Entender o comportamento do consumidor é o principal desafio das empresas. Por isso, é fundamental manter a base de leads aquecida e oferecer o produto certo, no momento mais propício aos clientes. Portanto, a Análise Coorte é uma metodologia indispensável nessa missão.
Por meio dela, é possível acompanhar de perto as interações dos consumidores/ usuários com um produto ou serviço ao longo de um determinado período. Diferente de outras técnicas, ela possui elementos que tornam suas análises mais exatas e objetivas.
Auxiliando, dessa forma, quem precisa de insights para retenção de usuários, product analytics, além de entendimento mais completo sobre o comportamento do consumidor.
O que é análise coorte?
A Análise Coorte, também conhecida como Cohort Analysis, é uma ferramenta de Product Analytics que permite compreender o comportamento de grupos específicos de clientes ao longo do tempo.
Em vez de analisar todos os usuários de forma generalizada, ela segmenta indivíduos com base em características semelhantes como data de cadastro, primeiro uso, padrão de compra ou perfil demográfico.
Essa metodologia é amplamente utilizada para entender a retenção de usuários e níveis de engajamento, além de apoiar estratégias de remarketing e fidelização.
Ao observar cada grupo separadamente, torna-se mais fácil identificar tendências claras, como queda de engajamento após determinados dias da compra ou redução da recompra após certo período do cadastro. Dessa forma, a empresa consegue agir de maneira mais estratégica e orientada por dados.
Como funciona a análise de coorte?
A análise de coorte é amplamente utilizada em projetos de ciência de dados, business intelligence e product analytics, pois permite medir o impacto de estratégias e mudanças no produto sobre grupos específicos de usuários ao longo do tempo.
Como analisar uma matriz ou um gráfico coorte (cohort)?
Imagine que uma empresa faz o lançamento de um aplicativo e deseja monitorar o comportamento dos usuários ao longo de 10 dias. Para tanto, ela irá utilizar uma matriz coorte, conforme ilustrado abaixo:
Neste caso os grupos de usuários serão diferenciados de acordo com o dia de entrada e posteriormente analisados ao longo dos dias seguintes a partir de seu primeiro acesso à plataforma.
A imagem acima aponta que em 25 de janeiro, houve a entrada de 1098 usuários no aplicativo (Dia 0), chamaremos esse grupo de Jan 25. No dia 1, retornaram à plataforma apenas 33,9% desse total, aproximadamente 362 pessoas; no dia 2, retornaram 23,5% do total de pessoas em relação ao dia 0, e assim por diante.
Analisando horizontalmente, da esquerda para a direita, nota-se que o volume de usuários da plataforma caiu ao longo dos dias. Ou seja, o eixo horizontal da matriz nos traz a retenção de usuários.
Já o eixo vertical nos mostra o comportamento da retenção do produto para com os grupos de usuários ao longo desses mesmos 10 dias. Dessa forma, a partir da matriz, é possível entender o comportamento do consumidor e mapear tendências de utilização.
Aplicações da análise coorte em diversas áreas
A análise coorte ou cohort pode ser aplicada aos mais diversos tipos de análises (veremos em breve) e também em diversas áreas de negócios, confira a tabela abaixo:
| Área de negócio | Agrupamento | Para rastrear |
| Marketing | Mês do primeiro engajamento | Mudanças no engajamento ao longo do tempo, tendências ou padrões no comportamento do usuário |
| Finanças | Mês da primeira compra | Métricas financeiras (receita, lucratividade, custos de aquisição de cliente) ao longo do tempo ou padrões de comportamento do cliente |
| Vendas | Mês da primeira compra | Mudanças na frequência de compra e valor médio do pedido ao longo do tempo; insights para otimizar a estratégia de vendas e melhorar o desempenho |
| Sucesso do Cliente | Mês do primeiro problema reportado | Tempo necessário para resolver problemas dos clientes e tendências na satisfação |
| Desenvolvimento de Produto | Mês do primeiro uso do novo produto | Adoção de novos produtos ou recursos ao longo do tempo, identificação de barreiras que impedem a adoção generalizada |
Tipos de análise coorte
Baseada em tempo
Nesse modelo, os usuários são agrupados conforme o período em que se tornaram clientes ou começaram a utilizar o produto. Por exemplo, é possível comparar o comportamento de compra de clientes que realizaram a primeira aquisição em janeiro com aqueles que compraram pela primeira vez em fevereiro, identificando diferenças na retenção e no ciclo de vida.
Baseada em eventos
Aqui, os grupos são formados a partir de uma ação ou evento específico. Um exemplo seria analisar usuários que se cadastraram durante uma campanha promocional e compará-los com aqueles que se inscreveram em períodos comuns, avaliando impacto na retenção e no engajamento.
Baseada em valor ou ticket médio
Nesse tipo, os usuários são segmentados de acordo com o valor da compra ou investimento inicial. Por exemplo, é possível observar se clientes que começaram com uma compra pequena apresentam comportamento diferente daqueles que iniciaram com um ticket médio mais alto.
Baseada em comportamento
Essa abordagem organiza os usuários conforme ações específicas realizadas dentro da jornada. Um exemplo é comparar usuários que interagem frequentemente com as redes sociais da empresa com aqueles que não interagem, identificando diferenças no nível de engajamento e fidelização.
Baseada em funil
Nesse modelo, os grupos são definidos com base nas etapas do funil de compra. Por exemplo, é possível analisar usuários que abandonaram o carrinho no checkout e compará-los com aqueles que concluíram a compra, identificando gargalos e oportunidades de otimização na jornada.
Entenda o comportamento do consumidor e atinja o momento aha!
Ao aplicar a Análise Coorte, as empresas conseguem isolar variáveis específicas como canal de aquisição, momento do cadastro ou primeira interação com uma funcionalidade para identificar quais fatores realmente influenciam a retenção de usuários.
Isso permite mapear o caminho percorrido pelos chamados power users, ou seja, aqueles clientes que extraem mais valor do produto e permanecem ativos por mais tempo.
Com esse nível de detalhamento, torna-se possível prever pontos críticos de churn, identificar quedas de engajamento e agir preventivamente com campanhas, melhorias no produto ou ajustes na experiência.
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