Análise de Cohort e como utilizá-la para a retenção de clientes

A análise de Cohort é uma ferramenta com foco em reter clientes e gerar maior crescimento empresarial. Afinal, qualquer empresa que possui alta rotatividade de clientes tem um problema que, em um curto período, irá impactar negativamente os negócios.

Além disso, é notório que as melhores vendas acontecem de forma contínua. Ou seja, o ideal é que se estabeleça um relacionamento sólido onde o cliente se fidelize ao produto ou ou marca.

De acordo com um estudo realizado pela McKinsey, empresas que apostam em metodologias de análise costumam ter até 93% de lucros maiores e um aumento de 115% do ROI (retorno sobre o investimento). Por isso, o Holmes preparou esse artigo exclusivo para explicar como a Análise de Cohort pode ser uma alternativa viável, como ela se relaciona ao uso de uma  ferramenta BPMS e sua aplicação na prática. Confira conosco e boa leitura!

Afinal, o que é a Análise de Cohort?

A análise de Cohort é uma técnica utilizada em estatística e análise de dados para entender o comportamento de um grupo específico de indivíduos ao longo do tempo. Ou seja, esses grupos, chamados de cohorts, são formados por pessoas que compartilham características semelhantes ou que passaram por uma experiência comum em um determinado período.

A análise de cohort é especialmente útil para empresas e organizações que desejam entender o impacto de suas ações ou estratégias em diferentes grupos de clientes ao longo do tempo. Isso porque ela permite identificar padrões de comportamento, avaliar a eficácia de campanhas de marketing, medir a retenção de clientes e tomar decisões mais embasadas.

Como surgiu este tipo de análise?

A análise de cohort tem suas raízes na área da epidemiologia, que estuda a ocorrência e distribuição de doenças em populações. Por isso, o termo “cohort” foi originalmente utilizado nesse contexto para se referir a um grupo de pessoas que compartilham uma característica comum e são acompanhadas ao longo do tempo para observar o desenvolvimento de uma determinada doença.

Com o tempo, a análise de Cohort foi adotada em outras áreas, como marketing e negócios, para entender o comportamento dos clientes ao longo do tempo. Além disso, acredita-se que a aplicação da análise de cohort nesses campos tenha se popularizado na década de 1980, com o crescimento do uso de bancos de dados e análise estatística.

À medida que as empresas começaram a coletar e armazenar grandes quantidades de dados sobre seus clientes, surgiu a necessidade de técnicas analíticas mais avançadas para extrair insights úteis desses dados. Sendo assim, a análise de cohort se mostrou uma abordagem eficaz para entender como diferentes grupos de clientes se comportam ao longo do tempo e como as estratégias de negócios podem afetar esses comportamentos.

Com o avanço da tecnologia e o aumento da disponibilidade de ferramentas de análise de dados, a análise de cohort se tornou ainda mais acessível e amplamente utilizada. Hoje em dia, é uma técnica comum em empresas de diversos setores, ajudando-as a tomar decisões mais embasadas e direcionar suas estratégias de forma mais eficaz.

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Principais vantagens no uso da análise de Cohort

A depender do porte da empresa e suas especificidades, o uso da análise de Cohort pode contribuir na retenção e fidelização de clientes a partir de múltiplos focos. A seguir, elencamos os principais. Continue a leitura.

1 | Compreensão do comportamento do cliente ao longo do tempo

Primeiramente, a análise de cohort permite acompanhar e entender como o comportamento dos clientes evolui ao longo do tempo. Em resumo, isso  contribui para que as empresas identifiquem padrões, tendências e mudanças no comportamento de diferentes grupos de clientes.

2 | Identificação de estratégias eficazes

Ao comparar o desempenho de diferentes cohorts, é possível identificar quais estratégias ou ações tiveram um impacto positivo na retenção de clientes, aumento da receita ou outras métricas importantes. Isso permite que as empresas ajustem suas estratégias com base em dados concretos.

