Cuando pensamos en el crecimiento de un negocio digital, a menudo nos centramos en métricas superficiales como la cantidad de visitas o el número de ventas. Aunque son importantes, estos datos solo nos dan una instantánea del presente. Nos dicen que está pasando, pero no nos explican porque está pasando.
Para entender el verdadero comportamiento de los usuarios a largo plazo, necesitamos ir más allá y analizar su viaje a través del tiempo. Aquí es donde el análisis de cohortes se convierte en una herramienta fundamental, ya que nos permite agrupar a los usuarios que comparten una experiencia inicial y seguir su evolución para descubrir patrones y oportunidades de optimización.
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¿Qué es un análisis de cohortes?
El análisis de cohortes es una técnica que se utiliza para estudiar a un grupo de usuarios que tienen una característica o experiencia en común durante un período de tiempo. En lugar de observar a todos los usuarios como un grupo grande y sin distinción, el análisis de cohortes los separa en subgrupos o “cohortes”. Esto nos permite ver cómo el comportamiento de cada grupo cambia con el tiempo.
Por ejemplo, en un negocio de e-commerce, en lugar de analizar la tasa de ventas de un mes completo, el análisis de cohortes permite ver la evolución de las compras de los clientes que se registraron en una semana o un mes específico. De esta manera, es posible identificar si los clientes nuevos están volviendo a comprar o si se están yendo después de su primera adquisición.
En esencia, el análisis de cohortes nos ayuda a responder preguntas cruciales que las métricas globales no pueden. Nos permite entender si las campañas de marketing recientes están atrayendo clientes de alta calidad que se quedan y compran de nuevo, o si solo están generando ventas únicas. También nos ayuda a evaluar el impacto de los cambios en el producto o en la experiencia de usuario, al comparar el comportamiento de una cohorte expuesta a la nueva versión con el de una cohorte anterior.
¿Qué es una cohorte y qué tipos hay?
Una cohorte es simplemente un grupo de usuarios que comparten una característica común o han realizado una acción específica en un período de tiempo determinado. Esta característica o acción se convierte en el “punto de partida” para el análisis. Una vez formada la cohorte, podemos rastrear a este grupo a lo largo del tiempo para entender su comportamiento.
Hay diferentes tipos de cohortes que se pueden formar, dependiendo de la métrica que se quiera analizar:
- Cohortes de Adquisición: Son las más comunes. Agrupan a los usuarios por el momento en que fueron adquiridos, ya sea por su fecha de registro, su primera visita o su primera compra. Por ejemplo, “todos los usuarios que se registraron en el mes de marzo”.
- Cohortes de Comportamiento: Agrupan a los usuarios que han realizado una acción específica. Por ejemplo, “todos los usuarios que vieron un video de demostración del producto” o “todos los usuarios que agregaron un artículo al carrito pero no lo compraron”. Este tipo de cohortes es muy útil para entender la retención y el engagement en relación con ciertas funcionalidades del sitio web.
- Cohortes de Segmento: Se basan en la segmentación de la audiencia. Se pueden crear cohortes basadas en el canal de adquisición (orgánico, pago, redes sociales), la geografía (usuarios de España vs usuarios de México), o incluso el tipo de dispositivo (móvil vs escritorio).
Métricas clave para el análisis de cohortes
El análisis de cohortes no solo se trata de agrupar usuarios, sino de rastrear métricas específicas para entender el comportamiento de cada grupo a lo largo del tiempo. Una de las más importantes es la tasa de retención, que muestra el porcentaje de usuarios de una cohorte que regresan a la web o a la aplicación en períodos sucesivos. Es la métrica principal para medir la lealtad y el valor a largo plazo de los clientes.
Por otro lado, la tasa de abandono o churn es lo opuesto a la retención. Mide el porcentaje de usuarios de una cohorte que dejan de interactuar con el negocio. Un churn alto en cohortes recientes puede ser una señal de alerta de que algo en el proceso de incorporación o en el producto no funciona bien.
Otra métrica vital es la tasa de conversión por cohorte. Permite ver cómo la tasa de conversión (por ejemplo, de visitante a comprador) evoluciona para una cohorte específica. Es útil para ehvaluar si los usuarios de una campaña de marketing en particular son más propensos a realizar una compra que otros.
Finalmente, el análisis de cohortes es la mejor manera de calcular el valor de vida del cliente (LTV) de manera precisa. Permite ver el valor acumulado que una cohorte de usuarios genera a lo largo del tiempo, lo que es crucial para tomar decisiones sobre la inversión en la adquisición de clientes.
Cómo realizar un análisis de cohortes
Realizar un análisis de cohortes es un proceso metódico que va más allá de simplemente mirar números en un informe. Es una estrategia para desglosar el comportamiento de los usuarios y obtener información accionable. La clave es seguir un proceso estructurado, desde la definición inicial de los grupos hasta la visualización de los datos.
Paso 1: Definir la cohorte
Lo primero es decidir qué evento o característica será el “punto de partida” para el análisis. ¿Qué queremos medir? Si nuestro objetivo es evaluar la retención de nuevos clientes, la cohorte podría ser “todos los usuarios que realizaron su primera compra en un mes determinado”. En cambio, si buscamos analizar el impacto de una campaña de marketing, podríamos agrupar a los usuarios por el canal a través del cual llegaron al sitio web (por ejemplo, Google Ads, redes sociales, etc.).
