How to measure customer retention

Aujourd’hui, les clients n’ont que l’embarras du choix quand ils souhaitent faire un achat ou souscrire un service. S’ils ne sont pas satisfaits de l’expérience proposée, ils n’hésiteront pas à aller voir du côté de la concurrence – quelques clics suffisent. Pour éviter ça, il est indispensable de surveiller de près la satisfaction et la fidélité clients, notamment en calculant et en analysant les taux de rétention. Par chance, vos données digital analytics renferment des insights pour mieux comprendre d’où proviennent vos clients fidèles et savoir comment ils interagissent avec votre marque : en somme, tout ce qu’il vous faut pour maximiser la rentabilité de vos efforts de fidélisation.

Dans cet article, nous étudions trois manières d’analyser le taux de rétention avec User Insights, de l’Analytics Suite.  Avec insights (parfois surprenants) et idées concrètes à la clé.

1. Taux de rétention par source de trafic

Si vous utilisez des données analytics, vous êtes sûrement déjà au fait de la répartition du trafic et des conversions entre référencement naturel et référencement payant. Mais comment ces différents utilisateurs se comportent-ils sur votre site ou votre application ? Se contentent-ils d’une visite ponctuelle, ou reviennent-ils les jours suivants ? Les clients issus de sources promotionnelles sont-ils aussi fidèles que les autres ?

Cet exemple d’analyse de la fidélité porte sur les visiteurs uniques provenant des campagnes (sources payantes) :

User Insights retention analysis

On remarque que 16,7 % des visiteurs uniques provenant de sources marketing payantes reviennent encore sur le site 7 jours après leur visite du 14 janvier 2019.

Comparons maintenant ces résultats avec l’analyse des visiteurs uniques issus des sources naturelles :

Retention analyisis vs unique visitor

On constate ici que les sources naturelles ont généré un plus gros volume de visiteurs uniques que les sources payantes sur la période analysée. Autre constat, elles ont généré un meilleur taux de rétention dans le temps (39,9 % 7 jours plus tard, contre 16,7 % pour les sources payantes).

Conclusion : les investissements en référencement naturel portent leurs fruits en attirant des clients fidèles sur le site. Il peut donc être intéressant d’allouer davantage de budget à vos projets SEO ou de lancer des initiatives spécifiques visant à fidéliser les visiteurs provenant des moteurs (offres de bienvenue spéciales, options d’assistance supplémentaires, p. ex. agent conversationnel, optimisation de l’expérience utilisateur, etc.).

2. Taux de rétention par campagne marketing

L’optimisation des campagnes marketing est un autre levier important pour améliorer la fidélisation des clients.

L’analyse ci-dessous montre que les campagnes publicitaires LinkedIn donnent de bons résultats, avec un taux de rétention de 39,5 % après 7 jours pour les utilisateurs qui ont visité le 14 janvier 2019 :

En comparant le taux de rétention généré par différentes campagnes sur les réseaux sociaux (campagnes Facebook, publicités Twitter ou Instagram, etc.), on peut identifier celles qui produisent les visiteurs les plus fidèles et ainsi décider des investissements à privilégier pour la suite.

3. Taux de rétention par site ou plateforme

L’analyse de la rétention client fournit une autre information fondamentale, à savoir quelle plateforme (et quelle combinaison de plateformes) engendre le plus grand taux de rétention. Les utilisateurs de l’application mobile sont-ils plus fidèles que ceux du site responsive ? Les visiteurs les plus fidèles se servent-ils à la fois de l’application mobile et du site?

L’analyse suivante présente le taux de rétention des utilisateurs identifiés (c’est-à-dire connectés à leur compte) qui emploient aussi bien le site responsive que l’application pour iPhone :

Examinons maintenant le taux de rétention associé à chacune des plateformes.

Si l’on regarde du côté de l’application iPhone, on constate que 71,8 % des visiteurs identifiés qui ont utilisé l’application l’avant-dernière semaine de 2018 l’ont utilisée à nouveau au bout de 4 semaines :

En ce qui concerne le site responsive, 27,1 % des visiteurs identifiés sont revenus 4 semaines plus tard :

D’autres rapports (non présentés ici) nous montrent que le site responsive est, parmi toutes nos plateformes, celle qui reçoit le volume le plus élevé de trafic global. Au premier coup d’œil, on pourrait en déduire que ce site, s’il est si fréquenté, enregistre les meilleures performances.

Cependant, si l’on analyse le taux de rétention par plateforme, on remarque que notre hypothèse est faussée : en réalité, l’application iPhone génère un meilleur taux de rétention dans le temps. Ce constat peut s’expliquer par la présence de notifications push sur mobile, qui incitent les utilisateurs à revenir sur l’application, ou par la persistance de la connexion sur les applications mobiles.

Sachant que les visiteurs les plus fidèles sont les utilisateurs de l’application iPhone, différentes initiatives s’offrent à nous :

  • proposer des promotions ou des contenus exclusifs à ces utilisateurs fidèles sur l’application mobile ;
  • extraire les ID utilisateurs de User Insights et les recibler grâce à des messages personnalisés ;
  • créer une zone de connexion plus visible sur le site mobile responsive pour encourager les utilisateurs à s’identifier et augmenter le taux de rétention.

L’analyse de la rétention par source, par campagne, par appareil et par plateforme (rendue possible par les données digital analytics) offre une vision plus proche de la réalité et plus concrète du comportement visiteurs, ainsi que de la rentabilité effective des investissements réalisés. User Insights permet d’analyser la rétention client sur une période donnée, qui peut aller des 7 derniers jours aux 6 derniers mois. Quelle que soit la durée du cycle d’achat de vos clients, vous pourrez ainsi développer une vision à court et long terme du taux de rétention.

Pour en savoir plus sur le taux de rétention en digital analytics :

Author

Native de la Silicon Valley, Ashley possède 10 ans d’expérience en tant que concepteur-rédacteur marketing, ayant travaillé auparavant dans le marketing B2B digital chez Google. Elle a rejoint l’équipe AT Internet en 2014 où elle contribue à créer et à déployer nos communications internationales dans 6 langues. Le challenge qu’elle préfère : utiliser des mots sans chichis pour transformer l’univers digital, avec toute sa complexité et son évolution perpétuelle, en message clair, captivant et concret.

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