O verdadeiro sucesso do advertising não é permitir uma única venda transacional, mas construir um relacionamento com o cliente que se estenda pelo maior tempo possível. Isso torna a retenção de clientes uma meta de alta prioridade para qualquer profissional de advertising.
Por que os profissionais de advertising devem se concentrar na retenção de clientes como uma métrica para medir o sucesso do advertising?
Existem muitas razões pelas quais sua marca deve se concentrar em uma forte estratégia de retenção. Para começar, a aquisição de novos clientes é cinco vezes mais cara quando comparada ao custo de reter os clientes existentes. Além disso, as empresas com baixa adesão do cliente emblem ficam sem novos clientes e acabam caindo em uma espiral de queda com retornos negativos.
No entanto, nesta period de escolhas abundantes e fidelização de clientes fugaz, como sua empresa pode garantir a retenção de clientes? As técnicas de análise de dados, como a análise de coorte, podem ajudar? Essa é a premissa deste weblog.
O que é uma Análise de Coorte?
Para aumentar a retenção de clientes, você deve identificar o que faz com que os clientes existentes permaneçam. Existem muitas técnicas de análise disponíveis hoje que podem ajudá-lo com isso. O aumento múltiplo no poder de computação, a análise avançada e o progresso na ciência comportamental tornaram possível que as empresas criassem novas maneiras de reter seus clientes. A análise de coorte é uma delas.
Coorte é um grupo de usuários que compartilham uma característica comum durante um determinado período de tempo. A análise de coorte é o estudo das características comuns desses usuários durante um período específico.
A web está inundada com centenas de definições de análise de coorte. Todas elas dificultam o entendimento disso para o profissional de advertising. Para complicar as coisas, há um uso intenso de jargões como coortes, segmentação RFM, curvas de deslocamento e muito mais.
É informação demais?
Aqui está um exemplo para ajudá-lo a entender melhor a análise de coorte.
Vejamos um grupo de usuários que se inscreveram no seu aplicativo para dispositivos móveis no mês de setembro. A análise de coorte para retenção ajuda você a entender quantos clientes continuam sendo usuários ativos nos dias/semanas/meses seguintes
Na tabela acima, você verá que a primeira coluna mostra os dias do mês de setembro de 2019. A coluna intitulada ‘Usuários’ mostra os usuários do aplicativo baixado para aquele dia. As colunas adjacentes com os números em porcentagens indicam a porcentagem de usuários que usam o aplicativo nos dias seguintes desde o dia em que instalaram o aplicativo. A linha superior com números em negrito indica os valores médios.
Se a ferramenta de análise que você está usando for compatível, você também poderá esmiuçar mais detalhes demográficos do usuário, como sexo, localização, idioma, usuário do dispositivo, plataforma de sistema operacional móvel e muito mais.
Agora, qualquer análise precisa ter uma direção específica para produzir conclusões significativas. Na análise de coorte, isso pode ser alcançado com dois tipos diferentes de análises.
Sorts of Cohort Evaluation
Existem dois tipos de análise de coorte:
- Coortes de aquisição
- Coortes comportamentais
Coortes de aquisição
Essa coorte divide os usuários com base em quando eles foram adquiridos ou se inscreveram em um produto. Dependendo do seu produto, a aquisição de usuários pode ser rastreada diariamente, semanalmente ou mensalmente.
Por exemplo, um app de celular de consumidor para produtividade pode rastrear seus coortes de aquisição diariamente. Por outro lado, um app de celular B2B com um grupo de usuários focado se concentraria na aquisição mensal.
Coortes Comportamentais
As coortes comportamentais agrupam os usuários com base nas atividades que eles realizam no aplicativo durante um determinado período de tempo.
Por exemplo, usuários que compartilham fotos usando hyperlinks do Google Photographs em um determinado dia.
