Quels canaux et pays retiennent le mieux ? Une analyse basée sur les données

La rétention est l’un des KPI les plus critiques en croissance mobile. Pourtant, de nombreuses équipes s’arrêtent aux taux de D1 ou D7 et passent à côté de l’opportunité de comprendre ce qui provoque réellement la perte d’utilisateurs — et ce qui pourrait être optimisé. Dans cet article, nous analysons la rétention par marché, canal (organique vs payant) et cohorte, et comment les données de désinstallation complètent l’image.

📲 Pourquoi la rétention compte (au-delà du Jour 1)

Les taux de D1 et D7 mesurent l’engagement initial, mais ce sont les taux de D30 et D60 qui révèlent l’adéquation produit–marché et la valeur à long terme. Comprendre le comportement utilisateur sur plusieurs semaines, et non quelques heures, est essentiel à un vrai impact business.

📊 Benchmarks à surveiller

Les standards du secteur offrent un contexte utile, mais doivent toujours être comparés à l’historique de votre propre app.
Les taux de désinstallation complètent l’analyse en révélant l’autre face de l’engagement : la sortie.

🧩 Comment structurer votre analyse de rétention

1. Par canal (organique vs payant)

Cela permet d’identifier les sources d’utilisateurs de qualité :

• Les utilisateurs organiques ont souvent une meilleure rétention à long terme.
• Les utilisateurs payants peuvent performer en D1, mais nécessitent des stratégies de réengagement après le Jour 7.

2. Par plateforme d’acquisition

Tous les canaux payants ne se valent pas :

• Comparez Meta, Google Ads, TikTok.
• Analysez les baisses d’engagement pour améliorer onboarding et CRM.

3. Par pays/marché

Les différences culturelles et économiques influencent l’usage :

• Repérez les pays à forte rétention D30/D60.
• Identifiez les marchés à churn précoce et testez la pertinence locale.

4. Par OS (iOS vs Android)

Segmentez la rétention par système d’exploitation :

• Les audiences Android et iOS ont souvent des comportements différents.
• La disponibilité des fonctionnalités ou les messages du cycle de vie peuvent expliquer les écarts.

🔁 La puissance de l’analyse par cohortes

L’analyse de cohortes révèle l’évolution du comportement dans le temps :

• Comparez les cohortes par mois ou campagne d’acquisition.
• Évaluez l’impact de mises à jour produit, de tests marketing ou de la saisonnalité.

Questions que vous pouvez résoudre :

• Notre campagne de mars a-t-elle amélioré la rétention par rapport à février ?
• L’amélioration de l’onboarding a-t-elle eu un effet après la 2e semaine ?

❌ Ne négligez pas les désinstallations

La rétention montre qui reste. Le suivi des désinstallations montre quand et comment les utilisateurs partent.

À surveiller :

• Quand les désinstallations augmentent-elles ? Les jours 1 à 3 sont souvent critiques.
• Quelles sources ont le churn le plus rapide ?
• Comparez avec les taux de rétention pour une vision complète.
  Segmenter les désinstallations par source, pays et cohorte permet de repérer les points de friction : mauvais onboarding, attentes non comblées, bugs…

✅ Étapes suivantes pour optimiser la rétention

Une fois vos données segmentées :

• Renforcez les canaux et marchés à forte rétention long terme.
• Corrigez les maillons faibles dans les pays à faible D7/D30.
• Améliorez les flux d’onboarding et du cycle de vie — surtout là où les désinstallations sont précoces.
• Personnalisez les campagnes de réengagement par OS, pays et canal.

🎙️ L’expert – JC, Co-fondateur de Scalebay

“Trop d’équipes s’arrêtent à D1. Mais la vraie valeur est en D30. Chez Scalebay, nous aidons les apps non seulement à acquérir des utilisateurs, mais à garder ceux qui comptent vraiment. Comprendre ce qui fonctionne en Espagne vs en Allemagne, ou sur Facebook vs Google, permet de croître intelligemment.”

💬 Conclusion

L’analyse de la rétention ne repose pas sur un seul KPI. Il s’agit de construire une vision complète de qui sont vos utilisateurs, pourquoi ils restent, et où investir intelligemment. Comparer pays, canaux et cohortes vous permet de prendre des décisions fondées sur les données — pas les suppositions.

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