Zoom sur le seul indicateur de performance qui compte vraiment pour votre app mobile

Comment mesurer la performance d’une application mobile ? Si vous souhaitez optimiser la conversion de votre application, vous devez répondre à cette question. Deux « KPI » ont longtemps été utilisés : le taux de clics sur la landing page et le nombre d’installations.

Ces indicateurs sont intéressants mais insuffisants. Le nombre d’installations par exemple ne mesure qu’une étape dans le parcours de l’utilisateur et ne permet pas de mesurer la performance commerciale de l’application. Vous devez surtout mesurer le niveau d’engagement de vos utilisateurs, via les événements in-app. Explications.

Pourquoi le nombre d’installations n’est pas un indicateur de performance suffisant

L’engagement est devenu le maître mot pour les « app-marketers ». La plupart des applications mobiles souffrent d’un trop faible niveau d’engagement de la part de leurs utilisateurs. Une étude a montré que seulement 30% des utilisateurs d’applications Android et 25% des utilisateurs d’applications iOS ouvraient l’application le jour suivant son installation sur le device. Après un mois, les pourcentages tombent respectivement à 3,3% et 3,2%.

Cette problématique de l’engagement des utilisateurs s’explique par la quantité d’applications disponibles sur le marché. Les boutiques d’applications indexent des millions d’applications. Certains utilisateurs se retrouvent avec une bonne vingtaine d’applications installées sur leur mobile – ce qui mécaniquement décroît l’engagement par application. On ne peut pas être au four et au moulin.

A cela s’ajoute le fait que les utilisateurs sont de plus en plus exigeants et n’hésitent pas une seconde à abandonner une application si elle ne répond pas à leurs attentes.

C’est pour cette raison notamment qu’il est largement insuffisant de se focaliser sur le nombre d’installations. Ce qui compte, ce n’est pas le nombre d’installations, mais le nombre d’installations qui débouchent sur de la rétention, de l’engagement et de la lifetime value. Quels KPI utiliser pour mesurer ces objectifs – rétention, engagement, lifetime value ? Explorons cette question en 4 étapes.

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#1 Quels sont les événements in-app qui sont reliés à vos objectifs ?

Vos objectifs sont la rétention, l’engagement et la lifetime value. Quels types d’événements permettent de mesurer ces objectifs ? En fait, il n’y a pas de réponse toute faite à cette question. Tout dépend du type d’application, et même de l’application tout court.

Par exemple, l’éditeur d’une application de gaming sait très bien qu’un utilisateur qui suit jusqu’au bout le tutoriel a beaucoup plus de chances de se transformer en utilisateur actif qu’un utilisateur qui zappe le tutoriel. Dans ce cas, il est pertinent de mesurer cette variable et de segmenter les utilisateurs qui ont suivi le tutoriel. Dans le cas d’une application de retail, l’objectif est d’augmenter le nombre d’acheteurs. Il est pertinent, dans ce cas, de mesurer le nombre moyen d’achats in-app par utilisateur. Une application qui vise à booster l’utilisation pourra quant à elle mesurer le nombre de sessions par utilisateur.

Les objectifs business et la mesure des événements in-app vont de pair. Il faut identifier les événements in-app qui sont corrélés à vos objectifs. En n’oubliant jamais que corrélation ne signifie pas forcément causalité : ce n’est pas forcément parce que les utilisateurs ont suivi les tutoriaux qu’ils achètent plus, c’est peut-être parce qu’à la base ils étaient plus disposés à acheter. En identifiant ces corrélations, vous allez pouvoir optimiser les événements corrélés à vos objectifs en faisant du testing.

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#2 Optimiser vos campagnes d’acquisition

En ayant défini les événements corrélés à vos objectifs, vous avez dans le même temps défini le segment d’utilisateur qui a le plus d’importance pour vous. Ce segment réunit tous les utilisateurs qui accomplissent les événements en question. Votre but, maintenant, c’est d’adapter vos campagnes d’acquisition afin de recruter des utilisateurs réalisant les événements in-app corrélés à vos objectifs business. Pour cela, vous devez utiliser des outils analytics qui permettent de déterminer les canaux marketing et les actions qui ont permis d’attirer ce segment d’utilisateurs. Grâce à ces outils, vous pourrez relier les installations à leur source et tracker les actions et le niveau d’engagement de vos utilisateurs après l’installation.

