Análise cohort: o que é e como ela retém clientes nas empresas?

A análise de Cohort revolucionou a forma como entendemos o comportamento dos clientes.

E não, não é mais um daqueles termos de marketing que todo mundo usa só para impressionar. 

Quando você percebe que diferentes grupos de clientes mostram comportamentos únicos dependendo do período em que começaram sua jornada, começa a entender o real valor dessa ferramenta.

Apesar de simples, essa diferença pode significar mudanças cruciais na estratégia de retenção e crescimento.

Inclusive, a maioria das empresas ainda analisa seus dados de forma superficial, o que as fazem perder informações que poderiam direcionar suas decisões. 

Isso porque, cada grupo de clientes tem sua própria jornada, com características que podem revelar pontos de atrito, momentos de maior engajamento e até sinais de abandono. 

São justamente esses detalhes que fazem toda a diferença na hora de tomar decisões estratégicas.

A análise de Cohort, por sua vez, permite identificar padrões específicos no comportamento dos clientes ao longo do tempo. 

Enquanto análises tradicionais mostram apenas números gerais, essa metodologia revela as nuances de cada grupo. Ou seja, mudanças nos hábitos de compra até tendências que impactam os resultados do negócio. 

Quer se aprofundar sobre esse assunto? Nesse artigo, vamos te ensinar a transformar esses dados em estratégias práticas para melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento da empresa. 

Pronto(a) para aprender? Então, continue abaixo e boa leitura!

O que é Cohort?

A análise cohort pode ser entendida como um método estatístico. E ele serve para avaliar o comportamento de grupos em relação a um evento ou uma ação em comum realizada.

A tradução do inglês ao português sugere que a palavra “grupo” é a mais adequada. Mas, se pensarmos em aplicações no meio corporativo, o velho “teste A/B” faz mais sentido para a definição.

Essa métrica é, assim, utilizada para uma avaliação desses grupos em longo prazo. Ajuda a ter uma visão clara e também ágil sobre quais as tendências mostradas na retenção dos clientes.

Mais do que isso, fala sobre a performance do seu negócio, sobre se o sucesso do cliente é algo que realmente ocorre em sua empresa.

De um modo geral, é possível aplicar a análise cohort em todas as etapas de contato com o cliente.

• no primeiro acesso ao site da empresa;
• quando converteu em uma página e tornou-se lead;
• ao efetivamente comprar o serviço que a empresa vende;
• ao realizar um upsell, entre outros.

Serve também para uma análise em um determinado recorte de tempo. Assim, é possível medir a efetividade de ações feitas, como campanhas no Google, LinkedIn, e outras tantas formas de captação de clientes.

Quais os benefícios do Cohort?

Muitos são os benefícios de aplicar essa estratégia dentro das empresas. E aqui, não falamos somente dos negócios SaaS – embora eles são os que mais podem se beneficiar.

Qualquer empresa, de qualquer segmento, preocupada com a qualidade de sua entrega e o valor gerado ao cliente pode e deve realizar a análise cohort.

Esse é um método que dá bastante suporte à tomada de decisão dentro das empresas. Alguns benefícios dele, entre outros, são:

• Medir as conversões no pipeline – analise se a taxa de conversão no funil de vendas melhorou em um período específico em suas páginas;
• Mensurar a taxa de conversão – canal por canal pode ser medido. É possível ver se a otimização das páginas está trazendo leads mais qualificados e ver onde você tem melhor desempenho;
• Medir o tempo despendido nas páginas – quanto demora para o cliente em potencial realizar alguma ação, identificar um formulário?
• Dar insights para o marketing – a partir de relatórios é possível saber se o conteúdo é relevante (se faz as pessoas ficarem um tempo considerável nas páginas) ou se precisa ser modificado.

Como funciona a Análise Cohort?

A análise Cohort parte de um princípio simples, que é agrupar clientes que compartilham características específicas para entender como eles evoluem ao longo do tempo. 

Pense em todos os clientes que fizeram a primeira compra em março — eles formam um grupo. Outro grupo são os que começaram em abril, e assim por diante. 

Separando-os dessa forma, é possível identificar padrões que seriam impossíveis de perceber olhando para todos os clientes juntos.

