A análise cohort é uma técnica de análise de dados para segmentar seu público e descobrir padrões de comportamento. Assim, você pode criar estratégias mais direcionadas para cada perfil de cliente.
Com a análise coorte você monitora as preferências de grupos de pessoas com características semelhantes para melhorar a retenção, a fidelização e a receita da sua empresa.
O comportamento do consumidor é um fator essencial para o sucesso dos negócios no cenário atual. Conhecer e entender seu cliente, além de uma necessidade, traz grande vantagem competitiva para sua empresa.
No entanto, não são apenas os clientes que fazem uma organização funcionar. Os colaboradores também têm papel fundamental nos seus resultados.
Por isso, compreender o que os motiva e como melhorar o employee experience – experiência do colaborador – é uma demanda essencial e cada vez mais urgente nas organizações.
Afinal, vários setores hoje sofrem com a escassez de talentos qualificados no mercado de trabalho.
Para construir uma relação de fidelização, portanto, é preciso realizar um exame profundo e contínuo da conduta humana, considerando sua complexidade e seu dinamismo.
Assim, você pode melhorar e personalizar experiências, seja dentro ou fora de sua organização, e otimizar suas estratégias de negócio.
A análise cohort – ou coorte, no português – pode ajudar você a obter insights como esses.
Ela é uma ferramenta estatística que segmenta seu público-alvo em grupos – sejam de clientes, usuários ou colaboradores – com base em um critério em comum, e permite acompanhar o comportamento de cada grupo ao longo do tempo.
Dessa forma, a análise coorte promove uma visão ampla sobre as preferências do seu público de interesse, sendo possível extrair informações como o que está por trás de sua taxa de retenção, do valor do ciclo de vida do cliente, entre outros dados que permitem a você tomar decisões mais eficazes.
Mas o que é exatamente a análise coorte? Como ela funciona e quais são seus benefícios? É o que a gente te conta ao longo deste artigo.
Análise cohort – ou coorte – é uma técnica de análise de dados que segmenta clientes, colaboradores ou usuários em grupos que compartilham características ou experiências. Portanto, é possível acompanhar o comportamento desses grupos durante um intervalo de tempo específico.
Essa técnica permite identificar padrões de hábitos, as tendências e as mudanças dentro de cada grupo.
Por isso, o exame dessas atividades, como a frequência de compras ou de cancelamentos, ou no âmbito organizacional, os meses de maior rotatividade na empresa, fornece insights mais profundos sobre como seu público-alvo se comporta.
A análise cohort considera o aspecto temporal e a evolução dos padrões encontrados.
Assim, é possível descobrir não apenas quem interage ou adquire seus produtos ou serviços. Também como as pessoas estão agindo e por quê.
Com essas informações, você entende melhor o ciclo de vida dos clientes, dos colaboradores, os padrões de consumo, para criar estratégias personalizadas, que os fidelizem, melhorem sua satisfação e maximizem os resultados da empresa.
Imagine um serviço de streaming, cujo objetivo do time de analistas seja entender o comportamento de retenção do cliente após sua inscrição.
Para isso, os analistas agrupam os assinantes do serviço com base no mês em que realizaram a assinatura.
Por exemplo, criam um grupo de clientes que se inscreveram em janeiro de 2023 e outro grupo com os que se inscreveram em fevereiro de 2023.
Assim, a análise desse conjunto de pessoas permite monitorar como cada grupo se comporta durante determinado período após a inscrição. Isso em relação a indicadores como taxa de cancelamento, tempo de uso, frequência de acesso, etc.
Neste cenário, os analistas podem comparar a taxa de cancelamento dos clientes que se inscreveram em janeiro de 2023 com a dos clientes que se inscreveram em fevereiro de 2023, e verificar se há diferenças significativas entre eles.
Essas diferenças ajudam a identificar os fatores que influenciam a satisfação e a retenção dos clientes, como a qualidade do serviço, a concorrência, a sazonalidade.
