Guía de bolsillo para utilizar el análisis de cohortes para la retención de clientes

Introducción

Los especialistas en marketing móvil saben que una estrategia de crecimiento o marketing duradera no termina con la adquisición de nuevos clientes, sino con la garantía de que los existentes se queden.

Perderse en métricas de vanidad como las descargas de aplicaciones o los usuarios activos diarios que no garantizan ninguna tracción es una receta para el desastre. Para cualquier comercializador, no hay nada más alarmante que perder la mayor parte o parte de sus valiosos clientes dentro de las semanas o días posteriores a la adquisición.

¿Sabía que solo hay entre un 5 y un 20 % de posibilidades de venderle a un cliente nuevo en comparación con un enorme 60 o 70 % para un cliente habitual?

Para evitar que sus clientes abandonen su aplicación, es imperativo priorizar la retención de clientes. Retener a los clientes existentes es 5 veces más barato que adquirir nuevos y la mayoría de las empresas con baja lealtad de los clientes pueden generar retornos negativos.

Pero antes de que podamos evitar que los clientes se vayan, los datos se interponen, no cualquier dato, sino cifras exactas que le informan sobre el comportamiento y las características de su base de clientes. En tal caso, las Cohortes se convierten en una técnica destacada.

Hoy en día, los especialistas en marketing están mucho mejor que nunca cuando se trata de usar datos para comprender y diseccionar el comportamiento, los hábitos y las características de los usuarios, que es donde la mayoría de los equipos recurren al análisis de cohortes.

¿Qué es el Análisis de Cohorte?

El análisis de cohortes lo ayuda a leer datos, categorías y patrones y empodera a los equipos para extrapolar decisiones de marketing. En pocas palabras, esta es la lente de un vendedor para identificar oportunidades e involucrar a los clientes para lograr el máximo impacto mediante el estudio del comportamiento durante un período de tiempo.

Las cohortes son lotes de usuarios con características más sólidas y experiencias compartidas durante un período específico. Se bifurcan en función de sus acciones. Esto puede incluir usuarios nuevos y existentes y sus comportamientos, como compras repetidas o inactividad.

Este proceso facilita la comprensión de la participación del usuario a lo largo del tiempo e identifica patrones o áreas de fricción, mejora la participación del usuario y retiene a los clientes.

¿En qué se diferencian las cohortes de los segmentos?

Si recién está comenzando, es fácil confundirse entre el análisis de cohortes y el de segmentos: ambos métodos no son intercambiables; de hecho, se complementan entre sí. El primero es un proceso analítico limitado por el tiempo y los comportamientos idénticos de los usuarios en el que los datos de audiencias similares se estudian durante un período para medir sus patrones de participación, mientras que el segundo consiste en dividir un gran conjunto de datos en pequeños grupos en función de intereses comunes, datos demográficos. ubicación, comportamiento, etc.

Por ejemplo, los clientes que descargan la aplicación y realizan su primera compra dentro de los 30 días pueden llamarse Cohorte. Sin embargo, todos los clientes que descargaron la aplicación se convierten en su segmento.

Es un subconjunto de un segmento donde el período de tiempo es un factor importante. Analizar a los clientes en función del análisis de comportamiento, sus acciones y agruparlos en lotes pequeños en lugar de tratar el lote completo como un gran conjunto de datos durante un período de tiempo específico se denomina análisis de cohortes.

Los equipos de marketing pueden utilizar el análisis de cohortes para realizar un seguimiento del comportamiento y las acciones de los clientes y obtener mejores conocimientos sobre las necesidades únicas de los usuarios durante un período de tiempo específico. El análisis de cohortes empodera a los equipos para personalizar campañas y crear estrategias que impulsen la retención de clientes.

Casos de uso clave para usar el análisis de cohortes

Imagínese que desea vender un paquete de suscripción a sus usuarios. Ahora, ¿preferiría rociar y rezar o seleccionar un puñado de usuarios leales a los que les encanta usar su producto y tienen una alta proporción de aplicaciones abiertas a consumo? Esto último, ¿verdad? Nosotros también lo supusimos.