O processo é bastante direto: primeiro, você define qual característica será usada para formar os grupos. 

Nesse caso, pode ser a data da primeira compra, o momento que assinaram um serviço ou até mesmo quando baixaram o aplicativo. 

Depois, você deve acompanhar como cada grupo se desenvolve ao longo do tempo para entender se os clientes estão comprando mais, menos ou abandonando o negócio. E o mais importante: em que momento isso acontece.

Cohort comportamental x Cohort temporal

Existem duas formas principais de agrupar os clientes e cada uma revela insights diferentes. 

A análise Cohort temporal é a mais comum: agrupa os clientes pela data em que realizaram uma ação específica. 

Ela é útil para entender, por exemplo, se os clientes que chegaram durante uma campanha promocional tendem a ser mais ou menos fiéis que os outros.

Já a Cohort comportamental vai além das datas. Isso porque, ela agrupa os clientes com base nas ações que realizaram — como quem começou usando o produto A versus quem começou pelo produto B. Ou ainda, clientes que vieram por indicação versus os que chegaram por anúncios. 

Essa abordagem ajuda a entender como diferentes experiências iniciais impactam o comportamento futuro dos clientes.

Passo a passo para realizar uma Análise Cohort

Montar uma análise de cohort não precisa ser complicado. Na verdade, quando você organiza o processo em etapas, fica muito mais fácil extrair informações concretas dos seus dados. 

Abaixo, você vai descobrir como fazer isso na prática, com exemplos que fazem sentido para diferentes tipos de negócios. 

Coleta e organização dos dados

O primeiro passo para realizar uma análise cohort é definir exatamente quais dados vão entrar na análise. 

Se o seu objetivo é entender o comportamento de compra, você vai precisar de informações como data da primeira compra, valor gasto e frequência de compras de cada cliente. 

Porém, se você quer saber como está o engajamento do público com seu aplicativo, será necessário captar dados de login, tempo de uso e funcionalidades acessadas. 

Com os dados definidos, é hora de limpar e organizar tudo. Ou seja, remover cadastros duplicados, corrigir datas inconsistentes e garantir que todas as informações estejam no mesmo formato. 

Parece básico, mas é impressionante como dados desorganizados podem levar a conclusões completamente equivocadas.

Nessa etapa, também é importante criar identificadores únicos para cada grupo de Cohort — seja por mês de primeira compra, valor do primeiro pedido ou canal de aquisição.

Construção da tabela e métricas-chave

A construção da tabela de Cohort é onde o processo começa a acontecer de verdade. Na primeira coluna, você adiciona os diferentes grupos (por exemplo, clientes de janeiro, fevereiro, março…). 

Nas colunas seguintes, você acompanha como cada grupo se comportou ao longo do tempo. 

Mês 0 é quando eles começaram, Mês 1 é um mês depois, e assim por diante. 

Por meio dessa organização, você poderá descobrir como diferentes grupos evoluem em momentos similares de sua jornada.

Lembrando que, as métricas que você vai acompanhar dependem totalmente do seu objetivo. 

Para um e-commerce, além da taxa de retenção básica, vale olhar para o valor médio de compra ao longo do tempo e frequência de compras. 

Já para um software, o tempo de uso diário e número de funcionalidades usadas podem ser mais relevantes. 

Em resumo, o importante é escolher métricas que possam ajudar a responder suas principais questões sobre o comportamento dos seus clientes.

Visualização dos dados

Quando falamos em análise Cohort, a visualização transforma números em insights acionáveis. 

Um gráfico de linha pode mostrar claramente se os grupos mais recentes estão se mantendo engajados por mais tempo que os antigos. 

Por outro lado, um heatmap consegue destacar momentos críticos, como o terceiro mês, quando muitos clientes costumam cancelar assinaturas. 

Essas visualizações são úteis para identificar padrões que seriam difíceis de perceber olhando apenas para os números.

O segredo aqui é, portanto, começar com visualizações mais simples e ir refinando conforme necessário. 

Muitos não imaginam, mas uma tabela de calor básica já pode revelar insights importantes sobre o potencial de retenção do seu negócio. 

