Comment évaluer une application mobile?

Liste de contrôle pour évaluer une application

En vous basant sur certaines des principales métriques (KPIs) pour les applications, vous pouvez élaborer un questionnaire pour évaluer votre application :

• Téléchargements de l'application. Après avoir consacré du temps et de l'argent au développement de l'application, vous devez commencer à quantifier le nombre de fois qu'elle a été téléchargée. Cela vous aidera à savoir si vous devez augmenter vos efforts de marketing. De plus, c'est une donnée que nous devons analyser au fil du temps pour voir quand nous devons utiliser ces ressources marketing.
• Utilisateurs actifs. Il existe différentes façons de mesurer les KPIs pour les applications relatives aux utilisateurs actifs. Généralement, trois sont analysées : MAU (utilisateurs actifs mensuels), WAU (utilisateurs actifs hebdomadaires) et DAU (utilisateurs actifs quotidiens).

Comparer les trois métriques peut également nous aider à mettre en œuvre des stratégies pour augmenter la fréquence d'utilisation de notre application. Par exemple, nous pouvons calculer le taux d'adhérence, résultat de la division des utilisateurs actifs quotidiens par les utilisateurs actifs mensuels. Pour augmenter ce taux, nous pouvons, par exemple, envoyer des notifications push aux utilisateurs pour les encourager à revenir sur la plateforme.

• La rétention. C'est l'une des métriques les plus pertinentes, car elle quantifie la récurrence, c'est-à-dire combien d'utilisateurs choisissent de rester avec nous après avoir téléchargé l'application. Nous l'étudierons en détail plus tard.
• Le taux de churn ou taux d'annulation des clients. C'est-à-dire, le pourcentage d'utilisateurs sur le total qui ont cessé d'utiliser l'application.
• Surveillance des événements dans l'application. Au-delà de l'étude de l'activité des utilisateurs dans votre application, il est également utile d'analyser comment ils interagissent avec elle. Par exemple, vous pouvez étudier si les utilisateurs partagent du contenu avec un ami, effectuent un achat ou atteignent un certain point dans un jeu.
• Les évaluations et les avis des applications. Analyser les notes et les commentaires des utilisateurs sur Google Play ou sur l'App Store peut également être d'une grande aide. D'une part, encourager les utilisateurs à nous donner une note positive peut inciter davantage de personnes à télécharger l'application, car généralement l'algorithme de recherche des magasins d'applications récompense les mieux notées. D'autre part, utiliser des outils pour surveiller les évaluations peut nous aider à rester attentifs afin de répondre immédiatement aux éventuels problèmes rencontrés par les utilisateurs.
• L'abandon de l'application. Contrairement au taux de désabonnement, cette métrique mesure spécifiquement le ratio d'utilisateurs qui ne s'inscrivent pas sur l'application ou ne l'utilisent pas malgré l'avoir téléchargée. Si ce ratio est trop élevé, il se peut que notre application leur pose des problèmes, il sera donc nécessaire de vérifier qu'elle fonctionne correctement sur différentes plateformes.
• Suivi de l'entonnoir. Tout comme les meilleurs programmes CRM nous aident à étudier le funnel de ventes, nous devons disposer d'outils qui nous permettent d'analyser combien d'utilisateurs franchissent différentes étapes dans notre application visant à ce qu'ils se convertissent en une vente. Télécharger l'application, démarrer un essai gratuit, acheter un service déterminé ou s'abonner peuvent être quelques-unes de ces étapes.
• Viralité. La viralité fait référence au nombre d'utilisateurs que chaque utilisateur moyen amène à votre application, ce qui présente de nombreux avantages : ils seront plus actifs sur l'application puisqu'ils connaissent déjà quelqu'un qui l'utilise. De plus, si vous attirez de nombreux utilisateurs par ce biais, vous utiliserez moins de ressources marketing. Créer un bouton pour partager le contenu de l'application via les réseaux sociaux ou lancer une campagne de promotion pour que parler de l'application soit récompensé sont quelques-unes des stratégies possibles pour y parvenir.
• Coût d'acquisition. Cette métrique calcule combien d'argent il nous a coûté en moyenne pour attirer un nouveau client sur une période de temps. Diviser le montant d'argent que nous avons investi pour les attirer (la somme des dépenses de marketing, publicité, etc.) et diviser ce chiffre par le nombre de clients que nous avons obtenus sur une période détermine le coût d'acquisition.

