Qué es el análisis de cohortes y cómo hacer uno

¿Imaginas tener el poder de detectar exactamente en qué momento tus clientes pierden el interés en tu producto o servicio? El análisis de cohortes te permite saberlo. En el artículo de hoy te hablamos de una técnica clave para evaluar la retención de tus clientes y optimizar tus estrategias de fidelización.

Para qué sirve el análisis de cohortes

No nos cansaremos de decirlo: retener a los clientes que ya tienes es mucho más barato que adquirir nuevos. En este sentido, el análisis de cohortes es fundamental para poder garantizar esa ansiada retención, porque permite identificar qué es lo que hace que tus clientes se queden o se vayan.

Esta técnica divide a tus usuarios o clientes en grupos que comparten una característica común para poder hacer un seguimiento de cómo se comportan en un tiempo determinado. Esto posibilita ver patrones que podrían quedar ocultos de otra manera y ayuda a:

1. Saber cuándo y por qué los usuarios se pierden.
2. Comparar campañas de adquisición por calidad real del usuario.
3. Visualizar mejoras tras cambios aplicados al producto o la estrategia de marketing.
4. Medir el nivel de aceptación de los clientes a cambios de la marca.
5. Tomar mejores decisiones.
6. Identificar áreas de mejora.
7. Segmentar mejor a la audiencia y ofrecer recomendaciones más relevantes.
8. Identificar tendencias dentro del comportamiento de los clientes.

Cada uno de estos conjuntos de usuarios con algo en común, es una cohorte. Son agrupaciones inmutables, una vez formadas ya no puede haber nuevas incorporaciones o cambios. Estas pueden crearse, por ejemplo, por personas que se registraron el mismo mes, que usaron una determinada funcionalidad por primera vez o que realizaron su primera compra en una fecha concreta, entre otros. En este sentido y, en función del objetivo del análisis, existen dos tipos de cohortes:

• Cohortes de adquisición. Se agrupan usuarios en función de cuándo fueron adquiridos, puede ser por semana, mes o trimestre. Son las más habituales y sirven para detectar patrones de abandono temprano, evaluar campañas de marketing y cómo retienen o hacer una comparación del rendimiento en el tiempo.
• Cohorte de comportamiento. Se agrupan en función de acciones específicas como probar una funcionalidad o descargar un recurso. Es decir, agrupa a los usuarios según actividades que hacen dentro de tu aplicación o plataforma durante un tiempo.

Cómo hacer un análisis de cohorte

Sabiendo todo lo anterior, ahora te preguntarás cómo puedes hacer un análisis de cohorte y empezar a observar el comportamiento de tus usuarios. Para emplear esta técnica, es común utilizar una tabla. Existen muchas herramientas que ayudan a crearlas automáticamente analizando diferentes métricas. Las más usadas son Adobe Analytics y Google Analytics.

En estas tablas cada fila representará una cohorte y cada columna es el comportamiento de esa cohorte con el paso del tiempo. Por otro lado, las celdas muestran el porcentaje o número de usuarios que siguen activos o que han realizado una acción concreta, en función del tipo de cohorte que estés analizando. Para construir una tabla necesitas:

1. Una fecha de referencia para agrupar a los usuarios (registro, compra, suscripción…)
2. Identificar a qué cohorte pertenece cada usuario para poder agruparlos.
3. Definir qué métrica vas a analizar. La retención, el abandono, compras recurrentes, sesiones activas, etc.
4. Definir el periodo de seguimiento. Puede ser diario, semanal, por meses, trimestres, anuales.

Con estos datos, ya puedes comenzar a construir tu tabla y analizarla. Para que lo entiendas más fácilmente, te lo explicamos con una de ejemplo:

La primera columna recoge las diferentes cohortes, en este caso, son los meses en los que se adquirieron los clientes. La segunda columna hace referencia a los usuarios que forman parte de esa cohorte. En cuanto a la tercera columna, el mes 0, corresponde al momento inicial de adquisición, por eso siempre será el 100% de los usuarios, a partir de ahí el resto de meses muestra el porcentaje que sigue activo pasados los respectivos meses.

En la cohorte de enero hay 1.000 usuarios, que son los adquiridos durante ese mes, en el mes 1 el 92% seguía activo; en el 2 el 87,5% y así sucesivamente. Lo mismo ocurre con el resto de cohortes.

Con esta información, ¿qué podemos observar? En el mes de febrero hay una mejor retención, ya que el porcentaje de usuarios que sigue activo se mantiene alto a lo largo de los meses. Mientras que en el mes de enero la retención es bastante más baja. Visto esto, habría que investigar las causas detrás de estos datos.

Por ejemplo, los datos de febrero podrían indicar que hubo una campaña, una mejora del producto o algún cambio que funcionó correctamente y logró retener a los usuarios a lo largo del tiempo. 

Por su parte, en enero, cuando se obtuvieron peores resultados es una señal de algún problema que hace que los usuarios se vayan al que hay que ponerle solución, por ejemplo, puede ser un mes en el que la experiencia de los usuarios haya sido peor por una menor atención al cliente o fallos en la estrategia omnicanal, hubo algún cambio en el producto o servicio que no convenció a lo usuarios,etc.

Ahora que ya sabes qué es un análisis de cohortes y cómo hacerlo, ¿te animas a usarlo en tu empresa?