Análisis de Cohortes: Una Mirada Interna al Comportamiento de tus Clientes

Ya sea que lo hagas subconscientemente o a propósito, es la naturaleza humana agrupar las cosas.

Tal vez organizas tu armario por color o tu cristalería según el tamaño. Incluso puedes agrupar a tus amigos según a quién puedes llamar en caso de emergencia.

Cualquiera que sea el caso, estás haciendo tu propio análisis de cohortes sin siquiera darte cuenta al organizar tus objetos personales en grupos, también conocidos como cohortes.

En el mundo empresarial, el análisis de cohortes podría ser una de las formas más efectivas de recopilar información sobre el comportamiento del cliente y cómo interactúan con tu producto o servicio, sin importar tu industria. Es más fácil decirlo que hacerlo, y se requiere mucho para asegurarse de que estás haciendo un análisis de cohortes de la manera correcta.

Cohortes vs. segmentos

Es común ver los términos cohortes y segmentos usados indistintamente al profundizar en el análisis de comportamiento. Esto no es correcto, ya que los dos términos no son lo mismo.

Para que un grupo de usuarios sea considerado una cohorte, deben estar unidos por un evento común y un período de tiempo. Esto sería mujeres que nacieron en 1989 o graduados universitarios en 2011 con una especialización en negocios.

Sin embargo, un segmento de usuarios se puede crear con casi cualquier condición como base. No tiene que basarse en el tiempo y el evento, como mujeres o todos los graduados.

¿Qué hace el análisis de cohortes?

Cuando se trata de análisis empresarial, es común comparar cohortes y analizar el comportamiento de una sola cohorte como una forma de identificar patrones.

Realizar un análisis de cohortes puede responder preguntas como:

• ¿Cuándo comienzan los usuarios a abandonar?
• ¿Cuán valiosas son tus cohortes?
• ¿Son las nuevas cohortes más o menos valiosas que las anteriores?
• ¿Cuál es la tasa de retención de tus usuarios?
• ¿Cuál es el valor a largo plazo de tus usuarios?

Cuando revisas el rendimiento de una cohorte determinada, hay una amplia gama de métricas que pueden ayudarte. Por ejemplo, pueden ayudarte a identificar problemas antes, como la tasa de abandono de clientes. Revisar cada cohorte también puede desarrollar pronósticos empresariales más precisos, lo que permite obtener más información sobre comportamientos estacionales, una mejor planificación estratégica y un plan de marketing completamente desarrollado.

Cómo realizar un análisis de cohortes

Hay cuatro pasos principales para realizar un análisis de cohortes.

Primero lo primero, necesitas determinar la pregunta que quieres responder. El objetivo de realizar un análisis de cohortes es tener algún tipo de información accionable al final. Esta información luego llevaría a tu negocio a mejorar su producto o servicio, o mejorar la experiencia del usuario y la tasa de rotación.

Luego, reduce las métricas que te ayudarán a responder esta pregunta. Ya sea saber cuándo un usuario deja de interactuar con tu aplicación o cuál es su transacción total promedio, es vital tener estas métricas antes de continuar.

Después de eso, define tus cohortes. O vas a analizar todas tus cohortes y dirigirte a ellas de la misma manera, o las vas a agrupar según las diferencias y similitudes entre cada una de ellas. Independientemente de la ruta que elijas, el objetivo es descubrir y explicar el comportamiento como una cohorte individual.

Finalmente, realizarás el análisis utilizando visualización de datos, lo que te permitirá ver los resultados en un gráfico organizado que te ayudará a responder tu pregunta original.

Gráfico de análisis de cohortes

A primera vista, los gráficos de cohortes son intimidantes y no son los más fáciles de leer. Este tipo de visualización de datos contiene mucha información en un solo lugar.

A continuación se muestra un ejemplo de un gráfico de análisis de cohortes que traza los ingresos semanales por grupo. En este gráfico, las cohortes se definen como clientes adquiridos en una semana específica, comenzando en la segunda semana de enero.

Las cohortes se ejecutan en un eje vertical, con las cohortes más antiguas en la parte superior y las más nuevas en la parte inferior. Este ejemplo muestra cohortes semanales con la semana más antigua comenzando el 5 de enero. A lo largo del eje horizontal, verás los períodos de tiempo desde el inicio de la cohorte. Estos datos comienzan en la semana 0 y continúan hasta la semana 4.

Los datos en el medio son donde puedes ver los ingresos gastados por grupo. Las cohortes más antiguas, o clientes, tienen más tiempo con tu empresa y, por lo tanto, tienen más datos.

Para visualizar mejor las tendencias en los datos, la mayoría de los gráficos de cohortes utilizan sombreado de color. Cuando volvemos a mirar los datos, pero con celdas coordinadas por color, verás que cuanto más oscuro es el color, mayores son los ingresos por usuario.

La diferencia de color entre las celdas también facilita ver cuándo el valor decae con el tiempo, por lo que en este caso, podemos ver que los usuarios gastan más dinero en su primera semana que en cualquier otra semana. También puedes ver anomalías dentro de los datos, como el bajo inicio durante la semana del 19 de enero.

