Análise Cohort: o que é, para que serve, benefícios e como fazer

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Há muitos detalhes importantes para as finanças e gestão financeira de uma empresa de softwares que são cobertos pela Análise Cohort, uma técnica de análise de dados.

Por exemplo: você sabe o quão efetiva é a retenção de clientes com a sua ferramenta?

Será que eles estão fazendo uso dela no dia a dia ou apenas esporadicamente?

E mais: quantos dos seus clientes param de utilizar o software mensalmente?

Nenhuma dessas perguntas pode ficar sem resposta.

Porém, ainda são muitos os gestores de empresas do segmento de Software as Service (SaaS) que não têm esses dados em mãos, o que é preocupante.

Além disso, diferente de empresas que comercializam produtos físicos para perfis variados, uma SaaS precisa se esforçar ao máximo para reter clientes.

Afinal de contas, sem eles, a receita cai e a operação se torna insustentável.

Como toda informação pode ser essencial nessa hora, construímos um conteúdo que vai ajudar.

Leia o texto a seguir para entender melhor o que é Análise Cohort, como funciona essa técnica e o que precisa para colocar em prática no negócio.

O que é Análise Cohort?

Análise Cohort, ou “análise de coorte”, é uma técnica muito usada na indústria de tecnologia, que permite avaliar grupos de usuários com características em comum.

No caso, a palavra coorte vem do inglês cohorts e significa “grupo” – daí o uso da análise para estudar grupos de clientes e seu comportamento (ou seja, essa métrica separa pessoas em grupos de acordo com o que elas têm em comum).

Pode ser o preço do plano contratado, sua posição geográfica ou qualquer outro recorte que seja útil para um estudo mais aprofundado.

Além disso, também divide em conjuntos de usuários com o mesmo perfil, com o intuito de comparar os resultados.

A métrica cohort geralmente enxerga os clientes em grupos de acordo com o acontecimento de um evento e a data.

Por exemplo, um cohort poderia ser constituído pelos clientes que adquiriram o seu software através de pesquisas no Google em uma determinada semana.

Dessa forma, a métrica possibilita que você relacione as ações de sua empresa a resultados obtidos através delas.

Se você fez um investimento para que a sua empresa seja mais facilmente encontrada em mecanismos de busca, é de se esperar que acompanhe a evolução no número de usuários através dessa fonte no decorrer das semanas.

Com isso, você será capaz de mensurar a efetividade de suas ações e se certificar de que os investimentos estão dando resultados.

Como funciona a Análise Cohort?

A Análise Cohort funciona a partir da coleta de dados sobre clientes, perfis e ações em diferentes softwares utilizados em uma empresa. Por essa razão, ela está fortemente relacionada ao conceito de Big Data — a imensidão de dados que são capturados a todo instante e precisam ser tratados para a realização de análises e obtenção de insights.

Por meio da Análise Cohort, é possível criar grupos de clientes com diferentes atributos em comum baseados em uma ação ou período.

Eles podem ser agrupados pela participação em uma determinada campanha, por data de início do relacionamento com a empresa, por data da primeira compra e qualquer outro evento que seja de interesse estratégico.

A Análise Cohort também é aplicada para estudar as diferentes etapas que um cliente atravessa na jornada de compra.

Ela pode incluir a data do primeiro acesso ao site da sua empresa, a geração de leads de uma página, a adesão de novos serviços e outros dados que façam sentido.

Com isso em mãos, o próximo passo é escolher as métricas que serão aplicadas aos grupos de clientes e acompanhar os indicadores em um período específico

Isso pode ser feito por meio de uma planilha do Excel ou de um software CRM (Customer Relationship Management).

Para que serve a Análise Cohort?

A Análise Cohort serve para medir diversas variáveis em relação a grupos de clientes.

Entre elas, vale citar:

Aquisição e retenção

A Análise Cohort permite o acompanhamento do desempenho de grupos de consumidores inscritos dentro de um espaço de tempo.

Desta forma, é possível comparar a eficiência das ações implementadas em diferentes períodos para atrair novos clientes e reter a longo prazo.

Retenção geral

Ao separar o universo total de clientes em grupos, é possível identificar em qual período os clientes estão deixando de consumir, por qual motivo.

Assim, a empresa pode identificar a necessidade de implementar eventuais ações de retenção.

