Análise Cohort: Aprenda o que é

Dando sequência aos indicadores, hoje vamos falar sobre a análise cohort. Cohort é uma palavra que pode ser traduzida como "grupo". Assim, a análise cohort nada mais é do que agrupar seus clientes de acordo com alguma característica que eles têm em comum - isso para poder fazer o cruzamento algum indicador específico e analisá-lo de acordo com o grupo separado. Pode ser utilizado, por exemplo, para analisar todos os clientes que nasceram em um determinado ano e, a partir disso, avaliar uma característica comum entre eles. Assim como outras métricas já explicadas aqui, como CAC, LTV e MRR, a Análise Cohort pode ser utilizada em vários modelos de negócios, mas seu uso mais comum é para empresas SaaS (Software as a Service). O cohort tem como função fazer a correlação de indicadores, mostrando como um pode interferir no outro dentro de um intervalo de tempo.

Vantagens da Análise Cohort:

1. Análise de churn: Ao analisar os indicadores em um determinado período, é possível identificar aumento ou redução de churn ocasionado por algum fator ou estratégia específica. Ao realizar o cruzamento de dados, essas informações podem aparecer e, assim, os responsáveis podem pensar em alterações possíveis para que os resultados se mantenham ou melhorem. 
2. Análise de estratégia: Colocados lado a lado para observação, os dados podem mostrar uma estratégia adotada de forma incorreta. Alguns exemplos para este caso são: uma mudança de layout do site que levou a uma redução de retorno do cliente à navegação; uma alteração nos termos de venda que gerou redução no volume vendido; uma mudança no design da loja que fez os clientes gastarem mais tempo procurando um produto, etc. São inúmeras as opções de análise quando se faz o cruzamento de dados para uma análise cohort. Todas essas observações, quanto feitas de forma rápida, permitem uma correção de estratégia e uma possível melhora.
3. Planejamento de marketing: É possível que os dados sejam analisados para identificar o tipo de canal mais eficiente para comunicação com o cliente, o tipo de comunicação que gera mais resultados, entre outros itens que o profissional de marketing pode utilizar para planejar suas campanhas e preparar a equipe de vendas. Compreender se as campanhas estão sendo direcionadas da forma correta pode aumentar a assertividade e o número de vendas.

Construção da tabela de análise:

Agora que você já compreendeu o que é uma Análise Cohort e quais são seus benefícios, vamos falar sobre como você pode organizar os dados para esta análise. O exemplo de construção a seguir é uma análise baseada nos índices de churn. Outros cruzamentos de dados podem ser feitos de acordo com a intenção da análise.

1. Em sua base de clientes, identifique seus clientes com um número, código, etc. Dê a eles um ID.
2. A segunda coluna pode ser utilizada para inserir o nome de seus clientes.
3. Na terceira coluna, indique o mês de entrada de seus clientes na base.
4. Em seguida, informe a data de churn na quarta coluna.
5. As colunas 5 e 6 podem ser utilizadas para identificar os mês de entrada e de churn, respectivamente.

A Análise de Cohort gera uma visão de uma tabela onde há um "triângulo" com os percentuais zerados na parte inferior direito. Isso acontece pois os últimos clientes ainda não alcançaram o período descrito na primeira coluna à esquerda. A imagem abaixo é um exemplo de Análise Cohort e a partir delas vamos explicar como funciona a análise:

A primeira coluna à esquerda representa o número de meses que os clientes estão na empresa. O que isso significa? Na primeira linha da tabela, todos os clientes estão em seu primeiro mês de contrato, e por isso todos os meses estão preenchidos com 100% de retenção. Os valores abaixo vão sendo construídos de acordo com as saídas dos clientes no decorrer do tempo. A coluna chamada de média informa a média de retenção para cada tempo de contrato dos clientes. 

O exemplo dessa análise cohort é com os índices de churn. Olhando para a coluna referente ao mês de dezembro de 2019, podemos perceber que a taxa de retenção vem caindo drasticamente. No mês 3 de contato, ela estava em 82%, enquanto no mês 10 ela já estava em 27%. Esse dado mostra que 83% dos clientes que entraram em dezembro já cancelaram seus contratos. Sabendo disso, a empresa pode avaliar o que aconteceu no período com esse grupo de clientes - talvez um onboarding ou acompanhamento de clientes incompleto; ou uma falta de percepção de valor por parte dos clientes, etc. Importa para a empresa identificar as razões e corrigi-las para que os índices de churn não continuem aumentando.

Outras opções de Análise Cohort:

Como disse acima, retenção não é o único fator que pode ser analisado em uma correlação assim. Para a empresa, o foco pode estar em avaliar quantos leads uma campanha de marketing gerou, por exemplo. Neste caso, a construção da tabela base seguiria a mesma ideia do que foi explicado no item anterior: As informações necessárias seriam as datas de entrada dos leads e o período no qual a campanha ficou no ar. A partir disso, as correlações seriam montadas na mesma lógica do que foi feito com a retenção de clientes. Em análise, a empresa poderia identificar um canal não eficiente ou uma comunicação inadequada, por exemplo, e corrigir a rota a partir deste ponto.

Se a intenção fosse visualizar o número de clientes que retorna à página do site após a primeira compra, os dados necessários seriam a data de primeira compra, o período determinado para análise e as datas de retorno do cliente ao site. 

Considerações finais:

De forma resumida, a Análise Cohort entrega para as empresas diversas possibilidades de visualizar seus dados que, muitas vezes, sendo olhados de forma individual não fariam muito sentido. O agrupamento de informações é valioso - quando bem analisado -, e pode gerar insights relevantes para a empresa corrigir ou aperfeiçoar seus processos.

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