L’un des principaux problèmes auquel nous sommes tous confrontés est de maîtriser un seau percé. Vous savez qu’il est important de comprendre le Churn client, mais savez-vous comment l’améliorer ? Dans cette vidéo, je vous explique comment calculer le Churn client avec Amplitude, et comment utiliser vos données pour en faire une étude approfondie.
Rétention au jour N
Pour commencer, nous allons effectuer une analyse de rétention au sein d’Amplitude. Dans le tableau ci-dessous, nous voyons combien de nouveaux utilisateurs ont rejoint la plateforme et sont y revenus dans les 30 jours.
Par défaut, ce tableau examine la rétention au jour N. La rétention au jour N signifie que si un utilisateur était nouveau au jour 0, et qu’il est revenu au jour 5, alors il est considéré comme retenu au jour 5.
Notez cependant que notre taux de rétention au jour 7 est plus élevé. Cela signifie que plus d’utilisateurs sont revenus le septième jour suivant leur inscription, plutôt que le cinquième jour. Et ceci n’est qu’un des nombreux moyens de mesurer la rétention.
Rétention non-limitée
Vous pouvez également calculer la rétention en examinant la rétention non-limitée, comme illustré ci-dessous. Cette option calcule la rétention de vos clients en examinant les utilisateurs qui sont revenus à une certaine date, ou après une date spécifique.
Voici comment conceptualiser ce calcul : si quelqu’un est revenu au jour 5, il sera également comptabilisé comme retenu du jour 1 au jour 4.
Churn des clients sur une période de 30 jours
Bien que le tableau de rétention non-limitée offre une vue utile, dans cet exemple, nous allons nous intéresser davantage aux chiffres récapitulatifs. Je vais revenir au tableau sur la rétention au jour N, et utiliser une vue en diagramme à barres.
Je peux maintenant visualiser facilement comment le Churn client se décompose sur la période de 30 jours. Et au jour 30, je peux voir que mon taux de rétention est légèrement inférieur à 10 %. La barre hachurée représente le Churn, et je peux voir qu’environ 90 % de mes nouveaux utilisateurs ont abandonné dans les 30 jours qui ont suivi leur inscription. Il s’agit du taux de Churn client calculé.
Churn client par plateforme
Maintenant que nous connaissons notre taux de Churn, nous pouvons approfondir notre examen afin de déterminer si certains facteurs affectent ce Churn. Je vais donc remonter à côté de « grouper par » et sélectionner « plateforme ».
Je peux voir ici comment le Churn se décompose en fonction des plateformes utilisées, et donc quelle plateforme particulière possède le Churn le plus faible sur 30 jours. Il est possible que les différentes expériences utilisateur à travers les plateformes contribuent d’une manière ou d’une autre au Churn client.
Churn des clients B2B
Nous pourrions donc toujours étendre cette approche et créer des cohortes avec ces utilisateurs pour les examiner davantage. Mais dans le cadre de cette vidéo, nous allons passer à la vitesse supérieure et appréhender cet exemple du point de vue d’une entreprise B2B.
En B2B, nous nous attachons davantage à la rétention au niveau des comptes plutôt qu’aux utilisateurs individuels de ces comptes. Je peux donc remonter dans le panneau utilisateur et changer la méthode de calcul du mode « utilisateurs » au mode « comptes ».
Dans ce tableau B2B, le taux de Churn des comptes clients est beaucoup plus sain. Il n’est toujours pas aussi bas que nous le voudrions, mais un Churn de 58Â % est toujours meilleur qu’un Churn de 90Â %.
Churn B2B par région de vente
Très bien, ensuite, nous allons décomposer tout cela en métriques spécifiques aux comptes. Je peux regrouper ces informations en fonction des régions de vente de ces comptes pour obtenir une idée des régions des plus performantes, et de celles qui ont besoin d’aide.
Cette décomposition présente des tendances intéressantes. Je remarque une région dans laquelle le Churn est relativement correct jusqu’au jour 14, puis au jour 30, elle double. C’est pour moi une information clé. Quelque chose se passe dans cette région entre le jour 14 et le jour 30 qui provoque le Churn de nombreux comptes clients.
Améliorer le taux de Churn des clients B2B
Cela amène des idées que nous pouvons implémenter en tant qu’équipe. Nous pouvons interviewer nos clients ou mettre en place des tactiques de vente et de marketing plus robustes pour aider à retenir nos clients, notamment entre le jour 14 et le jour 30 dans cette région.
Churn B2B par trimestre
Et enfin, dans les ventes B2B, il est parfois plus logique d’analyser ces informations sur une période plus longue. Pensez trimestriel au lieu de quotidien.
Dans Amplitude, je peux simplement remonter en haut du tableau et changer notre période d’analyse à “trimestriel”.
Et maintenant, je peux voir le Churn des clients par région et par trimestre.
Calculer le taux de Churn client dans Amplitude
Et voilà ! En six clics et seulement quelques minutes, j’ai pu calculer le taux de Churn client et approfondir mon analyse fonction des utilisateurs et des comptes. Cette vidéo ne fait qu’effleurer la surface. Amplitude possède plusieurs espaces de travail dans lesquels vous pouvez interroger et répondre au quoi, au comment, et au pourquoi de vos données client.
Pour plus de conseils, consultez https://fr.amplitude.com/en-6-clics. Vous pouvez également essayer cette analyse vous-même dans la version d’essai d’Amplitude.
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Posted on November 12, 2021