O período de tempo, novamente, varia de aplicativo para aplicativo. Para um aplicativo de compartilhamento de fotos, um dia é um bom prazo. Para um aplicativo de plataforma de investimento on-line, 3 meses seriam mais apropriados para observar o comportamento do usuário.
Why use cohort Evaluation?
A análise de coorte é uma maneira melhor de analisar os dados. Sua aplicação não se limita a um único setor ou função. Por exemplo, as empresas de comércio eletrônico podem usar a análise de coorte para identificar produtos com maior potencial de crescimento de vendas. No advertising digital, a identificação de páginas da Net com bom desempenho com base no tempo gasto em websites, conversões ou inscrições, pode ajudar. No advertising de produtos, essa análise pode ser usada para identificar o sucesso do índice de adoção de recursos e também para reduzir os índices de churn.
A análise de coorte é amplamente utilizada nas seguintes verticais:
- eCommerce
- Cellular Apps
- Software program em nuvem
- Advertising and marketing Digital
- Jogos on-line
- Segurança de web site
Em todos esses setores, a análise de coorte é comumente usada para identificar as razões pelas quais os clientes saem e o que pode ser feito para impedi-los de sair. Isso nos leva ao cálculo do Índice de Retenção de Clientes (CRR).
O índice de retenção de clientes é calculado com a ajuda desta fórmula CRR = ((E-N)/S) X 100
A fórmula possui três componentes:
- E – O número de clientes no last do período de tempo.
- N – O número de clientes adquiridos durante esse período.
- S – O número de clientes no começo (ou início) do período.
Para medir a retenção de clientes, encontramos a diferença entre o número de clientes adquiridos durante o período e o número de clientes restantes no last do período. Isso dá uma imagem actual dos clientes retidos. Para encontrar a porcentagem desses clientes que foram retidos desde o início, dividimos o resultado pelo número de clientes no início. Isso dá o índice de retenção de clientes.
Um CRR mais alto significa maior fidelidade do cliente. Ao comparar sua CRR de negócios com a média do setor, você pode ver onde está em termos de retenção de clientes. Se o CRR apresentar um cenário sombrio, medidas corretivas podem ser tomadas com a ajuda da análise de dados – é aqui que a análise de coorte pode ajudar.
Use a Análise de Coorte para Medir a Retenção de Clientes
“Em Deus, nós confiamos. Todos os outros tragam dados.» Se você acredita nesta citação widespread de W. Edwards Deming, a análise de coorte vai atiçar o profissional de advertising que existe em você. A análise de coorte aponta para um processo de tomada de decisão orientado por dados.
Como profissional de advertising, você estaria envolvido em várias tarefas, como executar campanhas, ajustar o processo de integração do cliente, introduzir novos recursos de produtos e assim por diante. A análise de coorte ajuda a avaliar o sucesso de cada uma dessas atividades.
Também apresenta vários benefícios que ajudarão você a ter melhor desempenho como profissional de advertising. Alguns desses benefícios da análise de coorte incluem:
- Prevendo o comportamento futuro do usuário com dados atuais
- Identificar recursos, atividades ou mudanças que retêm clientes
- Planejamento proativo para atividades de engajamento do cliente com base na adoção de recursos
- Colocar em prática um sistema de advertising não intrusivo que seja puramente orientado por dados.
Todas essas atividades individuais e coletivas ajudam a maximizar a retenção de clientes.
Realizar análise de coorte usando o Google Analytics
O Google Analytics é a ferramenta preferida de qualquer profissional de advertising para mineração de dados sobre o tráfego do web site, as principais métricas e também as conversões. Ele também possui uma excelente oferta de análise de coorte (no modo beta agora) que você pode usar mesmo se não for um usuário avançado do GA.
Para começar com uma análise de coorte usando o Google Analytics, vá para AUDIENCE > Cohort evaluation.
Na parte superior do relatório, você encontrará várias configurações de coorte que podem ser ajustadas para gerar o relatório de coorte. As configurações que você pode ajustar incluem tipo de coorte, tamanho de coorte, métrica e intervalo de datas.
