Analyse de cohorte pour la rétention des abonnements des utilisateurs, ARPU, CAC, CLV

Si vous utilisez un modèle commercial par abonnement, qu’il existe un modèle similaire au vôtre ou qu’il n’existe pas de modèle similaire sur Internet. Comprendre les commentaires de vos clients sur votre produit et service est essentiel. En effet, ces données et informations reflètent fortement la tendance des prévisions granulaires des revenus et des bénéfices dans ce secteur. Et avec l'effet domino, cela a un impact direct sur votre décision concernant les options de marque et de marketing, des ventes payantes aux réseaux sociaux, en passant par les e-mails et la défense des clients. Dans les années à venir, je pense que si tous les résultats positifs des résultats et des prévisions se concrétisent, c'est grâce à ce bon début.

La question est donc de savoir comment analyser les performances du modèle économique d’abonnement. Dans cet article, je vais vous expliquer comment tirer parti de l'analyse de cohorte qui pourrait se trouver uniquement dans Google Sheets. Il s'agit de comprendre les performances réelles de rétention et de taux de désabonnement de l'abonnement. À la fin de cet article, vous pourrez découvrir la beauté de l’analyse de cohorte pour votre entreprise d’abonnement. Vous pouvez ainsi déployer votre stratégie marketing et commerciale sur la base de l’analyse.

• Qu'est-ce que l'analyse de cohorte
• Plan d'abonnement et performances par plan
• Outil de formule et de données Google Sheets nécessaire
• Moy. taux de rétention, taux de désabonnement, CAC et CLV

Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ?

L'analyse de cohorte est une sorte d'analyse comportementale. Il prend les données de commandes de commerce électronique données, d'abonnés à des sites Web ou d'utilisateurs de jeux en ligne plutôt que de considérer tous les utilisateurs comme un seul groupe. Et cela les divise en segmentations de clients associées pour analyse. Ainsi, dans un modèle commercial d’abonnement, vous pouvez vendre différents abonnements avec un essai gratuit et des options payantes. Vous pouvez donc le diviser en différents segments et voir les performances de l’adhésion sur une période donnée.

L'analyse de cohorte est un outil permettant de mesurer l'activité de rachat, de renouvellement et de réengagement des fils au fil du temps. Il est utile de savoir si l’engagement des utilisateurs s’améliore ou se détériore avec le temps. Vous pouvez ainsi comprendre la valeur à vie de l'utilisateur à partir du contenu, des produits ou des services actuels. Vous pouvez prévoir le CAC dans les activités de campagne de vente et de marketing à venir, en fonction de la valeur actuelle du client.

Plan d'abonnement et performances par plan

Toute entreprise ne peut proposer qu’une seule option à ses clients. Ou, en fonction des besoins de segmentation de la clientèle, toute entreprise peut proposer plusieurs options et les diviser en différents niveaux de tarification. Et le plan peut être un plan mensuel ou annuel, etc. Cela peut dépendre du comportement d'achat de vos clients et des habitudes d'utilisation. Quelle que soit l’approche de produit d’abonnement adoptée par votre entreprise. Fondamentalement, chaque plan doit avoir un outil de suivi des performances décomposé par nouveaux cas, renouvellements, annulations ou autres. Ils peuvent notamment se produire dans votre modèle économique. Ainsi, vous pouvez suivre le nombre d'utilisateurs finals en solde selon une fenêtre rétrospective sélectionnée. Et vous pouvez comprendre que le nombre total d’utilisateurs augmente, que leurs performances stagnent ou, malheureusement, diminuent.

Formules et outils Google Sheets nécessaires

Pour organiser les données brutes sur la feuille d'analyse de cohorte, vous devez essentiellement disposer d'au moins certaines données de référence des membres. Cela inclut les données d'inscription/remboursement/annulation, l'identifiant unique d'adhésion, etc.

Si vous ne disposez pas de ces 3 colonnes de données dans votre base de données, il n'est pas possible d'analyser un taux de fidélisation des clients, un taux de désabonnement, un CAC et un CLV précis.

• Fonction Mois () et Année () dans Google Sheets.