Depois, você pode adicionar camadas de informação, como valores de compra ou número de produtos diferentes consumidos. 

Nesse contexto, a visualização torna os dados mais fáceis de entender e, claro, compartilhar com outras pessoas da empresa.

Exemplos práticos de uso da Análise Cohort

Nada melhor que exemplos reais para entender como a análise de cohort funciona na prática, não é mesmo?

Se você ainda tem dúvidas de como aplicá-la, acompanhe como diferentes tipos de negócios usam essa ferramenta no dia a dia.

Empresas SaaS: análise de retenção por cohort

Uma empresa SaaS precisa saber se seus clientes continuam vendo valor no produto ao longo do tempo. 

Nesse caso, a análise Cohort ajuda a identificar em qual momento os clientes costumam cancelar a assinatura — será que é após o primeiro mês ou depois de um ano?

Imagine uma empresa que descobriu que os clientes que usam mais de três funcionalidades no primeiro mês têm 80% mais chances de permanecerem por um ano. 

Com essa informação, ela pode decidir criar um programa de onboarding focado em apresentar funcionalidades-chave logo no início.

E-commerce: comportamento de compra

No e-commerce, a análise de Cohort é capaz de revelar muitos padrões sobre o comportamento dos clientes. 

Por exemplo, clientes que fazem a primeira compra durante uma promoção sazonal tendem a esperar a próxima promoção para comprar novamente?

Os dados podem mostrar que clientes que começam comprando produtos de maior valor tendem a fazer compras mais frequentes nos meses seguintes. 

Ou ainda, que compradores de categorias específicas, como produtos para bebês, têm um ciclo de vida mais previsível e oportunidades para vendas complementares.

Marketing Digital: impacto das campanhas

Quando falamos em marketing digital, essa análise vai muito além de medir quantos cliques uma campanha gerou. 

Na verdade, ela mostra se os clientes adquiridos por diferentes canais se comportam de maneira diferente ao longo do tempo. 

Ou seja, sua empresa pode descobrir que clientes vindos de anúncios no Instagram têm ticket médio maior no primeiro mês, mas os que vieram por indicação compram por mais tempo. 

Esse tipo de insight é muito útil na hora de ajustar investimento em cada canal de acordo com os objetivos de longo prazo.

Há uma série de benefícios de aplicar a análise cohort em empresas de software. Quer ver?

Cohort e SaaS, match perfeito

Em empresas de SaaS, o cliente – ou, no caso, o usuário – são os ativos mais valiosos. Mas isso você certamente já tem consciência.

Mas o que precisa ficar claro é que aplicações de métodos como o cohort são voltados para que sempre haja um melhor relacionamento com o cliente. E consequentemente gerar mais valor a ele e ao mercado.

As organizações que vendem softwares se beneficiam desta estratégia, especialmente para:

• retenção de clientes a longo prazo;
• assertividade das ações de captação;
• medição da qualidade e satisfação do software e/ou nova feature;
• garantia de um LTV cada vez maior, entre outros.

Sem churn, sem dor de cabeça

Outro ponto importante e que certamente é uma das maiores preocupações para quem vende serviços e tem MRR: churn.

A análise cohort é voltada para prevenção – e não remediar. É para identificar alguma tendência, algum comportamento no seu começo e focar esforços em consertar as falhas que possam haver.

Tudo o que a sua empresa precisa ter é uma receita previsível para poder planejar seus próximos passos.

Mas não há como fazer isso sem revisar os processos continuamente. E, para isso, análise cohort precisa ser aplicada.

Fazendo isso, você não irá negligenciar nenhum item importante que impactará negativamente na saúde de seus negócios.

E, mais do que isso, terá clientes fiéis, evangelizadores da marca.

Quando isso acontecer, acredite, se tratará do cenário ideal para qualquer empresa – seja SaaS, seja de outro segmento.

Principais métricas e indicadores na Análise Cohort

Para extrair o máximo da análise de Cohort, você precisa saber quais números realmente importam para o seu negócio.

Pensando em te ajudar a encontrar essa resposta, compartilhamos as métricas que todo gestor deve acompanhar e entender.

Retenção de clientes

A retenção é aquele número que mostra se seus clientes estão permanecendo com a sua empresa ou não.

