> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fr.conversion.club/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Comment calculer et réduire le taux d'attrition client ? - URL: https://fr.conversion.club/playbook/taux-d-attrition-client/ - Published: 2026-10-29T07:09:44.000Z - Updated: 2026-10-29T09:14:56.000Z - Description: Sans abonnement, le taux d'attrition est la part d'une cohorte de premier achat qui n'a pas recommandé au bout de N jours, N étant calé sur votre rythme de réachat. Pour le faire baisser, la relance doit partir avant N, entre le délai médian de réachat et ce seuil. - Author: Jérémie Werner - Tags: Fidéliser les clients, #playbook, Analytics, Email & CRM Sans abonnement, le taux d'attrition est la part d'une cohorte de premier achat qui n'a pas recommandé au bout de N jours, N étant calé sur votre rythme de réachat. Pour le faire baisser, la relance doit partir avant N, entre le délai médian de réachat et ce seuil. ## Le repère Un abonnement se termine par une résiliation datée. Une boutique sans abonnement ne reçoit aucun préavis : c'est à vous de décider après combien de jours sans commande un·e client·e compte comme perdu·e. | Modèle | Ce qui marque le départ | Formule | | -------------- | ----------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Abonnement | La résiliation | (client·e·s en début de période − client·e·s en fin de période + nouveaux·elles client·e·s) ÷ client·e·s en début de période | | Achat ponctuel | Aucune commande après N jours | client·e·s de la cohorte sans nouvelle commande après N jours ÷ effectif de la cohorte | Dans [son article sur le churn](https://www.shopify.com/fr/blog/churn-e-commerce?ref=fr.conversion.club) (5 décembre 2024), Shopify fixe N à deux fois le délai moyen de réachat : sur 1 000 client·e·s de janvier, avec trois mois de délai moyen, 300 recommandent dans les six mois, soit 70 % d'attrition. Il juge « moyenne » une attrition d'environ 75 % pour une marque de soin ou de mode, sans citer d'étude : prenez-la comme un ordre de grandeur. Une marque d'accessoires d'hiver du Club montre pourquoi la fenêtre compte autant que la formule. Sur sa cohorte de l'hiver 2024-2025 (environ 18 000 client·e·s), 12,5 % ont racheté et à peu près 5 % sont revenu·e·s l'hiver suivant. Les réachats arrivent en deux vagues, environ 1 600 dans le mois puis environ 1 000 entre 9 et 13 mois après. Un seuil à 90 jours aurait compté toute la seconde vague comme perdue. Klaviyo estime aussi une probabilité de départ par profil à partir du nombre et de la fréquence des commandes, dès 500 client·e·s ayant commandé et 180 jours d'historique, entre autres conditions ([aide Klaviyo](https://help.klaviyo.com/hc/en-us/articles/360020919731?ref=fr.conversion.club), consultée le 20 octobre 2026). Ce score aide à choisir qui relancer, sans fixer N à votre place. ## La règle Fixez N à partir de vos données. Un café se rachète en semaines, une veste outdoor en saisons, un canapé en années. Calculez par cohorte de premier achat. Sur toute la base, le taux mélange les client·e·s d'hier, qui n'ont pas eu le temps de revenir, avec ceux et celles de l'an dernier, et il gonfle dès que l'acquisition accélère. Nettoyez la base avant de compter. Chez une marque de mode féminine du Club, un export brut affichait 17 % de deuxième achat, et 25,3 % une fois retirés les doublons et les profils venus des marketplaces : sur tout l'historique, l'attrition passait d'environ 83 % à moins de 75 % sans qu'aucune cliente ait changé de comportement. ## Les étapes 1. **Le délai.** Tracez la distribution du délai entre première et deuxième commande. Une marque outdoor du Club y voyait deux bosses, vers 180 et 365 jours. Retenez la médiane, comme le détaille [la fiche sur le deuxième achat](https://fr.conversion.club/playbook/deuxieme-achat/). 2. **Le seuil.** Fixez N au délai sous lequel l'essentiel des réachats a eu lieu, ou à deux fois la médiane. La moyenne, tirée par les retours très tardifs, décale tout : dans la marque de mode, médiane à 139 jours et moyenne à 287 donnent N à 278 ou à 574 jours. Écrivez N noir sur blanc : c'est la définition de « client·e inactif·ve » pour l'équipe. 3. **Le calcul.** Ne retenez que les cohortes mensuelles dont le premier achat date de plus de N jours, puis appliquez `attrition = 1 − (client·e·s avec une 2e commande dans les N jours ÷ effectif de la cohorte)`, en excluant les commandes annulées et remboursées. Son complément est votre [taux de réachat](https://fr.conversion.club/playbook/calculer-taux-de-reachat/) sur la même fenêtre. 4. **Le découpage.** Comparez l'attrition par produit du premier achat, par canal, par marché et selon l'usage d'un code promo. Isolez les cohortes de décembre : un cadeau dit peu de l'envie de racheter pour soi. 5. **La relance avant N.** La marque de mode envoie son premier e-mail à J+100 après le dernier achat, sous sa médiane, puis une série jusqu'à J+180, et n'écrit rien pendant les 30 premiers jours, où le réachat vient tout seul. Passé N, on bascule vers la [reconquête des client·e·s inactif·ve·s](https://fr.conversion.club/playbook/relancer-clients-inactifs/). 6. **Le suivi.** Chaque mois, reportez l'attrition de la dernière cohorte échue à côté du [ratio LTV sur CAC](https://fr.conversion.club/playbook/ratio-ltv-cac/), qui se dégrade quand elle monte. ## Le piège Appliquer la formule de l'abonnement à une boutique sans abonnement fait passer pour fidèle tout compte encore ouvert, même sans commande depuis un an. Les segments « dormant » proposés par défaut dans les outils, calés sur la récence, rangent parmi les inactif·ve·s des client·e·s qui suivent l'horloge de leur catégorie : la marque d'accessoires d'hiver se croyait ainsi en plus mauvaise posture qu'elle ne l'était. Relancées trop tôt avec une remise, ces personnes risquent d'apprendre à attendre la suivante. ## La phrase à présenter > « Nous considérons un·e client·e comme perdu·e après 280 jours sans commande, soit deux fois notre délai médian de réachat. Sur la cohorte de janvier, 72 % n'ont pas recommandé dans ce délai ; l'objectif est de passer sous 68 % pour la cohorte de juin, avec une relance qui part au 100e jour. » (chiffres fictifs) ## Sources - [Shopify, « Churn e-commerce »](https://www.shopify.com/fr/blog/churn-e-commerce?ref=fr.conversion.club) - [Klaviyo, « Understanding Klaviyo's predictive analytics »](https://help.klaviyo.com/hc/en-us/articles/360020919731?ref=fr.conversion.club)