🏗️Exemple concret
Application mobile de livraison : la cohorte de janvier (1 200 utilisateurs) avait encore 45% d'actifs après 3 mois. La cohorte de juin (1 800 utilisateurs) n'en avait que 22% après 3 mois. Cette différence révèle un problème d'onboarding apparu en avril — confirmé par un changement d'interface qui a augmenté la friction.
∑ Concept clé
Taux de rétention = (utilisateurs actifs à la période N) / (utilisateurs de la cohorte à la période 0) × 100
🎯Quand l'utiliser ?
✓Mesure de la rétention et du churn
✓Évaluation de l'impact de changements produit
✓Segmentation des utilisateurs par comportement temporel
✅ Avantages
+Révèle des tendances cachées dans les agrégats
+Permet de mesurer l'impact de changements dans le temps
+Standard de l'industrie pour les produits numériques
⚠️ Limites
−Requiert un historique suffisant
−Peut être complexe à interpréter avec trop de cohortes
−Ne donne pas de causalité (corrélation temporelle uniquement)
🛠️ Outils principaux
Python (Pandas + Seaborn)
Amplitude
Mixpanel
Looker
SQL window functions
AnalyticsProduitRétentionSaaSMobile