Los equipos de marketing pueden usar el análisis de cohortes para comprender varios desafíos u oportunidades de bajo costo, desde el marketing de productos hasta la adquisición.

1. Retención de clientes: identifique a los clientes que han ingresado a su grupo de fidelización o aquellos que están en hibernación. El análisis de cohortes puede ayudarlo a rastrear usuarios prometedores para un evento específico (p. ej., usuarios que agregaron artículos al carrito pero no los compraron en los últimos 45 días) o aquellos que están disminuyendo en el ciclo de vida del valor (p. ej., usuarios cuyo valor promedio de pedido está disminuyendo desde hace un mes): el análisis de cohortes puede ayudar a identificar patrones.
2. Rendimiento del producto: el seguimiento de cohortes de usuarios que comenzaron a usar un producto o función puede ayudarlo a analizar sus patrones de uso e identificar áreas de mejora para mejorar el rendimiento del producto.
3. Campañas de marketing: mediante el seguimiento de cohortes de usuarios expuestos a una campaña de marketing en particular, puede analizar su comportamiento y determinar el impacto de la campaña en la adquisición y retención de usuarios.
4. Pruebas A/B: al comparar cohortes de usuarios expuestos a diferentes versiones de un producto o función, puede analizar su comportamiento y determinar qué versión funcionó mejor.
5. Compromiso del usuario: el análisis de TI puede ayudar a identificar tendencias en el compromiso del usuario a lo largo del tiempo.
   Por ejemplo, podría crear cohortes de personas que se hayan registrado desde canales específicos y luego analizar sus compromisos después de un mes o un trimestre. Esto le brindará información sobre qué canal de adquisición le brinda una audiencia atractiva.

Tipos de análisis de cohortes

En términos generales, se puede dividir en dos grandes categorías, cohortes de comportamiento y de adquisición; sin embargo, los especialistas en marketing pueden profundizar tanto en el análisis de los datos como lo necesiten. Aquí hay algunos tipos de análisis de cohortes que puede probar y probar.

1. Análisis de cohortes basado en el tiempo: este análisis aborda a los usuarios en función del momento en que usaron la aplicación o el servicio por primera vez y realiza un seguimiento de su comportamiento a lo largo del tiempo. La creación de cohortes basadas en el tiempo puede ayudarlo a conocer la tasa de participación del usuario durante un período de tiempo y ayudarlo a identificar patrones para tomar decisiones informadas sobre productos.
2. Análisis de cohortes de adquisición: el análisis de adquisición se centra en el conjunto de usuarios en función del canal del que han sido adquiridos: pago, orgánico, social o afiliado. Luego, los especialistas en marketing bifurcan a los usuarios en función de sus puntos de ingreso para monitorear su comportamiento. Esto ayuda a los equipos de marketing a comprender la eficacia del canal y la adherencia del usuario de una fuente a otra y permite a los equipos duplicar sus inversiones en marketing.
3. Análisis de cohortes de comportamiento: este análisis se centra en agrupar a los usuarios en función de su comportamiento o acciones. Los especialistas en marketing confían en gran medida en estos datos para ayudar a identificar segmentos de usuarios con diferentes necesidades y preferencias y adaptar sus productos o servicios para satisfacer mejor esas necesidades.
4. Análisis de cohortes de segmentos: el análisis de segmentos puede ayudarlos a estudiar la base de los hábitos de compra de los usuarios: compra de productos específicos, demografía, compra de funciones o suscripción a un servicio pago en particular. Esto puede ayudar a los especialistas en marketing a diseñar servicios o productos personalizados para segmentos específicos al dividir a los usuarios en función de su profundidad y amplitud de inversiones.
5. Análisis de cohortes basado en eventos: como su nombre lo indica, la clasificación de usuarios en función de cualquier acción o evento realizado por ellos permite que los equipos tengan visibilidad en la validación de hipótesis.

