El sector SaaS está lleno orden palabras, abreviaturas y métricas debatida. A veces es muy difícil asegurarse de que está monitoreando las estadísticas correctas. Perseguir datos innecesarios y comparar conjuntos estadísticos inútiles es perder el tiempo. El análisis de cohortes parece ser otra de esas cosas inútiles y que consumen mucho tiempo. Aunque la configuración y la supervisión pueden ser tediosas, están lejos de ser inútiles. La supervisión de las métricas de visualización durante largos períodos puede darle una idea bastante clara de hacia dónde va su negocio. El análisis de cohortes centra los esfuerzos en obtener resultados más detallados y optimizados. En este artículo exploramos todos los aspectos de la herramienta mágica llamada análisis de cohortes. Le revelaremos por qué debería ser una prioridad para su negocio si ya tiene hábitos de monitoreo de métricas. Vayamos al corazón.
¿Qué es el análisis de cohortes?
Una cohorte es un grupo que comparte una característica definida. El análisis de cohortes es un mecanismo de visualización. Es una herramienta consistente con la segmentación de clientes y su uso para análisis estadístico. Este estudio combina varias métricas SaaS y factores analíticos con el atributo único del grupo. La característica de cada cohorte actúa como un aspecto determinante para el resultado.
Cohortes básicos
Hay dos variantes distintas de cohortes: base y segmentado. Los cohorts básicos incluyen el mes de adquisición del cliente, además de otra métrica para la referencia cruzada. La tasa de fidelización del cliente, el coste de adquisición y el valor de la vida del cliente se encuentran entre estos puntos de datos.
Por ejemplo, con cohortes, puede optar por observar un grupo de clientes masculinos y sus hábitos de compra en los tres primeros meses de 2020. Esta visión general le proporcionará información valiosa sobre la demográfia específica y le ayudará a realizar un análisis de comportamiento para futuras decisiones estratégicas.
Para hacerlo aún más interesante, utilice otras características para mejorar el grupo actual. Agregue el origen de adquisición del cliente y realice un análisis específico del comportamiento del grupo en relación con el público específico. A continuación, puede utilizar segmentos para decidir cuál de sus puntos de origen funciona mejor.
Es posible que encuentre evidencia que le hará cambiar la estrategia del canal de adquisición para aprovechar al máximo su potencial.
Cohorte segmentados
Otro tipo de cohorte es el segmentado. Aquí añade más características demográficas a cada grupo (por ejemplo, la edad de los usuarios). Este tipo de análisis de cohortes añade una ventaja y especificidad más nítidas al resultado esperado. Por ejemplo, el comportamiento de los clientes entre las edades de 18 y 25 puede diferir mucho de los que tienen entre 30 y 45 años.
Durante el análisis de cohortes, lo más importante es ser coherente con las características seleccionadas y ver los cambios durante los períodos fijos. En la mayoría de las empresas SaaS, las calificaciones mensuales y los informes son estándar. Otras empresas que tienen suficiente información pueden querer probar el método semanal.
El poder del análisis de cohortes reside en su capacidad para qué factores debe controlar para obtener resultados más precisos. Además, asegúrese de que tiene suficientes datos para manipular y superponer para obtener los resultados necesarios. Para ello, supervise las métricas SaaS esenciales.
¿Por qué es importante para las empresas SaaS?
Aprender todo lo que pueda sobre los clientes es la base para el éxito de una empresa SaaS. El comportamiento del usuario lo es todo cuando se trata de adquirir nuevos clientes o retener los existentes. También ayuda a optimizar las operaciones del negocio, establecer precios, generar ideas para nuevas características y mucho más.
Puede dedicar tiempo a ver las métricas más amplias y de más alto nivel y obtener excelentes resultados. Sin embargo, el análisis de cohortes le proporciona el identificador exacto, lo que le ayuda a identificar problemas empresariales específicos. Los cohortes pueden ser una mina de oro para innumerables ideas significativas si los toma en la dirección correcta. Combinarlas con otras métricas tiene el potencial de dar respuestas valiosas a cualquier pregunta que haga.
