A análise de Cohort é um método que reúne um grupo de informações que mede o comportamento dos clientes, agrupando os mesmos de acordo com as suas características.
Se uma empresa oferta, por exemplo, um SaaS (Software como Serviço) e não faz análises cohort frequentes, provavelmente ela perderá o controle do índice de retenção de clientes.
Muitos dos negócios que não prosperam, não têm um profundo acompanhamento da sua carteira de clientes. Neste post você vai entender tudo sobre a análise de Cohort, quais são os seus impactos e por que você deveria usá-la em seu negócio.
O que é Cohort?
Além de concentrar o foco na aquisição de novos clientes, é importante que se mantenham aqueles que já são clientes. Por isso, é fundamental que se acompanhe o comportamento desses consumidores.
Como eles interagem com seu software? Qual é o LTV - Lifetime Value (Tempo de Vida útil) de uma contratação de serviço? Entender isso é obrigatório para toda empresa que atua no modelo SaaS, pois reflete diretamente a saúde do projeto.
Uma ótima forma de realizar esse acompanhamento é com a análise da Cohort, termo que remete à Roma antiga e significa “grupo”. O objetivo da Análise Cohort é segmentar os clientes em grupos de semelhança.
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.
Após ter esses dados em mãos, é necessário observá-los em escalas temporais. O ideal é que seja uma variação semanal ou mensal. Não existe uma quantidade específica de valores. Quanto mais, melhor.
Essas informações podem variar de acordo com cada negócio. Por isso é importante analisar as métricas que fazem sentido para seu nicho de mercado e que podem ser considerados pontos cruciais para serem trabalhados.
Utilização do Cohort nas empresas
A análise de Cohort é fundamental para qualquer empresa ligada à tecnologia. Quando há um volume de dados em mãos, torna-se possível compreender qualquer coisa.
Se a empresa conhece a fundo o comportamento de seu cliente, logicamente ela poderá adaptar as suas abordagens futuras para conquistar novas vendas de forma mais inteligente.
E caso você acompanhe apenas indicadores mais macro, como volume de leads, por exemplo, poderá se surpreender com os insights ao medir usar o Cohort para entender melhor a jornada dos seus clientes.
A importância da análise
Quando o assunto é o cliente SaaS, cobrado através da recorrência, é importante que seja tratado como um ativo da empresa. Neste caso, tão importante quanto atrair novos clientes é fidelizar os já existentes.
A análise de Cohort permite que a gestão trabalhe com previsibilidade. Isto é, lidando com os clientes que possuem um padrão já conhecido.
Para ficar mais claro, entenda que, com o Cohort, é possível analisar padrões que contam com o número de clientes, retenção de usuários, efetividade das ações, opções mais vantajosas para o cliente, taxa de usabilidade de sua solução e muito mais.
Esses dados permitem que a otimização aconteça de forma contínua, afinal, torna-se previsível dizer quando os clientes se engajam mais e o que os motiva.
Análise Cohort e a mensuração de dados
Uma análise Cohort de alto nível deve levar em consideração os seguintes pontos:
1. O que analisar
Primeiro de tudo, tenha um objetivo específico em mente. Um bom exemplo seria identificar a taxa de cancelamento entre públicos de uma determinada idade.
2. Separe em grupos
Agora, é 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.
3. Principal 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).
4. Intervalo de tempo
É necessário que se estabeleça períodos de tempo para fazer a comparação, podendo ser: diário, semanal, mensal ou até anual.
5. Análise dos dados
Por fim, com os dados definidos, é hora de olhar para a tabela e identificar os padrões que se mostram definidos pelos dados.
Como criar um dashboard de Cohort
Uma boa forma de analisar os padrões de comportamento é observando os dados em um dashboard interativo. Isso permite identificar, por meio de gráficos, o desempenho do seus clientes em uma escala temporal.
Para elaborar um dashboard, você precisará de uma planilha. Ela deverá conter informações fundamentais para uma boa análise e que sejam compartilhadas entre outros clientes. Por exemplo, pensando ainda no modelo de cobrança recorrente, se você for criar um dash de cohort que analisa o LTV e churn dos seus clientes, é preciso ter alguns dados comuns entre eles para fazer a medição, como:
- ID: número de identificação do cliente;
- Cliente: nome do cliente;
- Início da vida do cliente na sua empresa: data da venda;
- Ticket médio durante o período: quanto o cliente pagou para a sua empresa
- Data Churn: Sinalização do churn (métrica explorada logo abaixo).
E alguns outros tópicos que você julgar importante para a sua análise de cohort.
Com essas informações prévias você já terá os padrões básicos de análise. Considere-os como um esboço do modelo final. Após sua montagem, será necessário trazer os dados da análise principal.
3 métricas fundamentais para vender online
Não basta querer começar a vender online, para ter sucesso é preciso ter gestão. E além dos indicadores apresentados anteriormente, existem outras métricas que se destacam, que também são muito importantes e que sinalizam a eficiência de um negócio.
Essas métricas são variáveis, pois os valores podem simbolizar períodos diferentes. É por isso que precisam ser analisadas dentro de um contexto linear.
1. Índice de retenção de clientes
Este índice mostra a capacidade de uma empresa fidelizar os clientes que conquista. Ele representa a confiança dos clientes depois que a venda é concluída.
O cálculo vai considerar o total de clientes no período (sem considerar a entrada de novos), em relação ao número de clientes que você já tinha no início deste mesmo período.
Por exemplo, se você tinha 1000 clientes e durante um determinado período perdeu 15, no final do período terá retido apenas 985 clientes. Seu índice de retenção será de 98,5%.
2. Taxa de retenção de vendas
Além de saber quantos clientes sua empresa conseguiu reter durante o mês, também é fundamental ter em mente como andam suas novas vendas. Para isso, é preciso medir qual a taxa de retenção de vendas do seu site.
Para fazer o cálculo, é bem simples:
Taxa de conversão de vendas = total de vendas feitas no período / total de visitantes no seu e-commerce no período x 100.
Você pode fazer o cálculo desta página baseando o acesso às páginas de produtos específicos ou geral. Nesse caso, saber a taxa ideal é um exercício que deve ser feito de acordo com a estratégia de cada empresa. Mas, na dúvida, lembre-se: quanto maior a raxa de retenção de vendas, melhor!
3. Churn
É o índice que mostra quantos clientes cancelaram seus serviços em um determinado período de tempo. Suponha que uma empresa perdeu 8 clientes em um mês e ela possuía, até então, 100 clientes. Seu churn será de 8%.
Com esses dados em mãos você já poderá começar a utilizar a análise de Cohort e conhecer muito mais sobre o seu público.
Para saber mais sobre as principais métricas financeiras para SaaS e como gerenciá-las, acesse nosso manual: as principais métricas SaaS e de assinaturas.