Al analizar cómo varios grupos o cohortes utilizan sus productos, la empresa puede detectar fallas en sus tácticas de marketing y determinar los medios más efectivos para comunicarse con diferentes segmentos de clientes.

Además, la empresa puede aprovechar estos datos personalizados para idear incentivos que animen a los clientes a seguir usando sus productos, especialmente cuando muestran indicios de discontinuar sus compras.

Cómo leer y comprender una tabla de cohortes

La tabla de cohortes traza el ciclo de vida de un usuario desde el día 0 hasta el día N (0 y N es la ventana de su tiempo).

En la siguiente tabla, observamos los niveles de compromiso de un lote de usuarios en los primeros 7 días. Como especialista en marketing, puede obtener estos datos de los equipos de clientes e importarlos a Excel o usar una herramienta como WebEngage, donde se actualiza automáticamente en tiempo real.

Durante el examen de las tablas en WebEngage, puede seguir las filas o columnas con el tono de azul más oscuro. La tabla anterior muestra un evento de inicio y un evento de regreso. El evento de inicio significa usuarios que descargaron la aplicación el día 0 y el evento de regreso representa a los usuarios que regresaron o abandonaron.

La tabla da fe de que el 34,9% de los usuarios a nivel general realizaron el evento de devolución dentro del mismo día de su instalación, seguido del 7% del resto de usuarios el día 1, y así sucesivamente.

El gráfico anterior hace que sea increíblemente fácil deducir cuándo los usuarios abandonan la aplicación.

Hipótesis 1: Hubo un desafío con la aplicación el 10 de marzo
Hipótesis 2: la motivación del usuario se vio afectada, lo que resultó en una interacción deficiente

La conclusión de la tabla anterior es la retención D0 que debe resolverse, seguida de D1. Una vez que identificó el área del problema, puede profundizar más en la demografía, los canales de adquisición, el sistema operativo, el dispositivo y otros detalles sobre los usuarios para comprender qué está causando la rotación.

Métricas para medir su tabla de cohortes

Las tablas de cohortes son el brazo de un vendedor para obtener información sobre el producto y la psique del usuario hacia él.

Por ejemplo, puede aprovechar una tabla de cohortes para mapear los patrones de comportamiento de los usuarios y decodificar la inadecuación de su aplicación, lo que le permite ofrecer experiencias de aplicación mejoradas, generar confianza en el cliente y aumentar la retención.

Este análisis ayuda a decodificar de manera integral el estado, las características y la permanencia de la aplicación. Si bien el caso de uso más común de la creación de cohortes es probar la retención de usuarios en una categoría, función o nivel de aplicación, existen algunas métricas que también pueden ayudar a explorar otros aspectos del comportamiento del usuario.

1. Tasa de retención: la retención se encuentra en el centro del rendimiento de la aplicación y realiza un seguimiento del porcentaje de usuarios que se quedan, permanecen comprometidos o realizan cualquier evento en la aplicación. Para calcular la retención, divida el total de usuarios activos por el número de usuarios al inicio.


Así que imagine si tuviera 100 clientes a principios de enero, y adquiriera 20 nuevos clientes, y un total de 10 clientes se retiraron del sistema. Ahora le quedan 110 clientes, por lo que su tasa de retención sería:

(110-20)/100 = 90%

2. Tasa de abandono: mientras que la retención rastrea a los usuarios retenidos en la aplicación, el abandono rastrea a los que se han ido.
   

   Por ejemplo, si una empresa de SaaS tenía 1000 clientes de pago a principios de mes y 100 de ellos cancelaron su servicio de suscripción, la tasa de abandono de la empresa sería del 10 %.

3. El ingreso promedio por usuario (ARPU): algunas aplicaciones también usan tablas de cohortes para analizar el ARPU durante un período de tiempo. Para calcular esto, divida los ingresos totales generados por la cantidad de usuarios en esa cohorte.