Aqui está o que cada um desses termos significa:
- Tipo de Coorte: O grupo de clientes/dados que você deseja analisar. Atualmente, o Google Analytics oferece apenas um tipo de coorte – Knowledge de aquisição, que é a primeira vez que o usuário interagiu com seu recurso.
- Tamanho da Coorte: O tamanho da coorte refere-se ao período de tempo para o qual você deseja que a análise de coorte seja feita. Pode ser um dia, uma semana ou um mês.
- Vary de Datas: O período de tempo para o qual você deseja fazer a análise de coorte é definido no intervalo de datas. O Google Analytics oferece os intervalos de datas de um mês, “últimos 2 meses” e “últimos 3 meses».
- Métrica: O relatório de análise de coorte pode ser focado em métricas específicas por usuário. A métrica padrão definida no Google Analytics é a retenção de usuários. Outras métricas que você pode escolher incluem:
- Conclusões de meta por usuário
- Visualizações de página por usuário
- Receita por usuário
- Duração da sessão por usuário
- Sessões por usuário
- Transações por usuário
Dica: Para aproveitar ao máximo a análise de coorte, adicione mais segmentos à análise. Por exemplo, você pode identificar de onde vem a maioria de seus usuários adicionando segmentos de web site/celular.
Análise de coorte usando o MoEngage Analytics é fácil
Executar uma análise de coorte usando a plataforma Analytics da MoEngage é muito simples. A interface do usuário é intuitiva e você só precisa selecionar apenas os eventos que deseja analisar. MoEngage Analytics é uma ferramenta poderosa em termos de análise que pode ser derivada por meio de coortes.
Para começar uma análise de coorte usando MoEngage Analytics, siga essas etapas.
Faça login no painel do MoEngage e clique em Analytics -> Cohorts no painel de navegação à sua esquerda. Você verá a tela conforme mostrado abaixo.>
No topo desta página, você encontrará opções para Seleção de Eventos, Intervalo de Datas e Funcionalidade de Divisão. A Seleção de Eventos determina a análise e os insights que você obterá do relatório.
Dica: Ao contrário do Google Analytics, o MoEngage permite selecionar os eventos desejados para realizar a análise de coorte.
Veja o que cada um desses termos significa:
Primeiro Evento e Evento de Retorno: Selecione ‘Primeiro Evento’ para incluir a base de usuários na qual a análise será executada. Selecione ‘Evento de Retorno’ para especificar a ação do usuário que determina retenção, churn, atividade, tempo de execução, and so forth.
Vary de Datas: O período de tempo para o qual você deseja fazer a análise de coorte é definido no intervalo de datas.
Dica MoE: O Google Analytics oferece os intervalos de datas de um mês, dos últimos 2 meses e últimos 3 meses. No entanto, com a MoEngage, você pode escolher um período de tempo personalizado para o coorte.
Evaluate Coortes: Você pode comparar diferentes coortes para um atributo específico. Por exemplo, você pode comparar coortes em diferentes cidades, plataformas de dispositivos móveis, categorias, tipos de produtos e muito mais.
Tipo de Coorte
Coorte de Retenção:
Coortes de retenção podem ajudar você a entender a porcentagem de usuários que foram retidos em seu aplicativo até o dia definido. Isso inclui usuários que realizaram o Evento de Devolução até o dia selecionado ou mais tarde.
Coorte de Visitas de Retorno:
As Coortes de visitas de retorno indicam a porcentagem de usuários que retornaram ao seu web site/aplicativo em um dia específico. Isso também pode ser entendido como o percentual de usuários que estiveram ausentes do aplicativo/web site até o dia selecionado.
Como ler uma Tabela de Coorte
Uma tabela de coorte será semelhante à tabela periódica de elementos. Exceto que em uma tabela de coorte, em vez de elementos químicos, cada linha e coluna abriga um valor que ajuda a chegar a uma conclusão.
