Quelque part dans votre outil d'analyse se trouve un graphique qui part de 100% et ne fait que descendre. Les nouvelles équipes ont tendance à y jeter un œil, à grimacer, puis à passer à des graphiques plus réjouissants. C'est une erreur, car cette ligne descendante, la courbe de rétention, répond à la question que tous les autres graphiques contournent : les personnes qui essaient votre produit continuent-elles vraiment à l'utiliser ?
Cet article s'adresse à toute personne qui découvre ce graphique, ou qui a déjà acquiescé en réunion tout en se demandant discrètement ce que « la courbe qui s'aplatit » veut vraiment dire. Aucune connaissance préalable en analytics n'est requise. À la fin, vous saurez exactement ce qu'est une courbe de rétention, pourquoi votre outil l'appelle peut-être graphique ou diagramme de rétention, comment en lire la forme et comment en construire une vous-même.
Si vous connaissez déjà les bases et cherchez la méthode avancée (benchmarks, modélisation de la rétention, comparaison de cohorte à cohorte et leviers qui infléchissent la courbe), elle se trouve dans notre guide complet de la courbe de rétention. Cette page, c'est le rez-de-chaussée.
Points clés
- Une courbe de rétention est un graphique linéaire qui suit une cohorte dans le temps. Elle montre quel pourcentage des utilisateurs inscrits ensemble est encore actif au jour 1, au jour 7, au jour 30 et au-delà. Elle part toujours de 100% et descend.
- Courbe, graphique, diagramme de rétention : c'est la même chose. Selon les outils, la même visualisation porte des noms différents. Elle se lit toujours de la même façon.
- La forme, c'est le message. Une courbe qui s'aplatit en plateau signifie qu'un noyau d'utilisateurs est resté : c'est le schéma sain. Une courbe qui glisse vers zéro signifie que le produit ne retient personne.
- La rétention elle-même est un simple ratio. Utilisateurs encore actifs ÷ utilisateurs de départ, mesuré à chaque instant. La courbe n'est que ce ratio, dessiné.
- Vous pouvez en construire une dans un tableur en un après-midi, ou laisser un outil d'analyse no-code la tracer en continu à partir d'événements d'utilisation réels.
- La courbe pose le diagnostic ; l'onboarding soigne. Une forte chute au début est un problème d'activation, et corriger la première semaine fait bouger tout le graphique.
Courbe de rétention : la définition
Courbe de rétention (nom féminin). Graphique linéaire montrant le pourcentage d'une cohorte d'utilisateurs, c'est-à-dire toutes les personnes inscrites sur la même période, qui est encore actif à chaque instant après l'inscription. Le temps écoulé depuis l'inscription figure en bas ; la part de la cohorte encore active figure sur le côté. La ligne commence à 100% au jour 0 puis décline. On parle aussi de graphique de rétention ou de diagramme de rétention.
Chaque mot de cette définition compte, alors décortiquons les deux qui posent le plus de problèmes.
« Cohorte » signifie que le graphique ne mélange jamais anciens et nouveaux utilisateurs. Il choisit un groupe (par exemple, toutes les personnes inscrites la première semaine de juillet) et suit uniquement ce groupe. C'est ce qui rend la courbe honnête. Une métrique comme les utilisateurs actifs mensuels peut sembler excellente simplement parce que le marketing a connu un bon mois ; une cohorte, elle, ne peut jamais être réalimentée. Elle ne peut que diminuer, donc la ligne ne peut que dire la vérité.
« Actif » signifie que l'utilisateur a fait quelque chose de significatif (créé un tableau de bord, invité un collègue, exporté un rapport), et pas seulement que son compte existe ou qu'il s'est connecté. Toute équipe qui construit son premier graphique de rétention doit décider ce que « actif » veut dire pour son produit, et cette décision compte plus que n'importe quel détail de mise en forme (nous y revenons dans la section pratique ci-dessous).
Lu comme une phrase, un point de la courbe dit : « parmi les utilisateurs arrivés ensemble au jour 0, ce pourcentage utilisait encore réellement le produit N jours plus tard. » Reliez ces points et vous obtenez la courbe.
