--- title: "Analyse de rétention" description: "Comprenez les analyses de rétention des utilisateurs et optimisez votre stratégie d'abonnement." --- Les graphiques de rétention peuvent vous aider à répondre aux questions suivantes : 1. Comment votre application fidélise-t-elle ses clients d'une période à l'autre ? 2. Quels produits sont plus attractifs et retiennent mieux les utilisateurs ? 3. Quels groupes d'utilisateurs sont les plus fidèles ? 4. Quel niveau de rétention peut servir de référence pour la croissance ? 5. Et bien sûr, comment économiser de l'argent en investissant dans votre audience existante plutôt qu'en captant de nouveaux utilisateurs ? Vous trouverez des informations précieuses sur le comportement des utilisateurs en appliquant des filtres et des groupes. La rétention est calculée à partir des données collectées via le SDK et les notifications des stores, sans configuration supplémentaire de votre part. ### Comment calculons-nous la rétention ? \{#how-do-we-calculate-retention\} En observant le graphique de rétention, vous voyez comment le nombre d'utilisateurs évolue à chaque étape : essai (si la case « Afficher les essais » est cochée), 1er paiement, 2e paiement, etc. Précisons quels utilisateurs sont comptabilisés lorsque vous choisissez une plage de dates pour le graphique de rétention. Par exemple, si vous avez sélectionné les 3 derniers mois dans le calendrier et que la case « Afficher les essais » est décochée, nous comptons uniquement les utilisateurs dont le 1er abonnement a eu lieu au cours des 3 derniers mois. Si la case « Afficher les essais » est cochée et que les 3 derniers mois sont sélectionnés, nous comptons tous ceux dont les essais ont débuté au cours de ces 3 derniers mois. Pour ces abonnés, nous affichons la rétention absolue à la Nième étape sous forme de nombre d'utilisateurs ayant effectué le Nième paiement. La valeur relative de rétention à la Nième étape correspond au ratio entre le nombre absolu de Nièmes paiements et le nombre total d'abonnements (ou d'essais) sur la période sélectionnée. :::info La rétention évolue de façon rétrospective Quelle que soit la date à laquelle vous consultez le graphique, le chiffre de référence (100 %) reste identique pour la période sélectionnée. En revanche, la rétention vers la période suivante peut augmenter avec le temps. Par exemple, pour un abonnement mensuel, si 20 premiers achats ont été effectués entre le 1er et le 31 décembre, la rétention vers la deuxième période devrait augmenter tout au long de janvier (et éventuellement au-delà), à mesure que les utilisateurs entrent dans leur nouvelle période d'abonnement à temps ou avec un certain décalage (par exemple, en raison d'un délai de grâce). ::: ### Gestion des remboursements \{#refund-handling\} Les remboursements ne sont **pas** exclus de la rétention. Un utilisateur remboursé reste comptabilisé dans la courbe de rétention, ce qui peut rendre la rétention plus élevée que les [abonnements actifs](active-subscriptions) ou le [Chiffre d'affaires](revenue) pour la même cohorte. Pour une comparaison complète entre les métriques, consultez [Comment les métriques traitent les remboursements](refund-events#how-metrics-handle-refunds). ### Opportunités liées à la rétention \{#retention-opportunities\} Voyons comment tirer le meilleur parti de la fonctionnalité de rétention d'Adapty. Au-delà d'une simple curiosité pour les chiffres, et en cherchant à obtenir une vraie valeur métier à partir des résultats analytiques, il est utile de commencer par définir les objectifs. En explorant les fonctionnalités du graphique en profondeur, il est intéressant de clarifier l'impact que ces données peuvent avoir. Voyons donc POURQUOI et COMMENT, ensemble. 1 - travailler avec l'audience. Avant tout, la rétention concerne l'audience cible, ses préférences, et la capacité de votre produit à répondre à ses attentes tout au long de sa durée de vie en tant que client. Si vous vous êtes déjà demandé comment mesurer la relation fondamentale de votre activité qui génère des revenus — la rétention est là pour vous. Cette mesure est précieuse car il est généralement moins coûteux de vendre à un client existant qu'à un inconnu. Ce coût est faible pour deux raisons : moins d'efforts de vente et un panier moyen plus élevé. Il peut donc être judicieux d'investir dans la fidélité de vos abonnés lorsque la rétention baisse. 