Comprendre l’analyse des cohortes dans Advanced KDP et Marketing Analytics

Objectif de cet article

Découvrez l’analyse de cohortes de Klaviyo, notamment comment définir une cohorte et comprendre les données présentées. L’analyse de cohortes vous permet d’analyser le comportement de groupes de profils au fil du temps.

Avant de commencer

Qu’est-ce qu’un rapport de cohorte ?

Un rapport sur les cohortes est un type d’analyse qui vous permet d’étudier au fil du temps le comportement d’un groupe de profils présentant des similitudes (comme une cohorte). Vous pouvez ainsi identifier les tendances et les habitudes d’engagement et de conversion, ainsi que d’autres indicateurs clés tout au long de leur cycle de vie.

Créer un rapport de cohorte

Suivez les étapes de navigation suivantes pour accéder au rapport de cohorte :

1. Sélectionnez Personalization dans la navigation de gauche dans Klaviyo.
2. Sélectionnez le groupe Insights client .
3. Sur la page Customer insights , sélectionnez l’onglet Cohort analysis .
4. Sélectionnez une analyse de cohortes existante ou cliquez sur Créer un rapport de cohorte pour créer votre première analyse.

L’analyse des cohortes comprend jusqu’à 4 rapports préconfigurés que vous pouvez utiliser pour commencer rapidement à analyser les performances des cohortes. Les rapports disponibles dépendent de vos événements de commande et de consentement. Le rapport SMS nécessite également que le SMS soit configuré. Ces types de rapports sont les suivants :

1. Consentement SMS jusqu’à la première commande
   Regroupe les profils en fonction de leur premier consentement au marketing par SMS et suit combien passent ensuite des commandes.
2. Acheteurs récurrents
   Regroupe les profils en fonction de leur premier achat sur la période sélectionnée et suit combien effectuent des achats supplémentaires chaque mois.
3. Post-achat
   Regroupe les profils en fonction de leur tout premier achat et suit combien d’entre eux effectuent des achats supplémentaires chaque mois.
4. Consentement à l’e-mail pour la première commande
   Regroupe les profils en fonction de leur premier consentement au marketing par e-mail et suit le nombre de profils qui passent ensuite des commandes.

Vous pouvez enregistrer jusqu’à 20 rapports de cohorte. Pour créer un rapport à partir de zéro, définissez d’abord la cohorte que vous souhaitez analyser, ainsi que le comportement que vous souhaitez mesurer. Après avoir sélectionné Créer un rapport de cohorte, définissez les informations suivantes :

• Nom du rapport
  Créez un nom pour votre rapport sur les cohortes.
• Description
  Un champ facultatif pour ajouter une description à votre rapport de cohorte.
• Événement de cohorte (lignes)
  Cet événement définit ce qui déclenche l’entrée d’un profil dans la cohorte et sert de point de départ pour le tracking de son comportement au fil du temps. Par exemple, définir Placed Order comme événement de cohorte avec Instance défini sur First in all event history entraîne l’entrée des profils dans la cohorte lorsqu’ils passent leur première commande. Le rapport suit leur comportement à partir de ce moment-là.
• Instance
  Ce champ définit quelle instance de l’événement de cohorte doit amener un profil à entrer pour la première fois dans la cohorte analysée. Les valeurs de ce champ peuvent être :
  • Premier dans l’historique de tous les événements
    La première occurrence de cet événement sur toute la période
  • Première occurrence dans la période
    La première occurrence de cet évènement dans la plage de dates sélectionnée du rapport.
• Filtres d’événements de cohorte
  Pour limiter l’événement de cohorte à des cas spécifiques, cliquez sur Ajouter une propriété sous l’événement. Vous pouvez ajouter 1 filtre de propriété pour cet événement.
  • Propriété
    Les données d’événement que vous pouvez utiliser pour filtrer l’événement de cohorte sur des événements spécifiques. Par exemple, si vous définissez Placed Order comme événement de cohorte, vous pouvez utiliser ce champ pour filtrer l’événement afin que seuls les achats de produits spécifiques entraînent l’entrée d’un profil dans la cohorte.
  • Relation
    L’opérateur qui définit la relation entre la propriété d’événement de cohorting et la valeur que vous définissez (p. ex. : est égal à, n’est pas égal à, commence par, etc.).
  • Valeur
    Saisissez ou sélectionnez la valeur à faire correspondre, lorsque la relation sélectionnée en exige une.
• Événement de reporting (colonnes)
  Cet événement définit l’indicateur de performance qui sera mesuré au fil du temps pour la cohorte. Par exemple, définir Placed Order comme événement de reporting amènera le rapport à suivre les commandes passées au fil du temps pour la cohorte.
• Filtres d’événements de reporting
  Pour limiter l’événement de reporting à des cas spécifiques, cliquez sur Ajouter une propriété sous l’événement. Vous pouvez ajouter 1 filtre de propriété pour cet événement.
  • Propriété
    Les données d’événement que vous pouvez utiliser pour filtrer l’événement de reporting afin de cibler des événements spécifiques. Par exemple, si vous définissez Commande passée comme événement de reporting, vous pouvez utiliser ce champ pour filtrer l’événement afin que seuls les achats de produits spécifiques soient mesurés au fil du temps.
  • Relation
    L’opérateur qui définit la relation entre la propriété de l’événement de reporting et la valeur que vous définissez (p. ex., est égal à, n’est pas égal à, commence par, etc.).
  • Valeur
    Saisissez ou sélectionnez la valeur à faire correspondre, lorsque la relation sélectionnée en exige une.

