Análisis de cohortes de comercio electrónico: definición, importancia y ejemplos [2022]

El análisis de comercio electrónico es más que conocer su relación LTV a CAC y otras métricas (¡pero ese es un buen comienzo!). Una vez que esté al tanto de sus métricas, hay un mundo maravilloso para explorar para comprender mejor el comportamiento de sus clientes y cómo hacer que su marketing (y su negocio) sean más eficientes y efectivos.

¿Qué es este lugar mágico? La tierra del análisis de cohortes.

¿Qué es una cohorte?

En el comercio electrónico, una cohorte es un grupo de clientes que se adquirieron en un período de tiempo determinado. Por ejemplo, una cohorte podría definirse como "Clientes adquiridos el 16 de marzo de 2022" o "Clientes adquiridos en la semana del 1 de noviembre de 2021" o "Clientes adquiridos en el segundo trimestre de 2022".

A veces, una cohorte se combina con un segmento . Si bien una cohorte es un tipo de segmento, se refiere específicamente a un segmento de clientes en función de su tiempo de adquisición. Un segmento es cualquier agrupación de clientes basada en características particulares, por ejemplo, comportamiento de compra, preferencias o valor.

¿Qué es el análisis de cohortes?

En el comercio electrónico, el análisis de cohortes (también llamado análisis de cohortes de clientes ) es la práctica de examinar y comparar el comportamiento de las cohortes a lo largo del tiempo. Esto permite a los especialistas en marketing averiguar qué funcionó bien (o no) durante un período de tiempo, o realizar pruebas y comparar el rendimiento de marketing a lo largo del tiempo.

Al aprovechar el análisis de cohortes, puede:

• Obtenga información para hacer que los mensajes de marketing, los productos y los precios sean más relevantes y atractivos para aumentar las conversiones y las tasas de conversión.
• Identificar tendencias (p. ej., comparar el comportamiento y el rendimiento de los clientes del primer trimestre de 2020 con el segundo trimestre de 2021) y tomar medidas para revertir las tendencias negativas o tratar de fomentar las positivas
• Identifique los comportamientos que son indicativos de sus mejores/más altos clientes de valor de por vida del cliente y use esa información para adquirir o nutrir a clientes similares
• Obtenga información sobre cuándo y por qué los clientes dejan de comprar para reducir la rotación
• Informar estrategias comerciales como ofrecer descuentos (p. ej., ¿los descuentos atraen y mantienen clientes rentables?)
• Asegúrese de tener un flujo continuo de ingresos saludables de nuevos clientes para hacer crecer su negocio
• Comprenda mejor su negocio para hacerlo más eficiente (p. ej., a qué clientes apuntar para la adquisición, cómo recortar la variedad de productos para que sea más rentable)

Por dónde empezar: análisis de cohortes en los que centrarse

Aunque es extremadamente valioso, el análisis de cohortes en Excel puede llevar mucho tiempo. Afortunadamente, con las herramientas listas para usar de Daasity, puede aumentar rápidamente con algunos conceptos básicos y volverse más sofisticado con el tiempo (también puede usar Daasity para crear cohortes personalizadas).

1. Análisis de cohortes de suscripciones

El análisis de cohortes de sus clientes de suscripción es una excelente manera de controlar el estado de su programa de suscripción. Hay un par de análisis clave para mirar.

Comprender la rotación por mes

En primer lugar, utilice el análisis de cohortes para comprender mejor la rotación de clientes . Esto lo ayuda a monitorear las tendencias generales (p. ej., idealmente, la tasa de abandono está disminuyendo en las cohortes más nuevas, o al menos es plana) y comparar caídas y picos en las tasas de abandono para diferentes cohortes.

Tome medidas: por ejemplo, en el panel anterior, puede ver una mayor rotación en el tercer mes de suscripción entre los clientes adquiridos en noviembre de 2021 (64 %) y diciembre de 2021 (66 %). La tendencia general del tercer mes antes de esas cohortes es de una tasa de retención del 69 % al 72 %, y la retención se reanuda en enero de 2022, por encima del 70 %.

¿Qué hizo diferente en el tercer mes para la cohorte de diciembre de 2021 que podría tener un impacto negativo en la retención?

Por otro lado, mirando a sus cohortes más fuertes, pregúntese: ¿qué marketing o promociones hicimos que creemos que contribuyeron a una mayor retención de cohortes específicas? Luego, pruebe promociones similares o comunicaciones de marketing para ver si puede aumentar las tasas de retención para las cohortes en las que está viendo una caída.

Cohorte de suscripción por primer producto o canal de primer pedido

En tercer lugar, el análisis de cohortes puede ayudarlo a comprender mejor qué productos y canales de marketing son más efectivos para convertir a los clientes en suscriptores.

