Pode ser muito útil comparar grupos de clientes na avaliação do progresso da sua empresa. Ao analisar como vários grupos se comportam durante um período de tempo padrão, você pode escolher padrões e usar essa informação para melhor identificar problemas, satisfazer as necessidades dos clientes e desenhar estratégias de engajamento.

Os clientes que você adquiriu no mês passado agem de forma diferente dos clientes que você cadastrou no mês anterior? Os usuários que responderam a um desconto ou promoção comportam-se de forma diferente daqueles que compraram a preço integral? A análise de coorte responde a essas perguntas e permite que uma empresa identifique padrões claros entre diferentes grupos de clientes.

O que é análise de coorte?

Análise de coorte é um tipo de análise comportamental, que é principalmente identificada através da divisão dos clientes em grupos relacionados, a fim de obter uma melhor compreensão de seus comportamentos. É uma ferramenta analítica informativa de negócios que todo dono de negócio deve ter no bolso de trás. A seguir, um resumo de como funciona a análise de coorte e por que é uma estratégia útil para se obter uma visão.

O que é uma coorte?

Na análise de coorte, uma coorte é o grupo de clientes que está sendo analisado. Mais especificamente, uma coorte é um grupo de pessoas que têm algo em comum durante um período de tempo específico. Os parâmetros deste grupo são geralmente identificados com base na pergunta que você quer que a análise responda e as métricas determinadas como significativas.

Uma coorte em sentido geral pode ser qualquer coisa tão aleatória como “pessoas nascidas em 1978 que são daltônicas”. Para efeitos de análise de coorte para o seu negócio, no entanto, os agrupamentos são normalmente constituídos por utilizadores que realizaram determinadas acções durante um período de tempo escolhido, tais como descarregar o seu aplicativo durante um determinado mês ou encontrar o seu produto através das redes sociais numa determinada semana.

O tempo limite é fundamental: Clientes agrupados por comportamento mas sem um parâmetro de tempo são chamados segmentos, não coortes.

Por que é útil a análise de coorte?

Este tipo de análise é valioso devido à especificidade das informações que fornece. Ele permite que as empresas encontrem respostas a perguntas específicas, analisando apenas os dados relevantes. Aqui estão algumas coisas que este processo pode ajudá-lo a fazer.

• Saiba como os comportamentos dos utilizadores afectam o seu negócio. A análise de coorte permite que você veja como as ações tomadas ou não pelo coorte se traduzem em mudanças nas métricas do negócio, como aquisição e retenção.
• Entenda a rotatividade do cliente. Você pode ordenar seus dados para avaliar suas hipóteses sobre se uma ação ou atributo do cliente leva a outra, como por exemplo se as inscrições relacionadas a uma promoção específica incentivam uma maior rotatividade.
• Calcular o valor de vida útil do cliente. A análise de coortes baseadas no período de tempo de aquisição, como o agrupamento de clientes até o mês em que se inscreveram, permite ver o valor dos clientes para a empresa ao longo do tempo. É possível então agrupar ainda mais esses coortes por tempo, segmento e tamanho para avaliar quais canais de aquisição levam ao melhor valor de vida útil do cliente (CLV).
• Otimizar o seu funil de conversão. Comparar clientes que se envolvem de várias maneiras em determinados momentos com seu processo de vendas pode permitir que você veja como a experiência do usuário em todo o funil de marketing digital se traduz em valor em seus clientes.
• Criar um envolvimento mais eficaz do cliente. Como você vê padrões em como vários coortes se envolvem com sua empresa, site SaaS e produto você pode tomar medidas que irão encorajar todos os clientes a tomar várias ações de forma mais eficiente.

Como fazer análise de coorte

Como você vai realizar análise de coorte depende da pergunta que você está tentando responder. Você precisará selecionar a seguinte informação de qualquer solução de gerenciamento de dados que você usar:

1. As características do seu coorte (o que define o grupo)
2. Uma métrica de inclusão (a ação que precipitou a inclusão no grupo)
3. Uma métrica de retorno (o que você quer saber sobre eles)

Análise de coorte SaaS – exemplo 1

Para um exemplo de análise de coorte SaaS, Digamos que você é um desenvolvedor de jogos móveis e quer determinar se os usuários em dispositivos iOS têm sido mais ou menos lucrativos do que os usuários em dispositivos Android no último trimestre. Uma vez que recursos iguais têm sido utilizados para promover o aplicativo em ambas as plataformas até este ponto, você decide medir o valor dos usuários em cada plataforma comparando a receita média por usuário (ARPU) entre usuários em dispositivos iOS e dispositivos Android.

Neste caso, as características dos coortes são definidas pelo sistema operacional móvel que cada usuário tem (iOS ou Android). A métrica de inclusão para ambos seria ser um usuário ativo durante o último trimestre. E a métrica de retorno para ambos seria ARPU.

Vamos dizer que a métrica de inclusão diz que o iOS cohort tem 400.000 usuários e o Android cohort tem 500.000 usuários. A métrica de inclusão indica que o coorte iOS tem 200.000 usuários ativos no último trimestre, enquanto o coorte Android tem 250.000. A métrica de retorno indica que o coorte iOS tem um ARPU de $3 enquanto que o coorte Android tem um ARPU de $2,

A partir desta análise, você pode concluir que os usuários iOS são menos propensos a baixar o jogo, mas um pouco mais rentáveis por usuário do que os usuários Android; e, portanto, você pode optar por se apropriar de uma parte maior do orçamento de marketing da empresa para promover a versão iOS do aplicativo para o próximo trimestre.

Análise de coorte de SaaS – exemplo 2

Então, por exemplo, você tem um aplicativo de rastreamento de tempo baseado em nuvem. Digamos que estamos em dezembro e você quer comparar as taxas de retenção dos clientes que você adquire de duas campanhas de marketing distintas: aqueles que se inscreveram de uma campanha de e-mail drip do Mailchimp em abril, e aqueles que se inscreveram de uma campanha do Google Adwords em maio.

As características dos seus coortes são definidas pela campanha de marketing atribuída ao novo cliente (e-mail ou Adwords). A métrica de inclusão para ambos seria tomar a ação de se inscrever. E a métrica de retorno para ambos seria o status do cliente (atual ou expirado) em dezembro.

Diga que a métrica de inclusão diz que a coorte de e-mail tem 200 clientes enquanto a coorte de Adwords tem 300. A métrica de retorno indica que a coorte de e-mail tem 100 clientes atuais restantes em dezembro, enquanto a coorte do Adwords tem 250. As taxas de retenção são 50% para aqueles que se inscreveram da campanha de e-mail e 83% para aqueles que se inscreveram da campanha Adwords.

A partir desta análise, você pode concluir que as taxas de retenção para os clientes que se inscreveram da campanha Adwords são significativamente maiores do que aqueles que se inscreveram do e-mail marketing. Portanto, você pode optar por focar futuras campanhas de marketing no Adwords ou mesmo testar alguma outra combinação de search engine marketing (SEM) e exibir estratégias de marketing para análise futura.

Vá mais fundo na análise da coorte de clientes

Com esta informação, você pode agora cruzar esta análise com outros dados para tentar descobrir porque a diferença entre os grupos é tão grande. Você pode querer executar a mesma análise em fevereiro, março e junho, por exemplo, ou ver como os clientes desses coortes se convertem em clientes.

Insights for future growth

Cohort analysis can provide all manner of useful insight into what works best to engage, convert, and retain customers. É algo a que os empresários experientes devem voltar, frequentemente, enquanto você procura responder perguntas básicas e complexas sobre o progresso e crescimento da sua empresa.

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