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Rapport sur une cohorte

À propos du rapport sur une cohorte

Le rapport sur une cohorte vous permet de mieux comprendre le comportement des utilisateurs et la manière dont ils sont monétisés depuis qu'ils ont installé votre application.

Sur cette page

Présentation du rapport sur une cohorte

Remarque : Pour utiliser le rapport sur une cohorte, vous devez installer la dernière version du SDK Google Mobile Ads (18.1.0 ou version ultérieure pour Android, 7.44 ou version ultérieure pour iOS) et recueillir des métriques utilisateur. Pour collecter des données sur les métriques utilisateur, vous pouvez associer vos applications AdMob à Firebase et intégrer le SDK Google Analytics for Firebase dans 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 (LTV, Lifetime Value) d'une cohorte d'utilisateurs, y compris les valeurs suivantes :

  • Valeur vie (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 (achats via une application) : LTV d'une cohorte d'utilisateurs en fonction de leurs achats via votre application.
    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 (annonces) : LTV d'une cohorte d'utilisateurs en fonction de vos revenus publicitaires. Les revenus publicitaires correspondent au total des revenus du réseau AdMob, de vos sources d'annonces pour les enchères et de vos revenus tiers estimés.
  • Valeur vie abonné : LTV d'une cohorte d'utilisateurs en fonction de leurs abonnements.

Le rapport sur une cohorte indique également le taux de rétention d'une cohorte d'utilisateurs. La rétention correspond au pourcentage d'utilisateurs d'une cohorte qui continuent d'ouvrir votre application après l'avoir installée. En savoir plus sur l'utilisation de votre rapport sur une cohorte

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

Avantages du rapport sur une cohorte

Les cohortes peuvent vous aider à en savoir plus sur le comportement de vos utilisateurs. Ces informations vous aident à prendre des décisions basées sur des 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 pouvez consulter des données moyennes par utilisateur pour les jalons de cohorte suivants :

  • J 1 : jour suivant l'installation de l'application par l'utilisateur
  • J 3 : 3 jours après que l'utilisateur a installé l'application
  • J 7 : 7 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 métriques 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 de leurs utilisateurs n'ont pas encore atteint le jalon en question. Examinons une cohorte partielle dans l'exemple de rapport 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). Ils ne sont donc pas inclus dans le calcul de la LTV après sept jours.

Questions fréquentes

Comment s'explique la diminution de la LTV pour les jalons à plus long terme, comme J 28 et J 60 ?

Certaines cohortes sont également "partielles". Autrement dit, certains de leurs utilisateurs 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, car 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 rétention 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 rétention à J 0 peut également être inférieure à 100 %. Des problèmes d'intégration du SDK peuvent causer ces événements.

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