RELACIONADO: Para poder leer un gráfico de análisis de cohortes, primero necesitas el software de visualización de datos adecuado que pueda crearlo para ti. Si no estás seguro de qué opción es la adecuada para tu negocio, lee las reseñas imparciales en G2.

Tipos de datos de cohortes

Para dividir a los usuarios en grupos para realizar un análisis de cohortes, se deben recopilar dos tipos de datos de cohortes: cohortes de adquisición y cohortes de comportamiento. 

Cohortes de adquisición

El primer tipo de datos de cohortes son las cohortes de adquisición. Estos datos consisten en grupos divididos según cuándo se registraron o compraron un producto. Si tu producto es una aplicación, podrías separar a los usuarios por el día, semana o mes en que lanzaron tu aplicación por primera vez.

Esto significaría que tienes cohortes desglosadas en grupos diarios, semanales o mensuales. Esto permite a las empresas determinar métricas como cuánto tiempo las personas continúan usando su aplicación desde el punto de partida.

En el ejemplo a continuación, podemos ver una tendencia en el número de usuarios activos dentro de una aplicación móvil. Este gráfico permite la visualización fácil de la curva de retención, mostrando cuándo las cohortes dejan de usar la aplicación, así como indicando que los usuarios no encuentran la aplicación agradable o útil después del primer día de uso.

Las cohortes de adquisición también son ideales para cuando se necesita identificar una tendencia y cuándo los clientes comienzan a abandonar, pero puede ser difícil obtener ideas accionables de estos datos.

Por ejemplo, puedes ver que los clientes se están yendo, pero no puedes ver por qué los clientes se están yendo. Ahí es donde entran en juego las cohortes de comportamiento.

Cohortes de comportamiento

El segundo tipo de datos de cohortes son las cohortes de comportamiento. Estos datos consisten en grupos divididos según sus comportamientos y acciones con tu producto.

Para usar el ejemplo de la aplicación nuevamente, hay una variedad de acciones que un usuario podría realizar, como cuando instalaron la aplicación por primera vez, cuando la aplicación se lanzó luego, y si se realizaron transacciones.

Hacer esto permite a las empresas monitorear cuánto tiempo diferentes cohortes permanecen activas dentro de la aplicación después de realizar acciones específicas. Esto se hace con el gráfico estándar de análisis de cohortes, que incluye celdas con varios sombreados, para que puedas ver acciones específicas de los usuarios, como si ocurrió una transacción o si un usuario abandonó su carrito.

Beneficios del análisis de cohortes

Ahora que hemos desglosado cómo realizar un análisis y cómo leer un gráfico de cohortes, exploremos todos los beneficios que un análisis de cohortes traerá a tu negocio.

Mejorar la retención de clientes

Dado que el proceso de análisis de cohortes implica profundizar en grupos de personas y observar su comportamiento, es una forma ideal de mejorar la retención de clientes.

Esto se hace utilizando tanto cohortes de adquisición como de comportamiento. Esto permite medir el compromiso a lo largo del tiempo, por lo que es fácil ver dónde los clientes están abandonando. Por ejemplo, una disminución en la actividad de los usuarios antiguos podría estar enmascarada por un impresionante crecimiento de nuevos usuarios, lo que resulta en ocultar la falta de compromiso de un pequeño número de personas.

No solo puedes ver una mejor imagen del ciclo de vida del producto con el análisis de cohortes, sino también del ciclo de vida del usuario. Gracias a las cohortes de adquisición y comportamiento, verás acciones específicas durante un período de tiempo especificado.

Entender los efectos de comportamientos únicos

A veces, la acción de segmentar a tus clientes por la fecha en que realizaron una compra no es útil, porque no es lo suficientemente específica para obtener una imagen clara de cómo cada uno de tus clientes es diferente. Cuando agrupas tus cohortes por su comportamiento con tu sitio web o aplicación, permite a tu negocio ver una imagen más clara de cómo los clientes interactúan con tu producto a lo largo de su ciclo de vida.

Con el análisis de cohortes, puedes definir estos grupos de usuarios según las acciones que toman, o las que no. Esto podría ser cualquier cosa, desde cómo navegan por tu sitio web, cuándo comienza a disminuir su uso con tu aplicación, o cuándo y por qué un usuario abandonaría su carrito antes de realizar una compra.

Probar una hipótesis

El análisis de cohortes también hace que sea simple probar rápidamente y de manera efectiva una hipótesis, además de recibir comentarios relevantes y oportunos.

Digamos que una hipótesis es que una acción particular realizada en el sitio web de tu negocio, como recibir un descuento, aumentará las posibilidades de que un cliente se registre para una prueba gratuita. Si ese es el caso, puedes definir cohortes específicas y comparar resultados para ver cómo cada cohorte respondió a esa acción.

Pruebas A/B

Es común que las empresas utilicen software de pruebas A/B para rastrear su base de usuarios, y cuando se combina con el análisis de cohortes, aún más ideas esperan.

El análisis de cohortes permite realizar pruebas A/B ya que también controlas variables que, en algún momento, afectarán varios resultados, como el tiempo y el lugar. Esto significa que tu negocio puede crear mejores pruebas, aprender aún más de tus clientes y verlos desde un ángulo diferente mientras los segmentas de nuevas maneras.