Il est très important de pouvoir relier l’activité in-app de vos utilisateurs aux sources d’acquisition de ces mêmes utilisateurs. Cela vous permettra d’améliorer l’efficacité de vos campagnes d’acquisition, en ciblant les canaux et les actions qui correspondent aux sources les plus performantes. Cela vous permettra d’ailleurs de faire des économies non seulement sur vos campagnes d’acquisition, mais aussi sur les campagnes marketing auprès des utilisateurs qui ont déjà installés l’application (en mettant le paquet sur les utilisateurs du « bon » segment).

Un outil comme AppFlyer permet, via un tableau de bord, de corréler les actions utilisateurs post-installations aux sources d’installation (networks) :

Dans cet exemple, ce sont les utilisateurs acquis grâce aux network 4 et 5 qui génèrent le plus de revenus. Le network 5 a aussi un potentiel commercial intéressant, dans la mesure où c’est lui qui génère les utilisateurs les plus « loyaux ». Dans ce cas de figure, il est pertinent :

• D’augmenter le budget d’acquisition et le budget marketing sur les networks 4 et 6, car ils correspondent aux utilisateurs qui ont la plus forte propension à faire des achats in-app.
• D’investir sur le network 5 pour recruter plus d’utilisateurs fidèles et entreprendre des actions pour développer la monétisation sur ce segment.

Prenons un deuxième exemple :

Le tableau est organisé à partir du ratio « loyal users/installs » (et non plus à partir de l’ARPU). On peut faire deux grandes observations :

• Les networks 7, 3 et 1 affichent les meilleurs taux d’utilisateurs loyaux.
• Le network 1 produit les utilisateurs avec le plus haut ARPU (revenu moyen par utilisateur).

C’est à partir de l’analyse de ce tableau que vous pourrez piloter plus efficacement l’allocation de vos moyens et optimiser vos campagnes.

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#3 Mesurer les événements in-app plus finement

Une fois que l’on a compris que se focaliser sur le nombre d’installations n’avait pas vraiment d’intérêt mais qu’il fallait aussi mesurer les événements in-apps générateurs de rétention et de revenus, on a déjà fait un grand pas. Mais il est possible d’obtenir encore de meilleurs résultats en poussant plus loin l’analyse de ces événements. Le segment « utilisateurs à fort revenu qui ont ajouté au moins deux produits d’une valeur minimum de 20 euros dans leur panier » est plus fin et donc plus intéressant que le segment « acheteurs qui ont ajouté un produit à leur panier ». Une segmentation fine permet de mieux connaître vos utilisateurs et de renforcer l’efficacité de vos campagnes.

Prenons l’exemple d’un marketer dans l’univers du voyage opérant sur une industrie saisonnière. Pour lui, l’objectif le plus important est d’augmenter la lifetime value. Le segment d’utilisateurs le plus intéressant regroupera par exemple ceux qui ont fait au moins deux réservations au cours de deux saisons différentes. C’est ce type de segments qu’il doit tracer. Imaginons maintenant une application de retail qui souhaite augmenter la taille de son audience cible = les femmes appartenant aux classes supérieures et ayant la trentaine ou la quarantaine. Pour cela, le marketeur aurait tout intérêt à segmenter et à tracer les utilisatrices de l’application qui ont acheté des produits de mode haut de gamme ou visité les pages produits correspondantes.

Ces événements plus profonds sont appelés en anglais « rich in-app events » dans la mesure où ils sont enrichis de données faisant appel à plusieurs paramètres. Encore peu de marketeurs mesurent ces riche in-app events, se contentant généralement d’événements basiques. Heureusement, les choses évoluent et de plus en plus de professionnels du marketing mobile deviennent « data-centric ».

Voici un tableau extrait d’un tableau de bord qui permet d’identifier les networks les plus performants grâce aux données relatives aux rich in-app events d’utilisateurs ayant réservé une chambre familiale dans un hôtel de Miami au mois de décembre :

On constate, d’après ce tableau, que les networks 3 et 5 sont les plus performants. Ce sont eux qui génèrent le plus de réservations. Ce sont sur ces deux networks qu’il convient d’augmenter les dépenses d’acquisition / marketing. A l’inverse, le network 6 est le moins performant. Il génère un faible nombre d’utilisateurs et affiche un taux de conversion mobile très faible.

