Las métricas referentes a la actividad de una empresa son informaciones importantes para entender el desempeño de la compañía.
Es posible analizar los datos de los diferentes clientes y, entre esos números, podrás encontrar estándares de comportamiento de consumo. Esto ayuda a segmentar grupos, lo que posibilita el Análisis Cohort.
En los nuevos modelos de negocio, totalmente adaptados a lo digital y muchas veces actuando solo en este ambiente, los datos ayudan a entender la relación con el consumidor para mejorar las acciones de Marketing.
Por medio de esta segmentación, los clientes pueden ser incluidos en diferentes grupos. A partir de esto, la empresa logra desarrollar estrategias de retención más eficientes.
En este artículo hablaremos sobre el Análisis Cohort y en qué consiste. ¡Descubre cómo puede ser usado y comprende con más detalle este trabajo con datos!
¿Qué es el análisis Cohort?
Cohort, o Cohorte, es un término utilizado para clasificar un grupo de personas con comportamientos iguales dentro de determinado escenario.
En este caso, estamos hablando de la relación de los consumidores con un negocio, es decir, el Cohort es lo que segmentará esas personas dentro de una selección. En este caso, esos diferentes grupos se formarán a partir de dos características básicas en común:
- la realización de determinada acción;
- la realización de esa acción en el mismo periodo;
A partir de esto, se crean los grupos y estos pueden observarse de manera continua gracias a la práctica llamada Análisis Cohort.
La propuesta es simple y consiste en hacer ese recorte para entender, detalladamente, cómo estas personas se comportan.
Ante un volumen amplio de datos, segmentar es lo que permitirá que el trabajo con datos sea cada vez más preciso y estratégico.
Características del análisis Cohort
Mayor detalle en el análisis de datos
Hoy, una empresa que no trabaja almacenando sus datos, estructurándolos y analizándolos diariamente, está perdiendo oportunidades de entender su negocio a fondo.
Por lo tanto, incluso sabiendo cómo usar esa información, el volumen de datos generado y analizado diariamente, es muy grande.
El gran diferencial es realmente lograr percibir tendencias con esa cantidad enorme de información.
Esta percepción puede venir de un trabajo manual, cuando los colaboradores se dedican a observar los datos y a entender qué representan.
Además de eso, la percepción también puede suceder por motivaciones previas, es decir, eventos que despiertan la atención para cómo los consumidores de la empresa reaccionaron. Esta es una de las principales formas de usar el Análisis Cohort activamente.
Este trabajo se puede hacer en cualquier momento, pero, cuando se busca la observación de un grupo segmentado, es activa, y la empresa puede anticiparse a movimientos y reaccionar de forma estratégica.
Un ejemplo que ayuda a entender mejor este escenario son las campañas estacionales, como Black Friday.
En este periodo, los resultados se diferencian gracias al pico de ventas que un e-commerce u otros negocios lidian.
En casos así, un Análisis Cohort ayuda al entendimiento de diversas cuestiones relacionadas con los consumidores, específicamente en este periodo, como:
- el ticket promedio;
- la tasa de abandono del carrito;
- por medio de qué anuncio llegaron al sitio web;
- qué clientes realizaron una nueva compra en los siguientes meses;
Monitoreo de los consumidores
Los resultados de un negocio dependen mucho de cómo los consumidores están lidiando con lo que la empresa le propone al mercado.
Debido a eso, los datos de interacción y de consumo de esas personas tienen un gran valor en la gestión de la empresa, y eso demanda un seguimiento frecuente de los diferentes grupos de consumidores.
Están los recién llegados, que no tienen el nivel para ser clientes, y también están los que se convierten en clientes solo a largo plazo.
Para cada uno de estos grupos, el Análisis Cohort hace el recorte adecuado, con una segmentación precisa y, a partir de eso, permite una observación continua de esas personas.
Esa es la mejor manera de entender el comportamiento del público en las diversas etapas de la jornada del cliente, para así detectar sus hábitos y cómo esas personas reaccionan frente a lo que tu negocio impone.
Tener acceso a estas métricas fortalece la estrategia de la empresa, ya sea reforzando ideas o apuntando lo que no ha funcionado bien y necesita mejorarse.
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La importancia de hacer el Análisis Cohort
El Análisis Cohort tiene un papel estratégico e importante para cualquier empresa que lidie con consumidores y capture datos referentes a las actividades de esas personas.
La segmentación y la observación de estos grupos separados, trae la capacidad de entender comportamientos diferentes y reacciones frente a lo que se encuentran.
Básicamente, se trata de una herramienta que permite analizar grupos en diferentes etapas y cómo cada uno de ellos se relaciona con lo que tu empresa propone.
Da detalles simples desde la navegación en un e-commerce hasta del impacto de acciones de marketing. Todo puede ser evaluado de forma independiente con el Análisis de Cohorte. ¡Comprende mejor la importancia de esta práctica a continuación!
