• Gestão Empresarial

Desmistificando Análise Cohort para um SaaS – Parte I

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:

  • Estou retendo os usuários do meu software?
  • Eles estão engajados com a ferramenta, usando-a cada vez mais?
  • Qual o rendimento que um grupo de clientes traz à empresa ao longo do tempo?

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.

O que é Cohort?

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:

  • retenção de clientes ao longo do tempo,
  • engajamento com a ferramenta (vamos dar exemplos concretos desses dois casos adiante).

A lógica de uma Análise Cohort

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.

Como fazer uma Análise Cohort: 4 passos para aplicar em SaaS

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.

1) Qual pergunta relevante você precisa responder?

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:

  • perfil de cliente, 
  • canal de aquisição,
  •  modificações no produto, etc.

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.

2) Que métricas irão ajudar a responder essa pergunta?

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.

  • Número de videoconferências realizadas por trial
  • % de novos trials que fazem ao menos uma videoconferência
  • % dos trials que instalam a Meetime em seu site

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.

3) Quais cohorts serão analisados e com que periodicidade?

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:

  • Em uma delas, ele entra diretamente na área interna do software e passa por um onboarding automático de 7 passos que irá apresentar as funcionalidades da Meetime.
  • Na outra, ele fala diretamente com um consultor da empresa, que irá pessoalmente apresentar cada detalhe do software e tirar suas dúvidas.

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.

4) Como vou coletar os dados e rodar as análises?

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:

  • Número de clientes retidos (mensal)
  • % de clientes retidos (mensal)
  • % de clientes ativos (mensal)
  • Cohort MRR (mensal)
  • % da MRR retida (mensal)

Software para rodar cohort analysis

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:

  • É possível integrar essas ferramentas ao seu software, o que acaba com o trabalho de coleta e input de dados, e permite olhar para as análises em real-time.
  • Filtrar variáveis e comparar diferentes análises é infinitamente mais fácil e rápido usando um bom software específico para isso.

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

Diego Cordovez

Co-fundador da Meetime

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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