2 - travailler avec le produit. La deuxième raison pour laquelle c'est utile est que les graphiques de rétention montrent la durée de vie réelle de consommation de votre produit et permettent des prévisions à long terme. Si vous souhaitez vous améliorer, ajustez ce qui conditionne l'expérience du produit pour en modifier la durée de vie, puis réalisez de nouvelles prévisions pour vous rapprocher de vos objectifs métier. Ces mises à jour peuvent s'inscrire dans une vision stratégique combinée à une routine de prévision. Et oui, ce processus ne s'arrête jamais, car nous courons tous vite pour rester au même endroit dans un environnement en perpétuelle évolution. 3 - travailler avec le marché. Aller plus vite que les principaux concurrents est une bonne chose, mais parfois sortir de la course ordinaire peut apporter plus d'avantages. Lorsque vous analysez le comportement des utilisateurs dans différents pays et stores, certaines particularités locales peuvent révéler des insights remarquables et de nouvelles opportunités pour l'entreprise. Le contexte culturel et de marché peut être analysé sous l'angle de la rétention pour servir ensuite à la segmentation et au développement futur. Par exemple, vous pourriez découvrir un « océan bleu » dans certaines régions et y croître plus rapidement. L'utilisation des données de rétention ne se limite bien sûr pas à cette interprétation de base, mais c'est un bon point de départ si vous souhaitez obtenir rapidement une vraie valeur. ### Courbes, vue tableau, filtres et export CSV \{#curves-table-view-filters-and-csv-export\} Maintenant que nous partageons la même vision des objectifs de rétention et des modes d'interprétation de base, passons en revue les outils qui rendent tout cela pratique. Le cœur de la fonctionnalité de rétention dans Adapty est le graphique. Il montre comment le niveau de rétention dépend des étapes de la durée de vie d'un client. Les étapes sont affichées sur l'axe horizontal : Essai, Payant (1er abonnement), P2 (2e abonnement), P3, P4, etc. Notez que l'axe commence par l'étape Essai uniquement si la case « Afficher les essais » est cochée. Pour le calcul des données, cette case fonctionne comme suit. Lorsque « Afficher les essais » est sélectionné et que l'axe commence par l'étape Essai, vous ne voyez que les scénarios incluant des essais — aucune transaction directe depuis l'installation n'est affichée, et l'étape Payant ne contient que les transactions issues d'essais. Lorsque « Afficher les essais » n'est pas sélectionné et que l'axe commence par l'étape Payant, cette première étape regroupe toutes les premières transactions, qu'elles proviennent d'essais ou directement d'installations. Lorsque vous survolez le graphique, une fenêtre contextuelle affichant un résumé des données apparaît. Si vous survolez une colonne dans le tableau en dessous, vous voyez également une fenêtre contextuelle avec les données correspondantes dans le graphique. Le tableau reprend les mêmes regroupements et filtres que ceux choisis pour le graphique. N'hésitez pas à combiner filtres et regroupements pour des analyses avancées. Tirez de vrais insights à partir des données. Faites varier : 1. Le type de produit. 2. La durée. 3. La plage de dates. 4. Le pays. 5. L'attribution du trafic. 6. Le store. Utilisez les contrôles #Absolu et %Relatif pour afficher les données souhaitées. Enfin, à droite du panneau de contrôle, un bouton permet d'exporter les données de l'entonnoir au format CSV. Vous pouvez ensuite les ouvrir dans Excel ou Google Sheets, ou les importer dans votre propre système analytique pour poursuivre l'analyse et les prévisions dans l'environnement de votre choix. :::warning Veillez à indiquer que votre application est incluse dans le programme Small Business Program dans les [Adapty General Settings](https://app.adapty.io/settings/general). :::