4. Valor de por vida del cliente (CLTV): CLTV puede ayudarlo a comprender cuánto valor obtendrá el cliente para el negocio durante un período de tiempo, y las cohortes pueden ayudarlo a medirlo.

   La forma más fácil de calcular el CLTV es Valor de vida del cliente = valor del cliente x vida útil promedio del cliente. Aquí, el valor del cliente es la cantidad promedio y la frecuencia con la que un cliente te compra. La vida útil del cliente es el número total de años que han permanecido activos con su producto dividido por el número total de clientes.

   

   Puede hacerlo multiplicando los ingresos promedio por usuario por el tiempo estimado que el usuario fue cliente.

5. Tasa de conversión: realiza un seguimiento del porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada, como comprar o suscribirse a una suscripción. Divida la cantidad de usuarios que realizan la acción deseada por la cantidad total de usuarios en una cohorte.
6. Tamaño de la cohorte: el tamaño de la cohorte se refiere al número de usuarios que comparten una característica común durante un período específico dentro de dicho grupo, segmento o cohorte. Por ejemplo, si una aplicación OTT tiene 100 nuevos registros en enero y alrededor de 140 registros en febrero, el tamaño de la cohorte de nuevos suscriptores sería 100 y 140, respectivamente, para esos meses.

Las métricas anteriores son solo la punta del iceberg en el vasto océano de la gestión de retención para sus clientes. Los especialistas en marketing y los propietarios de productos pueden explorar y diseccionar cada tabla, cohorte, patrón e hipótesis a nivel granular para profundizar en los conocimientos de los clientes.

Si bien estas métricas siguen siendo comunes en todas las industrias, todo nos lleva a calcular la tasa de retención de clientes en un período de tiempo diario, semanal, mensual o cualquier otro período específico adecuado para su negocio.

Supongamos que una empresa de comercio electrónico en la India tiene 15 000 clientes al comienzo de la temporada del monzón. Durante la temporada, pierden 1.500 clientes y ganan 2.000 clientes nuevos.

La tasa de retención de clientes para la temporada del monzón se calculará de la siguiente manera:

Tasa de retención de clientes = ((Clientes totales al final de la temporada del monzón - Clientes nuevos) / Clientes totales al comienzo de la temporada del monzón) x 100

Entonces, en este caso, la tasa de retención de clientes para la temporada del monzón sería: ((15 500 – 2 000) / 15 000) x 100 = 86,67 %

Entonces, si alguien en la empresa quiere saber cuál fue la retención durante el monzón (específico para el intervalo de tiempo), fue del 86,67 %, que sigue siendo un excelente lugar para estar. La mayoría de las empresas en la India se ven afectadas durante el monzón porque la logística se ve afectada, sin embargo, esta empresa pudo navegar.

La tasa de retención de clientes (CRR) es el porcentaje de clientes que se retienen durante un período de tiempo determinado. Para calcular la tasa de retención, necesitas tres métricas

• Clientes al comienzo del período dado
• Clientes al final del período dado
• Nuevos clientes adquiridos durante ese período.

La fórmula entonces es la siguiente



Por ejemplo, si tenía 1000 clientes al comienzo del período, se le unieron casi 100 nuevos clientes y quedan 500 clientes al final del mismo período, entonces las matemáticas se ven así:

TRC = ((500-100)/1000)*100

TRC = 40 %

Lo que significa que retuvo el 40% de sus clientes de dicho período. Ahora, algunas industrias tienen una mayor retención que otras simplemente por la naturaleza del servicio o la actitud nómada de la audiencia.

El 40 % está más cerca del extremo alarmante del espectro, pero cualquier valor superior al 70 % se considera un buen CRR.


Análisis de métricas de cohortes

Una estrategia de marketing es tan buena como sus experimentos e hipótesis: identificar frutas al alcance de la mano, tocar dos veces las áreas problemáticas, predecir un problema y extrapolar datos para evitar un desafío potencial; el trabajo es un asunto interminable cuando se trata de datos de comportamiento de sus usuarios.