Por exemplo, se você começou janeiro com 100 clientes e 80 continuam ativos depois de 3 meses, sua retenção é de 80%.

Mais importante que o número em si é entender os padrões. Se a retenção dos clientes que chegaram em março é melhor que a dos que chegaram em janeiro, algo positivo mudou — e vale a pena investigar o que foi.

Churn

O churn é, basicamente, o outro lado da moeda da retenção. Em vez de olhar quem fica, você analisa quem sai. 

Voltando ao exemplo, se 20% dos seus clientes param de comprar depois do terceiro mês, esse é seu churn rate nesse período.

Aqui, é importante identificar sinais de alerta antes do churn acontecer. Ou seja, se você percebe que clientes que não fizeram a segunda compra em 45 dias têm alto índice de abandono, pode pensar em ações para esse momento.

Lifetime Value (LTV)

Em resumo, o LTV mostra quanto dinheiro um cliente traz para seu negócio durante todo o relacionamento. 

Mas, atenção! Não é só somar as compras, e sim entender como esse valor evolui com o tempo em diferentes grupos.

Você pode descobrir, por exemplo, que clientes que começam comprando produtos premium geram um LTV três vezes maior. 

Ou então que clientes que fazem a primeira compra fora de promoções tendem a gastar mais ao longo do tempo.

Customer Acquisition Cost (CAC)

O CAC é essencial para saber se você está investindo certo na captação de clientes.

Isso porque, se você gasta R$ 100 para trazer um cliente que só gera R$ 80 de receita, algo precisa mudar.

A análise de Cohort, por sua vez, permite comparar o CAC entre diferentes grupos e épocas. 

Desse modo, fica mais fácil identificar quais canais de aquisição trazem os clientes mais rentáveis, não apenas os mais baratos de conquistar.

Desafios e limitações da Análise Cohort

Mesmo sendo uma boa ferramenta para analisar o comportamento dos seus clientes, a análise de Cohort tem também seus pontos de atenção. 

Quer entender melhor cada um? A seguir, resumimos os os principais desafios e como superá-los para não cair em conclusões precipitadas. 

Dados estruturados e acessíveis

O maior desafio da análise Cohort começa bem no início: ter dados confiáveis e organizados. 

Muitas empresas descobrem tarde demais que não guardam informações importantes ou que seus dados estão espalhados em diferentes sistemas.

Inclusive, é comum encontrar outros problemas menores, como datas incorretas ou informações duplicadas. 

Por isso, antes de começar qualquer análise, invista um tempo organizando e padronizando os dados . Pode parecer trabalhoso, mas evitará muitas dores de cabeça depois. 

Interpretação dos resultados

Nem sempre o óbvio é verdadeiro quando falamos de análise de dados. 

Por exemplo, você pode notar que clientes que usam o suporte têm maior taxa de cancelamento e concluir que o suporte é ruim, quando na verdade só os clientes com problemas procuram ajuda.

Outro erro comum é olhar somente para os clientes que permaneceram ativos. 

Nesse caso, se você analisa apenas quem continua comprando, perde informações sobre o que fez outros clientes desistirem no meio do caminho.

Complexidade em análises longas

Quanto mais tempo você acompanha um grupo, mais difícil fica manter a análise precisa. 

Isso acontece porque clientes mudam, produtos evoluem e o mercado se transforma — e tudo isso afeta os resultados ao longo do tempo.

Portanto, é preciso considerar também que comportamentos observados há um ano podem não fazer mais sentido hoje. 

Nossa dica é equilibrar a profundidade histórica da análise com a relevância atual dos dados, sempre considerando mudanças no negócio ou no mercado.

Potencialize a análise Cohort com CRM de vendas

Quando falamos de análise de Cohort, ter os dados certos faz toda a diferença.

Mas, como garantir que essas informações estejam organizadas e acessíveis para quem precisa acompanhá-las?

Nesse sentido, o CRM de vendas funciona como uma fonte de informações sobre como seus clientes se comportam ao longo do tempo.

Afinal, cada interação, cada venda e cada contato ficam registrados em um só lugar, gerando assim uma base completa para análises como a Cohort.

