Análise de cohort: o que é, como fazer e modelo grátis

O que é análise de cohort

Análise de cohort é agrupar clientes que começaram no mesmo período, normalmente o mês da primeira compra, e acompanhar o que cada grupo faz nos meses seguintes. Cada grupo é um cohort (ou coorte). O uso mais comum é responder uma pergunta simples: dos clientes que entraram em janeiro, quantos voltaram a comprar em fevereiro, março, abril?

A força da análise está em separar os grupos. Um número geral de recompra mistura clientes de anos atrás com clientes da semana passada. O cohort mostra se os clientes novos estão voltando mais ou menos que os antigos, e isso é o que indica se o negócio está melhorando de verdade.

Para que serve

• Medir retenção de verdade. Saber que parte dos clientes volta a comprar e em quanto tempo.
• Ver se o negócio está melhorando. Se os cohorts mais novos retêm mais que os antigos, as mudanças em produto, atendimento ou oferta estão funcionando.
• Comparar canais de aquisição. Um canal pode trazer clientes baratos que nunca voltam. Outro, mais caro, pode trazer clientes que compram por meses.
• Calcular LTV com base real. A curva de retenção mostra quanto um cliente compra ao longo do tempo, base para decidir quanto vale pagar para conquistá-lo.
• Medir o efeito de uma mudança. Se o programa de fidelidade começou em abril, compare os cohorts antes e depois.

Como ler uma tabela de cohort

• Cada linha é um cohort: os clientes que compraram pela primeira vez naquele mês. A coluna "Clientes" mostra quantos são.
• Cada coluna é o tempo desde a entrada: Mês 0 é o mês da primeira compra (sempre 100%). Mês 1 é a parcela que comprou de novo no mês seguinte, e assim por diante.
• Ler na horizontal mostra a curva de retenção de um grupo: quanto ele cai e onde estabiliza.
• Ler na vertical compara grupos no mesmo ponto da vida. No exemplo, a retenção no Mês 1 subiu de 43% no cohort de janeiro para 54% nos de abril e maio. Se isso acontecesse no seu negócio, seria sinal de que algo feito entre fevereiro e abril funcionou.
• A tabela forma uma escada porque os cohorts mais novos ainda não tiveram tempo de chegar aos meses seguintes.

Tipos de cohort

Cohort de aquisição

Agrupa pela data de entrada, como o mês da primeira compra ou do cadastro. É o tipo mais usado e o do modelo deste artigo.

Cohort de comportamento

Agrupa por uma ação, como clientes que usaram um cupom na primeira compra ou que compraram um produto específico. Serve para descobrir quais comportamentos levam a mais recompra.

Cohort de receita

Em vez de contar clientes, soma o faturamento de cada grupo ao longo do tempo. Mostra quanto cada cohort gera de receita acumulada, a base para estimar o LTV.

Como fazer em 5 passos

1. Reúna os pedidos. Uma linha por pedido, com identificador do cliente (ID, e-mail ou CPF), data e valor. Pode vir do e-commerce, do CRM ou do sistema de vendas.
2. Descubra o mês de entrada de cada cliente. É o mês do primeiro pedido dele. No Excel, MÍNIMOSES resolve.
3. Calcule o período de cada pedido. Quantos meses se passaram entre o mês de entrada e o mês do pedido: 0, 1, 2...
4. Conte clientes únicos. Para cada mês de entrada e cada período, conte quantos clientes diferentes compraram. Contar pedidos em vez de clientes infla a retenção de quem compra várias vezes no mês.
5. Divida pelo tamanho do cohort. O resultado é o percentual de retenção. Aplique cores para destacar os padrões.

Cohort por canal de aquisição

A análise fica muito mais útil quando você separa os cohorts pela origem do cliente: Meta Ads, Google Ads, orgânico, indicação. É comum descobrir que o canal com o menor custo por cliente não é o que traz os clientes mais rentáveis.

Para isso, a origem precisa estar registrada em cada cliente desde a primeira compra. Na prática, isso significa UTMs em todos os anúncios e o canal salvo no CRM ou no pedido, que é o trabalho de trackeamento de conversões. Sem origem, o cohort mostra que a retenção mudou, mas não por quê.

Ferramentas

• Excel ou Google Sheets: ótimos para começar e para bases de até algumas dezenas de milhares de pedidos. O modelo deste artigo funciona nos dois.
• Google Analytics 4: a exploração de coorte mostra a retenção de usuários do site ou app por data de aquisição. Bom para engajamento, menos preciso para recompra de clientes.
• Looker Studio ou Power BI: para acompanhar o cohort em um dashboard que atualiza sozinho.
• SQL e BigQuery: para bases grandes e cohorts por canal, produto ou região ao mesmo tempo.

Erros comuns

• Contar pedidos em vez de clientes. Um cliente que compra três vezes no mês conta como um retido, não três.
• Cliente identificado de formas diferentes. O mesmo cliente com dois e-mails vira dois clientes e distorce tudo. Padronize o identificador.
• Tirar conclusão de cohort pequeno. Com 20 clientes no grupo, uma pessoa a mais ou a menos muda 5 pontos percentuais.
• Comparar meses incompletos. O mês atual ainda não terminou. Deixe-o de fora ou leia com cuidado.
• Ignorar a sazonalidade. Clientes de Black Friday costumam se comportar diferente dos de março.

Modelo grátis de análise de cohort em Excel

O modelo faz os 5 passos acima automaticamente. Você cola os pedidos e a aba "Cohort" mostra:

• A tabela de retenção por mês de entrada, do Mês 0 ao Mês 5, com escala de cores.
• O número de clientes de cada cohort e a média de retenção por período.
• Colunas auxiliares prontas que calculam mês de entrada, período e clientes únicos.
• Instruções na primeira aba. Funciona no Excel 2019 ou mais novo, Microsoft 365, Google Sheets e LibreOffice.

Quer o cohort separado por canal, ligado ao CRM e às campanhas e atualizando sozinho? A análise de dados da Nexus monta isso junto com o seu dashboard.

Perguntas frequentes