs manières d’utiliser l’analyse de cohorte selon ce que tu veux observer. Et la bonne nouvelle, c’est que ce n’est pas si compliqué à distinguer 😊.
Tu peux d’abord choisir entre deux grandes approches :
- Les cohortes d’acquisition 🛬 : ici, tu regroupes les clients selon leur date d’arrivée (par exemple, ceux qui se sont inscrits en mai). L’idée, c’est de voir comment leur comportement évolue depuis leur tout début avec ton produit ou service.
- Les cohortes comportementales ⚙️ : là, tu regroupes les gens en fonction d’une action précise (ex : tous ceux qui ont répondu à un premier questionnaire, ou ceux qui ont utilisé une fonctionnalité clé). Tu analyses ensuite leur comportement après ce moment-là.
Mais tu peux aussi varier en fonction de la méthode d’analyse :
- Prospective 🔍 : tu observes une cohorte à partir d’aujourd’hui et tu suis ce qu’il se passe ensuite.
- Rétrospective 🕰 : tu regardes ce qu’ont fait des clients dans le passé, selon un événement déclencheur précis.
Et si tu veux aller encore plus loin :
- En intracohorte, tu analyses en profondeur un seul groupe.
- En intercohorte, tu compares deux groupes pour voir ce qui change (ex : ceux onboardés avec un appel VS ceux onboardés par mail 📞📧).
Bref, tu peux adapter l’approche selon ton objectif principal :
- améliorer l’onboarding,
- mesurer la fidélité,
- tester l’impact d’un nouveau canal, etc.
C’est toi qui choisis selon le contexte 🧠.
Comment faire une analyse de cohorte ?
Tu veux tester l’analyse de cohorte dans ton futur job de CSM ? Voici une méthode simple en 5 étapes :
- fixer ton objectif,
- choisit l’événement à étudier,
- regrouper tes clients en cohortes,
- récupérer les données et faire ton tableau,
- et analyser les résultats.
1. Fixe ton objectif
Avant tout, pose-toi une question claire.
Est-ce que tu veux améliorer l’onboarding ? Comprendre quand les clients décrochent ? Mesurer l’effet d’un nouveau tutoriel ?
Ton objectif principal doit guider toute l’analyse.
2. Choisis l’événement à étudier
C’est le point de départ de ta cohorte.
Par exemple : la date d’inscription, la première connexion, la participation à un webinaire…
Ce moment doit être pertinent par rapport à ton objectif.
3. Regroupe tes clients en cohortes
Tu peux créer une cohorte par semaine, par mois ou par action.
Par exemple : “tous les inscrits en janvier”, ou “tous ceux qui ont activé la fonctionnalité X”.
Ce regroupement est essentiel pour donner du sens à tes données.
4. Récupère les données et fais ton tableau
Tu vas remplir ton tableau avec l’évolution de chaque cohorte dans le temps.
Ex : combien reviennent à J+1, J+7, J+30…
Tu peux suivre des métriques comme le taux de rétention, le taux de conversion, ou même le NPS.
5. Analyse les résultats
C’est là que tu repères les tendances.
Est-ce que la cohorte de février reste plus longtemps que celle de janvier ? Est-ce que la nouvelle vidéo d’accueil améliore l’engagement ?
Tu identifies ce qui fonctionne… ou ce qui doit être ajusté.
Et petit rappel utile : les données doivent être bien recueillies pour que l’analyse soit fiable 😉. Pense à t’assurer que les infos sont bien à jour et cohérentes.
Comment interpréter et utiliser l’analyse de cohorte dans sa relation client ?
Analyser une cohorte, c’est bien. Mais ce qui compte, c’est ce que tu en fais. En tant que Customer Success Manager, ton rôle va être d’exploiter ces infos pour améliorer l’expérience client, fidéliser, et faire grandir la relation 🤝.
Quand tu observes une baisse d’engagement, demande-toi : est-ce que c’est lié à l’âge du compte (effet d’usage), à une période particulière (effet de contexte) ou à un vrai changement de stratégie ? On parle ici des trois grands effets à repérer dans une analyse :
- Effet de cohorte : un groupe se comporte différemment à cause d’un contexte social ou produit unique (ex : des clients onboardés pendant un bug technique 🙃).
- Effet de l’âge : plus un client est ancien, plus son comportement change (habitude, lassitude, etc.).
- Effet de période : tous les clients, anciens comme nouveaux, réagissent à un événement extérieur (nouvelle interface, changement de prix…).
Tu peux utiliser ces analyses pour ajuster ton onboarding, personnaliser les relances, améliorer les points de contact… Ou identifier les déterminants qui boostent la satisfaction client 🔥.
Exemple : si ta cohorte de février montre une meilleure rétention, pose-toi la question : qu’est-ce qu’on a changé ce mois-là ? Est-ce que c’est lié à une formation envoyée automatiquement ? À une nouvelle routine de suivi client ? À une offre complémentaire proposée dès l’inscription ?
Et surtout, ne tire pas de conclusion trop vite. Regarde les chiffres sur plusieurs semaines, voire plusieurs mois. Croise avec d’autres indicateurs.
L’étude de cohorte est là pour t’aider à prendre du recul et poser des actions concrètes.
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