Efetividade de ações

Separar cohorts de clientes de acordo com o período em que são realizadas determinadas ações é uma forma de avaliar a efetividade das iniciativas.

Essas ações podem ser promocionais, de marketing e publicidade, ou mesmo mudanças no próprio produto.

Escolhas em geral

Diversas escolhas podem ser realizadas por meio da Análise Cohort quando há mais de uma alternativa a ser escolhida para agradar aos consumidores.

Se a empresa está mudando o layout do site, por exemplo, pode alternar entre as opções e, após um certo período, verificar qual foi a mais eficaz com base nos dados coletados.

Uso da solução

Por meio da Análise Cohort, é possível verificar se um cliente está realmente utilizando a solução contratada, ou apenas pagando por ela sem ter nenhum resultado.

Um cenário como esse indica uma grande possibilidade de que o usuário deixe de consumir, o que indica a necessidade de medidas de educação para que ele possa explorar ao máximo a ferramenta.

Churn

O churn mede o cancelamento, ou seja, a saída dos usuários.

Por meio da Análise Cohort, é possível identificar o período que isso acontece com maior frequência, no qual será preciso intensificar as ações de retenção.

Sazonalidade na aquisição

A Análise Cohort pode apontar diferenças de sazonalidade na aquisição de novos usuários.

Em outras palavras, ela mostra as melhores e piores épocas no que diz respeito a atrair clientes, o que ajuda a definir os períodos de implementação e duração das ações para captação.

Inadimplência

A partir da Análise Cohort, uma empresa pode descobrir em quais períodos diferentes grupos de clientes atrasam o pagamento.

Essas informações podem servir como base para estratégias de combate à inadimplência, como a automatização do envio de notificações e a flexibilização nas formas de pagamento.

Esses tópicos estão aplicados à realidade de uma empresa SaaS, mas também é possível utilizar a Análise Cohort para fazer estudos de comportamento em outros segmentos.

Quais os benefícios da Análise Cohort?

A Análise Cohort traz vários benefícios importantes.

Vale destacar os seguintes:

• Mais clareza sobre os processos de aquisição e retenção de clientes
• Possibilidade de entender as razões pelas quais usuários cancelam um serviço ou permanecem nele
• Adoção de uma visão de longo prazo na análise de indicadores de desempenho do negócio
• Otimização das ações de marketing e comunicação com base nos insights obtidos no estudo dos cohorts
• Possibilidade de otimizar o funil de vendas SaaS analisando cada etapa de conversão dos clientes
• Facilidade para calcular métricas como Custo de Aquisição de Clientes (CAC) e Lifetime Value (LTV ou Valor do Tempo de Vida do Cliente)
• Visão mais clara de como o comportamento dos usuários afeta as finanças do seu negócio.

Como fazer uma Análise Cohort?

Para fazer uma Análise Cohort, a primeira medida é entender quais dados coletar e quais métricas utilizar no estudo.

Acompanhe o passo a passo:

1. Defina um objetivo

Comece a Análise Cohort definindo um objetivo central para o seu estudo (ou vários, dependendo da situação). Exemplos:

• Entender quando ocorre o churn em relação aos canais de aquisição
• Medir a taxa de retenção para clientes que assinaram diferentes planos
• Mensurar o retorno financeiro de diferentes campanhas de aquisição
• Entender se a sazonalidade afeta a qualidade dos seus leads e o potencial de conversão
• Procurar gargalos em fases de conversão do seu funil de vendas.

2. Crie seus cohorts

Com o objetivo definido, o próximo passo é criar os cohorts. Esses grupos, como você já acompanhou aqui, se baseiam em uma ação, evento ou período específico.

Você pode usar os dados do seu CRM ou software de automação de marketing para coletar dados e criar os cohorts.

Confira exemplos:

• Grupos de clientes separados por campanha realizada no Google Ads ou Facebook Ads
• Grupos de clientes que assinaram um determinado plano a partir de uma determinada data
• Grupos de clientes separados por planos oferecidos pela empresa
• Grupos de clientes separados por trimestre de aquisição em um ano
• Grupo de clientes separados por promoções das quais participaram em um período.

3. Escolha as métricas

Depois de estruturar os grupos para análise, você precisa escolher as métricas que serão aplicadas a esses cohorts.

