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Rapports

À propos du rapport sur les cohortes

Le rapport sur les cohortes vous permet de mieux comprendre le comportement des utilisateurs ainsi que la manière dont ils sont monétisés depuis qu'ils ont installé votre application.

Au sommaire de cet article :

Présentation du rapport sur les cohortes

Pour utiliser le rapport sur les cohortes, vous devez installer la dernière version du SDK Google Mobile Ads (18.1.0 ou ultérieure pour Android, 7.44 ou ultérieure pour iOS) et collecter les métriques utilisateur. Pour collecter des données sur les métriques utilisateur, vous pouvez associer vos applications AdMob à Firebase et intégrer le SDK Google Analytics pour Firebase à vos applications (Android, iOS).

Les cohortes sont des groupes d'utilisateurs qui ont installé et ouvert votre application au cours d'une même période. Par exemple, tous les utilisateurs qui ont installé et ouvert votre application le 1er juillet appartiennent à la même cohorte d'installation.

Le rapport fournit la valeur vie client (LTV) d'une cohorte d'utilisateurs, y compris les valeurs suivantes :

  • Valeur vie client (LTV) : LTV globale d'une cohorte d'utilisateurs, y compris les revenus provenant des achats via l'application, des annonces et des abonnements.
  • Valeur vie client (achats via une application) : LTV des achats via l'application pour une cohorte d'utilisateurs.
    Afin de consulter des données sur la valeur vie client (LTV) pour les achats via vos applications Android, vous devez suivre les étapes ci-dessous :
  • Valeur vie client (annonces) : LTV d'une cohorte d'utilisateurs en fonction de vos revenus publicitaires. Les revenus publicitaires incluent tous les revenus du réseau AdMob, vos sources d'annonces associées à des enchères, ainsi que vos revenus tiers estimés. 
  • Valeur vie client (abonnement) : la LTV des abonnements pour une cohorte d'utilisateurs. 

Le rapport sur les cohortes fournit également le taux de rétention d'une cohorte d'utilisateurs. La fidélisation correspond au pourcentage d'utilisateurs d'une cohorte qui ouvrent votre application après l'avoir installée. En savoir plus

Le rapport sur les cohortes vous permet aussi de consulter les données, la valeur vie et la rétention pour chacune de vos campagnes pour applications Google Ads. Découvrez comment activer la dimension "Campagne pour applications".

Avantages du rapport sur les cohortes

Les cohortes peuvent vous permettre d'en savoir plus sur le comportement de vos utilisateurs. Ces renseignements vous aident à prendre des décisions basées sur les données pour votre stratégie d'engagement, d'acquisition d'utilisateurs et de monétisation. 

Ce rapport vous permet d'effectuer les actions suivantes :

  • Orienter votre stratégie d'acquisition d'utilisateurs (quelle enchère dois-je définir ?)
  • Identifier les pays les plus intéressants (quels sont les pays enregistrant les LTV les plus élevées ?)
  • Comprendre la répartition des revenus (entre les achats via l'application ou les annonces, y a-t-il une source plus rémunératrice ?)
  • Comparer les performances de vos applications (comparer la LTV après un jour entre une nouvelle application et une ancienne)
  • Comprendre comment les utilisateurs réagissent aux modifications apportées à votre application (la LTV augmente-t-elle après certaines modifications ?)

Comprendre les cohortes

Les utilisateurs sont regroupés dans une cohorte le jour où ils installent et ouvrent votre application pour la première fois. Ce jour est appelé le J 0. J x désigne le nombre de jours écoulés depuis l'installation. Vous pourrez consulter les données moyennes par utilisateur pour les jalons de cohorte suivants : 

  • J 1 : jour suivant l'installation de l'application par l'utilisateur. 
  • J 3 : trois jours après que l'utilisateur a installé l'application. 
  • J 7 : sept jours après que l'utilisateur a installé l'application. 
  • J 14 : 14 jours après que l'utilisateur a installé l'application. 
  • J 28 : 28 jours après que l'utilisateur a installé l'application. 
  • J 60 : 60 jours après que l'utilisateur a installé l'application. 

Exemple de rapport sur une cohorte dans AdMob.

Dans l'exemple de rapport ci-dessus, la LTV après trois jours est de 0,013 € pour la semaine d'installation du 08/03/2020 au 14/03/2020. Cela signifie qu'en moyenne, les utilisateurs qui ont installé l'application cette semaine-là génèrent un revenu cumulé de 0,013 € grâce aux annonces ou aux achats via l'application, entre le jour de l'installation et trois jours plus tard.

Exemple de rapport sur une cohorte dans AdMob.

Notez également que, dans certaines lignes de l'exemple ci-dessus, certaines statistiques ne comportent pas de données. Cela signifie que les cohortes ayant installé l'application cette semaine n'ont pas encore atteint tous les jalons. 

Exemple de rapport sur une cohorte dans AdMob.

Certaines cohortes sont également "partielles". Autrement dit, certains utilisateurs de la cohorte n'ont pas encore atteint le jalon en question. Examinons une cohorte partielle dans le rapport d'exemple ci-dessus, en supposant qu'il est exécuté le 01/04/2020. 

Pour la semaine d'installation du 22/03/2020 au 28/03/2020, les utilisateurs qui ont installé l'application le 28/03/2020 n'ont pas atteint le jalon du J 7 (ils l'atteindront le 04/04/2020) et ne sont donc pas inclus dans le calcul de la LTV après 7 jours.

Questions fréquentes

Comment s'explique la diminution de la valeur vie client pour les jalons à plus long terme tels que J 28 et J 60 ?

Certaines cohortes sont également "partielles". Autrement dit, certains utilisateurs de la cohorte n'ont pas encore atteint le jalon en question. Par exemple, la cohorte A a installé l'application il y a sept jours, tandis que la cohorte B l'a installée il y a 30 jours. Les données de la cohorte B sont donc incluses dans le jalon J 28, mais pas celles de la cohorte A. En effet, elles n'ont pas encore atteint J 28.   

Par conséquent, pour les jalons à plus long terme (J 28 et J 60, par exemple), vous constaterez peut-être une diminution de la LTV par rapport aux jalons à plus court terme. Cela est dû au nombre inférieur de cohortes incluses dans les calculs pour les jalons à plus long terme.

Pourquoi la fidélisation à J 0 est-elle inférieure à 100 % ?

Dans certains cas, un retard dans le traitement des données peut entraîner un J 0 inférieur à 100 %. S'il existe des événements en double, la fidélisation à J 0 peut également être inférieure à 100 %. Des problèmes d'intégration du SDK peuvent causer ces événements.

 

 

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