O que é análise Cohort e como colocá-la em prática?

Escrito em 14 de Abril de 2022 por Redação iugu

Atualizado em 24 de Agosto de 2023

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.

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