Por ejemplo, puede encontrar modelos y predecir el comportamiento futuro para retener a los clientes. Estos datos también pueden ofrecerle mejores habilidades de planificación y ayudar a hacer crecer su negocio. Cuanto más sepa acerca de una cohorte específico, mejores preguntas le hará al respecto, que es la única manera de revelar puntos ciegos en las operaciones comerciales.
También puede «actualizar» el análisis comparando dos resultados de cohortes similares. De esta manera puede revelar patrones más amplios a nivel empresarial, lo que le lleva a repensar su estrategia o abandonar algunas operaciones.
El tercer nivel de análisis de cohortes es recopilar los resultados históricos y utilizarlos para predecir el futuro. Comparar los datos históricos con la información actual revela tendencias empresariales duraderas: ayuda a encontrar patrones y comportamientos repetidos dentro de los cohortes a lo largo del tiempo. Con este conocimiento, sería lógico hipotetizar un resultado similar para el siguiente período (por ejemplo, mes o año).
¿Cómo hacer un análisis de cohortes?
Para una excelente cohorte, necesita un plan. Estos proyectos suelen tener muchas partes móviles. Usted debe ser muy específico acerca de los resultados esperados y las preguntas que hace antes de empezar a buscar. Hemos creado una plantilla para usted. Por supuesto, cada empresa puede usarlo como una guía, luego especificar los objetivos y preguntas que tiene en mente.
Haga las preguntas correctas
Antes de empezar a analizar, asegúrese de hacer las preguntas correctas. Supongamos que desea saber qué software es más popular entre sus usuarios de las redes sociales, como Facebook. A continuación, el tipo de datos necesarios para responder a esta pregunta. En primer lugar, los datos históricos mensuales son necesarios para asegurarse de que el tamaño de la muestra es suficiente para hacer suposiciones. Por lo tanto, considere dos puntos más: el cohorte de personas de Facebook y el número de personas que eligieron cada software.
Recopilar datos
Para comenzar el análisis de cohortes desde el mejor punto posible, extraiga las estadísticas que mencionamos anteriormente. En nuestro ejemplo, necesitará saber de dónde provienen sus clientes. Para ello, configure un mecanismo de seguimiento y pida que envíe información a su programa de análisis. Esta disposición le permitirá obtener más información sobre los clientes que llegan a su sitio web desde Facebook. Una vez que el usuario está en su sitio, no es difícil saber qué plan elige.
Si quiere tener todas las estadísticas listas para este proceso, sea sistemático al respecto. Tiene que realizar un seguimiento de las métricas SaaS desde el momento en que su negocio comienza a adquirir clientes. La recopilación de datos sobre el costo de adquisición de (CAC), Valor de Tiempo de Vida (LTV), tasa de rotación, tasa de retención, ingresos recurrentes mensuales (MRR) y otras estadísticas esenciales le pondrá en el camino hacia el éxito.
Establecer una meta
Su pregunta inicial es fundamental, pero no suficiente. En este punto, es posible que tenga sospechas sobre el comportamiento del cliente que desea controlar. Primero, haga una hipótesis. Por lo tanto, como resultado del estudio, lo probará o lo refutará.
Supongamos que propone una hipótesis de que la mayoría de los clientes de Facebook que visitan su sitio finalmente eligen el nivel de precio promedio más rentable. Tiene que probar esta afirmación. En caso de que sea cierto, la creación de una nueva estrategia publicitaria en Facebook aumentará el número de clientes de la plataforma. Como resultado, los nuevos anuncios tendrán un gran impacto en sus ganancias. Esta ubicación comenzará su aventura en el mundo de la observación de datos. Aquí descubrirá algunas cosas interesantes sobre su negocio.