Alguns exemplos são:

• Taxa de churn (Churn Rate)
• Taxa de conversão
• Taxa de retenção
• Retorno sobre investimento
• Ticket médio
• Índice de upsell e cross-sell.

Por exemplo, você pode separar os clientes em grupos de acordo com os planos contratados nos últimos seis meses e comparar a taxa de retenção dentro desses cohorts.

Da mesma forma, é possível analisar qual ação de aquisição foi mais efetiva por meio da taxa de retenção de grupos separados por campanha.

4. Determine um período

A Análise Cohort só faz sentido se você definir um período de tempo para acompanhamento.

Assim, você pode criar um gráfico com a evolução dos grupos de acordo com a métrica definida.

O ideal é definir intervalos que se relacionam com o ciclo de vendas do seu negócio, como uma análise mensal ou quinzenal.

5. Acompanhe os resultados

Com os grupos e métricas definidos, você está quase lá.

O próximo passo é acompanhar a evolução da sua Análise Cohort por meio de uma ferramenta como uma planilha do Excel, um software CRM com essa função ou mesmo um sistema de gestão de dados.

A partir de gráficos que comparam a variável dos grupos com a variável da métrica ao longo do tempo, fica fácil observar os resultados que você procura e obter insights.

Como ler uma Análise Cohort?

Geralmente, uma Análise Cohort tem como resultado um gráfico com eixo horizontal e vertical.

Acompanhe um exemplo de análise de retenção utilizando cohorts:

Nesse caso, o eixo horizontal representa os diferentes cohorts analisados, enquanto o eixo vertical mostra a passagem do tempo ao longo dos meses.

No gráfico, é possível perceber qual porcentagem de usuários de diferentes grupos se mantém ativa após a assinatura.

Assim, conseguimos verificar, por exemplo, que 32% dos assinantes de janeiro ainda estão ativos em abril.

Como usar a Análise Cohort para retenção de clientes?

Existem três formas diferentes para utilizar a Análise Cohort na elaboração de estratégias para retenção de clientes.

Acompanhe a seguir.

Cohorts de aquisição

São os cohortes que dividem os clientes de acordo com o período em que eles foram captados.

Pode ser o momento da inscrição ou aquisição da versão paga da ferramenta.

O objetivo desses cohorts é analisar o desempenho a longo prazo dos clientes para verificar em qual período as estratégias de aquisição foram mais eficientes.

Cohorts comportamentais

São os grupos de usuários separados conforme determinados comportamentos em comum, ainda que tenham ingressado na base de clientes de formas diferentes.

A característica usada para definir os cohortes variam conforme as características da solução.

Alguns exemplos podem ser:

• Clientes que completaram ou não as etapas de onboarding
• Frequência de uso da ferramenta
• Valor médio de compra
• Ações específicas conforme as funcionalidades do sistema.

Tendências e padrões de comportamento identificados nesses cohorts podem embasar estratégias.

Cohorts preditivos

São grupos de clientes que tendem a apresentar determinado comportamento no futuro.

Essas tendências são apuradas por algoritmos em um sistema de machine learning a partir da análise de dados históricos dos consumidores.

Algumas das tendências que podem ser apontadas são a inadimplência e o churn, o que torna esse tipo de cohort importante na definição de estratégias de retenção.

Como a área de marketing pode usar o cohort?

A equipe de marketing da sua empresa pode ter análises preciosas e estratégicas com essa técnica.

Além disso, os insights recolhidos quando separamos grupos de pesquisa divididos por perfis específicos ajudam a entender se as campanhas estão bem direcionadas.

Dessa forma, você pode usar o Cohort para:

• Analisar visitas e o tempo de cadastro depois do primeiro acesso ao site
• Efetividade das campanhas e de gatilhos de atenção que são utilizados
• Sazonalidades do mercado
• Potencial de recompra dos clientes
• Análise das campanhas e de ads
• Potencial de crescimento orgânico, e muito mais.

Portanto, use o Google Analytics a favor do seu time e faça esses acompanhamentos periodicamente.

Lembre que esses números podem – e vão – mudar com frequência.

Como a área comercial pode usar o cohort?

Outra área muito beneficiada por essa análise, que anda de mãos dadas com o marketing, é o time de vendas da sua empresa.

