Tens 10 000 utilizadores. A tua retenção global é 40 por cento: 40 por cento voltam no segundo mês. Mas esse número esconde a história real. Os utilizadores que se registaram em janeiro retêm-se a 50 por cento. Os que se registaram em agosto retêm-se a 20 por cento. Ao agrupar os utilizadores em coortes, vês os padrões que os números agregados escondem.
A análise de coortes agrupa utilizadores por uma característica comum (quando se registaram, de onde vieram, o que fizeram primeiro) e acompanha o seu comportamento ao longo do tempo. Este artigo explica como funciona a análise de coortes, o que revela que outras análises não veem e como usar coortes para melhorar a retenção e o envolvimento.
Uma coorte é um grupo de utilizadores que têm algo em comum. Todos se registaram na mesma semana. Todos vieram do mesmo canal de marketing. Todos concluíram a integração. Todos usaram a mesma funcionalidade.
Porque é que as coortes importam: as métricas agregadas escondem a variação. O teu abandono global é 30 por cento. Podes pensar que o teu produto tem um problema de abandono e redesenhá-lo. Mas se dividires os utilizadores por coorte, descobres: os utilizadores que concluem a integração abandonam a 10 por cento, os que saltam a integração abandonam a 70 por cento. O teu problema não é o produto; é a integração. As coortes revelam o problema real.
Tipos de coortes a acompanhar
Coortes por tempo: agrupa os utilizadores por quando se registaram. Acompanha a coorte de janeiro durante 12 meses. Acompanha a coorte de fevereiro durante 11 meses. Isto revela padrões sazonais e tendências na qualidade dos utilizadores ao longo do tempo. Os registos de julho tiveram pior retenção porque o produto estava menos polido em julho? Os registos de novembro tiveram melhor retenção porque melhoraste a integração?
Coortes comportamentais: agrupa os utilizadores pelo que fizeram. Utilizadores que convidaram outro utilizador na primeira semana. Utilizadores que criaram uma equipa paga na segunda semana. Utilizadores que viram o tutorial. Isto revela que comportamentos iniciais prevêem a retenção a longo prazo. Se os utilizadores que concluem a integração na primeira semana ficam 3 vezes mais tempo do que os que a saltam, a integração é crítica.
Coortes por fonte: agrupa os utilizadores pela origem. Utilizadores da pesquisa orgânica. Utilizadores dos anúncios. Utilizadores de referências. Isto revela que fontes de tráfego trazem utilizadores leais e de qualidade e quais trazem curiosos de uma só vez. Talvez os anúncios tragam volume mas pouca retenção. Talvez as referências tragam menos gente mas muita retenção.
Coortes demográficas: agrupa os utilizadores por localização, dimensão da empresa ou setor. Os utilizadores dos EUA retêm-se melhor do que os internacionais. Os utilizadores de grandes empresas ficam mais tempo do que as equipas pequenas. Isto revela que segmentos são os teus melhores clientes e onde te focares.
Como ler uma tabela de retenção de coortes
Uma tabela de coortes mostra utilizadores (linhas) e meses (colunas). A primeira coluna é o mês zero (o mês em que se registaram). O mês um é o primeiro mês depois do registo. O mês dois é o segundo mês. Os números mostram que percentagem da coorte original voltou.
Exemplo: coorte de janeiro, 1000 utilizadores
Mês zero: 100 por cento (todos os 1000)
Mês um: 70 por cento (700 voltaram)
Mês dois: 50 por cento (500 voltaram)
Mês três: 40 por cento (400 voltaram)
Isto mostra: perdes 30 por cento no mês um e depois estabilizas. Manténs 40 por cento a longo prazo.
Compara entre coortes. Se janeiro mantém 40 por cento e fevereiro mantém 35 por cento, fevereiro está ligeiramente abaixo. Se novembro mantém 20 por cento e dezembro mantém 60 por cento, algo mudou. A coorte de dezembro é diferente.
O que as coortes revelam que outras métricas escondem
A tua retenção mensal global é 50 por cento. Parece decente. Mas a tua coorte de abril retém-se a 70 por cento e a de agosto a 30 por cento. Algo mudou entre abril e agosto. Fizeste uma mudança no produto? Uma mudança na integração? As coortes mostram exatamente quando a qualidade do teu produto mudou.
A tua ativação global (utilizadores que concluem a integração) é 60 por cento. Mas os utilizadores de anúncios pagos ativam-se a 30 por cento enquanto os da pesquisa orgânica se ativam a 80 por cento. Agora sabes: a segmentação dos teus anúncios está a trazer as pessoas erradas. Corrige a segmentação, não a integração.
