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A Análise Cohort (ou Cohort Analysis em inglês) fazem parte do dia a dia de um SaaS que precisa de insights profundos sobre o comportamento de seus clientes ou grupo de usuários testando ou interagindo com seu software.
Isso não é algo com o qual você deve se preocupar se ainda estiver lançando uma versão beta e conversando com os primeiros usuários, nessa fase existem coisas mais importantes que demandam sua atenção.
Neste primeiro estágio não existe um caminho claro para o crescimento da empresa, e uma Análise Cohort não será a ferramenta certa para encontrá-lo.
Quando a empresa está ganhando tração, no começo da fase 3, é importante medir e controlar as principais métricas de um software as a service:
Depois disso, chega a hora de mergulhar fundo nas métricas com análises complexas, e olhar para uma SaaS cohort analysis antes de buscar investimento e ganhar escala é importante, pois ajuda a empresa a responder perguntas fundamentais:
Um investidor inteligente não irá olhar apenas para a habilidade de adquirir clientes, mas se o time de um SaaS consegue transformar uma massa de usuários em um ativo de longo prazo para a empresa, e esse tipo de informação fica evidente quando rodamos uma cohort analysis com os dados de uma empresa.
Cohort é um grupo de pessoas ou usuários que compartilham de uma ou mais característica em comum dentro de determinado período, e analisá-lo permite interpretar dados e avaliar o impacto de ações de forma mais clara.
A análise simultânea de múltiplos usuários traz precisão estatística para as conclusões que gestores tiram dos dados coletados, levando-os a tomar melhores decisões.
Os tipos de cohorts mais utilizados por SaaS’s são usuários segmentados por data em que realizaram uma ação (cadastro, download, etc.), e as análises mais comuns medem:
Agora que o conceito de cohort ficou claro, é importante entender a lógica aplicada nessas análises.
A figura abaixo retrata uma típica análise cohort, onde as colunas representam os diferentes períodos (dias, semanas, meses) e as linhas representam os diferentes cohorts analisados.
Até aí tudo bem. Mas o que significa olhar para uma linha e uma coluna nessa análise?
Vamos supor que sua empresa SaaS esteja usando análise de cohort para avaliar a retenção de usuários que se cadastram para começar um trial gratuito do software.
Analisando as linhas ficará visível a % de usuários retidos ao longo do tempo. Já com a análise das colunas é possível enxergar se as mudanças no produto e nos processos está surtindo efeito e retendo mais usuários que iniciam um trial, se estão modificando de maneira positiva o comportamento deles junto ao software.
Antes de sair “fazendo contas” e analisando dados siga os 4 passos abaixo, pois eles vão ajudá-lo a construir uma análise de cohort de sua SaaS que trará insights importantes ao seu negócio.
Análises cohort em SaaS podem responder a uma infinidade de perguntas, e aqui os maníacos por métricas fazem a festa, medindo engajamento e retenção levando em consideração as mais diferentes variáveis como:
Antes de começar as análises, descubra quais perguntas precisam ser respondidas para que você saiba como alavancar o negócio ou corrigir um problema.
Foco é característica comum de todos os empreendedores de sucesso, utilize-o aqui.
Exemplo da Meetime: estamos conseguindo engajar novos trials com o software da Meetime?
Trials engajados, que usam o software depois do cadastro, têm maior probabilidade de tornarem-se clientes pagantes depois que o período de uso gratuito acabar e, por isso, saber se estamos tendo sucesso em engajá-los com a Meetime é vital para nosso negócio.
Faça um brainstorming com as métricas que sua equipe acha que podem auxiliar na busca pela resposta, e depois filtre as que sejam mais fáceis de coletar e que podem trazer os melhores insights.
Exemplo da Meetime: as métricas abaixo podem nos ajudar a medir engajamento de trials com o software.
Para nós, a métrica mais fácil de coletar e que melhor retrata um trial ativo é a de % de novos trials que fazem ao menos uma videoconferência, então vamos fazer uma cohort analysys em nossa SaaS com ela.
É necessário definir quais características em comum irão determinar os diferentes cohorts, e qual será a periodicidade das coletas.
É possível definir o período de tempo como essa característica (usuários que se cadastram nessa semana) ou adicionar outras características.
Exemplo da Meetime: no último passo do cadastro de um novo trial no site, oferecemos a ele duas opções para continuar:
E iremos tomar isso como a característica que define usuários que participam de um mesmo cohort: o grupo de usuários que passou por onboarding automático e outro que passou por um onboarding pessoal.
Acreditamos que um onboarding pessoal gera maior engajamento por parte dos trials, e a análise cohort irá trazer essa resposta.
Essa parte é relativamente simples se comparada às anteriores. Basta definir se os dados serão coletados manualmente através do Google Analytics ou de dentro do próprio sistema, e se a análise será feita através do Excel ou por meio de um software específico.
Agora, é só baixar a cabeça, trabalhar em cada uma dessas etapas e levantar a cabeça somente na hora de avaliar os resultados.
As cohorts analysis em SaaA mais utilizadas são:
Nada impede sua empresa SaaS de rodar cohort analysis em planilhas do Excel, o resultado será o mesmo caso você usasse um software especializado. Porém, existem duas principais vantagens em usar softwares:
Por esse motivo, recomendamos dois softwares, Mixpanel e RJ Metrics. Existe um trabalho inicial para integrá-los em seu software, mas, depois disso, realizar essas análises se torna facílimo.
Outro downside é que usar essas ferramentas não é nada barato para uma startup, motivo pelo qual as planilhas de Excel continuam dominando o mercado.
Recentemente o Google Analytics lançou uma funcionalidade que permite ao usuário realizar cohort analysis, vale a pena conferir para sua SaaS.
Fica claro que esse tipo de análise é um poderoso instrumento para responder perguntas difíceis que todo SaaS’s enfrenta em sua jornada rumo a milhares de clientes. Use-a bem e no momento certo!
Se você chegou até é porque esse tema te interessou. Sendo assim, convidamos você a conferir o Desmistificando Análise Cohort – parte 2, em que a gente analisa a fundo cada uma das análises acima. Outra dica é que criamos um material com o qual você poderá rodar análises Cohort em sua empresa.
Baixe a Planilha de Análise Cohort para sua SaaS.
Diego Cordovez é Engenheiro Mecânico, sócio e diretor da Meetime. É responsável pelo maior mapeamento sobre este assunto no Brasil, a pesquisa Inside Sales Benchmark Brasil, e há 4 anos apresentador do podcast Casts for Closers, eleito em 2019 o melhor podcast de Vendas do Brasil, pela Vendas B2B Awards.
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