Cliquez sur Enregistrer pour créer le rapport et ouvrir son analyse.

Utilisation du rapport sur les cohortes de Klaviyo

La première colonne de votre tableau indique les dates pour chaque cohorte. Les nouveaux rapports affichent par défaut les 12 derniers mois civils complets. Vous pouvez modifier la période et utiliser des intervalles mensuels ou hebdomadaires. L’exemple ci-dessous montre la période de février 2024 à janvier 2025.

La deuxième colonne, intitulée Taille, indique le nombre de profils qui sont entrés dans chaque cohorte en réalisant l’événement de mise en cohorte au cours du mois ou de la semaine de cette ligne. Dans l’exemple ci-dessus, l’événement de cohorte est Placed Order. Notez que certaines zones du rapport sont en bleu. Plus la valeur de chaque cohorte est élevée, plus la couleur est foncée, ce qui vous permet d’identifier rapidement les meilleures performances et les plus faibles parmi ces cohortes au fil du temps pour l’indicateur donné.

Pour les rapports mensuels, la première colonne numérotée, 0 mos, indique la mesure de l’événement de reporting pour le même mois que l’événement de cohorte. Les colonnes numérotées suivantes (p. ex., 1 mo à 11 mos dans un rapport sur 12 mois) indiquent la mesure de l’événement de reporting pour chaque mois suivant. Les rapports hebdomadaires suivent le même schéma en semaines.

En outre, vous avez accès aux paramètres suivants pour ajuster l’analyse.

• Plage de dates
  La plage de dates utilisée pour former des cohortes et mesurer des événements de reporting. Les rapports mensuels prennent en charge les 1, 3, 6, 12 ou 24 derniers mois complets. Les rapports hebdomadaires prennent en charge les 4, 13, 26 ou 52 dernières semaines complètes.
• Intervalle de temps
  L’intervalle de temps entre les colonnes et les lignes dans le rapport de cohorte (par ex., le mois ou la semaine).
• Mesure
  Mesure de l’événement de reporting mesurée au fil du temps. Il peut s’agir de :
  • Conversion
    Le nombre de conversions en fonction de l’événement de reporting. Vous pouvez le voir sous forme de moyenne par profil ou de total.
  • Profils
    Le nombre de profils qui ont réalisé l’événement de reporting. Vous pouvez voir ce nombre sous forme de nombre ou de pourcentage de la cohorte d’origine. 
  • Valeur de conversion
    La valeur des événements de reporting. Cette option est disponible lorsque l’événement de reporting a une valeur monétaire. Vous pouvez l’afficher comme la valeur moyenne par profil ou comme la valeur totale de toutes les conversions.

• Afficher par
  Définissez si vous souhaitez voir des moyennes, des totaux ou un pourcentage dans le rapport de cohorte. Les options disponibles varient en fonction de la mesure sélectionnée. Si vous utilisez Total, une ligne supplémentaire s’affichera en haut du rapport de cohorte et indiquera la somme des valeurs des colonnes ci-dessous.
• Tendance au survol
  Définissez les données que vous souhaitez voir lorsque vous survolez une cellule du rapport. Cela peut vous aider à comprendre la valeur d’un axe particulier. En fonction de votre sélection, l’axe ciblé peut être :
  • Horizontal
    Le fait de survoler une cellule dans le rapport de cohorte mettra en évidence la ligne et affichera des informations sur les analyses des événements de reporting pour la cohorte spécifique de la ligne.
    

• Vertical
  Le survol d’une cellule dans le rapport de cohorte met en surbrillance la colonne et affiche des informations sur les analyses de l’événement de reporting après le même nombre de mois ou de semaines depuis la création de chaque cohorte.
  

• Diagonale
  Le survol d’une cellule dans le rapport de cohorte met en évidence le chemin diagonal et affiche des informations sur l’analyse des événements de reporting pour un mois ou une semaine du calendrier spécifique.
  

