Comprendre l'analyse des cohortes dans la plateforme de données avancée Klaviyo et Klaviyo Marketing Analytics.

Objectif de cet article

Découvrez l'analyse de cohorte de Klaviyo, notamment comment définir une cohorte et comprendre les données présentées. L'analyse de cohorte vous permet d'analyser le comportement de groupes de profils dans le temps.

Avant de commencer 

Qu'est-ce qu'un rapport de cohorte ?

Un rapport de cohorte est un type d'analyse qui vous permet de prendre un groupe de profils présentant des caractéristiques communes (c'est-à-dire une cohorte) et d'analyser leur comportement dans le temps. Cela vous permet d'identifier les tendances et les modèles de engagement, de conversion et 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 Advanced Klaviyo Data Platform ou Klaviyo Marketing Analytics dans la navigation de gauche sur Klaviyo. 
2. Sélectionnez le groupe de clients insights . 
3. Sur la page du client insights , sélectionnez l'onglet Analyse de cohorte . 
4. Sélectionnez une analyse de cohorte existante ou cliquez sur Créer un rapport de cohorte pour créer votre première analyse. 

L'analyse des cohortes comprend également 4 rapports préconçus que vous pouvez utiliser pour commencer rapidement à analyser les performances des cohortes. Il s'agit notamment de

1. consentement pour l'envoi de SMS to first order
   Profles who consented to marketing par SMS before making their first purchase.
2. Acheteurs réguliers
   profil qui ont fait des réachats mois après mois.
3. post-achat
   profil qui ont effectué au moins un autre achat dans l'année qui a suivi leur premier achat.
4. Email consentement à la première commande
   profil qui a consenti au marketing par e-mail avant d'effectuer son premier achat.

Pour créer un rapport de cohorte à partir de zéro, vous devez d'abord définir la cohorte dont vous souhaitez analyser le comportement au fil du temps, 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 de cohorte.
• Description
  Champ facultatif permettant d'ajouter une description pour votre rapport de cohorte. 
• Événement de cohorte
  Cet événement définit ce qui fait qu'un utilisateur entre dans la cohorte et sert de point de départ à tracking pour le comportement de l'utilisateur au fil du temps. Par exemple, si vous définissez la commande passée comme l'événement de cohorte, le profil entrera dans la cohorte lorsqu'il passera sa première commande et suivra ses performances dans le temps à partir de ce moment-là. 
• Instance
  Ce champ définit l'instance de l'événement de cohorte qui doit amener un profil à entrer pour la première fois dans la cohorte analysée. Les valeurs de ce champ peuvent être les suivantes :
  • Première dans l'histoire de l'événement
    La première occurrence de cet événement dans l'histoire
  • Première occurrence dans la période
    La première occurrence de cet événement au cours d'une période spécifique que vous définissez.  
• Filtre de l'événement de cohorte
  Définissez le filtre pour limiter l'événement de cohorte à des cas spécifiques.
  • Propriété de l'événement de cohorte
    Les données d'événement que vous pouvez utiliser pour filtrer l'événement de cohorting sur des événements spécifiques. Par exemple, si vous définissez Commande passée comme événement de cohorte, vous pouvez utiliser ce champ pour filtrer l'événement afin que seuls les achats de produits spécifiques fassent entrer un profil dans la cohorte.
  • Relation entre les propriétés du rapport de cohorting
    L'opérateur qui définit la relation entre la propriété de l'événement de cohorte et la valeur que vous définissez (par exemple, est égal à, n'est pas égal à, commence par, etc.)
• reporting event
  Cet événement définit l'indicateur de performance qui sera mesuré au fil du temps pour la cohorte. Par exemple, si vous définissez Commande passée comme l'événement reporting, le rapport suivra les commandes passées au fil du temps pour la cohorte .
• reporting event filtrer
  Définissez filtrer pour limiter l'événement reporting à des cas spécifiques.
  • propriété de l'événement à signaler
    Les données d'événement que vous pouvez utiliser pour filtrer l'événement reporting vers 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 entre les propriétés d'un rapport
    L'opérateur qui définit la relation entre la propriété de l'événement reporting et la valeur que vous définissez (par exemple, est égal à, n'est pas égal à, commence par, etc.)

Utiliser le rapport de cohorte de Klaviyo

La première colonne de votre graphique indique les dates de chaque cohorte. Klaviyo affichera toujours les 12 derniers mois du calendrier (dans ce cas, février 2024 - janvier 2025).

La deuxième colonne, intitulée Taille, indique le nombre total de profils ayant participé à cette activité spécifique de l'indicateur. Dans l'exemple ci-dessus, ce rapport de cohorte indique le nombre total de profils ayant effectué une commande. Vous remarquerez que le rapport est surligné en bleu. Plus la valeur de chaque cohorte est élevée, plus la couleur est foncée. Cela vous permet d'identifier rapidement les performances les plus fortes et les plus faibles de ces cohortes au fil du temps pour votre indicateur donné.

La troisième colonne, intitulée 0 mos, montre la mesure de l'événement reporting pour le même mois que l'événement de cohorting. Les colonnes numérotées suivantes ( 1 mos - 11 mos) indiquent la mesure de l'événement reporting pour chaque mois suivant.

