A análise de Cohort é um método que combina um conjunto de dados que mede o comportamento dos clientes, agrupando-os de acordo com suas características. Se uma empresa oferece, por exemplo, SaaS (Software as a Service) e não realiza análises de grupo regulares, provavelmente perderá o controle da taxa de retenção de clientes. A maioria dos negócios que não se desenvolvem, não possuem um acompanhamento profundo de sua base de clientes.
Neste post você vai entender tudo sobre a análise de Cohort, quais são suas implicações e porque você deve utilizá-la em seu negócio.
O que é Cohort?
Além de focar na aquisição de novos clientes, é importante reter os clientes existentes. Por isso, é importante monitorar o comportamento desses consumidores. Como eles interagem com o seu software? O que é o LTV – Lifetime Value (Tempo de Vida Util) de um contrato de serviço? Entender isso é obrigatório para toda empresa que trabalha com o modelo SaaS, pois reflete diretamente na vida do projeto.
Uma boa forma de fazer esse rastreamento é através da análise de grupo, palavra que vem da Roma antiga e significa “grupo”. O objetivo da análise de Cohort é dividir os clientes em grupos semelhantes.
Por exemplo: Grupo de clientes que são pessoas físicas; Grupo de clientes que são pessoas jurídicas; Grupo de clientes que moram na região A; Grupo de clientes que possuem entre 30 e 40 anos.
Depois de ter esses dados em mãos, é preciso analisá-los em uma escala temporal. Idealmente, deve ser uma variação semanal ou mensal. Não há uma quantia específica de dinheiro. Ao melhor. Essas informações podem variar de acordo com a empresa. Por isso é importante analisar as métricas que fazem sentido para o seu nicho de mercado e podem ser consideradas como pontos importantes a serem trabalhados.
Utilização do Cohort nas empresas
A análise de Cohort é essencial para qualquer empresa com experiência em tecnologia. Quando há um volume de dados próximo, é possível entender qualquer coisa. Se uma empresa conhece profundamente o comportamento de seu cliente, logicamente poderá ajustar suas estratégias futuras para conquistar novas vendas de forma mais inteligente.
E se você acompanhar apenas muitos indicadores grandes, como volume de leads, por exemplo, poderá se surpreender com os detalhes ao medir usando o Cohort para entender melhor a jornada do cliente.
A importância da análise
Quando se trata de um cliente SaaS, que é cobrado de forma recorrente, é importante que ele seja tratado como um ativo da empresa. Nesse caso, tão importante quanto atrair novos clientes é mantê-los. A análise de Cohort possibilita que os gerentes trabalhem com suposições. Ou seja, lidar com clientes com um padrão conhecido.
Para ser mais específico, entenda que com o Cohort é possível analisar padrões como número de clientes, retenção de usuários, eficiência das ações, opções mais rentáveis para o cliente, nível de usabilidade da sua solução e muito mais. Esses dados permitem que a otimização aconteça continuamente, afinal, é previsível dizer quando os clientes estão mais engajados e o que os motiva.
Análise Cohort e a mensuração de dados
Ao realizar uma análise Cohort deve-se levar em consideração os seguintes fatores:
- O que analisar
Para começar tenha um objetivo específico em mente. Um bom exemplo seria identificar a taxa de cancelamento entre públicos de uma determinada idade.
- Distingue em grupos
Com o motivo da analise em mente, chegou a hora de segmentar em grupos. É importante definir todos os meios de aquisição de clientes, por exemplo: gênero do cliente, há quanto tempo é cliente e como chegou até seu negócio.
- Métrica de vendas
Direcionando mais para o objetivo principal, é importante detalhar as métricas de vendas, por exemplo: ticket médio da venda, vendas por regiões geográficas, retorno sobre o investimento (ROI).
- Período de tempo
Realize um estudo de períodos de tempo para fazer a comparação, podendo ser: diário, semanal, mensal ou até anual.
- Identificação dos dados
Por fim, com as informações obtidas, é hora de olhar para a tabela e identificar os padrões que se mostram definidos pelos dados.
