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Analyse de Cohortes avec Adobe Analytics

C’était pendant la conférence “The Chef’s Table” (Adobe Summit EMEA 2016) de Ben Gaines que j´entendu parler de l’analyse de cohortes pour la première fois. Immédiatement, j’ai pensé que ce type d’analyse est un ingrédient clé sur une table où on pense à “cuisiner” des insights savereux.

Qu’est-ce que c’est l’analyse de Cohortes?

L’analyse / étude de cohortes est une étude statistique où les sujets qui font les groupes à étudier (cohortes) sont sélectionnés en dépendent de la présence d’une caractéristique spécifique.

Autrement dit, et pour donner un peu plus de context, on peut dire qu’un cohorte est un group d´utilisateurs (ou clients etc.) qui ont réalisé une action concrète pendant une moment ou période de temps déterminé.

Par exemple, les utilisateurs qui nous visitent grâce à une campagne d´Adwords et qui ont créé une compte pendant les premiers jours du moins “x”. Ça nous permet de “gratter” sur par exemple les ventes générés pour ce cohorte-là pendant les dix semaines suivantes.

Ça nous permettra de segmenter mieux et plus facilement les caractéristiques de ces utilisateurs qui ont fait cette achat (c’est quoi ce qu’ils ont en commun?) et ces utilisateurs qui non (encore, c’est quoi ce qu’ils ont en commun?

Pourquoi il est important?

Parce-que si on suit les conversions et les comportement avec l’analyse de cohortes, on peut comprendre plus facilement la relation au long term avec nos clients ou visiteurs.

On peut se poser de business questions, comme:
A) Comment d’effectif a été une campagne de PPC qui avait pour but la création de comptes pour une période de temps déterminé?
Il faut tenir en compte qu’un utilisateur peut créer un compte et ne jamais retourner, car il l’avait créé par un raison (comme une promotion), retourner sans convertir ou retourner et convertir.

B) Quelle est la loyauté d’achat par les différentes catégories de produit?

C) Les clients qui ont acheté le produit “x”, sont-ils normalement à acheter le produit “y” après?

D) Quels sont les segments qui génèrent plus de profit au long term?

E) Quelle est l´”engagement” en term de visites recurrentes generés pour nos actions marketing?

etc.

Et on peut (et doit aussi) segmenter. C’est-à-dire qu’on peut se concentrer sur une section de notre web, un source de trafic ou un dispositif. Je vais montrer ce qu’on doit faire avec Adobe Analytics (mais on pourrait utiliser Google aussi)

Comment faire un analyse de cohortes avec WorkSpace d´Adobe Analytics?

Il faut ouvrir Workspace, sélectionner “Visualizations” et cliquer sur “Cohort Table”.

 

 

 

 

 

 

Et on verra une table qui contient trois éléments:

 

  • Granularité

Jours, semaine, mois etc.

  • Inclusion Metric

C’est la métrique utilisé pour définir le cohorte.
Par exemple, si on a choisi la création d´une compte, seulement les visiteurs qui ont en la créé seront inclus.

  • Return Metric

C’est la métrique qui indique que l’utilisateur a été “retenu”.
Par exemple, si on a choisi que l’utilisateur aie fait une transaction, seulement ceux qui on achète quelque chose depuis d´un période déterminé seront retenus dans le cohort.

Ici, c´est possible de segmenter un cohort. Et inclure seulement ce qui vient de Facebook, par exemple.

 

Je vais changer la métrique que j’utilise dans l´exemple. Entre les visiteurs qui sont venus un jour, ils sont retournés combien pendant les jours suivantes? On peut créer la table ci-dessous

 

 

 

 

 

 

 

Chaque cellule, en dépendent de si les valeurs sont plus grands ou plus petits montrent une couleur vert plus fort ou moins intense. Évidemment, on peut être “curieux” sur tous les deux. Pour ce qui fonctionne bien, et savoir ce qui ont en commun ces visiteurs, pour en comprendre et le renforcer. Et pour ce qui ne marche pas, à fin d’en corriger

Pour découvrir ce qui ont en commun ces visiteurs, derrière une cellule, ça suffit de cliquer (bouton droit) et l’outil “segment manager” -en incluant déjà le cohort- s´ouvira.

 

 

 

 

 

 

 

 

Après, on garder ce segment pour profundis: landing pages, source de traffique, dispositive, nouveaux visiteurs ou pas etc.

Conclusion

L’analyse de cohortes nous aide à analyser la relation entre les clients / visiteurs à long term. C’est très common analyser les ventes d’une campagne et “c’est tout”. C’est pour ça, que ce type d’analyse nous aide à savoir sur ce qui se passe après. 
Et moi, je crois que ça, c’est une amélioration 🙂