Cuando tu negocio usa ambos, abrirá la puerta a información más precisa y detallada. Si no estás seguro de qué herramienta de pruebas A/B es la adecuada para tu negocio, echa un vistazo a las reseñas imparciales que te esperan en G2 en el enlace anterior.

Desafíos del análisis de cohortes

Aunque está claro que hay muchos beneficios del análisis de cohortes, así como muchas razones por las que tu negocio debería usarlo, hay algunos desafíos que puedes experimentar.

• Para realizar un análisis de cohortes efectivo, puedes encontrar que tu negocio necesita seguir un gran número de cohortes durante un largo período de tiempo.
• El proceso de análisis de cohortes puede ser costoso y llevar mucho tiempo.
• Puedes tener participantes que abandonen la cohorte, lo que podría sesgar los resultados y hacerlos parciales.
• Tu negocio debería tener un analista de datos en el personal que pueda ayudar a leer los resultados del análisis.

Ejemplos de análisis de cohortes

El resultado de un análisis de cohortes es increíblemente útil, sin importar la industria en la que se encuentre tu negocio. Para algunos ejemplos específicos de la industria, sigue leyendo.

Comercio electrónico

Si tu negocio está en el sector del comercio electrónico, puedes usar el análisis de cohortes para analizar el comportamiento de tus clientes. Tal vez estés interesado en ver cuáles de tus clientes han realizado una compra en los últimos 90 días y estás buscando analizar los patrones durante una venta o promoción específica que realizaste durante ese tiempo.

Con el análisis de cohortes, verás que la experiencia del cliente con tu sitio web, producto o servicio, no es la misma para todos.

SaaS

Aquellos en el sector SaaS pueden encontrar que el análisis de cohortes es la manera perfecta de analizar los datos de sus clientes que se han registrado para su nuevo lanzamiento de producto o actualización de plataforma. También se puede usar para ver cuáles de sus clientes están usando una herramienta o función específica dentro de una aplicación.

Las empresas SaaS también pueden usar el análisis de cohortes como una forma de entender otras métricas, como el ciclo de vida del cliente, el abandono y el valor de por vida.

Fintech

Una industria que puede beneficiarse más del análisis de cohortes es fintech, ya que el compromiso a largo plazo es la principal forma en que las empresas dentro de este sector ven el éxito.

Cuando se utiliza el análisis de cohortes para examinar la retención del comportamiento del usuario, las organizaciones pueden ver una línea de tiempo del porcentaje de usuarios que han regresado para completar acciones específicas, así como los usuarios que han abandonado. Esto permite que el viaje del cliente sea completamente analizado a lo largo del tiempo para asegurar la máxima optimización de las campañas de marketing.

Esto es especialmente útil para la industria fintech porque estas empresas pueden analizar comportamientos apropiados y construir patrones de usuario mientras agrupan a los clientes según sus acciones con su producto o servicio.

Juegos

Una industria particular y única que se ve impactada por el análisis de cohortes es la industria de los juegos, pero no es sorprendente que dependa del comportamiento del usuario para poder acelerar su crecimiento. Es imprescindible para entender el camino del usuario hacia las compras dentro de la aplicación, por qué los jugadores están abandonando y cómo dirigirse a jugadores específicos con el valor de vida más alto.

Con el análisis de cohortes, puedes agrupar a todos los usuarios que abandonan durante un tiempo específico e identificar todas las características comunes que compartieron. También puedes examinar las características de los jugadores con el valor más alto y ver por qué son usuarios a largo plazo y cómo puedes asegurar que más jugadores sigan su ejemplo.

Marketing de contenidos

Aquellos que trabajan en marketing de contenidos a menudo dependen de métricas como las acciones sociales y los clics, en lugar de investigar el comportamiento de aquellos que interactúan con su contenido. Ahí es donde entra el análisis de cohortes, que permite rastrear cosas como el compromiso y las tasas de suscripción. Esto da a los especialistas en marketing de contenidos una visión más clara de las preferencias de sus usuarios y cómo su comportamiento puede afectar las conversiones.

El análisis de cohortes también puede segmentar a los lectores en quién es el más importante, o en este caso, quién está visitando tu sitio web o blog con más frecuencia. Esto puede proporcionar información sobre cómo aumentar la lealtad del cliente y la retención de usuarios.

Por ejemplo, cuando puedes reducir qué tipo de usuario comparte tu contenido más, puedes determinar cómo puedes alentar a esas cohortes a compartir aún más.

Todo es un esfuerzo grupal

El análisis de cohortes efectivo es la herramienta que tu negocio necesita para medir el compromiso del usuario con tu producto o servicio. Ya sea que quieras entender mejor a tus clientes o explorar los cambios que ha experimentado tu negocio, el análisis de cohortes es el lugar perfecto para comenzar.

Para comenzar con tu propio análisis de cohortes, aprende más sobre software de análisis de productos que te puede permitir descubrir los conocimientos que estás buscando sobre tu producto específico y cómo los clientes interactúan con él.