Un análisis de cohorte por producto puede ayudarlo a comprender a qué productos se suscriben los clientes o cuáles son los más efectivos para lograr que los consumidores se suscriban primero. Un análisis de cohorte por canal (en la imagen de arriba) lo ayuda a comprender a través de qué canal los clientes ordenaron primero, es decir, qué canales atraen a los clientes de suscripción.

Actúe: Comprender a qué productos se suscriben los clientes, el canal a través del cual hacen el pedido por primera vez y si inician una suscripción en su primer pedido o más tarde puede indicarle cuándo comunicarse con los clientes sobre su programa de suscripción, qué productos podrían convertirlos y qué canal puede ser la forma más eficaz de llegar a ellos.

En la visualización a continuación, puede ver que las redes sociales pagas y el correo electrónico son dos canales efectivos para convertir nuevos suscriptores. Con estos datos, puede decidir asignar más presupuesto para campañas en estos dos canales.

2. Cohortes por trimestre de adquisición

Desglosar el valor de los clientes por trimestre en el que fueron adquiridos es una excelente manera de medir la retención (esto incluye tanto los ingresos por suscripciones como por transacciones).

Le ayuda a comprender si sus clientes se quedan o no en los meses siguientes. ¿Una cohorte se queda más tiempo y gasta más que otra? ¿Están disminuyendo los ingresos de nuevos clientes, incluso cuando aumentan los ingresos generales?

El gráfico Layer Cake de Daasity proporciona una visualización de sus clientes por trimestre en que fueron adquiridos. Cada trimestre crea una "capa" de ingresos para su negocio.

Con el tiempo, los ingresos que proporciona cada cohorte cambiarán. Cuán dramáticamente cae puede ser un gran indicador de la salud de su negocio. Por ejemplo, las caídas bruscas pueden indicar que tiene un problema de retención. Por ejemplo, es posible que no se dirija ni adquiera clientes que probablemente vuelvan a comprar con frecuencia.

Actúe: si parece tener un problema de retención, ¿qué podría estar haciendo diferente? ¿Está demasiado enfocado en gastar el presupuesto de marketing en la adquisición? ¿Está segmentando sus listas de correo electrónico y SMS y creando mensajes dirigidos a diferentes grupos de clientes? ¿Está recopilando datos de terceros para personalizar aún más las experiencias, las ofertas y otros mensajes? ¿Le beneficiaría implementar un enfoque de segmentación basado en RFM?

3. Cohortes de valor de por vida del cliente (LTV)

Una versión diferente del análisis de cohortes es con los datos de LTV. En lugar de comparar grupos de clientes vinculados a una fecha de adquisición específica, este ejercicio compara grupos a medida que avanzan en el "viaje" de su cliente; es decir, cuál es su LTV en el mes 1, mes 6, mes 12, etc. después de la adquisición.

Esta no es una forma tradicional de análisis de cohortes, pero este ejercicio le brinda información más allá de la retención para comprender qué valor aporta una cohorte a lo largo del tiempo y lo ayuda a explorar las razones.

Para repasar, el valor de por vida del cliente es el margen bruto por cliente durante su vida con su marca. Hay varias formas de dividir a los clientes en cohortes de LTV para su análisis.

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Algunas de las formas más valiosas de dividir LTV en cohortes incluyen:

LTV por primer producto (o SKU) comprado (en la imagen): qué producto compra primero un cliente puede brindarle mucha información sobre el comportamiento posterior y podría reflejar una tendencia de compra estacional que conduce a una relación duradera con el cliente.

• Tome medidas : por ejemplo, es posible que una cohorte de enero de 2020 que compró un determinado SKU tuvo un LTV de 10 meses un 35 % más alto que una cohorte de abril de 2020 que compró el mismo SKU (y la misma tendencia general ocurrió en 2021) . Si es así, podría considerar mostrar este producto con más frecuencia en sus materiales de marketing a principios de año.

LTV por canal de marketing: segmentar el LTV de los clientes por canal de marketing (cómo llegaron los clientes a su sitio y luego compraron) para crear cohortes y comparar su LTV puede ayudarlo a determinar si los clientes adquiridos a través de un canal son más valiosos que los adquiridos a través de otros canales en puntos particulares del año.

• Tome medidas : por ejemplo, es posible que descubra que los clientes del segundo trimestre que vienen de Google Ads tienen un LTV de 6 meses mayor que los clientes del primer trimestre que vienen de Google Ads. Este tipo de información puede ayudarlo a ajustar los presupuestos de marketing estacionales.

Análisis de cohortes: solo al alza

Los conocimientos del análisis de cohortes pueden tener un impacto positivo en cada parte de su negocio, desde el marketing hasta las operaciones y la cadena de suministro.

Aprovechar las cohortes integradas de Daasity es una forma sencilla de comenzar. Con el tiempo, puede considerar avanzar más mediante la creación de cohortes personalizadas más granulares que lo ayuden a profundizar, obtener más información sobre sus clientes y personalizar las comunicaciones y las ofertas para impulsar aún más el aumento de las conversiones, la retención y los ingresos.