Pour calculer la valeur à vie du client, les points de données sont essentiels, tels que la date de début, la date de fin, etc. Si le format de date s'affiche comme celui-ci 1/1/2017 , vous devez le diviser en mois et en années afin de pouvoir calculer facilement.

• Nombre de mois

Ces données nous indiquent principalement combien de mois un client utilise l'abonnement, qui commence par un mois et un an, se renouvelle au cours du processus et s'annule à la fin.

Number of months = (joined year - 2017)*12 + joined month

• Vlookup () ou Index/Match () Fonction de calcul d'une nouvelle inscription mois_no

Nous devons calculer une nouvelle valeur à vie d'identifiant d'inscription sur une période de temps. Nous devons donc comprendre la durée de vie des nouvelles inscriptionsmonth_no pour chaque identifiant unique. Avant cela, vous devez d'abord utiliser, ou match/index () pour identifier le même identifiant client et le même flux dans le mois_no lorsqu'il a rejoint l'adhésion. Ici, je copie et colle toutes les données newb2c dans une nouvelle feuille, et vlookup le newb2c uniquement dans la feuille de données brutes d'origine.

Si vous souhaitez apprendre l'index/match, veuillez consulter cet article .

• Durée de vie

Nous savons désormais, grâce à Month_no, quand un identifiant unique est créé et désabonné. Ainsi, en utilisant le mois_no de désabonnement moins la date de création de l'identifiant unique, c'est égal à la durée de vie de l'adhésion.

Lifespan = month_no - newsignup_monthno

• Valeur à vie – fonction if () et ou ()

Les nouvelles inscriptions et les membres renouvelés sont les points de données permettant de calculer la valeur à vie du client. Ainsi, si votre forfait coûte 99 $ US, vous pouvez créer une colonne et utiliser if() et or() pour séparer les paiements payés des désabonnements ou les remboursements.

Lifetime value = IF(or(D2=”newb2c”, D2=”RENEWB2C”),99,0)

• Tableau croisé dynamique

Lorsque la feuille de données brutes est prête, vous devez utiliser le tableau croisé dynamique des feuilles Google pour présenter visuellement les montants forfaitaires par durée de vie et newsignup_monthno

• Échelle de couleurs

Le nombre total de membres, les membres renouvelés et les désabonnés sont tous ici. Nous pouvons donc calculer le taux de rétention, qui correspond au nombre de membres renouvelés/nombre total de membres par mois.

Pour repérer facilement le changement entre les mois, vous pouvez utiliser le détartreur de couleurs Google Sheets. Et vous pouvez repérer les campagnes du mois qui sont les meilleures et les pires.

Moy. taux de rétention, taux de désabonnement, CAC et CLV

Auparavant, nous avons partagé une formule permettant de calculer la valeur à vie d'un client d'adhésion si la durée de vie, le taux de rétention et les données CAC sont en place. Pour plus de détails, veuillez consulter cet article.

Stratégies de marketing individuelles pour le commerce électronique pour 6 segmentations de clients

On peut inverser pour calculer le CAC et la marge brute par utilisateur. C'est parce que nous connaissons un plan d'adhésion moyen. taux de rétention et utilisateurs par mois sur une période de vie à partir de ce tableau d’analyse de cohorte.

Nous supposons que les frais d'adhésion mensuels sont un nombre fixe, nous pouvons donc calculer les revenus mensuels. Nous pouvons dire que cette adhésion représente un groupe de clients, donc la valeur à vie du client est égale à la valeur à vie de l'adhésion. Ainsi, on peut enfin calculer le revenu moyen par utilisateur (ARPU).

À partir de là, si nous visons à atteindre le seuil de rentabilité ou à réaliser des bénéfices concernant l’acquisition de nouveaux utilisateurs, le CAC doit être égal ou inférieur au revenu moyen par utilisateur. Et si nous visons à augmenter le CAC dans le but d’atteindre les clients de l’entonnoir supérieur, un taux de rétention incrémentiel est une clé.

Tellement facile, non ? J'espère que vous apprécierez la lecture de l'analyse de cohorte pour le taux de rétention, le taux de désabonnement, le CAC, le CLV dans un modèle commercial d'abonnement. Si c'est le cas, veuillez nous soutenir en effectuant l'une des choses répertoriées ci-dessous, car cela aide toujours notre chaîne.

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