Análisis de cohortes: comprender el comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo

Imagina gastar miles de dólares en la adquisición de clientes, tus números de registro parecen fantásticos, pero tres meses después, esos clientes han desaparecido. ¿Te suena familiar?

Esto es lo que la mayoría de las empresas pasan por alto: hacer un seguimiento de las métricas generales, como el «total de usuarios activos» o los «ingresos mensuales», es como tratar de entender una película mirando una sola captura de pantalla. Ves un momento, pero te pierdes la historia. El análisis de cohortes cambia eso. Te permite seguir a grupos de clientes durante todo su recorrido con tu marca, revelando exactamente cuándo interactúan, cuándo se alejan y, lo que es más importante, por qué.

Y en los sectores en los que la retención de clientes aumenta o perjudica la rentabilidad, como iGaming, SaaS y venta minorista en línea: el análisis de cohortes es esencial.

¿Qué es realmente el análisis de cohortes?

Análisis de cohortes es un método que agrupa a los clientes que comparten una característica o experiencia común dentro de un período de tiempo específico y, a continuación, hace un seguimiento del comportamiento de estos grupos a lo largo del tiempo. En lugar de agrupar a todos tus clientes en un grupo gigante, estás creando grupos más pequeños (cohortes) que te permiten detectar patrones que, de otro modo, pasarías por alto por completo.

Piénsalo de esta manera: si lanzaste una campaña de marketing en enero y otro en marzo, el análisis de cohortes te permite comparar el comportamiento de los clientes de cada campaña seis meses después. ¿La tripulación de enero se quedó más tiempo? ¿Los clientes de marzo gastaron más por transacción? Estas ideas son oro.

La belleza del análisis de cohortes es que reconstruye lo que ocurrió, cuándo ocurrió, a quién y por qué. Ya no estás haciendo conjeturas: estás viendo cómo se desarrolla ante ti el ciclo de vida real del cliente.

Por qué el análisis de cohortes supera al análisis tradicional

Los análisis tradicionales le brindan una vista de 30 000 pies. El análisis de cohortes lo coloca en el asiento del piloto.

Supongamos que el número total de compras mensuales está aumentando. Buenas noticias, ¿verdad? Sin embargo, el análisis de cohortes podría revelar que este crecimiento se debe exclusivamente a quienes compran por primera vez, mientras que las cohortes de clientes de más edad compran con menos frecuencia que antes. Se trata de un problema de retención disfrazado de historia de crecimiento, y nunca lo detectarías sin un análisis de cohortes.

Esto es lo que el análisis de cohortes te ayuda a hacer y que las métricas estándar no pueden:

Aísle el impacto de cambios específicos. ¿Desplegar un nuevo flujo de incorporación? El análisis de cohortes muestra exactamente cómo afectó a la retención de los usuarios que lo experimentaron en comparación con los que no lo hicieron.

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Mida la calidad real de la campaña. Puedes hacer un seguimiento no solo de cuántos clientes atrajo una campaña, sino también de cuánto tiempo se quedaron esos clientes y cuánto gastaron.

Separe el ruido estacional de las tendencias reales. ¿Las ventas de diciembre aumentaron debido a las fiestas o porque su nuevo programa de fidelización realmente funciona? El análisis de cohortes te lo dice.

Identifique pronto a sus clientes más valiosos. Al analizar los patrones de comportamiento dentro de las cohortes, puedes detectar qué acciones indican un valor a largo plazo y alentar a más usuarios a tomar esas medidas.

Los dos tipos principales de cohortes que necesita conocer

Cohortes de adquisición: siguiendo el cronograma

Las cohortes de adquisición agrupan a los clientes en función del momento en que interactuaron por primera vez con tu marca, es decir, cuando se registraron, hicieron su primera compra o descargaron tu aplicación. Este es el punto de partida para entender el ciclo de vida del cliente.