Il existe des outils qui permettent même de surveiller de quelle campagne marketing proviennent les téléchargements d'une application. Un exemple est Tune, qui permet de réaliser des Attribution Analytics pour surveiller le suivi afin de savoir comment les leads se transforment en ventes. Ici, vous pouvez voir comment se déroule le processus de configuration de Tune en attribuant des permissions différentes aux administrateurs et aux account managers :

• Valeur à vie du client. La valeur à vie (plus connue sous le nom de lifetime value ou LTV) est le montant total des revenus que nous percevons d'un utilisateur avant qu'il ne cesse d'utiliser l'application. Cet indicateur clé de performance (KPI) peut nous aider à déterminer combien de temps, en moyenne, notre application doit être utilisée pour que nous en tirions des bénéfices. Pour les fidéliser, il sera important de répondre à leurs commentaires et de mettre à jour l'application.
• Revenu moyen par utilisateur (ARPU). Il est calculé en divisant les revenus totaux générés par les abonnements et autres services achetés par nos utilisateurs dans l'application par le nombre moyen d'utilisateurs. C'est une métrique importante pour savoir si notre application contribue au succès de notre entreprise.

La rétention des utilisateurs (ou comment éviter les KPIs d'application de vanité)

Un problème de certaines des métriques précédentes est que certaines d'entre elles sont des métriques de vanité. C'est-à-dire que si nous analysons uniquement ces KPIs à un moment donné, ils ne nous servent pas à analyser le succès réel de notre application.

Par exemple, si nous jetons simplement un coup d'œil au nombre de téléchargements d'un mois donné, nous pourrions croire à tort que tout va bien alors que ce n'est pas le cas. De plus, analyser simplement des métriques comme le DAU ou le MAU nous donnera une vision déformée de la réalité : peut-être que les nouveaux utilisateurs augmentent rapidement, mais il se peut que les utilisateurs enregistrés nous quittent.

C'est pourquoi il est important que nous analysions et comparions les métriques au fil du temps et que nous prêtions une attention particulière à l'étude de la rétention, l'une des métriques les plus importantes. Pour approfondir l'analyse du succès de votre application, vous devez utiliser une méthode connue sous le nom d'analyse de cohortes.

Fondamentalement, les cohortes sont des groupes d'utilisateurs qui partagent certaines caractéristiques communes. Il existe deux principales façons de diviser les groupes d'utilisateurs en cohortes :

• Groupes d'acquisition. Il s'agit de regrouper les utilisateurs en fonction du moment où ils ont acquis le produit. Pour mesurer à la fois les métriques liées aux utilisateurs actifs (DAU, WAU et MAU) ainsi que ce type de groupes, il existe des outils très utiles comme MixPanel et Google Analytics, qui nous permettront d'analyser toutes ces métriques.
• Groupes de comportement. Les utilisateurs sont regroupés en fonction de s'ils ont effectué une action spécifique, comme par exemple, prendre une photo ou partager un contenu.

Le plus intéressant de l'analyse des cohortes est qu'elle permet non seulement d'étudier quand les clients s'inscrivent et quand ils quittent l'application, mais aussi pourquoi ils partent. Pour cela, nous devons d'abord établir un objectif de rétention à court, moyen et long terme, puis explorer les données pour analyser où nous devrions apporter des changements, exécuter différents tests pour améliorer nos métriques et évaluer les données finales.

En général, les meilleures applications ont une courbe de rétention qui ressemble à un sourire : il y a beaucoup d'inscriptions au début, donc les utilisateurs sont actifs, puis cette activation diminue drastiquement (les inscriptions diminuent) et ensuite elle remonte parce que les utilisateurs se réactivent. Logiquement, si la baisse initiale se prolonge, notre application n'aura pas beaucoup d'avenir.

Deux exemples des cohortes les plus courantes que nous pouvons utiliser sont les cohortes par date d'acquisition et par comportement.

En ce qui concerne les cohortes par date d'acquisition, nous pouvons créer un tableau pour les analyser. Dans les colonnes, nous noterons la date à laquelle les utilisateurs s'inscrivent sur la plateforme ainsi que le nombre d'utilisateurs inscrits. Dans les lignes, nous indiquerons les jours qui passent (jour 0, jour 1, jour 2…). Ensuite, nous remplirons chaque cellule avec le pourcentage de rétention correspondant à chaque groupe d'utilisateurs (selon la date à laquelle ils se sont inscrits et le jour où nous nous trouvons). Logiquement, la rétention au jour 0 sera de 100 % et à partir du jour 1, il est probable qu'elle diminue. Cela nous permettra de voir si ceux qui ont téléchargé l'application auparavant restent plus longtemps sur l'application.