Paso 2: Seleccionar las métricas
Una vez que las cohortes están definidas, el siguiente paso es elegir las métricas clave que rastrearemos a lo largo del tiempo. Las más comunes en e-commerce y marketing digital son la tasa de retención, la tasa de conversión, el valor medio de la compra o el LTV. La elección de la métrica debe estar directamente relacionada con la pregunta que intentaremos responder. Por ejemplo, si queremos saber si los clientes de un nuevo canal son más valiosos, deberíamos centrarte en el LTV.
Paso 3: Analizar los datos
Una vez recopilados los datos, el verdadero trabajo comienza con la interpretación. Aquí, es crucial buscar patrones y tendencias en la tabla de cohortes. Es importante observar si hay caídas drásticas en la retención o la conversión en algún período específico, o si una cohorte se comporta de manera significativamente diferente a las demás. Estas anomalías son a menudo el indicio de un problema o una oportunidad.
Paso 4: Formular hipótesis y experimentar
Una vez identificadas las tendencias, es momento de formular hipótesis. Si, por ejemplo, notamos que la retención de una cohorte de un mes en particular es más baja, la hipótesis podría ser que el proceso de onboarding de ese mes fue confuso para los nuevos usuarios. A partir de esa hipótesis, podemos diseñar y ejecutar experimentos para tratar de optimizar ese proceso.
Paso 5: Iterar y comparar cohortes
El análisis de cohortes es un proceso continuo. Después de implementar cambios basados en los experimentos, debemos crear nuevas cohortes para medir el impacto. Comparar la retención o el LTV de la cohorte que experimentó el cambio con la de una cohorte anterior nos permitirá validar si las optimizaciones fueron exitosas y si hemos logrado mejorar el comportamiento del cliente a largo plazo.
Cómo interpretar los resultados
Una vez que se ha generado una tabla de cohortes, el desafío es entender lo que nos están diciendo los números. La clave para la interpretación es buscar patrones, anomalías y tendencias a lo largo del tiempo.
El primer paso es analizar la retención. Si vemos que la tasa de retención de una cohorte cae drásticamente después del primer mes, es una señal de que algo en la experiencia de usuario posterior a la compra no está funcionando. Quizás los clientes no encuentran valor en el producto, el onboarding es deficiente, o no hay comunicación para incentivarlos a volver.
Además, es importante comparar cohortes entre sí. Si la cohorte de un mes tiene un rendimiento significativamente mejor que las demás, hay que investigar qué ocurrió en ese periodo. ¿Se lanzó una nueva campaña de marketing exitosa? ¿Se hicieron cambios en la página de inicio o en el proceso de checkout? La respuesta podría revelar una estrategia que vale la pena replicar.
Finalmente, también se deben analizar las tendencias a largo plazo. Observar si la retención de las cohortes más recientes está mejorando con el tiempo. Si es así, es una buena señal de que los esfuerzos de optimización y las mejoras en el producto están dando frutos. Si no, podría ser un indicio de que hay problemas estructurales que necesitan ser abordados.
Mejores prácticas para el análisis de cohortes
Para sacar el máximo provecho de un análisis de cohortes y evitar errores comunes, es fundamental seguir algunas buenas prácticas:
- No hay que limitarse a los datos de adquisición: Si bien las cohortes de adquisición son las más comunes, no son las únicas. También es valioso crear cohortes basadas en el comportamiento del usuario (por ejemplo, los que vieron un video, los que usaron una nueva función, etc.) para entender cómo acciones específicas afectan la retención y el valor a largo plazo.
- Elegir el intervalo de tiempo adecuado: La periodicidad de la cohorte (día, semana, mes) debe alinearse con la naturaleza del negocio. Si el producto se usa diariamente (como una app de mensajería), una cohorte diaria puede ser más reveladora. Para e-commerce, una cohorte semanal o mensual suele ser más efectiva para capturar el ciclo de compra.
- Combinar el análisis de cohortes con otras métricas: No se deben tomar decisiones basándose solo en este análisis. Es importante compaginar los resultados de la cohorte con otras métricas de negocio, como los costes de adquisición por canal, el valor medio de la compra y el feedback cualitativo de los usuarios. Esto nos dará una imagen completa, ayudándonos a evitar conclusiones erróneas.
Herramientas recomendadas
Para llevar a cabo un análisis de cohortes de manera eficiente, no es necesario ser un experto en ciencia de datos. Muchas herramientas de analítica digital ofrecen esta funcionalidad de forma nativa.
Google Analytics 4 (GA4) es una de las más accesibles y populares, ya que ofrece un informe de cohortes que te permite analizar la retención y otras métricas clave de tus usuarios a lo largo del tiempo. Es un excelente punto de partida para cualquier negocio que esté iniciándose en esta práctica.
Para quienes necesitan un análisis más profundo y especializado, plataformas como Mixpanel y Amplitude son muy recomendadas. Ambas están diseñadas para analizar el comportamiento del usuario con un nivel de detalle mucho mayor. Permiten segmentar a los usuarios por acciones muy específicas, lo que resulta ideal para empresas que requieren un análisis granular de la interacción con el producto.
Si manejas grandes volúmenes de datos y necesitas una personalización total, puedes optar por herramientas de Business Intelligence como Tableau y Power BI. Estas nos permiten conectar diversas fuentes de datos y crear visualizaciones de cohortes a medida, adaptadas a las necesidades exactas del negocio.
En resumen, el análisis de cohortes es una herramienta fundamental que transforma la manera en que se evalúa el crecimiento en marketing digital y e-commerce. Al agrupar a los usuarios por una característica común, nos permite ir más allá de las métricas superficiales y entender su comportamiento a lo largo del tiempo. Esta metodología es crucial para identificar el valor real de los clientes y las áreas de mejora en la experiencia del usuario.
