Saber cuántos clientes tiene una empresa es importante. Saber cuánto vende también. Pero cuando una empresa realmente quiere entender el comportamiento de sus clientes, mirar únicamente los números generales puede no ser suficiente.
Dos clientes pueden realizar una compra, pero tener comportamientos completamente diferentes después. Uno puede volver a comprar durante los siguientes meses, mientras que el otro puede desaparecer después de su primera transacción.
Si ambos aparecen simplemente como “clientes”, existe una parte importante de la historia que permanece oculta.
Aquí es donde entra el Cohort Analysis, una metodología de análisis que permite agrupar usuarios o clientes que comparten una característica determinada y observar cómo se comportan a lo largo del tiempo.
Más que conocer qué está ocurriendo actualmente, permite descubrir qué patrones existen detrás de los resultados.
¿Qué es Cohort Analysis?
Cohort Analysis, o análisis de cohortes, consiste en agrupar usuarios que tienen una característica o experiencia en común y analizar su comportamiento durante un periodo determinado.
Una cohorte puede estar formada, por ejemplo, por todos los clientes que realizaron su primera compra durante un mismo mes.
Después, la empresa puede observar qué porcentaje de esos clientes volvió a comprar durante los meses siguientes.
Esto permite responder preguntas que los indicadores generales no siempre pueden explicar:
- ¿Qué clientes regresan con mayor frecuencia?
- ¿Cuánto tiempo permanecen activos?
- ¿Qué cohortes tienen una mayor tasa de recompra?
- ¿Los clientes adquiridos recientemente se comportan igual que los anteriores?
- ¿Qué campañas generan clientes con mayor valor a largo plazo?
El objetivo no es solamente dividir a los clientes.
Es encontrar patrones dentro de su comportamiento.
¿Por qué analizar cohortes?
Imaginemos que una empresa observa que su número total de clientes aumentó durante el último año.
A primera vista, parece una excelente noticia.
Sin embargo, cuando analiza sus cohortes puede descubrir algo diferente: los nuevos clientes están llegando, pero pocos regresan después de su primera compra.
El crecimiento existe, pero la retención está disminuyendo.
Sin un análisis por cohortes, ambos fenómenos podrían quedar mezclados dentro de una misma métrica.
Este es uno de los principales beneficios del Cohort Analysis: permite separar diferentes grupos de clientes para entender cómo evoluciona su comportamiento.
Cohortes por fecha de adquisición
Una de las formas más comunes de utilizar esta metodología es crear cohortes según la fecha en que un usuario se convirtió en cliente.
Por ejemplo:
- Clientes adquiridos en enero.
- Clientes adquiridos en febrero.
- Clientes adquiridos en marzo.
- Clientes adquiridos en abril.
Después se puede medir qué porcentaje de cada grupo continúa comprando durante los meses siguientes.
Si los clientes de enero tienen una retención mayor que los de abril, existe una señal que merece ser investigada.
Quizá cambió una campaña de adquisición. Quizá cambió el producto. Quizá la experiencia de compra es diferente.
La cohorte no necesariamente explica por sí sola la causa, pero ayuda a identificar dónde buscarla.
Cohortes por comportamiento
Las cohortes también pueden construirse utilizando comportamientos específicos.
Por ejemplo, una empresa puede agrupar usuarios que:
- Compraron determinado producto.
- Utilizaron una funcionalidad específica.
- Se registraron desde cierto canal.
- Realizaron una compra superior a determinado monto.
- Interactuaron con una campaña.
- Utilizaron una aplicación durante cierto periodo.
Esto permite realizar análisis mucho más específicos.
Una plataforma digital podría descubrir, por ejemplo, que los usuarios que utilizan determinada funcionalidad durante su primera semana tienen una mayor probabilidad de permanecer activos.
Ese descubrimiento puede convertirse posteriormente en una estrategia de onboarding.
Cohort Analysis y retención
Una de las aplicaciones más importantes del análisis de cohortes es estudiar la retención.
La adquisición de nuevos clientes suele recibir mucha atención, pero conseguir que esos clientes permanezcan activos puede ser igual de importante.
Una empresa puede invertir cada vez más dinero para atraer nuevos usuarios y, aun así, tener un problema de crecimiento si los clientes abandonan rápidamente.
El análisis de cohortes permite observar este comportamiento de forma mucho más clara.
Si cada nueva cohorte presenta una retención menor que la anterior, podría existir un problema que necesita atención.
Por el contrario, si las cohortes recientes muestran una mejora constante, puede significar que determinados cambios en el producto, servicio o experiencia están funcionando.
Cohort Analysis en e-commerce
En e-commerce, esta metodología puede utilizarse para analizar la frecuencia de compra.
Por ejemplo, una tienda puede agrupar a los clientes según el mes de su primera compra y observar cuántos vuelven a comprar durante los meses posteriores.
También puede comparar cohortes provenientes de diferentes canales de adquisición.
Esto permite descubrir algo muy importante: no todos los clientes tienen necesariamente el mismo valor.
Una campaña puede generar muchos compradores iniciales, mientras que otra puede generar menos clientes, pero con una tasa de recompra mucho mayor.
Si una empresa únicamente analiza el número de conversiones, ambas campañas podrían parecer similares.
El análisis de cohortes permite ver qué sucede después de la primera conversión.
Cohort Analysis y marketing
Esta metodología también puede ayudar a evaluar la calidad de las estrategias de adquisición.
Supongamos que una empresa obtiene clientes mediante Google Ads, redes sociales, email marketing y tráfico orgánico.
En lugar de analizar únicamente cuántos clientes genera cada canal, puede observar cómo se comportan las cohortes provenientes de cada fuente.
Quizá un canal genere más clientes, pero otro genere clientes que permanecen activos durante más tiempo.
Esto permite tomar decisiones de marketing basadas no solamente en el volumen de adquisición, sino también en el comportamiento posterior.
Cohort Analysis y Customer Lifetime Value
El análisis de cohortes también puede relacionarse con el Customer Lifetime Value (CLV).
Al observar cuánto gastan los diferentes grupos de clientes a lo largo del tiempo, una empresa puede identificar qué cohortes generan mayor valor.
Esto ayuda a comprender mejor la rentabilidad de las estrategias de adquisición.
Si determinados clientes tienen una mayor probabilidad de volver a comprar, recomendar productos o permanecer activos, la empresa puede utilizar esta información para mejorar sus estrategias de segmentación y adquisición.
No basta con crear una tabla
Una de las dificultades del análisis de cohortes es interpretar correctamente la información.
Crear una tabla con porcentajes no significa automáticamente haber encontrado una oportunidad.
Es necesario contextualizar los resultados y relacionarlos con otros indicadores.
Por ejemplo:
¿Qué cambió entre una cohorte y otra?
¿Hubo una modificación en el producto?
¿Cambió la estrategia de marketing?
¿Se lanzó una nueva campaña?
¿Se modificó el proceso de compra?
¿Cambió el precio?
La tecnología ayuda a encontrar patrones, pero el análisis estratégico permite convertir esos patrones en decisiones.
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