Courbe de rétention, graphique de rétention, diagramme de rétention
Trois noms, une seule visualisation. Si vous avez cherché « graphique de rétention » et « diagramme de rétention » en vous demandant s'il s'agissait d'objets différents, la réponse est non. Les termes sont entièrement interchangeables, et celui que vous rencontrez en premier dépend surtout de l'outil qu'utilise votre équipe.
| Terme | Ce qu'il met en avant | Où vous l'entendrez |
|---|---|---|
| Courbe de rétention | La forme de la ligne : la falaise, la pente, le plateau | Discussions de stratégie produit, échanges avec les investisseurs, articles sur la croissance |
| Graphique de rétention | L'objet lui-même, la visualisation dans votre tableau de bord | Outils d'analyse, tableaux de bord, présentations de reporting |
| Diagramme de rétention | Synonyme de graphique, une variante d'usage ou de style | Employé indifféremment avec « graphique » (en anglais, « retention graph » est un peu plus courant en anglais britannique) |
Un objet voisin, lui, est différent et mérite d'être nommé : le tableau de rétention par cohorte (parfois appelé « grille de cohortes »). C'est le tableau triangulaire de pourcentages, une ligne par cohorte, que de nombreux outils d'analyse affichent à côté du graphique. Chaque ligne de ce tableau contient les données brutes d'une courbe de rétention ; la courbe n'est rien d'autre qu'une ligne du tableau dessinée sous forme de tracé. Mêmes données, deux vues : le tableau est plus pratique pour parcourir de nombreuses cohortes à la fois ; la courbe est plus parlante pour vraiment voir la forme.
L'anatomie d'un graphique de rétention
Montrez n'importe quel graphique de rétention à une équipe produit et elle le lira toujours dans le même ordre : le départ, la chute, la stabilisation. Voici son anatomie, annotée.
Les trois repères de tout graphique de rétention : le départ garanti à 100%, la chute initiale et le plateau où la courbe se stabilise.
- Le départ (jour 0, 100%). Ce n'est pas une performance, c'est une définition. Tous les membres de la cohorte étaient actifs le jour de leur inscription. Le graphique ne devient informatif qu'à partir du jour 1.
- La chute. Tout produit perd une large part de ses inscrits dans les premiers jours ; la question est de savoir combien. Cette zone dépend presque entièrement de l'onboarding : les nouveaux utilisateurs atteignent-ils le moment aha du produit avant que la friction ou la distraction ne l'emporte ?
- Le plateau (ou son absence). L'endroit où la courbe cesse de descendre, si elle cesse, est la caractéristique la plus importante du graphique. Un plateau, c'est un noyau d'utilisateurs pour qui le produit fonctionne vraiment. Pas de plateau, cela veut dire que personne ne reste, et aucune acquisition ne peut corriger cela.
Une chose que le graphique ne peut pas faire : prédire son propre avenir. Une cohorte inscrite il y a deux semaines a une courbe de deux semaines ; impossible de savoir encore si elle va s'aplatir. Les jeunes cohortes paraissent toujours moins bonnes qu'elles ne le seront au final ; ne jugez une courbe qu'une fois que la cohorte a dépassé la fenêtre d'habitude de votre produit.
Exemples de courbes de rétention : les trois formes
Toutes les courbes de rétention jamais tracées appartiennent à l'une de trois familles. Les voici toutes les trois sur un même graphique, suivies de ce que chacune vous dit.
Les trois formes de courbe de rétention sur un même graphique : déclinante (rouge), qui s'aplatit (bleu) et souriante (vert).
Exemple 1 : la courbe qui s'aplatit, celle que vous voulez
Un exemple de courbe de rétention avec de vrais chiffres. Un produit SaaS enregistre 500 inscriptions en une semaine. Au jour 1, 225 utilisateurs reviennent, soit 45%. Au jour 7, 140 sont encore actifs, soit 28%. Au jour 30, il en reste 100, soit 20%. Puis il se passe quelque chose de positif : presque rien. Le jour 60 affiche 19%, le jour 90 aussi. La courbe s'est stabilisée à environ un utilisateur sur cinq, et ces quelque 95 personnes ont intégré le produit à leur routine hebdomadaire. Les pertes du début méritent toujours d'être corrigées, mais les fondations sont solides : ce produit retient ses utilisateurs.