E, por fim, o time consegue planejar estratégias para melhorar seu desempenho. Por exemplo, oferecer descontos, promoções, recomendações personalizadas, entre outras.
A análise cohort, portanto, depende da coleta de dados específicos sobre clientes, perfis e ações, que podem ser encontrados nos vários softwares usados pela empresa.
Por isso, existe uma forte conexão com o conceito de Big Data – grandes volumes de dados – que precisam ser processados e organizados para realizar análises e obter insights.
Leia mais: Entenda Data Analytics para além das tendências: transforme dados em decisões inteligentes.
Os dados de cohort são os que agrupam clientes, colaboradores e usuários que compartilham alguma característica em comum. Por exemplo, data de nascimento, data de compra ou de acesso ou localização geográfica.
Existem basicamente dois tipos de dados de cohort:
A análise cohort serve para medir o comportamento do seu cliente, usuário ou colaborador de maneira mais profunda e dinâmica, possibilitando monitorar a aquisição e a retenção das pessoas desses grupos.
Conheça nos próximos tópicos, outras funcionalidades da análise coorte e como elas podem ser úteis para sua empresa.
O comportamento das pessoas é influenciado por diversos fatores, como pessoais, psicológicos e sociais, que variam segundo o contexto, o tipo de produto, o canal de comunicação e o próprio objetivo de carreira, no caso dos colaboradores.
A análise cohort permite observar todos esses aspectos e, portanto, compreender as necessidades, as preferências e as expectativas de grupos específicos de pessoas.
Com a análise cohort você monitora indicadores de satisfação, de lealdade e os relacionados ao churn dos clientes e à demissão dos colaboradores. Assim, pode planejar ações para melhorar os índices de retenção e de fidelização.
Como consequência da retenção de clientes e do capital humano, é possível:
A análise cohort permite medir o impacto das estratégias de marketing e endomarketing nos diferentes grupos de clientes.
Essa avaliação é importante para entender se as campanhas atingem os objetivos esperados, se geram alto retorno sobre o investimento (ROI) e se estão contribuindo para o crescimento da empresa.
A análise cohort contribui para aumentar o valor que cada cliente gera para a empresa ao longo do tempo, considerando aspectos como receita, custos e lucratividade.
Quanto maior o CLV, maior a rentabilidade e a sustentabilidade de sua organização.
A análise cohort auxilia na avaliação do custo para atrair e converter cada grupo de clientes. Também ajuda a buscar maneiras de reduzir esse custo e aumentar a eficiência estratégica da empresa.
Para compreender a diferença entre coorte e caso controle, é necessário saber, primeiro, o que é um estudo observacional prospectivo e um estudo observacional retrospectivo.
O estudo observacional é um tipo de pesquisa que não envolve intervenção ou manipulação de variáveis. Apenas a observação de fenômenos naturais ou sociais.
No estudo observacional, há o estudo prospectivo. Este, coleta dados a partir do presente e monitora os participantes ao longo do tempo.
Já o estudo retrospectivo é um tipo de estudo observacional que coleta dados a partir do passado e analisa os eventos que já ocorreram.
Um estudo coorte, portanto, é um estudo observacional prospectivo, onde os participantes são selecionados com base na exposição a um fator de interesse. Assim, são acompanhados para verificar a ocorrência de um desfecho focal.
Enquanto isso, um estudo de caso controle é um estudo observacional retrospectivo, onde os participantes são selecionados com base na ocorrência de um desfecho de interesse e são analisados para verificar a exposição a um fator focal.
Imagine um cenário de educação corporativa, onde o objetivo é investigar a relação entre a participação em um programa de capacitação e o desempenho dos colaboradores.
Em um estudo coorte, os pesquisadores selecionam um grupo de colaboradores que participaram do programa e um grupo de colaboradores que não participaram.
Então, eles acompanham esses grupos ao longo do tempo para verificar a evolução do desempenho.