Una parte integral de este enlace entre los especialistas en marketing y sus números son las cohortes: el conjunto potencial de conocimientos de un lote de usuarios que pueden hacer o deshacer sus campañas. El análisis de cohortes requiere varios pasos y canales. Exploremos cómo puede comenzar hoy.

• Identificar tendencias: Tener la habilidad de identificar tendencias puede ayudar a los equipos a construir un ciclo completo de experimentos que generen valor para el negocio una y otra vez. La identificación temprana de tendencias le da margen para planificar sus estrategias en la dirección correcta.
  Cuando Dropbox se dio cuenta de que sus usuarios estaban colaborando en la plataforma, como compartir imágenes o cualquier otro evento, generaron crecimiento al invitar a nuevos usuarios. Dropbox inmediatamente incentivó a todos sus usuarios, desbloqueando un crecimiento masivo en los ingresos para ellos.
• Comparación de grupos de cohortes: otro gran generador de información es una comparación de diferentes grupos de cohortes a través de elementos cambiantes: el mismo conjunto de usuarios en diferentes momentos, diferentes usuarios que adoptan la misma función y muchas de esas iteraciones. La comparación permite a los equipos observar el comportamiento de los usuarios y analizar cómo los usuarios actúan de manera diferente entre sí.
  Esto permite a los equipos replicar estrategias ganadoras en cualquier producto o servicio.
• Interpretación de datos: una alta tasa de abandono podría estar bien para una aplicación gratuita con acceso abierto, pero podría generar preocupación para un servicio basado en suscripción. Por lo tanto, la interpretación de los datos debe estar en pleno contexto con la naturaleza del negocio. Al comprender el contexto que rodea sus datos como
  Por ejemplo: si habla de usuarios, si son únicos o recién adquiridos, o simplemente usuarios regulares de la aplicación, puede tomar decisiones mejor informadas sobre estrategias para mejorar el rendimiento de su negocio.

Análisis de cohortes usando WebEngage

Ejecutar un análisis de cohortes en WebEngage es sencillo e increíblemente fácil. En menos de 5 clics, los equipos de productos y los especialistas en marketing pueden acceder a un conjunto de datos procesables sobre el comportamiento de sus usuarios.

Para comenzar, haga clic en el ícono desplegable en el lado izquierdo de su tablero de WebEngage y toque en cohortes. Una vez que llegue a esta sección, use los filtros en la parte superior para introducir parámetros que lo ayudarán a comprender a su audiencia.

Desde una acción tan pequeña como la instalación de una aplicación hasta una aplicación abierta o algo tan crítico como una suscripción comprada o una actividad realizada, la plataforma le permite monitorear cada minúsculo detalle a un nivel muy granular.

Una vez hecho esto, puede pasar a la tabla de cohortes que se encuentra debajo de esto; se vería algo como esto. En el lado izquierdo, verá los días, el período de inicio en la parte superior y el último o el período final en la parte inferior.

La forma en que desea leer esta tabla es una columna a la vez en lugar de ir de una fila a otra.



En la tabla anterior, como puede ver, los tonos más oscuros de azul resaltan la actividad de los usuarios. Cuanto más oscuro es el azul, más fuerte o más alto es el porcentaje. Por ejemplo, si observa los datos del 6 de noviembre, verá que es el día más pobre de todos. Aunque los usuarios realizaron la acción el día 0, el porcentaje de usuarios que regresaron para el evento de devolución fue bajo.

Campañas para ejecutar después de identificar sus cohortes

Así que ahora tiene una comprensión justa de cómo funciona el análisis de cohortes, cómo leer la tabla y cómo identificar las brechas. ¿Qué haces con toda esta intuición? ¿Cuál es el siguiente paso?
Bueno, no se puede detener el tipo de ejecuciones que los especialistas en marketing pueden hacer después del Análisis de cohorte, pero aquí le mostramos cómo comenzar.