Exemple 2 : la courbe déclinante, le seau percé
Mêmes 500 inscriptions, autre produit. Jour 1 : 40%. Jour 7 : 22%. Jour 30 : 11%. Jour 60 : 6%. Jour 90 : 3%, et la baisse continue. Aucun plateau ne se dessine ; avec assez de temps, la cohorte tombe à zéro. Chaque utilisateur acquis par ce produit finit par partir, ce qui veut dire que le budget d'acquisition loue du trafic au lieu de construire une entreprise. Le diagnostic est sans appel : les utilisateurs ne trouvent pas de valeur durable, et la solution commence par le produit et son onboarding, pas par davantage d'inscriptions.
Exemple 3 : la courbe souriante, les utilisateurs perdus reviennent
La forme la plus rare. La courbe chute, s'aplatit, puis, au bout de quelques mois, se met à remonter. Des utilisateurs devenus inactifs reviennent : le lancement d'une fonctionnalité majeure les a ramenés, des collègues les ont invités dans un travail partagé, ou un usage saisonnier (période de planification, saison fiscale) a repris. Une courbe souriante n'arrive presque jamais par hasard, et quand elle apparaît, le travail consiste à identifier le mécanisme et à le rendre reproductible ; notre guide sur l'annonce de nouvelles fonctionnalités couvre le déclencheur le plus maîtrisable.
Pour aller plus loin dans le diagnostic (lire la falaise, la pente et l'asymptote comme une équipe produit, et comparer votre plateau aux benchmarks), poursuivez avec le guide complet de la courbe de rétention.
Comment créer un graphique de rétention (en quatre étapes)
Pas besoin d'une équipe data pour construire votre premier graphique de rétention. Il vous faut une liste d'utilisateurs, leurs dates d'inscription et une trace des moments où ils ont fait quelque chose de significatif. Voici tout le processus :
- Regrouper les utilisateurs en cohortes par date d'inscription
- Définir ce que « actif » veut dire pour votre produit
- Calculer le pourcentage encore actif à chaque point de contrôle
- Tracer les pourcentages sous forme de ligne
1. Regrouper les utilisateurs en cohortes par date d'inscription
Choisissez une fenêtre de regroupement et rattachez chaque utilisateur à la cohorte de la période où il s'est inscrit. Les cohortes hebdomadaires sont la norme en SaaS : assez grandes pour lisser le bruit, assez fréquentes pour montrer rapidement les changements. Si vous n'avez qu'une poignée d'inscriptions par semaine, passez plutôt à des cohortes mensuelles.
2. Définir ce que « actif » veut dire pour votre produit
C'est la décision la plus lourde de conséquences de tout l'exercice. Un graphique fondé sur les connexions ment poliment : quelqu'un peut ouvrir l'application, regarder autour de lui dix secondes et ne jamais revenir, et le graphique compte quand même un utilisateur retenu. Choisissez l'action qui représente une vraie valeur délivrée : un document créé, une facture envoyée, un rapport partagé avec l'équipe. Si votre équipe a déjà défini un événement d'activation, la même logique s'applique ici : un résultat, pas une visite.
3. Calculer le pourcentage encore actif à chaque point de contrôle
Pour chaque cohorte, comptez combien de membres ont effectué l'action « active » à (ou dans la fenêtre de) chaque point de contrôle (jour 1, jour 7, jour 30, jour 60, jour 90), puis divisez par la taille de départ de la cohorte. Une cohorte de 500 personnes avec 140 utilisateurs actifs en semaine 2 affiche 28% de rétention à ce moment-là. Dans un tableur, c'est un NB.SI.ENS par cellule ; le vrai travail se trouve dans les données d'événements derrière.