Klaviyo utilise également des couleurs pour représenter la valeur de la mesure. Les valeurs plus élevées ont des couleurs plus foncées, tandis que les valeurs plus faibles ont des couleurs plus claires. Cela permet de rendre facilement identifiables les tendances et les changements dans les valeurs mesurées. 

Comprendre les données du rapport sur les cohortes

Un rapport de cohorte peut fournir différents insights, selon la manière dont vous le lisez.

Pour montrer comment lire les données dans un rapport de cohorte, nous utiliserons le rapport suivant comme exemple :

Ce rapport de cohorte exige que les clients effectuent un achat pour entrer dans une cohorte (c’est-à-dire l’événement de mise en cohorte) et suit les événements Placed Order au fil du temps (c’est-à-dire l’événement de reporting). Il mesure le nombre de conversions chaque mois au cours des 12 derniers mois.

Lire le rapport de cohorte horizontalement

En lisant un rapport de cohorte horizontalement, vous pouvez obtenir des insights sur les schémas de comportement au fil du temps pour des cohortes spécifiques.

Dans l’exemple, la colonne Taille indique combien de clients ont effectué leur premier achat pendant le mois de chaque cohorte. Chaque colonne numérotée indique les achats supplémentaires effectués par cette cohorte au cours du mois correspondant depuis son premier achat. Lisez une ligne horizontalement pour voir comment l’activité de réachats évolue au fil du temps.

La ligne Total de cet exemple affiche 90 000 profils pour l’ensemble des cohortes en 2024. La colonne 0 mois indique 62 000 conversions supplémentaires au cours du même mois civil que le premier achat de chaque cohorte. La colonne « 1 mois » affiche 75 000 conversions au cours du mois suivant pour les cohortes dont les données figurent dans cette colonne. Il s’agit de nombres mensuels distincts, et non de totaux cumulés.

Ces totaux indiquent davantage de commandes répétées au cours du mois 1 qu’au cours du mois 0, sur l’ensemble des cohortes incluses. Ils n’indiquent pas à quel moment la plupart des clients effectuent leur prochain achat, car un client peut passer plus d’une commande au cours d’un mois.

Lire le rapport de cohorte verticalement

En lisant un rapport de cohortes verticalement, vous pouvez apprendre comment différentes cohortes se comportent au même moment relatif dans le temps (p. ex., le nombre de réachats 3 mois après un premier achat pour chaque cohorte). Cela vous permet de déterminer si le comportement des profils change au fil du temps pour différentes cohortes.

Dans l’exemple de rapport de cohorte, vous pouvez constater qu’à mesure que vous descendez dans la colonne, les conversions augmentent. En regardant la colonne 1 mois, vous pouvez voir que le nombre de conversions augmente pour les cohortes plus récentes. Cela peut indiquer que vers la fin de 2024, il y a peut-être eu un événement (par ex., le lancement d’un nouveau produit ou une campagne marketing) qui a entraîné cette augmentation. Plus précisément, la cohorte d’août 2024 a connu un pic du nombre de conversions (c.-à-d. 18 000 conversions contre 11 000 le mois précédent) par rapport à la cohorte de juillet 2024 au même moment (c.-à-d. 5 000 conversions contre 3 000 le mois précédent).

La taille de la cohorte peut également avoir un impact sur les nombres de conversion. Pour comparer la part de chaque cohorte ayant acheté à nouveau, sélectionnez Profils sous Mesure, puis choisissez Pourcentage sous Afficher par.

Lecture diagonale du rapport sur les cohortes 

En lisant un rapport de cohortes en diagonale, vous pouvez suivre les performances d’une cohorte à l’autre à un même moment du calendrier, alors qu’elles se trouvent à des étapes différentes de leur cycle de vie (p. ex., le nombre de réachats au cours d’un mois donné).

Examinez l’exemple de rapport de cohorte à partir de la colonne 0 month pour la cohorte d’octobre 2024. En remontant en diagonale vers le haut et la droite à partir de ce point de départ, vous pouvez voir le nombre de conversions en octobre 2024 pour chaque cohorte. Pendant cette période, chacune des cohortes se trouve à un stade différent de son cycle de vie.

Dans ce cas, on observe une augmentation des conversion pour la plupart des cohortes par rapport au mois précédent. Cela indique qu’il a pu y avoir un événement en octobre 2024 qui a entraîné une augmentation des conversion pour la plupart des cohortes. Il est possible qu’octobre corresponde au moment où les clients commencent leurs achats des fêtes. Inversement, s’il y avait une baisse constante des conversion pour la plupart des cohortes par rapport au mois précédent, cela peut indiquer l’existence de facteurs externes (p. ex., un ralentissement de l’économie) qui ont affecté tous les profils en même temps.

Ressources supplémentaires