Algumas ideias de usos pela área comercial são:

• Separar leads qualificados e curiosos
• Impactos no processo de vendas e nos resultados da empresa
• Entender de qual canal estão vindo os leads mais qualificados
• Desenvolver ações personalizadas com cada experiência de compra
• Ajustar o funil de vendas de acordo com as estratégias analisadas
• Agrupar a qualificação de acordo com os segmentos
• Qual a receita vinda de cada cliente ou grupo analisado.

Portanto, lembre que o time comercial também precisa revisitar os resultados periodicamente, e que estabelecer intervalos de tempo são importantes para colher insights.

Além disso, é necessária uma postura ativa e que demande ações depois que os dados estiverem em mãos.

O intuito é ajudar sua empresa a vender mais e sempre e, para isso, é necessário colocar a mão na massa!

Análise Cohort para avaliar o churn e a inadimplência em assinaturas

Além da atração e retenção dos clientes, a pontualidade nos pagamentos também é essencial para negócios por assinatura.

Por conta disso, a Análise Cohort é muito útil para avaliar o churn e a inadimplência, dois fatores essenciais para a saúde financeira de uma empresa recorrente.

Imagine colocar em estatísticas informações como:

• Número de usuários
• Novos assinantes
• Churn Rate
• Índice de Atraso Geral de pagamentos
• Receita recorrente mensal
• Evolução de assinantes.

Esses dados podem ser combinados com datas e relacionados com as ações realizadas pela empresa para fomentar o crescimento do negócio e combater a inadimplência.

Com certeza, você terá em mãos uma grande quantidade de informações muito úteis que servirão de guia na gestão do negócio.

Além disso, ao conseguir toda informação necessária através da segmentação dos usuários em características comuns, fica fácil a tarefa de observar comportamentos semelhantes.

Uma possibilidade é identificar padrões de comportamento.

Para um cliente com risco de cancelamento, por exemplo, podem ser realizadas medidas de educação para que ele aprenda a tirar o melhor proveito possível da plataforma para perceber o quanto ela é útil e necessária.

Já para consumidores com histórico de atraso no pagamento, podem ser programados envios de lembretes automáticos para evitar o esquecimento.

Dessa forma, identificados os pontos que podem ser melhorados, é possível buscar o aperfeiçoamento das operações sabendo exatamente o que deve ser mudado.

Como fazer uma Análise Cohort por meio de pagamento?

Ao longo deste texto, apresentamos o uso da Análise Cohort voltada à retenção de clientes, podendo agrupar usuários conforme período de aquisição ou comportamentos.

Como você já percebeu, essa ferramenta também pode ser usada no combate à inadimplência.

Uma forma de fazer isso é realizando uma Análise Cohort por meios de pagamento, que seria uma variação das outras técnicas.

Com ela, é possível conseguir tendências e insights sobre como melhorar a experiência do cliente com base na forma de pagamento escolhida.

Para isso, vamos resumir abaixo os passos necessários.

Escolha dos cohorts

Os cohorts são os métodos de pagamento em si.

Alguns exemplos:

• Boleto bancário
• Cartão de crédito
• Cartão de débito
• Pix.

Delimitação do tempo

O tempo analisado pode ser diário, semanal, mensal ou outra periodicidade, dependendo das características do seu negócio.

A delimitação de períodos específicos ajuda a apontar tendências de aumento ou redução na proporção do uso de determinado método.

Escolhas as métricas

Cada empresa deve escolher as métricas que façam mais sentido para o formato da sua empresa.

Veja alguns exemplos:

• Taxas de retenção
• Churn rate
• Atraso no pagamento
• Lifetime Value (LTV).

Coleta de dados

A partir das duas etapas acima, colete os dados conforme o meio de pagamento e o período de tempo.

Com uma ferramenta automatizada, é possível gerar relatórios com as informações desejadas em tempo real.

Análise

Essa etapa pode ser feita por meio de um gráfico, como mostramos mais acima.

Desta forma, fica mais fácil identificar insights relevantes.

Por exemplo, o gráfico pode apontar que usuários que escolhem determinado meio de pagamento apresentam um LTV três vezes superior aos demais.

Gostou de saber mais sobre a Análise Cohort?

Então, aproveite e baixe nossa planilha gratuita para calcular sua taxa de churn e aumentar a retenção no seu negócio!