As coortes revelam problemas que as métricas globais não veem.
Erros comuns na análise de coortes
Confundir correlação com causalidade: os utilizadores que concluem a integração retêm-se 3 vezes melhor do que os que a saltam. A integração causa a retenção? Não necessariamente. Talvez os utilizadores que se importam o suficiente para concluir a integração também se importem o suficiente para ficar. A integração é um sinal de intenção, não necessariamente a causa da retenção. Testa antes de afirmares a causalidade.
Comparar coortes de tamanhos diferentes: a tua coorte de janeiro tem 5000 utilizadores. A tua coorte de dezembro tem 100 utilizadores. Comparar as suas taxas de retenção não é justo. As coortes pequenas têm mais ruído. Estabiliza antes de comparar.
Ignorar efeitos sazonais: as coortes de novembro e dezembro retêm-se sempre pior porque chegam as festas. As coortes de janeiro retêm-se muitas vezes melhor porque as pessoas têm motivação de Ano Novo. Percebe os teus padrões sazonais antes de dizeres que uma coorte é melhor.
Não esperar o suficiente: criaste uma coorte há duas semanas. Não meças a retenção ainda. Precisas de pelo menos 30 dias para ver padrões com significado. Melhor: espera 90 dias.
Como melhorar a retenção com coortes
Passo um: identifica a coorte que retém melhor. A coorte de janeiro retém-se a 60 por cento. A coorte de dezembro retém-se a 30 por cento. Janeiro é o teu modelo.
Passo dois: descobre o que é diferente. A coorte de janeiro passou por uma integração diferente? Chegou durante uma versão diferente do produto? Respondeu a mensagens de marketing diferentes?
Passo três: aplica a diferença à coorte com menor retenção. Usa a integração de janeiro com os registos de dezembro. Vê se a retenção melhora.
Passo quatro: mede a nova coorte. A mudança funciona? As coortes deixam-te testar e medir por grupo.
Coortes vs segmentos vs funis
Um segmento é uma fotografia: os utilizadores que estamos a segmentar hoje. Uma coorte é um percurso: um grupo de utilizadores que seguimos ao longo do tempo. Um funil é um caminho: que percentagem passa de um passo para o seguinte.
Os segmentos respondem a "quem são os nossos utilizadores agora?" As coortes respondem a "os nossos utilizadores ficam?" Os funis respondem a "onde desistem os utilizadores?" Precisas das três perspetivas.
Perguntas frequentes
De quantos utilizadores preciso para uma coorte ter significado?
Pelo menos 100 utilizadores por coorte. As coortes mais pequenas têm demasiado ruído. Com 20 utilizadores, uma pessoa que saia altera a tua retenção em 5 por cento. Com 100 utilizadores, uma pessoa que saia altera-a em 1 por cento. Aponta para mais de 100. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
O que é uma boa retenção para uma coorte?
Depende do teu produto. Uma aplicação social pode apontar a 40 por cento de retenção no mês um. Uma ferramenta de produtividade pode apontar a 60 por cento. Um SaaS de nicho pode apontar a 30 por cento. Compara com o teu setor, não com todos os produtos.
A retenção de uma coorte pode subir ao longo do tempo?
Não, em geral a retenção só desce ou fica estável. Quando alguém sai, não volta automaticamente (a não ser que o envolvas de novo). Uma coorte que começa nos 100 por cento no mês zero vai descer a partir daí. Se vires a retenção a aumentar, algo está errado com a tua medição.
Como decido por que característica criar coortes?
Cria coortes por coisas que consigas controlar ou medir. Consegues medir quando alguém se registou, de onde veio, o que fez primeiro. Não consegues medir facilmente coisas como o humor ou a intenção. Foca-te em coortes ligadas a mudanças de produto ou a decisões de negócio.
E se as minhas coortes não contarem uma história clara?
Podes precisar de segmentos diferentes. Em vez de coortes por tempo, experimenta coortes comportamentais. Em vez de todos os utilizadores, experimenta só os clientes que pagam. Em vez de mensal, experimenta semanal. Experimenta agrupamentos diferentes até a história aparecer.
A análise de coortes é o mesmo que segmentação?
Relacionadas, mas diferentes. A segmentação agrupa os utilizadores em categorias hoje (alto valor, em risco, novos). A análise de coortes segue esses grupos ao longo do tempo. A segmentação é uma fotografia. As coortes são um filme que mostra como os grupos mudam.