1. Campañas por correo electrónico : imagina que aterrizaste en una cohorte que agrega artículos al carrito pero siempre cae antes de pagar. A este lote, puede enviar correos electrónicos personalizados sobre el valor del producto, algunos testimonios de usuarios o incluso un código de descuento.
2. Programas de recompensa/lealtad : las campañas de cohorte siempre son excelentes porque puede tratar a un conjunto particular de usuarios de manera diferente y aprovechar esa información para crear una función a largo plazo. Imagine que lanza un código de cupón para los usuarios que cruzan una marca específica, que se convierte en un comportamiento atractivo.
3. Ofertas : ofrecer descuentos u ofertas de envío gratis puede incentivar a los clientes a comprar. Puede segmentar a sus clientes en función de su comportamiento de compra y ofrecer descuentos u ofertas personalizados para alentarlos a comprar más.
4. Correos electrónicos de reactivación : Así que encontró una cohorte que estuvo relativamente activa durante las primeras semanas pero luego entró lentamente en un período de calma: el correo electrónico de reactivación está aquí para el rescate. Estos correos electrónicos pueden ofrecer incentivos o recordar a sus usuarios los beneficios de sus productos. Algunos también llaman a esto una campaña de resurrección.
5. Gestión de AOV : la implementación de una campaña de gestión del valor medio de pedido (AOV) puede aumentar el gasto de los clientes por compra. Ofrecer descuentos escalonados o envío gratuito en compras superiores a una determinada cantidad puede animar a los clientes a gastar más.

Cómo desarrollar elementos de acción a partir de su informe

Cualquier buen vendedor sabe que el verdadero éxito no se trata solo de hacer que los usuarios descarguen su aplicación: el viaje comienza después de eso. Es fácil mirar los datos de forma aislada y perderse en métricas vanidosas, como las descargas de aplicaciones o la apertura de aplicaciones, pero si realmente te preocupas por tu audiencia, debes concentrarte en la retención.

Comience usando cohortes para identificar áreas de mejora y desechando lo que es visible en la superficie. Profundice en la priorización de los elementos de acción aprendiendo exactamente qué es lo que hace que los usuarios se enamoren de su aplicación. ¿Qué los hace quedarse y, lo que es más importante, qué los hace irse? Separe sus esfuerzos en función del impacto potencial en la retención y los recursos necesarios para abordarlos.

Una vez que haya terminado con este paso, avance hacia el desarrollo de una estrategia de retención robusta y ágil. Recuerda, la clave siempre es optimizar. Desea evitar implementar una estrategia y luego esperar días o semanas para realizar cambios según la hora. Supervise sus cohortes y sus acciones con la mayor frecuencia posible y corrija su plan de acción. Aquí es donde está el verdadero crecimiento.

Desarrollar elementos de acción después del monitoreo implica actuar sobre los conocimientos a la velocidad del rayo. Haga un seguimiento de su tasa de abandono o CRR. Comprueba la salud de tus embudos.

Conclusión

Si es un especialista en marketing basado en datos o aspira a serlo, el análisis de cohortes es su estrella guía. Es un marco para el establecimiento de objetivos, el desarrollo de conocimientos, el establecimiento de métricas y el inicio de conversaciones estratégicas.

Muchos clientes de WebEngage han implementado campañas para suscripción, adopción de funciones, calificación de aplicaciones, incorporación de usuarios y una gran cantidad de otros escenarios después de extraer información de su cohorte.

El análisis de cohortes empodera a los equipos de marketing con conocimientos y fortalece sus hipótesis sobre cuál debería ser su próximo gran movimiento. Haga del análisis de cohortes su opción preferida cada vez que planifique una campaña centrada en el cliente.
Las empresas luchan por prosperar ya que se enfocan solo en la adquisición (afluencia de usuarios) e ignoran la retención (sostener a aquellos que se han unido).

¿Listo para llevar sus campañas de retención de clientes al siguiente nivel? Solicite una demostración hoy para obtener más información sobre las cohortes y cómo pueden ayudarlo a crear campañas de retención efectivas.