Numa tabela de coorte geralmente se lê uma coluna ou uma linha de cada vez para uma interpretação significativa. A maioria dos usuários de análise de coorte usa codificação de cores para distinguir células com base em seu valor.
Por exemplo, vejamos a coorte de retenção abaixo de um aplicativo. A tabela abaixo mostra os dias do mês de setembro de 2019 na Coluna 1. O número de usuários instalados no aplicativo é mostrado na segunda coluna intitulada ‘Usuários’ D0, D1, D2… correspondem ao número de dias desde que o usuário instalou um aplicativo. Você pode fazer uma análise de coorte observando a coluna do dia e a porcentagem apresentada nela, de cima para baixo.
Para manter a visualização de dados simples e identificar áreas problemáticas, uma tabela de coorte usa codificação de cores. Normalmente, vários tons da mesma cor são usados para denotar como os valores flutuam do máximo para o mínimo.
Vamos voltar ao exemplo de quantos usuários continuam a usar o produto nos dias subsequentes. Em um mundo ideally suited, 100% dos clientes que se inscrevem deveriam permanecer usuários ativos. Infelizmente, no mundo actual, os clientes continuam desistindo.
Você pode usar a análise de coorte para identificar os dias em que a queda foi significativa. A queda pode ser rastreada até atividades específicas realizadas durante o mês.
Agora vamos ler a tabela de análise de coorte mostrada abaixo.
Insights desta tabela de coorte:
- usuários que instalaram o aplicativo em 06 de setembro de 2019, 35,89% dos usuários estão ativos até o Dia-1 Esse percentual continua a diminuir nos próximos dias.
Análise de coorte e análise de churn são a mesma coisa?
- A análise de coorte e a análise de churn ajudam sua empresa a fazer uma coisa: entender os clientes. Mas, eles são diferentes um do outro de várias maneiras.
| Diferença | Análise de Coorte | Análise de churn |
| Conjuntura | A análise de coorte é feita quando os clientes ainda estão com você, como se continuassem usando seu aplicativo, comprando em sua loja ou ainda visitando seu web site. | A Análise de Churn é uma sondagem sobre por que os clientes saíram. Começa depois que os clientes deixaram seus respectivos coortes. |
| Escopo | A análise de coorte ajuda a entender as características comuns que os clientes compartilham para que suas ofertas de negócios possam ser ajustadas para melhor. | A Análise de Churn ajuda a entender a fraqueza ou deficiência em suas ofertas que fizeram os clientes sair. Por exemplo, a falta de recursos que os concorrentes estão fornecendo. |
| Fonte | Métricas como tempo gasto no web site, adoção de recursos, valor médio do pedido and so forth. | Depoimentos negativos, tíquetes de suporte ao cliente, formulários de suggestions, comunicação direta ou indireta com clientes, and so forth. |
As Métricas para Focar ao usar uma Análise de Coorte para Retenção de Clientes
Há muita informação envolvida quando você deseja analisar a retenção de clientes. A análise de coorte ajuda a destacar algumas métricas que realmente importam. Algumas dessas métricas incluem:
Índice de Repetição: Não há outra métrica que se destaque em provar um sucesso na retenção de clientes. O índice de repetição é a parcela de clientes que fazem transações com sua empresa repetidamente em comparação com coortes que terminam com uma única compra.
Pedidos por Cliente: Intimamente ligada ao índice de repetição está a métrica de pedidos por cliente. Mais pedidos que os clientes fazem indicam um forte índice de retenção.
Tempo Entre Pedidos: O tempo entre pedidos sucessivos é uma métrica subjetiva a se medir. Dependendo do tipo de produtos/serviços que sua empresa oferece, o prazo pode ser em horas ou mesmo em meses. Essa métrica pode ser usada para criar e-mails de reativação que manterão o índice de repetição alta
Valor Médio de Pedido (AOV): A métrica AOV ajuda a identificar coortes de alto valor que podem ser direcionadas especificamente para campanhas de advertising. Isso ajuda a eliminar gastar muito tempo em coortes com baixo AOV.
