Compartilhar no facebook
Compartilhar no twitter
Compartilhar no linkedin
26 de março de 2021

Como fazer Análise Cohort e por que ela é importante para PMs

A análise de cohort (ou coorte, em português) cria segmentos de usuários com base em alguma característica ou experiências comuns para que você possa identificar padrões de comportamento do ciclo de vida do usuário.

Parece difícil, mas não é. Vamos desmistificar isso juntos!

O uso dos cohorts fornecem muitos insights, permitindo que você seja mais específico na análise de seus usuários, em vez de depender de métricas amplas que podem te levar a fazer análises ingênuas.

Além de nos ajudar nas análises de usuários, é muito utilizado também em estudos epidemiológicos, onde você separa um subgrupo para analisar algum fator de risco. Ao separar, você analisa ao longo do tempo como aquele subgrupo se desenvolveu em relação ao grupo sem o fator de risco.

Você já viu uma análise de cohort?

Antes de tudo, vamos ver algumas formas de análises de cohort:

  1. Cada subgrupo é representado por uma linha do gráfico.
  1. Cada subgrupo é representado por uma camada do “bolo”.
  1. A mais famosa visualização de um cohort, em blocos e cores. Cada subgrupo é uma linha.
  1. Ué, cadê os grupos?! Esse gráfico representa a soma dos grupos e a média de seus resultados. Veja como cai bastante a partir da semana 1. É um ótimo gráfico para enxergarmos qual é a etapa mais importante da retenção. Gosto de chamar esse tipo exploração de análise de cotovelo 😅

O que você precisa saber sobre análise Cohort

“O Cohort é apenas um nome chique para “grupos”.

– David Skok (@BostonVC)

Para entendermos como ela é feita, vamos voltar à definição. Existem algumas palavras chave quando falamos de cohorts, são elas:

  • Grupos / segmentos de usuários
  • Padrões e métricas
  • Ciclo de vida

Veja no diagrama abaixo como eles estão representados em um gráfico:

Pontos importantes:

  • Por que ele tem esse formato de “escada”? Porque os últimos segmentos ainda não completaram tantos quarters (trimestres) quanto os outros.
  • Onde aparecem as métricas, você pode ter tanto valores percentuais (ex: 34%) quanto valores absolutos (ex: 462 usuários)

3 Utilidades diferentes

As análises de cohort podem ser usadas de diferentes formas, vamos ver 3 formas práticas de usá-las no dia a dia.

1) Qual o melhor momento para reengajar meus usuários?

Você sabe por quanto tempo seus usuários utilizam seu produto até que eles parem de usar? Use a análise de cohort acumulada para entender qual é o ponto de “quebra”. Antes de fazer a análise é muito importante entender qual é a frequência de uso que se espera com seu produto. Por exemplo, para uma rede social é esperado que os usuários acessem diariamente, mas para uma plataforma que vende pacotes de viagem, o uso pode ser bem mais espaçado.

No gráfico abaixo, onde está sendo analisado o retorno dos usuários a um site, é possível ver que depois do primeiro acesso há uma grande queda em relação a próxima semana:

Por esse gráfico, podemos pensar em ações logo na primeira semana para que os usuários se sintam motivados a voltar ao site, como por exemplo melhorar a comunicação das réguas de e-mail, otimizar o onboarding etc.

Depois que novas implementações forem ao ar, você pode acompanhar como elas irão performar ao longo das semanas e ver efetivamente como foi seu impacto através da tabela de cohort.

2) Qual foi o engajamento de uma nova feature no produto?

Antes de tudo, defina a métrica de sucesso que você deseja medir com essa nova funcionalidade. Um bom PM vai focar em analisar o resultado e não apenas a entrega. Veja esse exemplo:

Vamos supor que eu identifiquei que meus usuários estão se cadastrando, mas logo na semana seguinte eles não retornam para meu aplicativo. Eu fui atrás desses usuários, rodei uma pesquisa e vi que eles não entenderam como acessar as funcionalidades ali dentro ou não entenderam muito bem como funciona.

Para resolver esse problema, desenhei junto ao time de design e tecnologia um novo fluxo de onboarding, testamos o protótipo com alguns usuários e, ao que tudo indica, parece ser uma boa solução.

Implementada, como sei se meu novo onboarding foi de fato um sucesso ou não?