4. Tracer les pourcentages sous forme de ligne
Le temps sur l'axe des x, le pourcentage sur l'axe des y, une ligne par cohorte, et vous avez un graphique de rétention. La version tableur fait un très bon premier jet, mais elle est périmée le jour même. Pour une version vivante qui se met à jour toute seule, c'est là qu'intervient l'analyse produit no-code de Kompassify : elle suit la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre produit et signale en continu les utilisateurs en voie de churn, engagés et activés ; pas de SQL, pas de pipeline d'événements, et elle vit dans la même plateforme que les outils d'onboarding qui vous serviront à agir.
Qu'est-ce que la rétention ? La métrique derrière la courbe
Prenons un instant de recul par rapport au graphique, car le mot qui le sous-tend mérite sa propre définition.
La métrique en une ligne. Rétention = utilisateurs encore actifs ÷ utilisateurs de départ, suivie au fil du temps. Une cohorte de 1 000 inscrits dont 200 sont réellement actifs un mois plus tard affiche une rétention de 20% à J30. Son contraire est le churn, la part de ceux qui sont partis, et les deux totalisent toujours 100%.
Pourquoi tout le monde, des product managers aux investisseurs, se focalise-t-il sur ce seul ratio ? Parce qu'il se répercute sur tout le reste. Acquérir un nouveau client coûte 5 à 25 fois plus cher que de fidéliser un client existant (Harvard Business Review), et une étude de Bain & Company montre qu'augmenter la rétention de seulement 5% peut accroître les bénéfices de 25% à 95%. La rétention fixe le plafond de tout ce qui en découle : ce que vaut un client sur toute sa durée de vie, la possibilité ou non que les recommandations dépassent un jour le churn, et le fait que vos dépenses publicitaires construisent un actif ou louent une audience.
La courbe de rétention n'est rien d'autre que cette métrique prise au sérieux : au lieu de citer un seul chiffre (un « taux de rétention à J30 de 20% »), la courbe montre toute la trajectoire, ce qui vous permet de voir quand les utilisateurs partent, et pas seulement qu'ils partent. Le taux, c'est le titre ; la courbe, c'est l'histoire. Et une fois que la courbe vous montre où se produisent les pertes, le traitement passe par une stratégie de rétention ; cette méthode est détaillée dans nos guides sur la rétention utilisateur et sur comment l'augmenter.
Vous savez lire le graphique. Et maintenant ?
Savoir ce qu'est une courbe de rétention vous place déjà devant la plupart de ceux qui survolent les tableaux de bord. Agir en conséquence, c'est là que tout se joue, et l'action dépend de l'endroit où votre courbe perd des utilisateurs :
- Vous perdez tout le monde la première semaine ? C'est un problème d'activation déguisé en problème de rétention. Offrez aux nouveaux utilisateurs une première session guidée, une courte visite produit qui débouche sur une petite checklist d'onboarding, pour qu'ils atteignent la première valeur avant de fermer l'onglet.
- Vous gardez les utilisateurs un mois, puis vous les perdez en silence ? Le produit n'est pas encore devenu une habitude. Mettez les fonctionnalités méconnues sous les yeux des bons utilisateurs au bon moment, avec des annonces in-app et un guidage contextuel.
- La courbe s'aplatit, mais plus bas que vous ne le voudriez ? Demandez. Une enquête NPS in-app capte à la fois les fans (pourquoi ils restent) et les détracteurs (ce qui les aurait retenus).
C'est volontairement la version courte ; la méthode de diagnostic complète se trouve dans le guide complet de la courbe de rétention.
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Kompassify associe une analyse produit no-code (rapports sur les utilisateurs en voie de churn, engagés et activés) aux outils qui font réellement bouger le graphique : visites produit, checklists d'onboarding, annonces in-app et enquêtes NPS. Conforme au RGPD, hébergé dans l'UE, gratuit en dessous de 100 utilisateurs actifs mensuels, avec des offres payantes à partir de $129/mois.
Commencer gratuitement →Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une courbe de rétention ?