Em um estudo de caso controle, os pesquisadores selecionam um grupo de colaboradores que apresentaram alto desempenho e um grupo de colaboradores que apresentaram baixo desempenho.
Em seguida, eles analisam retrospectivamente a participação no programa de capacitação desses grupos.
Por exemplo, se o grupo “A”, de alto desempenho, foi o que fez um treinamento corporativo. E se o grupo “B”, de baixo desempenho, foi o que realizou um curso gravado.
Assim, é possível descobrir o método de ensino mais eficaz na capacitação da equipe.
A análise de coorte permite segmentar seu público, seja clientes, seja usuários do site ou visitantes da loja, em grupos, com base em características específicas, como o momento de aquisição, ou considerando informações demográficas.
Isso oferece uma visão detalhada das mudanças de comportamento e dos anseios dessas pessoas ao longo do tempo.
Ser capaz de antecipar as preferências do consumidor vale ouro, é o que revela a pesquisa da empresa de consultoria McKinsey:
Ao analisar o comportamento das coortes, você pode fazer previsões mais precisas sobre o desempenho futuro e planejar estratégias de negócios baseadas nessas informações.
Além disso, a análise coorte te ajuda a comparar resultados obtidos de diferentes ações, identificar padrões de consumo, aceitação de um produto ou campanha e a encontrar oportunidades de otimização.
Quanto mais eficiente sua empresa se tornar em aplicar os dados para aprimorar sua compreensão e seu relacionamento com o público de interesse, maiores serão os benefícios obtidos.
A análise coorte é uma técnica versátil, que se aplica em organizações de diferentes setores, assim como em todas as áreas de negócio.
Conheça alguns exemplos a seguir.
A análise coorte permite analisar a retenção, o engajamento, o retorno sobre o investimento, de grupos que participaram de diferentes campanhas ou estratégias.
É possível analisar a taxa de conversão de um grupo de clientes que visitaram o site pela primeira vez no mês “X”, comparando com os que retornaram em meses subsequentes.
Além disso, é possível identificar o valor médio dos pedidos de clientes que compraram a categoria “Y” de produtos, comparando com os que compraram em outras categorias.
Isso pode revelar as preferências e o potencial de compra dos clientes.
Permite analisar o valor médio do ticket de grupos de clientes que aderiram a diferentes campanhas de marketing, como e-mail, redes sociais e anúncios.
Também é eficaz para avaliar e comparar a taxa de churn de grupos que contrataram diferentes tipos de serviços, como cartão de crédito, conta corrente, investimentos e seguros.
Isso ajuda a identificar quais serviços geram mais fidelidade e satisfação dos clientes, bem como quais serviços precisam de melhorias ou ações de retenção.
Leia também: NBO e análise de churn: estratégias essenciais para sua empresa.
Como no e-commerce, você define coortes com base em um critério compartilhado pelos clientes ou unidades de negócios.
Porém, você pode comparar grupos que diferem na frequência de pedidos, no volume de produtos adquiridos, no tempo médio entre as compras, entre outros, para distinguir suas particularidades.
Com base nas descobertas da análise de cohort, você pode ajustar a segmentação de mercado ou a oferta de produtos baseando-se nos padrões de compra identificados.
É possível usar a análise coorte para diversos fins na área da saúde em geral. Por exemplo, para identificar fatores de risco de pacientes, compreender o desenvolvimento de doenças, avaliar o impacto de intervenções ou de políticas públicas.
Os pacientes incluídos em cada cohort são acompanhados ao longo de um período específico. No caso da área médica, geralmente por anos.
Durante esse período, registra-se dados relevantes, como progressão da doença, resposta ao tratamento, complicações médicas, qualidade de vida e melhora de sintomas.
Também é eficaz para entender o sucesso de intervenções médicas, tratamentos ou procedimentos, assim como para identificar padrões de saúde e desfechos ao longo do tempo.