3 | Segmentação de clientes via análise de Cohort

A análise de cohort ajuda a segmentar os clientes com base em seu comportamento ao longo do tempo. Isso permite que as empresas identifiquem grupos de clientes com características semelhantes e desenvolvam estratégias específicas para cada segmento. Isso pode levar a uma melhor personalização de produtos, comunicação direcionada e aumento da satisfação do cliente.

4 | Avaliação do valor do cliente a longo prazo

Ao analisar cohorts ao longo do tempo, é possível calcular o valor do cliente a longo prazo. Isso significa entender quanto um cliente médio gera de receita ao longo de sua vida útil como cliente da empresa. Essa informação é valiosa para tomar decisões de investimento em aquisição de clientes e retenção.

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5 | Tomada de decisões embasadas em dados

Por último, este tipo de  análise fornece dados concretos e mensuráveis sobre o desempenho de diferentes grupos de clientes. Ou seja, as empresas se tornam capazes de tomar decisões embasadas em dados, em vez de depender de suposições ou intuições. Dessa forma, possuem uma tomada de decisão mais precisa e eficaz, o que resulta em melhores resultados para o negócio.

Como iniciar a implementação de Cohort

Para realizar uma análise de cohort, é necessário definir o período de tempo e as características que serão consideradas para agrupar os indivíduos. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode criar cohorts com base no mês de aquisição de clientes, agrupando todos os clientes que fizeram sua primeira compra em um determinado mês.

Uma vez que os cohorts são formados, é possível acompanhar o comportamento desses grupos ao longo do tempo, analisando métricas como taxa de retenção, receita gerada, taxa de conversão, entre outras. Essas métricas são calculadas para cada cohort em diferentes períodos, permitindo comparar o desempenho de cada grupo.

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A análise de cohort pode revelar insights valiosos. Por exemplo, ela pode mostrar se os clientes adquiridos em um determinado mês têm uma taxa de retenção maior ou menor do que os clientes adquiridos em outros meses. Isso pode indicar se uma estratégia de marketing específica teve um impacto positivo ou negativo na fidelização dos clientes.

Além disso, a análise de cohort também pode ser utilizada para segmentar os clientes de acordo com seu comportamento ao longo do tempo. Por exemplo, é possível identificar cohorts de clientes que fizeram compras recorrentes, cohorts de clientes que fizeram apenas uma compra e não retornaram, entre outros.

Fazendo uma análise prática de Cohort: Exemplo

O primeiro passo para a criação de uma análise de Cohort é definir quais os conjuntos que serão seus guias. No caso da verificação relacionada à retenção de clientes, por exemplo, a principal métrica seria a de recompra. Afinal, ela indicaria o ciclo de vida dos usuários a partir de um serviço ou produto adquiridos.

Conforme modelo do gráfico abaixo, cada linha representa um grupo diferente de clientes e durante um determinado tempo. Além disso, cada coluna representa se aquele grupo de clientes adquiriu ou não no trimestre seguinte.

Após a apuração dos dados, basta escolher o tipo mais visual de gráfico e transpor as informações.

Métricas importantes

Ao criar o hábito de verificar o desempenho da análise de Cohort, algumas métricas e dados se tornam frequentes e a empresa consegue ter uma visão mais ampla de seu relacionamento com o cliente. Confira o que é possível determinar a partir do uso deste tipo de análise.

Identificação de erros e gaps mais cedo

Primeiramente, a visualização de tendências nos cohorts possibilita que não se mascare dados recentes e haja resultados concretos. Em outras palavras, a empresa verifica gargalos de processos e problemas que podem impactar na satisfação de seus clientes.

Maior previsibilidade

Ao conhecer os comportamentos sazonais, é possível que a empresa incorpore-os às suas expectativas e obtenha uma previsão que considere a performance futura. Além disso, evita-se assim uma variabilidade conforme determinadas épocas do ano.