Llevar a cabo el experimento
Ahora que conoce el objetivo, configure la hoja de trabajo. Combine los datos de cohorte con la configuración que desea controlar y colóquelos en una perspectiva de tiempo. Una vez hecho esto, los gráficos se iluminarán con información útil.
Supongamos que sus datos muestran que el 60% de los usuarios de la cohorte de Facebook de enero se han registrado en el nivel intermedio. Vea también una imagen similar del cohortes de febrero, marzo y abril de la plataforma. Esta información es suficiente para hacer un esfuerzo adicional hacia su estrategia de anuncios en redes sociales. Incluso si aumenta sus gastos de marketing digital, los resultados no lo decepcionarán. Sus esfuerzos en las redes sociales comenzarán a desarrollar todo su potencial.
Resumir los resultados
Revisar e informar los resultados del análisis es tan crucial como hacer las preguntas correctas al principio. Independientemente de si su hipótesis ha tenido éxito o no, resumir el resultado y actuar en consecuencia es un paso en la dirección correcta.
Revise la propuesta en unos meses
Supongamos que el ejemplo anterior funcionó y cambió la estrategia. Sin embargo, en unos meses, usted nota que el porcentaje de usuarios que se inscriben en nuevas redes sociales coorti está disminuyendo. ¿Debería seguir gastando en anuncios de la forma en que lo está haciendo? El proceso de toma de decisiones basado en cohortes es cíclico. Lo que funcionó hace unos meses puede no funcionar durante el período actual. En este punto sería apropiado volver atrás y repetir el experimento. Algunos resultados también pueden ser estacionales, por lo que también es útil comparar los resultados de este año con el anterior.
Cree el próximo experimento
Digamos que el experimento anterior fue bien al principio. Sin embargo, a largo plazo, los clientes no se comportaron como pensaba. Sospecha que los clientes de cohortes específicos de Facebook existentes abandonan el servicio después de un par de meses. ¿Qué debe hacer para encontrar la respuesta? Realizar otro experimento, por supuesto. Tiene dos opciones:
- ComparE la tasa de abandono mensual en el cohorte de Facebook de nivel intermedio
- Analice la tasa de abandono mensual entre los cohortes de «Pure Facebook» sin las características de nivel adicionales
La primera opción puede mostrarle cuántas personas han dejado de usar el nivel intermedio. La segunda opción contendrá una visión más amplia y estratégica de la situación. La elección depende de tu intención.
Este análisis responderá a la pregunta fundamental: «¿Son las redes sociales tan críticas para los resultados finales como pensábamos inicialmente?» Abrir este tipo de conversaciones estratégicas dentro del equipo conduce a mejores decisiones en el futuro.
Conclusión
Mantener un ojo en todas las métricas puede ser bastante difícil, y mucho menos realizar diferentes análisis de cohortes. Esta operación polifacética y meticulosa es una herramienta excepcional de toma de decisiones. Le proporciona información útil sobre posibles desarrollos en su negocio.
Como ya hemos establecido, tener una base estadística sólida es una necesidad. La supervisión de métricas SaaS es el primer paso de su viaje hacia un mejor análisis. Sin embargo, recopilar métricas no puede ser suficiente. La segunda cosa más importante mantenga los datos interactivos. Los puntos estadísticos viables y sistemáticos siempre son útiles.
Otro aspecto crucial del análisis de cohortes es que necesita datos a lo largo del tiempo. Hacer una copia de seguridad de la historia de su empresa hará todo lo que pueda. Una hoja de cálculo bien organizada con filtros y datos metódicos pone toda la historia ante tus ojos. Por muy desalentador que sea, el análisis de cohortes siempre es útil si se aborda con un objetivo en mente. Todos los datos valiosos pueden convertirse en mejores operaciones, más ingresos, más lealtad de los clientes y nuevas ideas brillantes para el futuro la empresa.
