Análise Cohort: o que é, por que fazer e como usar do auxílio do Google Analytics

Análise Cohort é uma ferramenta de trabalho com dados importante e que permite ter percepções pontuais sobre os consumidores da empresa. A partir dessas análises, decisões importantes podem ser tomadas com maior base.

Atualizado em: 21/06/2022
Análise de Coorte (Cohort): o que é e como entender

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Métricas referentes à atividade de uma empresa são informações importantes no entendimento do desempenho da companhia.

É possível analisar dados variados de clientes e, em meio a esses números, encontrar padrões de comportamento de consumo. Isso ajuda a segmentar grupos, o que possibilita a Análise Cohort.

Nos novos modelos de negócio, totalmente adaptados ao digital e muitas vezes atuando apenas nesse ambiente, os dados ajudam a entender a relação com o consumidor.

Por meio dessa segmentação, clientes podem ser compreendidos em diferentes grupos. A partir disso, a empresa consegue desenvolver estratégias de retenção mais eficientes.

Neste post vamos falar mais sobre a Análise de Coorte e no que ela consiste. Saiba como ela pode ser usada e entenda mais detalhes sobre esse trabalho com dados!

O que é a Análise Cohort

Cohort, ou Coorte, é um termo utilizado para classificar um grupo de pessoas com comportamentos iguais dentro de determinado cenário.

Nesse caso, estamos falando da relação de consumidores com um negócio, ou seja, o Coorte é o que segmentará essas pessoas dentro de uma seleção. Nesse caso, esses diferentes grupos serão formados a partir de duas características em comum básicas:

  • a realização de determinada ação;
  • a realização dessa ação no mesmo período;

A partir disso são criados os grupos, e eles podem ser observados de maneira contínua pela prática chamada Análise Cohort.

A proposta é simples e consiste em fazer esse recorte para entender detalhadamente como essas pessoas se comportam. Em meio a um volume amplo de dados, segmentar é o que permitirá que o trabalho com dados seja cada vez mais preciso e estratégico.

Maior detalhamento na análise de dados

Hoje, uma empresa que não trabalha retendo seus dados, os estruturando e os analisando está perdendo oportunidades de entender seu negócio a fundo.

Entretanto, mesmo sabendo como usar essa informação, o volume de dados gerado e analisado diariamente é muito grande. O grande diferencial é realmente conseguir perceber tendências em meio a essa quantidade de informação.

Essa percepção pode vir em um trabalho manual, quando colaboradores se dedicam a observar os dados e entender o que eles representam.

Além disso, a percepção também pode acontecer por motivações prévias, ou seja, eventos que despertem a atenção para como os consumidores da empresa reagiram. Essa é uma das principais formas de usar a Análise de Coorte ativamente.

Esse trabalho pode ser feito a qualquer momento, mas, quando a busca pela observação de um grupo segmentado é ativa, a empresa pode se antecipar a movimentos e agir de forma estratégica. Um exemplo que ajuda a entender melhor esse cenário são as campanhas sazonais, como a Black Friday.

Nesse período, os resultados são diferenciados graças ao pico de vendas que ume-commerce ou outros negócios lidam.

Em casos assim, uma Análise Cohort ajuda no entendimento de diversas questões relacionadas aos consumidores, especificamente nesse período, como:

  • o ticket médio;
  • a taxa de abandono de carrinho;
  • por meio de quais anúncios impulsionados eles chegaram no site;
  • quais dos clientes realizaram uma nova compra nos meses seguintes;

Monitoramento de consumidores

Os resultados de um negócio dependem muito de como os consumidores estão lidando com o que a empresa propõe ao mercado.

Por conta disso, os dados de interação e consumo dessas pessoas tem grande valor à gestão da empresa, e isso demanda um monitoramento frequente dos diferentes grupos de consumidores.

Há aqueles recém-chegados, que nem mesmo estão no patamar de cliente, enquanto há os que já convertem a longo prazo. Para cada um desses grupos, a Análise Cohort faz o recorte adequado, com uma segmentação precisa e, a partir disso, permite uma observação contínua dessas pessoas.

Essa é a melhor maneira de entender o comportamento do público em diversos estágios dajornada do cliente, e então detectar seus hábitos e como essas pessoas reagem diante do que o negócio impõe.

Ter acesso a essas métricas fortalece a estratégia da empresa, seja reforçando ideias, seja apontando o que não tem funcionado bem e precisa melhorar.

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A importância de fazer a Análise Cohort

A Análise Cohort tem um papel estratégico e importante para qualquer empresa que lide com consumidores e capture dados referentes às atividades dessas pessoas.

A segmentação e a observação desses grupos separadamente traz a capacidade de entender comportamentos diferentes e reações diante do que elas encontram.

Basicamente, trata-se uma ferramenta que permite analisar grupos em diferentes estágios e como cada um deles se relaciona com o que sua empresa propõe.