Como Aproveitar a Análise de Coorte para Maximizar a Retenção de Clientes
A análise de coorte pode fornecer insights sobre muitos traços comportamentais de seus clientes. Juntar todos os pontos do comportamento e planejar campanhas de advertising para retenção de clientes pode ser demais para qualquer profissional de advertising. O segredo é dividi-la em várias campanhas – cada uma com um objetivo específico – para que a soma de todos os esforços resulte em aumentar a retenção de clientes.
Aqui estão algumas estratégias que você pode tentar depois de receber dados da análise de coorte:
- Ajuste a jornada do usuário: Na maioria das vezes, embora nem sempre, seus usuários poderiam desistir quando a jornada do usuário se torna difícil. A análise de coorte pode identificar a junção exata na jornada do usuário quando eles desistem. A jornada do usuário pode ser simplificada para fazer com que fiquem mais tempo.
- E-mails de reativação do plano: Os e-mails de reativação realizam a tarefa de provocar suavemente os clientes quando eles estiverem prontos para a próxima compra. Métricas como intervalos de tempo entre duas compras ajudam no planejamento adequado das campanhas de gotejamento de reativação para manter os clientes informados.
- Ofertas direcionadas: A análise de coorte pode mostrar que tipo de clientes compram mais e o que eles mais compram. Esses dados podem ser usados para criar ofertas direcionadas, cupons, frete grátis and so forth. que ajudarão a reter os clientes existentes.
- Introduzir programas de fidelidade: O uso de pontos de fidelidade, recompensas e sistemas de gamificação semelhantes para retenção de clientes são populares entre os profissionais de advertising. Mas, o desafio de introduzir esses programas de fidelidade é identificar o conjunto certo de clientes que são leais e que permanecerão leais por um determinado período de tempo. Com a análise de coorte, você pode restringir o conjunto exato de clientes que podem ser retidos por mais tempo com programas de fidelidade.
A análise de coorte é uma maneira melhor de analisar os dados. Mas, para implementá-la com sucesso, você precisa de uma plataforma de advertising poderosa. Uma única plataforma onde você possa compilar dados, analisá-los usando análise de coorte e agir de acordo com esses insights. É a MoEngage.
MoEngage: Uma plataforma inteligente que ajuda você a reter clientes para sempre
A MoEngage é uma Plataforma de Engajamento de Consumidores inspirada por Insights que ajuda as empresas a automatizar e aumentar seus esforços de advertising. A análise integrada da MoEngage oferece suporte à análise de coorte para vários cenários, como lançamento de aplicativos, tráfego de websites, campanhas de advertising e assim por diante.
O que distingue a Análise de Coorte da MoEngage das outras plataformas existentes?
O Coorte da MoEngage capacita as empresas com dados que ajudam a medir e impulsionar a retenção de usuários. Você obterá benefícios específicos usando a MoEngage, como:
- A representação digital de dados: Você não precisa percorrer linhas e colunas de dados para entender o comportamento do seu cliente. A MoEngage dá uma olhada em sua análise de coorte em um formato gráfico que não requer interpretação adicional.
- Código de cores para fácil interpretação: Há também os relatórios de tabela de coorte graduados por cores, onde você pode ver dados tabulados de retenção ou visitas de retorno. Se necessário, você também pode detalhar as visitas por hora, semana ou mês para entender melhor o comportamento do usuário.
- Baixe e reutilize em qualquer lugar: Os dados se tornam mais poderosos quando circulam. A MoEngage Analytics permite baixar os relatórios de análise de coorte em forma de gráfico ou baixá-los como um arquivo PNG/CSV para compartilhamento.
Saiba mais sobre as Coortes MoEngage aqui.
