A segmentação responde: clientes diferentes comportam-se de forma diferente?
Exemplo: os clientes que adotaram a funcionalidade A têm dois por cento de churn. Os clientes que não adotaram a funcionalidade A têm quatro por cento de churn. A funcionalidade A impulsiona a retenção. A funcionalidade A é importante.
A análise de coortes responde: grupos diferentes de clientes comportam-se de forma diferente ao longo do tempo?
Exemplo: os clientes que se inscreveram em janeiro têm oitenta por cento de retenção no mês um, sessenta por cento no mês dois, quarenta por cento no mês três. Os clientes que se inscreveram em fevereiro têm setenta e cinco por cento de retenção no mês um, cinquenta por cento no mês dois. A coorte de janeiro retém melhor. Algo mudou entre janeiro e fevereiro.
Quando usar a segmentação
Usa a segmentação quando a métrica varia por segmento
A receita varia com a dimensão do cliente (grandes empresas vs autosserviço). O tráfego varia com a origem (pago vs orgânico). O envolvimento varia com o uso do produto (utilizadores intensivos vs ocasionais). Segmenta e mede em separado. Perceber a variação melhora as decisões.
Não segmentes se a métrica for igual em todos os segmentos
As visualizações de página são iguais à segunda e à terça. Não vale a pena segmentar por dia. O tempo não é um segmento útil.
Quando usar a análise de coortes
Usa a análise de coortes quando a coorte importa
Como difere o valor do tempo de vida do cliente conforme o mês de inscrição? Os meses importam (sazonalidade, alterações ao produto). A análise de coortes revela efeitos do tempo.
Não uses a análise de coortes se a coorte não significar nada
As páginas carregadas por visita não variam de forma relevante com o mês de inscrição. A análise de coortes mostraria ruído, não sinal.
Exemplo real: segmentação avançada numa empresa de SaaS
Segmentação inicial por dimensão
Grandes empresas (valor anual do contrato de cem mil ou mais): vinte clientes. Dois por cento de churn mensal. Médias empresas (dez mil a cem mil): cem clientes. Quatro por cento de churn mensal. Autosserviço (menos de dez mil): quinhentos clientes. Oito por cento de churn mensal.
Os clientes grandes são fiéis. Os clientes de autosserviço saem depressa. Era de esperar. Mas o churn das médias empresas, a quatro por cento, está acima da meta de três por cento.
Segmentação adicional por comportamento
Segmenta ainda as médias empresas por adoção do produto. Médias empresas que usam a funcionalidade A (adoção): dois por cento de churn mensal. Médias empresas que não usam a funcionalidade A (sem adoção): seis por cento de churn mensal.
A funcionalidade A é o motor da retenção nas médias empresas. Ação: melhorar a descoberta da funcionalidade A para as médias empresas. Levar mais médias empresas a adotar a funcionalidade A. O churn deve descer.
Exemplo real: análise de coortes num marketplace
Acompanha a taxa de recompra dos compradores por coorte de inscrição
Coorte de janeiro (mil compradores): a taxa de recompra no mês um é trinta por cento. No mês dois é vinte por cento. No mês três é quinze por cento.
Coorte de fevereiro (mil compradores): a taxa de recompra no mês um é vinte e cinco por cento. No mês dois é dezoito por cento. No mês três é doze por cento.
Descobre a diferença
A coorte de janeiro retém melhor do que a de fevereiro. Porquê? Investiga.
Testa a hipótese
Hipótese: janeiro teve uma integração especial. Fevereiro não. Teste: voltar a introduzir a integração para a coorte de março.
Coorte de março (mil compradores): a taxa de recompra no mês um é trinta por cento (semelhante a janeiro). No mês dois é vinte e dois por cento. No mês três é dezasseis por cento.
A integração melhorou a retenção. A funcionalidade A foi a solução.
Segmentação e análise de coortes em conjunto
Combina as duas para uma análise poderosa
Segmenta os clientes grandes por coorte.
Coorte de grandes empresas de janeiro: taxa de renovação de oitenta e cinco por cento. Coorte de grandes empresas de fevereiro: taxa de renovação de oitenta por cento. Coorte de grandes empresas de março: taxa de renovação de noventa por cento.
Investiga e age
As grandes empresas de março estão a renovar melhor. Porquê? Investiga. Descobre: a coorte de março foi integrada com um novo processo que dá ênfase à construção de relações. A construção de relações aumenta as taxas de renovação das grandes empresas. Ação: aplicar a nova integração a todas as coortes daqui para a frente.
Perguntas frequentes
Quantos segmentos devemos acompanhar?
Três a sete segmentos no máximo. Mais segmentos criam complexidade. O ponto ideal é entre três e cinco. Exemplo: a dimensão do cliente (grandes empresas, médias empresas, autosserviço) são três segmentos. É limpo. Acrescentar geografia (EUA, UE, Ásia-Pacífico) cria nove segmentos (3x3). Demasiados. Limita os segmentos a uma ou duas dimensões. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
Como decidimos por que dimensão segmentar?
Segmenta pela dimensão que afeta o comportamento. A dimensão do cliente afeta o comportamento (as grandes empresas comportam-se de forma diferente do autosserviço). O setor afeta o comportamento (clientes de SaaS comportam-se de forma diferente do retalho). A origem do tráfego afeta o comportamento (a pesquisa paga comporta-se de forma diferente da orgânica). Segmenta pela dimensão que explica a variação da métrica.
Até onde deve recuar a análise de coortes?
Pelo menos doze meses. Coortes mais curtas (com menos de três meses) são demasiado imaturas. Coortes mais longas (doze meses ou mais) mostram o ciclo de vida completo. Exemplo: segue o churn de clientes até aos doze meses, porque os contratos anuais são um compromisso. Segue a taxa de recompra dos compradores até aos seis meses, porque o ciclo de compra é mais curto.
Devemos usar valores em dólares ou percentagens na análise de coortes?
Percentagens para métricas de retenção e recompra. Valores em dólares para métricas de receita e valor. A retenção é igual quer o cliente seja pequeno ou grande (ambos têm de continuar como percentagem da coorte). A receita varia com a dimensão do cliente (são precisos valores em dólares para ver o impacto).
Como tratamos a sazonalidade na análise de coortes?
Tem-na em conta. A coorte de janeiro traz o efeito das festas. A coorte de abril vem depois da época de impostos. As coortes diferem por sazonalidade, não por alterações ao produto. Compara coortes da mesma estação. A coorte de janeiro de 2024 comparada com a de janeiro de 2025. A comparação ano a ano elimina a sazonalidade.
Como comunicamos os resultados da análise de coortes?
Mostra uma tabela de retenção por coorte com colunas para o mês um, o mês dois e o mês três. Mostra linhas para cada coorte. O padrão salta à vista. A coorte de janeiro tem oitenta, sessenta, quarenta (descida constante). A coorte de fevereiro tem setenta, cinquenta, trinta (descida mais acentuada). Uma tabela visual é mais clara do que uma explicação escrita.