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

• Période
  La plage de dates pour laquelle l'événement reporting sera mesuré. 
• Intervalle de temps
  Intervalle de temps entre les colonnes et les lignes du rapport de cohorte (par exemple, mois ou semaine).
• Mesure
  La mesure de l'événement reporting mesuré dans le temps. Cela peut être le cas :
  • conversion
    Le nombre de conversions basées sur l'événement reporting. Vous pouvez afficher ce chiffre en tant que moyenne par profil ou en tant que nombre total. 
  • profil
    Le nombre de profils qui ont réalisé l'événement reporting. Vous pouvez visualiser ce chiffre sous forme de nombre ou de pourcentage de la cohorte d'origine.  
  • valeur de la conversion
    La valeur de la conversion qui s'est produite à la suite de l'événement reporting. Vous pouvez voir cette valeur comme la valeur moyenne par profil ou comme la somme totale de toutes les conversions.  

• Afficher par
  Définissez si vous souhaitez voir les moyennes, les totaux ou les pourcentages représentés dans le rapport de cohorte. Les options disponibles varient en fonction de la mesure sélectionnée. Si vous utilisez l'option Total, une ligne supplémentaire apparaîtra en haut du rapport de cohorte et indiquera la somme des valeurs des colonnes ci-dessous.
• Trend on hover
  Définissez les données que vous souhaitez voir apparaître lorsque vous survolez une cellule dans le rapport. Cela peut vous aider à comprendre la valeur d'un axe particulier. En fonction de votre sélection, l'axe focalisé peut être :
  • Horizontal
    En survolant une cellule du rapport de cohorte, la ligne est mise en évidence et des informations sur l'analyse de l'événement reporting sont affichées pour la cohorte spécifique de la ligne.
    
  • Vertical
    En survolant une cellule du rapport de cohorte, la colonne est mise en évidence et des informations sur l'analyse de l'événement reporting sont affichées "après X mois".
    
  • Diagonale
    En survolant une cellule dans le rapport de cohorte, vous mettrez en évidence le chemin diagonal et vous obtiendrez des informations sur l'analyse de l'événement reporting pour un mois ou une semaine spécifique.
    

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

Comprendre les données du rapport de cohorte

Un rapport de cohorte peut fournir un certain nombre de insights différents en fonction de la façon dont vous le lisez.

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

Ce rapport de cohorte exige que le client effectue un achat pour entrer dans une cohorte (c'est-à-dire l'événement de cohorte) et suit les commandes passées au fil du temps (c'est-à-dire l'événement reporting ). Il mesure le nombre de conversions chaque mois au cours des 12 derniers mois. 

Lire le rapport de cohorte horizontalement 

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

Dans l'exemple, la première colonne du rapport de cohorte (c.-à-d. Taille) indique le nombre total de clients ayant effectué un premier achat en 2024. Chaque colonne suivante indique le nombre de conversions supplémentaires qui se sont produites au fil du temps pour chaque mois civil. En lisant le rapport horizontalement, vous découvrirez insights le taux de réachat au fil du temps.

Vous pouvez constater que la somme des cohortes représente un total de 90 000 profils pour tous les mois de 2024. La colonne suivante montre qu'après 0 mois (c'est-à-dire le même mois civil que le premier achat qui a fait entrer le profil dans la cohorte), il y a eu 62 000 conversions dans cette cohorte initiale. Après un mois supplémentaire (c'est-à-dire dans la colonne suivante), ce nombre passe à 75 000 conversions.

Vous pouvez en déduire qu'après un premier achat, la plupart des acheteurs réguliers ont tendance à effectuer leur prochain achat le mois suivant. 

Lire le rapport de cohorte verticalement 

En lisant verticalement un rapport de cohorte, vous pouvez connaître les performances de différentes cohortes au même moment relatif (par exemple, le taux de réachat 3 mois après un premier achat pour chaque cohorte). Cela vous permet de savoir si le comportement du profil change au fil du temps dans les différentes cohortes. 

Dans l'exemple de rapport de cohorte, vous pouvez voir que la conversion augmente au fur et à mesure que vous descendez dans la colonne. Si l'on examine la colonne "1 mois", on constate que le nombre de conversions augmente pour les cohortes les plus récentes. Cela peut indiquer que vers la fin de l'année 2024, un événement (par exemple, le lancement d'un nouveau produit ou une campagne de marketing) a pu être à l'origine de cette augmentation. Plus précisément, la cohorte d'août 2024 a connu un pic dans le nombre de conversions (18 000 conversions contre 11 000 le mois précédent) par rapport à la cohorte de juillet 2024 à la même époque (5 000 conversions contre 3 000 le mois précédent).

Lire le rapport de cohorte en diagonale  

En lisant un rapport de cohorte en diagonale, vous pouvez suivre les performances des cohortes au même moment absolu ou à différentes étapes du cycle de vie (par exemple, le taux de réachat au cours d'un mois spécifique). 

Regardez l'exemple de rapport de cohorte en commençant par la colonne 0 mois pour la cohorte d'octobre 2024. En remontant vers la droite en diagonale à partir de ce point de départ, vous pouvez voir le nombre de conversions en octobre 2024 pour chaque cohorte. Pendant cette période, chaque cohorte se trouve à un stade différent de son cycle de vie. 

Dans ce cas, on observe une augmentation de la conversion pour la plupart des cohortes par rapport au mois précédent. Cela indique qu'un événement survenu en octobre 2024 a pu entraîner une augmentation des conversions pour la plupart des cohortes. C'est peut-être en octobre que les clients commencent à faire leurs achats pour les fêtes de fin d'année. À l'inverse, si la plupart des cohortes affichent une baisse constante de la conversion par rapport au mois précédent, cela peut indiquer que des facteurs externes (par exemple, un ralentissement de l'économie) ont affecté tous les profils en même temps.

Ressources supplémentaires

Démarrer avec la plateforme de données avancée Klaviyo

Comprendre le fonctionnement de la facturation dans Klaviyo