Antes de iniciar sua análise, é importante estabelecer hipóteses sobre o que você espera encontrar.
Isso fornece uma estrutura para a análise e avalia se os resultados confirmam ou contrariam as expectativas.
Vale ressaltar que você deve buscar o aprimoramento contínuo da estratégia. A análise coorte é uma ferramenta dinâmica. Então, prepare-se para ajustar seus cohorts, suas métricas e sua abordagem.
A seguir, confira mais dicas para você implantar a análise coorte com sucesso.
A ferramenta deve permitir a segmentação dos clientes com base em diferentes critérios e ser capaz de integrar dados com outros sistemas de análise.
Também é importante que a ferramenta possibilite exportar dados brutos ou relatórios completos para análises mais detalhadas fora da plataforma.
Por fim, a ferramenta deve ser de uso fácil, com uma interface amigável que permita a navegação intuitiva por todos os usuários.
Os objetivos fornecem uma direção clara para a análise. Isso ajuda a concentrar os esforços nas áreas prioritárias e estratégicas, evitando a dispersão de tempo e de recursos.
Sendo assim, ter objetivos bem definidos serve como avaliação do desempenho da análise de coorte, para determinar se foi possível alcançar os resultados e fazer ajustes, se necessário.
Isso te ajuda a garantir uma análise eficaz de grupos de pessoas com características semelhantes e facilita entender o comportamento e as necessidades específicas de cada segmento.
Garanta também que os cohorts sejam mutuamente exclusivos. Ou seja, uma pessoa só pode pertencer a um cohort.
A escolha das métricas é essencial para garantir que a análise de coorte forneça insights relevantes e acionáveis, que possam impulsionar o sucesso do negócio.
Métricas claras e compreensíveis facilitam a interpretação dos resultados da análise por diferentes partes interessadas na organização.
Leia também: Como a metodologia OKR empodera e motiva sua equipe a alcançar o máximo desempenho
Uma preparação cuidadosa dos dados ajuda a tornar o processo de análise mais eficiente, além de ser essencial para garantir a qualidade, consistência e relevância dos resultados da análise.
Caso precise de auxílio, conte com especialistas no setor de D&A: Niteo | Consultoria em Dados e Inteligência Artificial.
As representações visuais facilitam a compreensão e a identificação de padrões, tendências, correlações, diferenças e semelhanças entre os coortes.
Além disso, uma visualização de dados atraente estimula a criatividade e o pensamento crítico durante as etapas iniciais de um projeto ou de uma pesquisa. Isso ajuda a explicar conceitos, processos e estruturas de forma didática e intuitiva.
Uma equipe com perfil analítico bem desenvolvido tem habilidades para interpretar os resultados da análise de coorte e aplicar os insights de maneira eficaz.
Além disso, é capaz de identificar os padrões e as tendências nos dados da coorte, prever comportamentos e se antecipar às necessidades do mercado.
Em um ambiente de negócio cada vez mais competitivo, a capacidade de compreender e atender às necessidades do seu público proativamente é fundamental para o sucesso.
Dessa forma, a análise de coorte surge como alternativa para as empresas modernas, pois permite analisar em detalhes o comportamento do cliente, usuário ou colaborador.
Quando é possível categorizar os clientes com base em características comuns e eventos específicos ao longo do tempo, sua empresa pode extrair insights valiosos que impulsionam estratégias de marketing, vendas e fidelização de maneira mais eficaz.
Através da análise de coorte, é possível identificar tendências de consumo, otimizar campanhas, personalizar ofertas e, em última análise, fortalecer a relação com o cliente.
Assim, a esse tipo de análise se estabelece como um diferencial estratégico para as organizações que buscam se destacar em seus respectivos mercados.
A análise cohort depende de ferramentas amigáveis e intuitivas para coletar e organizar os dados do seu público. Leia mais: Adote uma cultura de dados na prática com uma única ferramenta: o Microsoft Power BI.
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