De simples detalhes de navegação em um e-commerce até o impacto de ações de marketing, tudo pode ser avaliado separadamente com a Análise de Coorte. Entenda melhor a importância dessa prática a seguir!

Entender os diferentes estágios do consumidor

Prospects e consumidores estão em diferentes estágios na relação com o seu negócio e em cada fase eles estão mais propensos a agir de uma forma.

Ter a percepção do comportamento desses diferentes usuários é importante e, diante disso, a Análise Cohort permite separá-los em grupos. Em diferentes estágios, essas pessoas podem ser mais facilmente observadas.

A ideia é entender como um cliente em potencial interage com o seu negócio, mas também ter a percepção sobre quais são os interesses de um consumidor que já compra há mais de um ano.

Assim, a tendência é que sua empresa compreenda como se posicionar para estimular a continuidade da relação com os consumidores nos diferentes estágios.

Analisar a reação do público diante de mudanças

Uma empresa pode propor mudanças de vários tipos em sua atividade profissional. Por exemplo, o e-commerce pode ser todo reformulado para atender parâmetros deUX e tornar a navegação mais agradável.

Outro tipo de mudança pode ser em relação aos produtos, como a revenda de novas marcas ou a busca por maior qualidade na oferta ao consumidor.

Naturalmente, cada uma dessas mudanças vai ocasionar uma reação no público, e isso vai gerar novos dados que precisam ser analisados separadamente.

Assim, a Análise de Coorte permite um recorte de observação das métricas no período pós-mudanças, para entender o impacto das novidades. Também é possível analisar os resultados e como se comportaram os consumidores nesse momento.

Entender os resultados de testes A/B

Os testes A/B são importantes para que sejam estudadas diferentes formas de apresentações de recursos em um e-commerce, comolanding pages,botões de CTA e outras questões variadas.

Nesse período em que cada versão fica ativa, as métricas precisam ser avaliadas separadamente e de maneira profunda.

A Análise Cohort dá suporte para isso e atesta com maior certeza se A ou B tiveram desempenho melhor. O recorte é justamente na observação do período em que cada versão ficou no ar, para então observar o comportamento de grupos nesses intervalos.

Por exemplo, é possível observar o caminho de quem converteu em cada versão, ou até mesmo levantar o ticket médio de quem comprou em cada momento do teste.

Analisar os hábitos de consumo

Hábitos de consumo também precisam ser detectados de maneira profunda em diferentes grupos, e isso ajuda o negócio a ter uma análise ampla de seus clientes.

As diferentes fontes de captação de público podem dizer um pouco mais de como eles se comportarão a longo prazo como consumidores. Isso representa um entendimento de alto nível estratégico no sentido de buscar melhorias.

Por exemplo, consumidores que compraram determinado produto no site precisam ser analisados para entender se haverá um retorno. Isso pode mostrar muitas coisas, como o nível de satisfação com a compra e se houve recorrência. Também é possível detectar se um determinado produto atrai apenas consumidores pontuais, e então trabalhar em como fidelizá-los posteriormente.

Detectar impactos de uma ação de marketing

De ações de marketing espera-se resultados, sejam elesvendas, sejam conversões de outros níveis.

A partir da proposta de cada campanha, é importante acompanhar as métricas para avaliar se houve o sucesso esperado, e a Análise Cohort dá um suporte sólido para que isso seja conseguido.

Uma nova campanha vai atrair clientes ou impactará aqueles que já estão engajados ao negócio. Esses diferentes grupos precisam ser observados no período seguinte às ações de marketing, e então é possível entender se elas surtiram realmente o efeito desejado.

A tendência é que, a partir dessa análise, as estratégias possam ser chanceladas ou modificadas para desempenharem melhor.

A Análise Cohort no Google Analytics

A gestão de marketing tem no Google Analytics um importante aliado para gerenciar e observar a longo prazo indicadores e detectar métricas importantes.

Nesse cenário, é fundamental também destacar que a Análise de Coorte pode ser realizada com apoio dessa ferramenta, em uma construção simplificada de segmentações, da maneira que o usuário preferir.

Por conta disso, gestores e colaboradores do setor de marketing precisam pensar em quais tipos de observação precisam e gostariam de fazer.

Como você viu ao longo desse conteúdo, em diversos momentos isso é possível, e poder ter esse acompanhamento é um ganho estratégico importante. O Analytics tem essa função em sua plataforma e é possível fazer a segmentação que for pertinente.

Como você pôde perceber, a Análise Cohort dá a possibilidade de um acompanhamento mais detalhado dos dados do negócio, permitindo que o gestor direcione suas ações de forma estratégica. Conhecendo melhor o comportamento dos seus consumidores, é possível atingi-los de maneira mais eficiente e produtiva.

Gostou desse conteúdo? Agora, confira nosso Guia completo sobre Google Analytics para alcançar resultados cada vez mais incríveis no seu negócio!

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