Por ejemplo, puedes crear cohortes en función del mes en que se registraron los clientes. Tu cohorte de «enero de 2024» incluye a todas las personas que se inscribieron ese mes, y tú haces un seguimiento de su comportamiento durante los próximos 6, 12 o 24 meses.

Las cohortes de adquisición son perfectas para:

• Seguimiento de las tasas de retención a lo largo del tiempo
• Comparación de la calidad de los diferentes canales de marketing
• Comprender las tendencias estacionales en el comportamiento de los clientes
• Medición del impacto a largo plazo de los cambios en los productos

Cohortes conductuales: comprender el por qué

Las cohortes de comportamiento agrupan a los clientes en función de las acciones específicas que realizan (o no realizan) en tu plataforma. Estas cohortes revelan qué comportamientos impulsar el compromiso, la retención y los ingresos.

Tal vez crees una cohorte de usuarios que hayan completado tu tutorial en las primeras 24 horas. O clientes que hicieron una segunda compra en un plazo de 30 días. O jugadores que activaron tres funciones específicas del juego.

Las cohortes conductuales le ayudan a:

• Identifique qué acciones se correlacionan con la retención a largo plazo
• Detecte las primeras señales de alerta de pérdida de clientes
• Comprenda qué es lo que impulsa a sus usuarios avanzados
• Probar hipótesis sobre la participación de los usuarios

El verdadero poder proviene de la combinación de ambos tipos. Empieza con las cohortes de adquisición para ver cuándo abandonan los usuarios y, a continuación, utiliza las cohortes de comportamiento para entender por qué.

Cómo realizar realmente un análisis de cohorte (paso a paso)

¿Estás listo para ensuciarte las manos? A continuación, se explica cómo ejecutar un análisis de cohorte que realmente produzca información útil.

Paso 1: Defina su objetivo

No se limite a buscar datos porque puede. Empieza con una pregunta específica a la que quieras responder.

Estás intentando:

• Reducir la pérdida de clientes durante los primeros 90 días?
• ¿Aumentar las tasas de compra repetida?
• ¿Comparar la retención en diferentes canales de adquisición?
• ¿Medir el impacto de una nueva función?

Tu objetivo determina todo lo demás: qué cohortes creas, qué métricas monitorizas y cómo interpretas los resultados.

Paso 2: Elija el tipo de cohorte y los criterios

En función de tu objetivo, decide cómo vas a agrupar a tus clientes.

Para el análisis de retención, comience con cohortes de adquisiciones basadas en el tiempo (por mes de registro o fecha de la primera compra). Para las preguntas sobre la participación, usa cohortes de comportamiento basadas en acciones específicas.

Asegúrese de que sus cohortes sean:

• Lo suficientemente grande para revelar patrones significativos (evite las cohortes con menos de 50 a 100 usuarios)
• Claramente definido con criterios coherentes en todos los grupos
• Relevante a la pregunta que intentas responder

Paso 3: Selecciona tus métricas

Elige métricas que se relacionen directamente con tus objetivos empresariales. Las opciones más comunes incluyen:

• Tasa de retención: Porcentaje de usuarios que siguen activos después de X días/semanas/meses
• Tasa de abandono: Porcentaje de usuarios que han dejado de usar tu producto
• Ingresos por cohorte: Ingresos totales o promedio generados a lo largo del tiempo
• Métricas de participación: Frecuencia de inicio de sesión, uso de funciones, duración de la sesión
• Valor de por vida del cliente (LTV): El valor total que un cliente aporta a toda su relación con tu marca

Paso 4: elige tu marco de tiempo

Decide durante cuánto tiempo harás un seguimiento de cada cohorte y en qué intervalos.

