Comment construire une analyse de cohortes

Étape 1 : Structuration de la base de données

C'est l'étape la plus importante, car c'est la qualité de cette base et son organisation qui fera la qualité de votre modèle de cohortes, en évitant des fichiers trop lourds. Gardez cependant en tête que cette approche présente des limites : pour des business établis avec des bases clients substantielles, vos analyses de cohortes peuvent s'avérer longues et voraces en puissance de calcul.

Pour mener une analyse de cohortes efficace, vous aurez besoin de deux bases de données complémentaires : une base facturation qui trace l'historique des transactions, et une base clients qui centralise les informations sur vos clients. Ces deux bases sont interdépendantes et s'enrichissent mutuellement pour construire une vision complète de votre activité.

Base de facturation

Vous pourriez enrichir cette base en ajoutant des colonnes qualitatives comme la Région, le Segment, ou encore le Canal d'acquisition. Ces dimensions supplémentaires permettraient de pousser davantage la profondeur de votre analyse, par exemple en comparant les taux de rétention selon la zone géographique ou le profil client. Cependant, ce guide se concentre sur l'essentiel par souci de lisibilité et d'efficacité : nous gardons uniquement les colonnes indispensables au calcul des métriques de cohortes.

Base clients

La base clients complète la base facturation en centralisant les informations stables et qualitatives sur chaque client. Contrairement à la base facturation qui enregistre chaque transaction, cette base contient une ligne unique par client, identifiée par l'ID Client. Elle regroupe des attributs permanents ou peu variables : nom, segment commercial, canal d'acquisition, dates clés (acquisition, churn éventuel), et le dernier MRR connu.

Chaque ligne représente un client unique avec ses caractéristiques immuables ou rarement modifiées. Le MRR indiqué correspond au dernier montant connu, ce qui permet d'avoir rapidement une vue d'ensemble de la valeur actuelle du portefeuille client. Pour un client churné, c'est le MRR du dernier mois d'activité qui est affiché.

La relation entre les deux bases se fait via l'identifiant client : la base facturation enregistre chaque transaction avec son identifiant client, tandis que la base clients stocke les attributs permanents de ce client. Cette architecture vous permet de naviguer facilement entre la vision transactionnelle (facturation) et la vision client (profil et caractéristiques).

Bien sûr, ces caractéristiques sont à titre d'exemple. Selon votre business (produit, pricing, scope géographique, ICP, etc), elles seront amenées à différer.

Étape 2 : Création d'un suivi mensuel de MRR par client

Une fois vos deux bases de données structurées, l'étape suivante consiste à construire un tableau qui synthétise l'évolution du MRR de chaque client, mois par mois. Ce tableau consolidé est la pierre angulaire de votre analyse de cohortes : il vous permettra de calculer l'ensemble des métriques essentielles (churn MRR, expansion, downsell, new MRR, ARPA) que nous détaillerons dans les sections suivantes.

La structure de ce tableau repose sur les informations que vous avez déjà collectées : la base clients détermine les lignes du tableau (un client = une ligne), ainsi que la période d'analyse pour chaque client (de sa date d'acquisition jusqu'à sa date de churn ou jusqu'à aujourd'hui s'il est toujours actif). La base facturation, quant à elle, alimente les valeurs mensuelles : pour chaque mois, elle vous indique le MRR facturé par ce client.

Le résultat est un tableau où chaque colonne représente un mois calendaire (de votre mois minimum jusqu'à votre mois maximum d'analyse), et chaque cellule contient le MRR du client pour ce mois-là. Les cellules vides ou à zéro indiquent soit que le client n'était pas encore acquis, soit qu'il a déjà churné. Cette représentation visuelle permet d'identifier en un coup d'œil les trajectoires client : upsells progressifs, stabilité, downsells, ou churn.

Étape 3 : Consolider les lignes par période d'acquisition

C'est à cette étape que les cohortes commencent à se déssiner, car le critère d'unicité des lignes du tableau n'est plus le client, mais la date d'acquisition. En fonction de la maturité du business, on consolidera par mois, trimestre ou encore année d'acquisition.

Il est possible de procéder selon deux prismes : le prisme MRR et le prisme clients. Ces deux approches se verront être complémentaires, ainsi, nous allons procéder aux deux.

Cohortes MRR

Cohortes Clients

Grâce à ces tableaux, il est désormais possible de tirer les premières conclusions sur le comportement des cohortes, mais l'analyse complète ne s'arrête pas là.

Étape 4 : Transposer la matrice pour introduire la vision évolutive

Sans cette étape l'analyse se limite à une évolution comportementale des cohortes au fil des mois calendaires, et non au fil de leur vie dans votre base, ce qui nous intéresse davantage.

La logique est simple : déterminer le nombre de mois écoulés entre le mois d'acquisition et le mois d'activité observé dans la colonne du tableau. De la même manière que pour l'étape précédente, il est possible de faire cela selon la perspective client ou la perspective MRR.

Cohortes MRR

Note : Les pourcentages affichés après M0 représentent le NRR (Net Revenue Retention) en lecture quasi-directe, il s'agit du NRR - 100%, ainsi une valeur à +5% correspond à un NRR de 105%. En d'autres termes '↑' suggère un NRR > 100%, tandis que '↓' suggère une contraction et donc un NRR < 100%.

Cohortes Clients