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Sur une application mobile, les efforts consentis pour engager et fidéliser vos utilisateurs sont considérables. Vos investissements doivent donc être rentables à long terme. Si vos visiteurs aiment votre appli, ils vont l’utiliser, plusieurs fois, pendant un certain temps (idéalement le plus longtemps possible…). Pour mesurer cet engagement, voici le graphe de rétention.

Pourquoi mesurer l’engagement sur vos applis ?

Le succès d’une application mobile peut être fulgurant si on observe uniquement certaines métriques (comme le taux d’installation de l’app par exemple). Oui, mais le fait d’installer une application et la conserver sur son téléphone ne signifie pas que l’on s’en sert régulièrement.

Pour étudier le cycle de vie d’une application, il est intéressant d’étudier le taux de rétention sur une période d’observation relativement longue (plusieurs jours ou semaines) et de segmenter ses données en plusieurs cohortes de visiteurs.

Comment est calculé le taux de rétention ?

Selon la méthode de calcul dite « classique », le taux de rétention correspond à la proportion d’utilisateurs revenus sur une application un jour donné (sans prendre en compte les éventuelles interactions de l’utilisateur sur l’appli avant ce jour précis). Il existe d’autres méthodes de calcul (« full retention », « rolling retention », « return retention », …) que nous ne développerons pas ici. Le mode de calcul « classique » est le plus répandu et donne un bon aperçu du niveau global de rétention de l’application.

Entrez dans la matrice…

Choisissez la bonne granularité (jour ou semaine) et observez la récurrence d’utilisation. Vous pouvez ainsi évaluer l’efficacité d’un facteur en particulier (campagne, événement, contenus, etc.).

Ce qu’il faut savoir…

Pour lire un graphique de rétention, il faut comprendre que l’élément temporel (la période analysée) se retrouve aussi bien dans le sens lecture horizontal que vertical. Voici un aperçu des principaux éléments à connaitre :

Principaux éléments du graphe de rétention

Prenons un exemple…

Dans le graphique de rétention ci-dessous, on analyse une période de 6 semaines pendant laquelle différentes cohortes d’utilisateurs ont installé et lancé une application pour la première fois.

Graphe de rétention : comparaison de 2 cohortes d’utilisateur

Même s’ils sont plus nombreux en valeur absolue, les utilisateurs de la cohorte A (ayant lancé l’application en semaine 1) sont moins revenus que ceux de la cohorte B. En effet, la semaine P+2 montre qu’ils étaient 53 % pour la cohorte B, contre 38 % pour la cohorte A.

Pourquoi cette forme d’escalier inversé ?

Il faut savoir que chaque semaine (ou chaque jour, selon la granularité sélectionnée), une nouvelle cohorte d’utilisateur est analysée. Plus le temps passe, plus la période d’analyse se restreint. La période d’analyse étant fixe, le temps restant d’analyse diminue mécaniquement (donnant au graphe cette forme d’escalier inversé).

 

Des outils Digital Analytics, comme le Tableaux de bord Apps Analytics d’AT Internet, permettent de générer des matrices pour l’analyse de la rétention. Pour en savoir plus, consultez notre vidéo sur la rétention (en anglais) :

 

 

Si vous souhaitez approfondir le sujet Mobile, téléchargez notre guide Apps Analytics & Multidevice :

Bannière guide apps analytics

 

 

Author

Responsable éditorial. Bernard est en charge de la stratégie de contenus pour AT Internet. Il possède une expérience de 10 ans dans le domaine du Content Marketing. Ses sujets de prédilection : le data marketing, les stratégies d'Inbound, la communication éditoriale web et les digital analytics.

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