• Cohortes diarias trabajar para productos de alta frecuencia (comida a domicilio, juegos móviles)
• Cohortes semanales se adaptan a productos de uso moderado (aplicaciones de acondicionamiento físico, herramientas de productividad)
• Cohortes mensuales tienen sentido para ciclos de ventas más largos (comercio electrónico, SaaS)

Haga coincidir su período de seguimiento con el ciclo de vida de su cliente. Si la mayoría de los clientes hacen su segunda compra en un plazo de 60 días, haz un seguimiento de las cohortes durante al menos 90 días.

Paso 5: Recopile y organice sus datos

Necesitas tres datos clave:

• Identificador del cliente (ID de usuario, correo electrónico, etc.)
• Fecha de asignación de la cohorte (fecha de registro, primera compra, etc.)
• Métricas de actividad para todos los períodos de tiempo posteriores

La mayoría de las plataformas de análisis pueden generarlo automáticamente, pero también puedes crear tablas de cohortes en Excel o Google Sheets mediante tablas dinámicas.

Paso 6: Visualizar y analizar

Crea una tabla de cohortes en la que:

• Cada fila representa una cohorte
• Cada columna representa un período de tiempo después del punto de partida de la cohorte
• Las celdas muestran la métrica elegida (% de retención, ingresos, etc.)

Usa códigos de colores para hacer que los patrones destaquen: verde para una mayor retención, rojo para caídas preocupantes.

Ahora viene la parte divertida: leer los datos.

Análisis horizontal: Mire cada fila para ver cómo evoluciona el comportamiento de una sola cohorte con el tiempo. ¿Dónde van a parar? ¿Cuándo se estabilizan?

Análisis vertical: Consulte cada columna para comparar diferentes cohortes en el mismo punto de su ciclo de vida. ¿Los resultados de las cohortes más nuevas son mejores o peores que los de las antiguas?

Análisis diagonal: Siga la diagonal para detectar tendencias en todas las cohortes, independientemente de su fecha de inicio.

Paso 7: Actúe en función de sus conocimientos

Los datos sin acción son solo curiosidades. Basado en lo que ha aprendido:

• Ajusta tu flujo de incorporación para abordar los puntos de entrega anticipados
• Duplique su apuesta por los canales de marketing que atraen a clientes de mayor calidad
• Cree campañas específicas para volver a atraer a las cohortes en riesgo
• Incremente las funciones que impulsan la retención a largo plazo

Luego mida el impacto comparando las nuevas cohortes con las antiguas. El análisis de cohortes no es un proyecto de una sola vez, sino un ciclo de retroalimentación continuo.

Errores comunes que sabotean su análisis

Incluso los equipos inteligentes cometen estos errores. A continuación, te explicamos cómo evitarlos:

Comparación de cohortes incompletas. No compare el Día 90 de una cohorte de 3 meses retención a la retención del Día 90 de una cohorte de 6 meses. La cohorte más antigua tiene datos completos; la más reciente no.

Hacer que las cohortes sean demasiado pequeñas o demasiado grandes. Las pequeñas cohortes producen patrones poco fiables. Las cohortes masivas ocultan diferencias importantes. Encuentre el punto óptimo en el que tenga suficientes usuarios para confiar en los datos, pero suficiente especificidad para detectar tendencias.

Seguimiento sin una pregunta clara. Abrir una tabla de cohortes «solo para ver» no lleva a ninguna parte útil. Empieza siempre con una hipótesis o decisión sobre la que necesites informar.

Ignorar la calidad de los datos. Si el seguimiento de tus eventos es desordenado o las fechas son incorrectas, tus cohortes te mentirán. Limpia primero tus datos.

Centrándose solo en los promedios. La «retención promedio» oculta las diferencias fundamentales entre los canales de adquisición, los segmentos de usuarios y los períodos de tiempo. Profundice siempre.

Sacar conclusiones a partir de muestras pequeñas. Una empresa exitosa de una cohorte de 3 empresas no valida tu estrategia. Los patrones necesitan repetirse para significar algo.