Une courbe de rétention est un graphique linéaire qui montre quel pourcentage d'un groupe d'utilisateurs utilise encore un produit au fil du temps. Ce groupe, appelé cohorte, réunit toutes les personnes inscrites sur la même période. L'axe des x représente le temps écoulé depuis l'inscription, l'axe des y le pourcentage de la cohorte encore actif. La courbe part de 100% au jour 0 puis descend ; qu'elle continue de chuter ou qu'elle se stabilise en plateau, c'est le moyen le plus rapide de savoir si un produit garde ses utilisateurs.
Un graphique de rétention et un diagramme de rétention, est-ce la même chose qu'une courbe de rétention ?
Oui. Courbe de rétention, graphique de rétention et diagramme de rétention désignent la même visualisation : le pourcentage d'actifs d'une cohorte tracé dans le temps. « Courbe » met l'accent sur la forme de la ligne, « graphique » et « diagramme » sur l'objet lui-même, et les outils d'analyse emploient les trois indifféremment. Quel que soit le nom utilisé par votre tableau de bord, vous le lisez de la même façon : où la ligne chute, et si elle s'aplatit.
Qu'est-ce que la rétention, exactement ?
La rétention est la part des utilisateurs qui utilisent encore réellement un produit au fil du temps : ils effectuent toujours une action significative des semaines ou des mois après leur inscription, au lieu de simplement garder un compte ouvert. Les chiffres expliquent son importance : conquérir un nouveau client coûte 5 à 25 fois plus cher que d'en garder un, et Bain & Company a constaté qu'une amélioration de 5% de la rétention peut augmenter les bénéfices de 25% à 95%.
Quel est un exemple de courbe de rétention ?
Prenez 500 utilisateurs inscrits la même semaine. Au jour 1, 225 d'entre eux reviennent (45%). Au jour 7, 140 sont encore actifs (28%). Au jour 30, il en reste 100 (20%), et à partir du jour 60 le nombre se stabilise autour de 95 (19%). En traçant ces pourcentages, on obtient une courbe de rétention qui chute fortement puis s'aplatit : la forme saine, car un noyau stable d'utilisateurs est resté.
Comment créer un graphique de rétention ?
Quatre étapes : regroupez les utilisateurs en cohortes par semaine ou par mois d'inscription ; définissez ce qui compte comme « actif » (une action significative, pas une connexion) ; comptez combien de membres de la cohorte étaient actifs à chaque point de contrôle (jour 1, jour 7, jour 30…) et divisez par la taille de départ de la cohorte ; enfin, tracez les pourcentages sous forme de ligne. Vous pouvez le faire dans un tableur à partir de données d'événements exportées, ou utiliser un outil d'analyse produit comme Kompassify, qui suit l'activité des utilisateurs et signale les utilisateurs en voie de churn, engagés et activés, sans aucun code.
Pourquoi ma courbe de rétention ne s'aplatit-elle jamais ?
Une courbe qui descend vers zéro sans jamais se stabiliser signifie que les utilisateurs essaient le produit, n'en tirent aucune valeur durable et repartent : un seau percé. Les causes habituelles sont une expérience d'onboarding qui n'amène jamais les utilisateurs jusqu'à la valeur centrale du produit, ou un produit qui répond à un besoin ponctuel plutôt que récurrent. Avant d'investir davantage dans l'acquisition, corrigez l'activation : raccourcissez le chemin entre l'inscription et la première valeur grâce à une visite produit ciblée et une checklist d'onboarding, puis vérifiez que la courbe commence à former un plateau.
Quel outil utiliser pour voir ma courbe de rétention ?
Un tableur suffit pour votre premier graphique ; un outil d'analyse produit le maintient à jour. L'analyse produit no-code de Kompassify est conçue précisément pour cela : elle suit la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre produit et signale les utilisateurs en voie de churn, engagés et activés, et la même plateforme inclut les visites produit, les checklists d'onboarding, les annonces in-app et les enquêtes NPS qui vous serviront à agir sur ce que vous observez. Elle est conforme au RGPD, hébergée dans l'UE et gratuite en dessous de 100 utilisateurs actifs mensuels.