Entender las diferentes etapas del consumidor
Los prospectos y consumidores están en diferentes etapas en relación con tu negocio y en cada fase, están más propensos a reaccionar de una forma.
Tener la percepción del comportamiento de estos diferentes usuarios es importante, y, frente a eso, el Análisis Cohort permite separarlos en grupos. En diferentes etapas, estas personas pueden ser más fácilmente observadas.
La idea es entender cómo un cliente en potencial interactúa con tu negocio, pero también, tener la percepción sobre cuáles son los intereses de un consumidor que ya compra hace más de un año.
De esta forma, la tendencia es que tu empresa comprenda cómo posicionarse para estimular la continuidad de la relación con los consumidores en las diferentes etapas.
Analizar la reacción del público frente a los cambios
Una empresa puede proporcionar cambios de varios tipos en su actividad profesional. Por ejemplo, el e-commerce puede ser totalmente reformulado para atender parámetros de UX y hacer la navegación más agradable.
Otro tipo de cambio puede ser con relación a los productos, como la reventa de nuevas marcas o la búsqueda de una mejor calidad en la oferta al consumidor.
Naturalmente, cada uno de estos cambios ocasionará una reacción en el público y eso generará nuevos datos que necesitan ser analizados separadamente.
De esta manera, el Análisis Cohort permite un recorte de observación de las métricas en el periodo post cambios, para entender el impacto de las novedades. También, es posible analizar los resultados y cómo se comportan los consumidores en este momento.
Entender los resultados de las pruebas A/B
Las pruebas A/B son importantes para estudiar diferentes formas de presentaciones de recursos en un e-commerce, como landing pages, botones de CTA y otros datos.
En este periodo en que cada versión queda activa, las métricas necesitan ser evaluadas de forma separada y de forma profunda.
El análisis Cohort da soporte a eso y certifica, con mayor seguridad, si A o B tuvieron un mejor desempeño.
El recorte está justamente en la observación del tiempo en que cada versión queda en el aire, para así observar el comportamiento de los grupos en esos intervalos.
Por ejemplo, es posible observar el camino de quien convirtió en cada versión, o incluso, levantar el ticket promedio de quien compró en cada momento de la prueba.
Analizar los hábitos de consumo
Los hábitos de consumo también necesitan ser detectados de forma profunda en diferentes grupos, y eso ayuda a que el negocio tenga un análisis amplio de sus clientes.
Las diferentes fuentes de captación del público pueden hablar un poco más de cómo se comportarán a largo plazo como consumidores. Esto representa un entendimiento de alto nivel estratégico en el sentido de buscar mejoras.
Por ejemplo, los consumidores que compraron determinado producto en el sitio web, necesitan ser analizados para entender si habrá un retorno.
Esto puede mostrar muchas cosas, como el nivel de satisfacción con la compra y si hubo recurrencia. También es posible detectar si un determinado producto atrae solo consumidores puntuales, para así trabajar en cómo fidelizarlos, posteriormente.
Detectar impactos de una acción de marketing
De las acciones de marketing se esperan resultados, ya sea en ventas o en conversiones de otros niveles.
A partir de la propuesta de cada campaña, es importante acompañar las métricas para evaluar si se produjo el éxito esperado y el Análisis Cohort da un soporte sólido para que eso se logre.
Una nueva campaña atraerá clientes o impactará aquellos que están enganchados al negocio. Esos diferentes grupos necesitan ser observados en el periodo siguiente a las acciones de marketing para que sea posible entender si realmente surtieron el efecto deseado.
La tendencia es que, a partir de este análisis, las estrategias puedan ser canceladas o modificadas para un mejor desempeño.
El análisis Cohort en Google Analytics
La gestión de marketing tiene en Google Analytics un importante aliado para administrar y observar a largo plazo, indicadores y detectar métricas importantes.
En este escenario, es fundamental, también, destacar que el Análisis Cohort puede ser realizado con el apoyo de esta herramienta, en una construcción simplificada de segmentaciones, de la manera en que el usuario lo prefiera.
Debido a esto, los gestores y colaboradores del sector de marketing necesitan pensar en cuáles son los tipos de observación que necesitan y les gustaría hacer.
Como has visto a lo largo de este contenido, en diversos momentos esto es posible y se puede tener este acompañamiento como una ganancia estratégica importante. Analytics tiene esa función en su plataforma y es posible hacer la segmentación que sea pertinente.
Como puedes percibir, el Análisis Cohort da la posibilidad de un acompañamiento más detallado de los datos del negocio, permitiendo que el gestor oriente sus acciones de forma estratégica.
Conociendo mejor el comportamiento de tus consumidores, es posible alcanzarlos de manera eficiente y productiva.
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