Análisis de cohortes para determinar el valor del ciclo de vida del cliente

Una de las aplicaciones más poderosas del análisis de cohortes es el cálculo valor de por vida del cliente (LTV) con datos de comportamiento reales en lugar de conjeturas.

Este es el enfoque simplificado:

En primer lugar, calcule el ingreso promedio por cliente dentro de cada cohorte. Realice un seguimiento de sus compras a lo largo del tiempo y divida los ingresos totales por la cantidad de clientes de esa cohorte.

A continuación, determine la vida útil promedio de los clientes realizando un seguimiento de los períodos de tiempo que los clientes permanecen activos. Si tu cohorte de enero tiene una retención del 60% después de 6 meses y del 40% después de 12 meses, puedes estimar el promedio de vida útil.

Luego multiplica: LTV = Ingresos promedio por cliente × Vida útil promedio del cliente.

Por ejemplo, si los clientes de tu cohorte de marzo de 2024 gastan 1000$ de media y se quedan 1,8 años, su LTV es de 1800$.

Sin embargo, el análisis de cohortes va más allá. Puedes:

• Compare el LTV en diferentes canales de adquisición para optimizar su inversión en marketing
• Identifique qué comportamientos tempranos se correlacionan con un LTV más alto
• Segmenta las cohortes por demografía o preferencias de productos para personalizar las experiencias
• Calcule las tendencias del LTV a lo largo del tiempo para ver si sus esfuerzos de retención están dando resultado

Uso del análisis de cohortes para reducir la pérdida de clientes

La pérdida de clientes es cara. Adquirir un nuevo cliente cuesta entre 5 y 25 veces más que retener uno existente. El análisis de cohortes le brinda la hoja de ruta para mantener a los clientes presentes.

Empieza por crear cohortes de adquisiciones para identificar cuándo se produce la mayor pérdida de clientes. ¿Los clientes se van después de la primera semana? ¿Una vez finalizada la prueba gratuita? ¿Después de tres meses?

Una vez que sepas cuándo, crea cohortes conductuales para entender por qué. Compara los usuarios que abandonaron el sitio con los que se quedaron. ¿Qué hicieron los que se quedaron de manera diferente?

Es posible que los clientes que conectaron su cuenta a un servicio de terceros en un plazo de 7 días tengan una retención un 67% mayor. O bien, los usuarios que utilizan tres funciones específicas tienen la mitad de probabilidades de abandonar la página. Esta información le indica exactamente dónde debe centrar sus esfuerzos de retención.

A continuación, tome medidas:

• Rediseñe la incorporación para guiar a los usuarios hacia comportamientos de alta retención
• Envía campañas segmentadas a las cohortes en riesgo antes de que abandonen
• Ofrezca incentivos personalizados basados en los patrones de comportamiento de la cohorte
• Probar las intervenciones y medir el impacto en las cohortes posteriores

Smartico.ai: Donde los conocimientos de la cohorte se unen a la acción

Comprender el comportamiento de los clientes a través del análisis de cohortes es poderoso. Pero, ¿convertir esa información en experiencias personalizadas que impulsen la retención? Ahí es donde entra en juego Smartico.ai.

Smartico.ai es la primera plataforma unificada de automatización y gamificación de CRM creada específicamente para la industria del iGaming, aunque sus capacidades se extienden a cualquier empresa centrada en la participación y retención de los clientes. Fundada en 2019, Smartico combina el tiempo real gamificación mecánica con sofisticada Automatización de CRM para convertir la información de la cohorte en experiencias de jugador automatizadas y personalizadas.

Así es como Smartico transforma el análisis de cohortes de información a impacto:

Automatización basada en el comportamiento le permite lanzar campañas personalizadas en función de las acciones exactas que su análisis de cohorte revela que son más importantes. Si tu análisis muestra que los usuarios que completan una misión específica en un plazo de 48 horas tienen una retención tres veces mayor, Smartico puede guiar automáticamente a los nuevos usuarios hacia esa acción.