Compreensão sobre o comportamento dos usuários

A aquisição de produtos ou serviços por parte dos clientes pode variar de acordo com diversos fatores. Sejam eles atendimento, recursos, tempo de resposta ou busca de produtos específicos, o uso da análise de Cohort permite traduzir esse comportamento em métricas. Dessa forma, tanto a compra quanto retenção passam a oferecer dados reais do comportamento dos clientes.

Churn e valor da vida útil ao cliente

Com o acompanhamento contínuo através da análise de Cohort, é possível avaliar as hipóteses que incentivam maior rotatividade ou desistência de compra do cliente. Além disso, torna-se viável a criação do perfil do cliente e do entendimento sobre sua capacidade de aquisições adicionais ou complementares;

Otimização do funil de conversão via análise de Cohort

Descobrir como a experiência do usuário em todo o funil de vendas se traduz em valor para os clientes é essencial para alinhar sua produção às expectativas de quem compra seus produtos ou serviços.

Relacionamento mais duradouro

Por último, o uso da análise de Cohort é capaz de ajudar a empresa a identificar padrões e criar uma cultura que amplie e potencialize o relacionamento com o cliente. Ou seja, isso pode trazer mais satisfação aos usuários e até mesmo torná-los divulgadores da sua marca.

Em resumo, a análise de Cohort é uma poderosa ferramenta para entender o comportamento dos clientes ao longo do tempo, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e direcionem suas estratégias de forma mais eficaz. Afinal, ela ajuda a identificar padrões, medir o impacto de ações específicas e segmentar os clientes de acordo com seu comportamento.

Análise de Cohort e sua relação com o uso de uma ferramenta BPMS

Uma ferramenta BPMS (Business Process Management Suite) pode desempenhar um papel importante na implementação de uma análise de cohort, uma vez que fornece suporte tecnológico e facilita o processo de coleta, análise e visualização dos dados. Aqui estão algumas maneiras pelas quais uma ferramenta BPMS pode ajudar nesse contexto.

Coleta de dados

Primeiramente, uma ferramenta BPMS pode ser configurada para coletar automaticamente os dados relevantes dos clientes. Por exemplo, as informações demográficas, histórico de compras, interações com o site, entre outros. Isso elimina a necessidade de coleta manual de dados e garante que as informações estejam disponíveis de forma organizada e atualizada.

Integração de sistemas para a análise de Cohort

Muitas vezes, os dados necessários para uma análise de cohort estão dispersos em diferentes sistemas e bancos de dados. Uma ferramenta BPMS pode facilitar a integração desses sistemas, permitindo que os dados sejam consolidados em um único local para análise. Isso simplifica o processo de obtenção dos dados necessários para a análise de cohort.

Análise de dados

Uma ferramenta BPMS pode oferecer recursos avançados de análise de dados, como algoritmos de mineração de dados e modelagem estatística. Ou seja, isso permite que os dados dos cohorts sejam analisados de forma mais eficiente e precisa, identificando padrões, tendências e insights relevantes. Sendo assim, a ferramenta pode fornecer gráficos, relatórios e visualizações interativas para facilitar a compreensão dos resultados.

Automação de processos

A implementação de uma análise de cohort geralmente envolve várias etapas, desde a definição dos cohorts até a geração de relatórios finais. Uma ferramenta BPMS pode automatizar esses processos, garantindo que as etapas sejam executadas de forma consistente e eficiente. Isso economiza tempo e reduz erros humanos, permitindo que a análise de cohort seja realizada de maneira mais ágil.

Monitoramento contínuo

Por fim, uma ferramenta BPMS pode ser configurada para monitorar continuamente os cohorts e atualizar os dados em tempo real. Em resumo, isso permite que as empresas acompanhem o comportamento dos clientes ao longo do tempo e identifiquem rapidamente quaisquer mudanças significativas. Com base nesse monitoramento, as estratégias e ações podem ser ajustadas de forma proativa para maximizar os resultados.

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