Mesurez l'engagement de vos clients grâce à l'analyse cohorte

Aujourd'hui, je vais vous raconter une petite histoire personnelle :

Un soir en rentrant du travail, alors que j'arrive sur mon palier, je me fais aborder par un jeunehomme sortant à peine de chez mon voisin. Il se présente, il est commercial pour Orange, il m'annonce le raccordement de mon immeuble à la fibre optique et une offre de lancement exceptionnelle. Il me demande si il peut entrer pour m'expliquer tout ça. J'hésite un instant puis décide de lui accorder 5 minutes.

L'offre est affectivement alléchante, 25 euros d'abonnement par mois au lieu de 35 durant toute la première année pour 100 Mo de connexion alors que je paye 30 euros pour 20 Mo. Comme je me méfie des coûts cachés, je l'interroge sur tous les frais que je suis susceptible de devoir payer en plus, notamment les frais de résiliation de mon ancien opérateur. Et bingo, il me dit qu'ils me seront remboursés par Orange.

Plaçons nous dans le rôle du responsable de l'offre, on est responsable de sa réussite, on demande au SI de nous mesurer sa performance, il nous font un jolie graphe sous QlickView avec une courbe qui représente l'évolution du nombre d'abonnés dans le temps. ça monte, ça monte... Et comme le sait si ça monte c'est que c'est bien !

Tout va bien... en apparence ! Jusqu'au jour où arrive le contrôleur de gestion, vous ne l'aimez pas non plus, on le sait !

Votre rapport QlickView, il s'en moque, il ne jure que par Excel qui lui sert à la fois de bible et de machine à tout faire.

Que peut-il bien nous sortir cette fois ci ? On prend notre courage à deux mains et osons lui poser la question. Il nous répond dans un jargon d'analyste : une analyse cohorte (prononcée kort) !

Quoi, vous ne savez pas ce que c'est ? Non mais allo quoi !

Vous vous rappelez de notre offre ? Celle dont on a la responsabilité et pour laquelle notre graphe QlickView nous dit que tout va bien.

Et bien elle a un coût. Celui de l'acquisition du client ou en termes plus sexy le CAC (Customer Acquisition Cost). C'est dans notre cas :

• le salaire du commercial (il a passé environ 1h au total avec moi de la présentation de l'offre à la signature du contrat, aller, disons qu'il est payé au smic pour simplifier, cela représente 50 euros en incluant les charges patronales)
• le remboursement des frais de résiliation du client auprès de son ancien opérateur (50 euros dans mon cas)
• le coût du matériel (box et décodeur) qui est mis à ma disposition "gratuitement"
• le salaire du technicien qui a raccordé la fibre à mon appartement qui cette fois-ci est resté 2h (100 euros)

Au final, Orange a dépensé plus de 200 euros pour me faire passer chez eux, de plus, je paye 10 euros de moins sur l'abonnement pendant la première année.

Une chose est certaine, il n'est pas bon d'accorder cette offre à n'importe qui, car si tous les clients se barrent à la fin de l'année, une fois l'offre terminée, c'est nous qu'on risque de barrer à la prochain évaluation annuelle ! En somme pour que notre offre soit rentable il faut que le CAC soit inférieur, largement inférieur au  LTV (customer LifeTime Value), notez le bien :

CAC << LTV

Vous l'aurez deviné, la LTV représente la valeur vie du client (nettement moins sexy !). Dans un business model par abonnement comme le notre, elle équivaut à combien nous rapporte le client chaque mois (ARPU) x le taux de marge x la durée de son abonnement.

On a bien compris, la performance de notre offre dépend davantage de la durée d'engagement de nos clients que de leur nombre. Chose qu'on ne voit absolument pas dans notre graphe précédant car les nouvelles souscriptions masquent les résiliations (On a plus d'abonnés chaque mois mais ce sont à chaque fois de nouvelles recrues en majorité). Tout ce que nous révèle le graphe précédant c'est qu'on a une bonne équipe commerciale et une offre intéressante (pour nos clients) mais on mesure pas l'engagement de ces derniers ce que nous voulons justement connaitre.

La question à laquelle l'on souhaite répondre c'est : ont-ils plutôt tendance à rester ou à partir au bout d'une certaine durée ? Cette réponse est typiquement obtenu par l'analyse cohorte de ce chère contrôleur de gestion.

Pas de bol, la majorité de nos clients résilient au bout du 12ème mois d'abonnement (colonne M+12 du tableau).

Pour pousser l'analyse un peu plus loin, on isole certains critères des clients (catégorie d'âge, zone d'habitation...) et on observe l'effet  sur notre indicateur.

Prenons par exemple uniquement les clients agé de plus de 25 ans. Wow, la différence ! aucune fidélité ces jeunes. Bref, la consigne est passée aux commerciaux.

Evidemment l'étude cohorte offre beaucoup plus de possibilité d'analyse. Maintenant qu'on a vu son intérêt et à quoi ça sert, je vous livrerais dans un prochain article, comment mener son étude, de la préparation des données à leur visualisation (avec des graphes cette fois-ci) mais également comment elle peut vous servir dans votre business. Restez informés !