Segmentación dinámica utiliza sus criterios de cohorte para crear viajes personalizados en tiempo real. Los jugadores no solo se agrupan, sino que reciben recompensas, misiones y comunicaciones personalizadas en función de su pertenencia a la cohorte y sus patrones de comportamiento.

Mecánica de gamificación convierta las estrategias de retención en experiencias atractivas. Los puntos, los niveles, las misiones, los torneos y las tablas de clasificación hacen que los jugadores vuelvan, mientras que los datos de tu cohorte garantizan que estos elementos se centran en los comportamientos que realmente generan valor a largo plazo.

Campañas de CRM en tiempo real le permiten llegar a las cohortes en el momento perfecto. Si su análisis muestra que el séptimo día es fundamental para la retención, Smartico puede activar automáticamente el alcance personalizado el sexto día con ofertas diseñadas específicamente para ese grupo.

Modelos predictivos de IA lleve el análisis de cohortes al siguiente nivel identificando el riesgo de abandono antes de que ocurra y automatizando las acciones preventivas.

La belleza de Smartico es que cierra el círculo entre el análisis y la acción. Los patrones se identifican mediante el análisis de cohortes y Smartico automatiza las respuestas personalizadas a gran escala, a través del correo electrónico, los SMS, las notificaciones push y los mensajes en la plataforma.

¿Quiere saber cómo Smartico puede ayudar a su empresa a aumentar específicamente la retención y los ingresos? Reserva tu demostración completa y gratuita a continuación.

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Estrategias de marketing de retención impulsadas por datos de cohortes

Con los conocimientos de la cohorte, puedes crear estrategias de retención que realmente funcionan.

Programas de fidelización personalizados se vuelven mucho más eficaces cuando se adaptan las recompensas en función del comportamiento de la cohorte. Si tu análisis muestra que los primeros compradores que repiten tienen un LTV 4 veces mayor, crea incentivos especiales para fomentar la compra por segunda vez dentro de tu plazo objetivo.

Elementos de gamificación debe alinearse con lo que hacen naturalmente sus cohortes de alta retención. Diseñe los desafíos, las barras de progreso y los sistemas de logros en función de los comportamientos que se correlacionan con la lealtad.

Campañas durante el ciclo puede centrarse en hitos de cohorte específicos. Envía una oferta personalizada el día 30 a las cohortes que, por lo general, abandonan el grupo alrededor del día 35. Celebra el aniversario de 90 días con las cohortes que demuestren una fuerte retención en ese momento.

Campañas de recuperación pase a ser quirúrgico cuando sepa exactamente qué cohortes están en riesgo y cuándo. En lugar de criticar a todos los que no han iniciado sesión durante 30 días, dirígete a grupos de comportamiento específicos con mensajes que aborden sus patrones de uso específicos.

Participación omnicanal garantiza que llegue a los clientes a través de sus canales preferidos, según las preferencias de la cohorte. Si las cohortes de aplicaciones móviles interactúan de manera diferente a las cohortes web, tus mensajes deben reflejar eso.

Herramientas para el análisis de cohortes

Ya no necesita un título en ciencia de datos para realizar análisis de cohortes. Estas son sus opciones:

Google Analytics 4 ofrece informes de cohorte integrados perfectos para rastrear el comportamiento de los sitios web y las aplicaciones. Es gratuito y sorprendentemente potente para el análisis básico de cohortes.

Amplitud y Panel mixto son plataformas de análisis de productos creadas para un análisis de cohorte sofisticado, con un sólido seguimiento de la segmentación y la retención. Son ideales para aplicaciones móviles y productos SaaS.

Análisis de pilas captura automáticamente los eventos de los usuarios, lo que hace que la creación de cohortes sea prácticamente sencilla.

Matomo proporciona un análisis de cohorte centrado en la privacidad con propiedad total de los datos y creación ilimitada de cohortes.

