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Data Visualization

Analyseur de cohortes, RFM et entonnoir

· Dernière mise à jour：2026-08-28

Collez un CSV de commandes ou d'événements et obtenez la pile growth en une page : triangle de rétention avec carte thermique, RFM en quintiles mappé sur les dix segments de cycle de vie, et entonnoir à ordre strict.

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

Une couche sémantique sur votre journal de transactions, pas un énième graphique générique. Les cohortes se forment au mois (ou semaine ISO) de la première commande ; la rétention est la part qui commande à nouveau chaque période — triangle thermique avec effectifs par cellule, rétention moyenne pondérée et meilleurs/pires cohortes. Le RFM suit la méthode standard : quintiles 1–5 de Récence, Fréquence et Montant, code à trois chiffres mappé sur dix segments (Champions, Fidèles, Fidèles potentiels, Nouveaux, Prometteurs, À surveiller, À risque, Incontournables, En hibernation, Perdus) avec part de base, panier moyen et action recommandée. L'entonnoir ne compte un utilisateur à une étape que s'il a franchi la précédente plus tôt dans le temps. En-têtes flexibles : user/customer, date/timestamp, amount/revenue, event/action.

Exécution

Exécuter cet outil

Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Exemples

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Rédigé par l'équipe Elysia Tools

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie
Data Visualization
Types d’entrée
textarea, select, number, text
Type de sortie
html
Exemples associés
4
API disponible
Oui

Aperçu

Analysez rapidement vos données de ventes et d'événements grâce à cet outil complet de growth analytics. Il transforme un simple export CSV en un tableau de bord intégrant un triangle de rétention par cohortes, une segmentation RFM en dix profils types et un entonnoir de conversion chronologique strict.

Quand l’utiliser

  • Évaluer l'évolution du taux de réachat et de l'attrition (churn) mois par mois ou semaine par semaine.
  • Segmenter une base clients en quintiles RFM pour cibler les campagnes de fidélisation ou de réactivation.
  • Mesurer les taux de passage réels d'un parcours d'achat multi-étapes dans un ordre chronologique strict.

Fonctionnement

  1. 1Collez votre fichier CSV contenant au minimum les colonnes d'identifiant utilisateur, de date et de montant (ou d'événement).
  2. 2Sélectionnez la granularité temporelle des cohortes (mensuelle ou hebdomadaire ISO) et le nombre de périodes à afficher.
  3. 3Renseignez éventuellement les étapes de l'entonnoir séparées par des virgules et fixez une date de référence pour l'analyse.
  4. 4Générez le rapport visuel combinant la carte thermique de rétention, les métriques RFM par segment et les taux de conversion de l'entonnoir.

Cas d’usage

  • Analyse de la rétention post-achat pour un site e-commerce souhaitant optimiser la valeur vie client (LTV).
  • Identification des clients stratégiques inactifs (« Incontournables » ou « À risque ») pour des campagnes marketing ciblées.
  • Audit des points de friction d'un tunnel de commande allant de l'inscription jusqu'au paiement validé.

Comparer les alternatives

  • Calculer le coefficient de variation (CV) pour les colonnes numériques pour mesurer la variabilité relative

  • Outil avancé d'analyse de corrélation qui calcule les coefficients de corrélation entre les variables pour mesurer la force et la direction de leurs relation…

  • Outil avancé de traitement des limites qui identifie et gère les valeurs minimales et maximales dans les données numériques.

Pour qui

Idéal pour

  • Convertir du contenu dans le navigateur.
  • Les workflows où Kohortenzeitraum compte, par exemple Monat ou Woche (ISO).
  • Le workflow « Four monthly cohorts with RFM segmentation », en une seule passe.

Peu adapté pour

  • Tâches par lots entièrement automatisées — cette page est conçue pour un usage interactif ; pour les scripts, utilisez le point de terminaison API.
  • Du contenu dans d'autres formats — cet outil attend du contenu.

Cas limites et erreurs fréquentes

  • Fichiers très volumineux

    Les gros fichiers prennent plus de temps et peuvent atteindre les limites de mémoire du navigateur — essayez d'abord avec un échantillon plus petit.

  • Vérification de la sortie ignorée

    Comparez les premières lignes ou pages de la sortie avec l'entrée avant de l'utiliser en production.

  • Fichiers provenant d'exportateurs inhabituels

    Certains fichiers utilisent des variantes de format qui ne se convertissent pas proprement — si la sortie semble incorrecte, réenregistrez le fichier depuis l'application qui l'a créé et réessayez.

Exemples

1. Analyse mensuelle de réachat e-commerce

Responsable CRM

Contexte

Une boutique en ligne souhaite identifier le taux de réachat sur les 3 mois suivant la première commande.

Problème

Le responsable doit visualiser la déperdition des cohortes et repérer les meilleurs clients pour un programme VIP.

Utilisation

Coller le journal des commandes CSV, choisir la période mensuelle, fixer 3 périodes et lancer l'analyse.

cohortPeriod: month, periodsCount: 3, analysisDate: 2026-04-06

Résultat

Obtention de la matrice thermique montrant 55,6 % de rétention moyenne au mois 1 et identification de 3 profils Champions.

2. Conversion d'un tunnel d'inscription et d'achat

Growth Marketer

Contexte

Une application web analyse le comportement des nouveaux inscrits jusqu'à leur premier paiement.

Problème

Mesurer précisément les abandons sans fausser les chiffres par des actions désordonnées.

Utilisation

Importer le CSV d'événements et renseigner les étapes ordonnées du funnel dans les options.

FAQ

Quels formats de colonnes sont acceptés dans le CSV ?

L'outil détecte automatiquement les synonymes courants tels que user_id ou customer, date ou timestamp, amount ou revenue, ainsi que event ou action.

Comment sont calculées les cohortes de rétention ?

Chaque utilisateur est assigné à une cohorte selon la date de sa première commande, puis l'outil calcule la proportion qui commande à nouveau lors des périodes suivantes.

Quels sont les segments de cycle de vie issus du modèle RFM ?

Les scores découpent la base en 10 segments : Champions, Fidèles, Fidèles potentiels, Nouveaux, Prometteurs, À surveiller, À risque, Incontournables, En hibernation et Perdus.

Comment fonctionne l'entonnoir à ordre strict ?

Un utilisateur n'est comptabilisé à une étape donnée que s'il a validé toutes les étapes précédentes dans un ordre chronologique rigoureux.

Que se passe-t-il si la date d'analyse n'est pas renseignée ?

L'outil prend automatiquement par défaut la date la plus récente présente dans votre fichier CSV pour calculer la récence RFM.

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Analyseur de Corrélation

Outil avancé d'analyse de corrélation qui calcule les coefficients de corrélation entre les variables pour mesurer la force et la direction de leurs relations linéaires.

funnelSteps: signup, cart, checkout, purchase

Résultat

Visualisation de l'entonnoir SVG strict indiquant 100 % d'inscriptions, 80 % d'ajouts au panier, 40 % de checkouts et 20 % d'achats.

Calculateur de Coefficient de Variation
Analyseur de Corrélation
Processeur de Limites de Données