Cohortes et rétention, savoir si les clients restent
La rétention dit si votre produit crée une valeur durable, mais son chiffre varie beaucoup selon la manière de la calculer. La leçon apprend à lire un tableau de cohortes, à juger si l'usage tient dans le temps et à comparer des groupes sans prêter à un changement produit un effet qu'il n'a pas eu. Un appui solide pour vos revues produit.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de construire et de lire un tableau de rétention par cohortes (définition de l'activité, mode de calcul, unité, période), de dire si l'usage se stabilise, et de comparer des cohortes ou des segments sans confondre leur différence avec un effet causal.
Thèmes abordés
- analyse de cohortes
- courbe de rétention
- tableau de rétention
- rétention produit
Dans quel module
Analyser l'usage
Où les utilisateurs décrochent-ils, qui revient, et avec quel outil le voir ?
Leçons du module
- Construire et lire un entonnoir
- Cohortes et rétention, savoir si les clients restent (cette leçon)
- Choisir son outil d'analytics produit
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Instrumenter un produit et utiliser les données pour décider
- Construire l'arbre de métriques d'un produit (North Star, métriques d'entrée, garde-fous) à partir des décisions à prendre, et écarter les métriques de vanité.
- Concevoir un plan de tracking implémentable (événements, propriétés, convention de nommage, identité et comptes, source d'émission, responsables).
- Recetter et surveiller la collecte des événements pour obtenir des données fiables, et savoir quoi faire quand elles ne le sont pas.
- Collecter les données d'usage dans le respect du RGPD et des règles de la CNIL (consentement, exemption de mesure d'audience, minimisation, durée de conservation).
- Analyser un entonnoir de conversion, l'activation et la rétention par cohortes, et interpréter correctement les courbes obtenues.
- Choisir un outil d'analytics produit (PostHog, Amplitude, Mixpanel, GA4, entrepôt de données) selon les besoins, les contraintes et le coût.
- Transformer une analyse en décision argumentée (tableau de bord, mémo de décision) en évitant les pièges d'interprétation (vanité, Simpson, corrélation, petits effectifs).
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