Desmistificando Análise Cohort para um SaaS – Parte II

cohort

Na última semana nosso post de análise cohort introduziu a lógica por trás desse tipo de análise e os passos necessários para realizar uma, e devido ao ótimo feedback (valeeeu) resolvemos já publicar a segunda parte desse estudo (caso não tenha lido o primeiro post sugerimos que o faça antes de continuar a leitura, vale a pena). O foco agora é mergulhar nas 4 métricas que um SaaS normalmente estuda através da análise cohort.

1) Número de clientes retidos

A habilidade de um SaaS em reter os clientes que adquire é a base que irá sustentar seu crescimento, e a falta dela acarreta em um negócio com baixo potencial de longo prazo. No exemplo de análise cohort abaixo vemos um SaaS que está tendo sucesso em adquirir novos clientes, mas que sofre com um churn mensal de 5%, absurdamente alto. Com isso o primeiro cohort analisado teve 33% dos clientes perdidos em 8 meses de análise, e no final de 2 anos todos os 100 clientes adquiridos seriam perdidos.

cohort 1 número de clientes retidos

Em nosso post sobre churn mostramos que uma taxa de cancelamento anual de 5 à 7 % (0,42 à 0,58 % ao mês) é o que um SaaS deve mirar. Para conseguir atingir esse patamar é importante ter um processo de qualificação de leads antes da venda, um time de Customer Sucess garantindo que os clientes estão retirando valor do software e um time de desenvolvimento melhorando constantemente a ferramenta.

2) % de clientes ativos

Esse métrica poderia ser chamada de previsão de churn. Clientes inativos, que pagam pelo seu serviço porém não os usam, tem alta probabilidade de cancela-lo no futuro próximo. Para evitar isso, estabeleça uma linha de corte que possa indicar o que é um cliente ativo para o seu SaaS? Na Meetime consideramos um cliente ativo quando ele faz pelo menos duas demonstrações remotas por semana através do nosso software, e com isso fica fácil determinar a % de clientes ativos através da análise cohort.

Se mesmo com uma alta % de clientes ativos você esteja tendo muitos cancelamentos, provavelmente a linha de corte está baixa, e nesse caso é necessário ajustá-la (esse é um processo iterativo que leva tempo, mas eventualmente você irá encontrar o sweet spot que definirá um active user).

O ideal é manter 100% dos clientes ativos, e para isso você deve ter um plano de ação com o objetivo de desenvolver hábitos de uso dos seus clientes junto ao software. Livros como O poder do Hábito e Hooked podem ajudá-lo nessa tarefa.

Exemplo de análise cohort com alta % de clientes ativos:

cohort 2

No caso acima o sétimo cohort teve um engajamento menor com o software, o que pode ter sido ocasionado por diversos motivos: user onboarding mal realizado, o produto foi vendido para clientes não qualificados, número alto de bugs no sistema, etc. O importante é investigar a causa.

3) % de trials ativos

Um cenário muito comum para um SaaS que trabalha com um período inicial de teste gratuito é que boa parte das pessoas que cadastram seu e-mail para começar um teste acabam nunca utilizando a ferramenta. Vender para trials inativos é muito difícil, pois eles não perceberam valor no software a ponta de utiliza-lo, e reverter essa situação se torna complicado.

Para manter um alto % de trials ativos vale a pena lançar mão de ferramentas como o Conpass (que cria processos de onboarding e tutoriais in-app) e o RD Station (com envio de e-mails automáticos). Para software complexos soluções automatizadas podem não ser suficientes para engajar novos usuários, e nesse caso um onboarding manual é necessário.

Exemplo de análise cohort com alta % de trials ativos:

cohort 3

Na análise acima a empresa deveria investigar o que aconteceu com o quarto e quinto cohort, que tiveram uma queda brusca no engajamento dos novos trials. Essa análise é particularmente interessante para SaaS’s que trabalham no modelo freemium: uma alta % de usuários freemium ativos ao longo tempo significa potenciais clientes em um futuro próximo!

4) Volume de MRR

Diferente do “Número de clientes retidos”, o volume de renda recorrente mensal é um número que pode aumentar ao longo do tempo, e na verdade é isso que você como gestor de um SaaS deve buscar: faturar mais com um mesmo grupo de clientes por meio de up-selling ou através de uma régua variável de precificação pré-estabelecida (ex: na Meetime nossos clientes tem 3000 minutos de videoconferência mensais inclusos no plano, e cobramos R$ 0,05 por minuto adicional, o que nos permite ganhar mais com grandes clientes ou clientes altamente engajados).

Quando um SaaS consegue que o valor de MRR decorrente de expansões de conta atuais supere a MRR perdida com clientes que deram churn, ele atinge o negative churn. Mesmo perdendo alguns clientes o faturamento da empresa aumenta, e para isso acontecer é necessário manter o churn sob-controle e ter uma equipe de Customer Sucess com capacidade de manter clientes engajados e retirando valor do software, para que eles estejam abertos a conhecer e pagar por novas features lançadas.

Exemplo de análise de cohort com Volume de MRR expandindo:

cohort 4 MRR

Fechando tudo, convidamos você a baixar nossa planilha de análise cohort para fazer as suas próprias e decolar seu SaaS.

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Resumo
Demistificando Análise Cohort para um SaaS – Parte II
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Demistificando Análise Cohort para um SaaS – Parte II
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Desmistificamos de vez o assunto análise cohort com esse segundo post: exemplos de análise cohort, com planilha para realizar as suas. Confira acima!
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