Voici un autre exemple, présentant les données d’une application de retail. Dans ce tableau, on se focalise cette fois sur les utilisateurs qui ont fait au moins deux achats au cours de leurs deux premières semaines d’activité :

Plusieurs constats s’imposent :

• Le network 6 est le plus performant, de loin. Les dépenses doivent être augmentées sur ce canal.
• Le network 7 est intéressant. Il ne permet pour le moment d’acquérir que très peu d’utilisateurs, mais le taux de conversion est très élevé. Investir sur ce canal aurait clairement un sens.

Tracer les rich in-app events permet de mieux connaître votre audience et d’en tirer des conclusions concernant vos campagnes marketing. Ce tracking permet aussi de définir des segments plus précis, ce qui vous permettra d’améliorer votre ciblage.

#4 Faire de l’analyse de cohorte

Les rapports de cohorte permettent de grouper les utilisateurs partageant des caractéristiques communes et de mesurer des KPI spécifiques sur les différentes périodes de temps. Cette méthode offre des indications précises sur la qualité du client moyen, et surtout sur l’évolution de cette qualité au fil du temps.

Les KPI en question peuvent être n’importe quel événement in-app et évoluent avec le temps. L’exemple ci-dessous concerne une application de gaming. Il s’agit d’une application qui affiche un volume d’installations important, mais un ratio d’achats in-app très faible. Le marketeur en charge de l’application a identifié que les utilisateurs qui suivaient les tutoriels jusqu’au bout avaient une plus grande lifetime value. Pour l’analyse de cohortes, il s’est appuyé sur deux indicateurs :

• La complétion des tutoriels par utilisateur :

Le network A surpasse clairement tous les autres. A partir du troisième jour d’activité, 31% des utilisateurs suivent les tutoriels. La courbe se stabilise ensuite. Le network B regroupe les utilisateurs qui se sont vus proposer des récompenses pour les inciter à suivre le tutoriel. Sans grande surprise, le taux de complétion des tutoriels est plutôt bon mais atteint tout de suite un plateau. Les courbes des networks C et D augmentent légèrement jusqu’au septième jour. La performance du network E est quant à elle assez mauvaise. La personne en charge du marketing de l’application a crée des campagnes (marketing et publicitaires) ciblant les networks B et C afin de réduire le nombre d’utilisateurs non performants. Le budget sur le network A a été augmenté. Des campagnes de retargeting ont été lancées sur les utilisateurs à partir du septième jour, qui correspond au moment où la courbe commence à s’aplatir.

• Le nombre moyen d’achats in-app par utilisateur

Ce graphique est très instructif. Le network A commence à très bien performer à partir du troisième jour, jusqu’au 14ème jour. Les optimisations  faites sur le network B ont permis d’accroître l’engagement des utilisateurs sur ce segment. A l’inverse, les optimisations faites sur le network C n’ont pas porté leurs fruits. On constate une croissance assez modeste jusqu’au 7ème jour. Il a été décidé de supprimer le network E, en raison de ses performances nulles. Le critère de ciblage du network C a été modifié pour se rapprocher de celui du network B.

Vous l’aurez compris, le seul indicateur vraiment important que l’on doit prendre en compte pour mesurer la performance d’une application mobile est le rapport entre la valeur des utilisateurs (leur engagement, leur taux de conversion, le nombre d’achat…) et les canaux d’acquisition. Pour mesurer l’activité des utilisateurs en fonction du contexte d’installation de l’application, nous vous conseillons de faire du deep-linking. Le deep-linking consiste à renvoyer les utilisateurs qui cliquent sur un lien dans l’application vers une page spécifique (une page profonde). Le deep-linking permet de tracer parfaitement le comportement des différents segments d’utilisateurs et d’amener l’utilisateur où vous voulez vraiment qu’il aille. Le deep-linking, qui contribue aussi à offrir à vos utilisateurs une meilleure expérience (UX), permet par exemple de rediriger un utilisateur qui ouvre l’application pour la première fois vers une landing page spécifique.

En conclusion : vous ne devez pas vous concentrer sur le taux de conversion installations / clics. Quand un utilisateur installe l’application, vous n’avez encore rien « gagné ». Tout reste à faire. Il faut se concentrer sur les événements in-app (post-installation) créateurs de valeur et corrélés aux objectifs business, et enfin les relier aux canaux d’acquisition.