Com essas informações estruturadas, também fica muito mais fácil identificar padrões capazes de mudar seu negócio. 

Por exemplo, descobrir que clientes que recebem uma ligação de acompanhamento no primeiro mês têm o dobro de chances de fazer uma segunda compra. 

Ou então, perceber que determinado segmento de clientes tende a aumentar o ticket médio após seis meses de relacionamento. 

Muitos não imaginam, mas esse tipo de insight só vem à toa quando você tem um histórico completo das suas interações.

O PipeRun foi desenvolvido pensando justamente nessa necessidade de ter dados confiáveis para tomar decisões. 

Além de organizar todas as informações de vendas, ele permite que você faça análises de Cohort de forma prática e descubra oportunidades que podem estar passando despercebidas.

Então, quer descobrir como o PipeRun pode te ajudar com a Cohort e outras análises para entender o comportamento dos seus clientes? 

Fale hoje mesmo com um de nossos consultores e saiba como tudo isso funciona na prática. 

Conclusão

Nos dias de hoje, entender o comportamento dos clientes deixou de ser um diferencial. 

Inclusive, existem muitas empresas que olham apenas para números gerais e depois se perguntam por que as estratégias não funcionam como esperado.

A verdade é que cada grupo de clientes conta uma história diferente, com desafios e oportunidades que só aparecem quando você mergulha nos detalhes.

Com a análise Cohort, você pode descobrir um novo jeito de pensar sobre seu negócio. 

Ao invés de tratar todos os clientes da mesma forma, você percebe as nuances de cada momento da jornada. 

Como comentamos por aqui, existem vários “tipos” de clientes e que cada um precisa de uma abordagem diferente para desenvolver todo seu potencial.

Agora que você já sabe o que a análise Cohort significa, o próximo passo é seu! 

Escolha um aspecto do seu negócio para analisar e então expanda conforme se sinta mais seguro no processo. 

Gostou e quer aprender mais? Então, continue com a gente aqui no blog para conferir mais conteúdos sobre como transformar dados em resultados práticos.

Ah, e se precisar de apoio para organizar todas essas informações, não se esqueça que estamos aqui para ajudar.

Até o próximo artigo!

FAQ – Perguntas Frequentes

Qual o significado de Cohort?

Cohort significa um grupo de clientes que compartilham características específicas e começaram sua jornada no mesmo período. 

Imagine todos os clientes que fizeram a primeira compra em março — eles formam um cohort. 

O termo vem de estudos estatísticos, onde grupos com características similares são analisados ao longo do tempo. 

Na prática, é uma forma de segmentar clientes para entender como eles evoluem. E o mais interessante: cada Cohort conta uma história única sobre o comportamento dos clientes.

Para que serve o Cohort?

A análise de cohort serve para identificar padrões que passariam despercebidos em análises gerais. 

Por exemplo, descobrir que clientes que chegam por indicação ficam 40% mais tempo com sua empresa, ou que quem começa usando certos recursos tem menos chance de cancelar.

Com essas informações, você pode criar estratégias específicas para cada grupo, em vez de tentar adivinhar por que alguns clientes compram mais que outros. 

Em termos gerais, a análise mostra exatamente onde focar seus esforços para melhorar resultados.

O que é Cohort no marketing?

No marketing, Cohort é uma ferramenta para entender como diferentes grupos respondem às suas estratégias. 

Você pode, por exemplo, comparar se clientes vindos do Facebook se comportam diferente dos que vieram do Instagram. 

Desse modo, é possível ajustar suas campanhas baseado em dados reais e não em suposições. Ou seja, o marketing deixa de ser “tiro para todos os lados” e vira algo mais direcionado.

O que é uma análise de Cohort?

A análise de Cohort é um método para estudar como diferentes grupos de clientes evoluem com o tempo. 

Ao invés de olhar números gerais, você acompanha cada grupo separadamente. Assim, consegue identificar em que momento os clientes costumam cancelar, comprar mais ou mudar de comportamento. 

Podemos dizer que é como ter um raio-x do ciclo de vida dos seus clientes, dividido por grupos. 

Com isso, você pode prever problemas antes que aconteçam e criar soluções específicas. E o melhor: as decisões passam a ser baseadas em dados reais.