Ensuite, nous pouvons convertir les données en un graphique appelé courbe de rétention (où l'axe des y montre le pourcentage de rétention et l'axe des x le passage du temps) qui montre l'évolution de ces cohortes. Cette courbe nous permettra d'étudier, d'un seul coup d'œil, le pourcentage d'utilisateurs qui abandonnent l'application sur une période de temps déterminée.

Par exemple, nous pourrons apprécier si un pourcentage très élevé d'utilisateurs abandonne le premier jour et prendre les mesures nécessaires pour améliorer leur expérience initiale et ainsi les inciter à rester plus longtemps avec nous. Selon une analyse de la société d'intelligence mobile Quettra, une application perd 77 % de ses utilisateurs actifs quotidiens au cours des 3 premiers jours, et 90 % au cours des 30 premiers jours.

De plus, nous pouvons également analyser des cohortes de comportement car, comme nous l'avons mentionné précédemment, il est important d'étudier pourquoi les utilisateurs prennent certaines décisions plutôt que d'autres.

Ainsi, nous pouvons diviser les différents utilisateurs en différents groupes en fonction des comportements qu'ils adoptent. Par exemple, ils peuvent être regroupés selon les utilisateurs qui ont utilisé une fonction spécifique ou qui ont interagi avec les notifications. En analysant ces groupes séparément, nous pourrons voir quel type d'actions fonctionne le mieux et allouer les ressources nécessaires en fonction de celles-ci.

Métriques pour applications mobiles : Perpetuall comme cas de succès

Chez SEIDOR, en tant qu'experts dans le développement d'applications mobiles, nous avons beaucoup travaillé sur les métriques afin que nos clients puissent analyser le succès de leurs applications sous différents angles. Un exemple est le développement des métriques de Perpetuall, une application pour gérer et mettre à jour les contacts.

Pour mesurer le succès de l'application et rapporter ces évaluations aux investisseurs, nous utilisions différents KPIs en tenant compte de toutes les directives que nous avons analysées précédemment. Comme nous l'avons mentionné, il est très pertinent d'analyser l'évolution de ces indicateurs au fil du temps, c'est pourquoi les données mensuelles étaient obtenues et le pourcentage de croissance était étudié. De plus, les métriques étaient regroupées en différentes sections pertinentes :

• Facturation : Nous avons analysé des métriques telles que l'ARPU (le revenu moyen par utilisateur), les revenus dérivés des achats ou de l'utilisation de l'API, ou le pourcentage de croissance mensuelle de ces revenus.
• Croissance : Des indicateurs tels que l'évolution des téléchargements et des inscriptions (nombre de téléchargements et d'inscriptions par semaine et par mois, et pourcentages de croissance de ces métriques), le coût d'acquisition du client (tant mensuel que la variation) ou la croissance dans le classement de l'App Store ou du Play Store ont été pris en compte. Les téléchargements nets par mois en relation avec les inscriptions ont également été calculés (pour savoir combien d'utilisateurs profitent de notre application et ne se sont pas limités à la télécharger).
• Viralité : Des indicateurs d'une application tels que le pourcentage d'utilisateurs inscrits grâce aux prescripteurs ou le nombre d'invitations envoyées pour rejoindre la plateforme (par semaine ou par mois) sont également très utiles.
• Adoption : Nous avons étudié le nombre d'utilisateurs actifs par jour, par semaine et par mois (DAU, WAU et MAU). Des calculs ont également été effectués pour étudier le taux d'augmentation de ces indicateurs. Comme nous l'avons mentionné, cette évaluation peut être utile pour déterminer les actions nécessaires afin que les utilisateurs utilisent notre plateforme tous les jours.
• Rétention : Nous avons étudié le pourcentage d'utilisateurs actifs après leur inscription sur l'application et comment ce pourcentage a évolué au fil du temps, en regroupant les utilisateurs par les dates auxquelles ils se sont inscrits sur la plateforme. Pour cela, nous avons réalisé un tableau en appliquant l'analyse de cohortes.

Conclusion

Comme vous l'avez constaté, il existe de nombreuses métriques et KPIs à évaluer lors du contrôle de qualité d'une application. Une étude dans laquelle nous devons également réaliser l'analyse de cohortes.