Hojas de cálculo de Excel o Google funcionan muy bien para tablas de cohortes básicas si puedes exportar tus datos. Hay varias plantillas disponibles en línea para empezar.

Smartico.ai no solo ayuda a analizar las cohortes, sino que actúa automáticamente sobre la base de esos conocimientos a través de gamificación personalizada y automatización de CRM.

Elija en función de sus necesidades: un seguimiento de la retención simple frente a un análisis profundo del comportamiento, los requisitos de privacidad, las capacidades de integración y si necesita automatización junto con el análisis.

PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

1. ¿Cuál es la diferencia entre el análisis de cohortes y la segmentación?

La segmentación agrupa a los clientes por atributos estáticos, como la edad o la ubicación. El análisis de cohortes agrupa a los clientes según las experiencias o los comportamientos compartidos y hace un seguimiento de cómo cambian con el tiempo. La segmentación es una instantánea; el análisis de cohortes es una película. Puedes combinar ambos mediante el análisis de cohortes dentro de segmentos específicos para obtener información aún más profunda.

2. ¿Cuánto tiempo debo hacer un seguimiento de una cohorte antes de sacar conclusiones?

Depende del ciclo de vida de sus clientes. Para los productos de alta frecuencia, dos semanas pueden ser suficientes. Para ciclos de ventas más largos, haz un seguimiento de las cohortes durante al menos 6 a 12 meses. Una buena regla: haz un seguimiento de las cohortes durante el tiempo suficiente para ver al menos un ciclo de compra completo más un 30%.

3. ¿Puede funcionar el análisis de cohortes para las empresas B2B?

Claro. Las empresas B2B pueden crear cohortes en función de la fecha de registro, la fecha de inicio del contrato, la finalización de la incorporación o el primer hito de valor. Los principios son idénticos: se sigue haciendo un seguimiento de los grupos de clientes a lo largo de su recorrido para comprender los patrones de retención, expansión y abandono.

4. ¿Qué es una buena tasa de retención para mis cohortes?

Esto varía enormemente según la industria. Las empresas de SaaS podrían aspirar a una retención de más del 90% después de 12 meses, mientras que las marcas de comercio electrónico podrían considerar que una tasa de compra repetida del 35% en un plazo de 6 meses es alta. La clave es comparar las cohortes entre sí y comprobar si la retención mejora con el tiempo a medida que avanzas en tus productos y estrategias.

5. ¿Con qué frecuencia debo realizar un análisis de cohorte?

Para las empresas que se mueven rápidamente, revise las cohortes semanalmente o mensualmente. Para ciclos más lentos, las revisiones trimestrales funcionan bien. Lo importante es la coherencia: elige una cadencia y apégate a ella para poder detectar las tendencias con antelación. Las herramientas automatizadas, como Smartico.ai, facilitan la supervisión continua de las cohortes.

6. ¿Cuál es el mayor error que cometen las empresas con el análisis de cohortes?

Analizar los datos sin actuar en consecuencia. El análisis de cohortes debe guiar las decisiones: los cambios en la incorporación, las campañas de retención específicas, las iteraciones de productos o la reasignación de marketing. Si no utilizas la información para cambiar el comportamiento, solo estás creando gráficos bonitos.

El análisis de cohortes transforma la forma en que entiendes a tus clientes. En lugar de adivinar por qué las personas se quedan o se van, ves cómo se desarrollan los patrones en datos reales. Detecta los problemas a tiempo, identifica qué es lo que realmente impulsa la retención y centra sus esfuerzos en lo que más importa.

Las empresas que ganan no son necesariamente las que adquieren más clientes, sino las que los mantienen. Y el análisis de cohortes le brinda el plan para hacer exactamente eso.

¿Está listo para convertir la información de su cohorte en experiencias personalizadas que impulsen la retención? Solicita una demostración de Smartico.ai y compruebe cómo la automatización y la gamificación unificadas del CRM pueden transformar su estrategia de captación de clientes.

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