Resposta: C-O-H-O-R-T 🙂

A funcionalidade foi ao ar no dia 20 de Fevereiro, vamos ver como ela se comportou:

Conseguimos melhorar significativamente nossa retenção de usuários! Agora suas análises vão ter muito mais embasamento.

3) Comparando segmentos diferentes

Podemos analisar diferentes grupos de cohorts, fazendo uma segmentação para comparar o comportamento destes tipos de usuários ao longo do tempo. Isso é muito útil para validarmos que tipo de canais convertem mais, tipo de tráfego, segmentos de clientes, dispositivos, campanhas diferentes etc.

Cohortes no Google Analytics

Para realizar uma análise de cohort, vá no menu do lado esquerdo, em:

Público-alvo ⇒ Análise de cohort

Na parte superior você pode ajustar seu relatório:

Tipo de cohort

O único tipo de cohort disponível por enquanto é pela Data de Aquisição ou pela data da primeira visita do seu usuário.

Tamanho do cohort

Use essa para agrupar seus dados em dias, semanas ou meses. Lembre-se sempre da frequência de uso do que você quer avaliar.

Métrica

Por padrão ele já monta o relatório com a métrica de retenção de usuários, que representa a porcentagem dos usuários que retornaram ao site nos dias seguintes.

Mas você pode mudar a métrica para outra mais interessante que você queira analisar, como:

  • Objetivo Atingido por usuário
  • Visualização de páginas por usuário
  • Renda por usuário
  • Duração da sessão por usuário
  • Sessões por usuário
  • Transações por usuário

Para analisar além dos percentuais, a parte de Métrica do GA possui um grupo chamado “Total”. Qualquer um destes itens vai te retornar uma análise de cohort mostrando a soma dos valores absolutos ao invés do comparativo para cada usuário.

  • Objetivo atingido
  • Visualizações de página
  • Renda
  • Duração de sessão
  • Sessões
  • Transações
  • Usuários

Como comparar segmentos

Para fazer análises comparando segmentos, como foi mostrado no tópico anterior, basta você criar ou selecionar um segmento na parte superior e automaticamente o analytics vai te trazer o comparativo.

Outras ferramentas que você pode utilizar para fazer análises de cohort mais avançadas:

  • Mixpanel

No Mixpanel, recomendo que você crie uma conta gratuita e navegue pelas contas demo que eles possuem. Vá na aba “retention” no menu superior e deve abrir uma tela para você selecionar as métricas que deseja.

  • Amplitude

No amplitude você também pode fazer uma demo da ferramenta gratuitamente, para isso é só clicar aqui e criar uma conta gratuita. Para acessar cohorts ou criar o seu próprio, vá no menu do lado esquerdo e clique em “Cohorts“.

Super simples, né? Confira algumas referências utilizadas que podem te auxiliar durante essa análise.

Referências:

Using cohorts to better understand & engage with your customers

A Beginner’s Guide to Cohort Analysis: the Most Actionable (and Underrated) Report on Google… A beginner’s guide to cohort analysis: How to reduce churn and make better product decisions

O Relatório de análise de coorte – Ajuda do Google Analytics

Cohort Analytics

Cohort Analysis: Beginners Guide to Improving Retention

Como Segmentar Melhor seu Tráfego com a Análise de Coorte no GA

The Ultimate Cohort Analysis Cheat Sheet

Quer se aprofundar mais em Product Management?

Nós criamos uma ementa consistente e reunimos os maiores nomes do país que falam e vivem o dia a dia do PM em empresas referência no mercado. Se você quer se tornar um(a) Product Manager muito mais preparado(a), acesse o nosso curso online de Product Management

Não importa onde você esteja, com este curso de produto online você vai sair um profissional pronto para encarar os desafios de ser A pessoa certa de produto para qualquer empresa. Conteúdo em português, com 17 profissionais referência mostrando como estão fazendo acontecer em empresas como iFoodNubankQuinto AndarCreditasBooking.comOLXGetninjasGrupo ZapAccentureAdobe entre outras.

Aproveite e confira já a ementa completa do curso e veja como ele se encaixa no seu momento atual de carreira.

Mais conteúdos para te ajudar a ser um(a) PM melhor:

Autoria de:

PM3 Lives 25

Newsletter Mensal

E-book Entrevistas PM

Você também pode gostar de ler

No-code para times de Produto

Sem tempo? Os principais pontos: – No-code é menos sobre codar ou não, mas sobre build (feature) vs buy (SaaS). – Categorizar hacks em: front