Como analisar os cohorts de seu Ecommerce

Este guia explicará como o relatório de cohorts funciona, como ler ele e como obter insights ​​dos dados.

• O que é análise de cohort e qual seu valor?
• Como ler o relatório de cohorts
• Analisando dados para uma única cohort
• Analisando dados em várias cohorts
• Como personalizar seu relatório
• Selecionando prazos para suas cohorts

O que é análise de cohort e qual seu valor?

A análise de cohort é um método antigo de estudar uma base de clientes, primeiro separando-a em grupos e, em seguida, rastreando como cada grupo se envolve com sua loja ao longo do tempo.

O dashboard de cohort da Prax aplica esse método agrupando seus clientes em cohorts com base em quando eles fizeram o primeiro pedido em sua loja. Para cada cohort, ele calcula quanto um cliente médio vale inicialmente para sua empresa e, em seguida, continua a atualizar esse valor à medida que os clientes recorrentes fazem compras adicionais ao longo do tempo. Em última análise, isso permite que você estime o valor vitalício de seus clientes antigos e atuais.

O relatório também oferece vários parâmetros, filtros e outras configurações que você pode manipular para entender melhor os tipos de clientes que você possui e quais valem mais para sua loja, com isso você poderá tomar decisões com mais confiança, como:

• Quanto posso me dar ao luxo de gastar para adquirir novos clientes?
• Quais das minhas iniciativas de marketing devo abandonar e quais devo ampliar?
• Quais categorias de produtos devo expandir para maximizar os lucros a longo prazo?

Como veremos, essas são apenas algumas das muitas perguntas que, quando usadas de maneira eficaz, o relatório de cohort pode ajudá-lo a responder.

Vamos começar.

Como ler os cohorts

Depois de entrar em sua conta da Prax, clique no dashboard “Análise de Cohort”. O aplicativo puxará automaticamente seus dados e gerará um relatório.

Por padrão, o relatório calcula as vendas acumuladas por cliente no ano em questão, com os clientes agrupados pelo mês do primeiro pedido. (Num primeiro momento esta imagem gera confusão, porém iremos explicar melhor)

Aqui está um exemplo:

Analisando dados para uma única cohort

Vamos começar dividindo os componentes do relatório para apenas um cohort. Na aba resumo cohort você terá acesso a todas as principais métricas de cada cohort, assim poderá entender mais facilmente seus dados.

Além disso, na aba LTV&CAC você irá ter acesso a outros dados como o CAC, CAC Payback e seu LTV destrinchado por datas.

Na tabela de cohort - AOV abaixo, você poderá entender a evolução do seu ticket médio conforme o tempo de vida do cliente.

1. A primeira célula de todas tabelas identifica o cohort sendo visualizado, nesse caso consiste em clientes cujo primeiro pedido foi em Janeiro de 2022
2. Na tabela de resumo cohort você poderá ver o número total de clientes naquele cohort, número de ordens, o ticket médio daqueles clientes, a receita trazida por aqueles clientes, os custos relacionados a eles (de forma aproximada) e a margem de contribuição.
3. Já a tabela de LTV&CAC, fornece o número de clientes, o CAC (custo de aquisição de cliente) aproximado a partir do gasto total de marketing dividido pelos novos clientes. Esta medida é uma aproximação que conseguimos fornecemos aqui na Prax. Além disso você verá sua margem bruta, o tempo em que seus clientes pagam seu custo de aquisição e o LTV deles no decorrer do tempo, ou seja, o quanto os clientes gastam em sua loja conforme o tempo vai passando.
4. Na tabela de cohort em si podemos ver a evolução do ticket médio com o passar do tempo, mostrando os meses em que os clientes que comprar em janeiro recompram na loja.

Estes dados lhe mostram que o cliente do cohort de Janeiro gastou em média R$199 no primeiro mês e voltou a seu site posteriormente comprando mais produtos. Além disso você pode perceber que estes clientes votaram mais em Abril e Junho, trazendo quase o dobro de receita para sua loja do que o valor de seu primeiro pedido.

Sem a análise de cohort, é difícil entender o valor médio do cliente. Preste atenção em quanto esse número muda, pois o relatório contabiliza dados de vendas de clientes que recompram nos meses seguintes.

Caso de uso: Imagine que este exemplo de relatório veio da sua loja. O que você faria com as informações acima? Embora seja difícil chegar a conclusões firmes observando apenas um cohort, os dados aqui podem sugerir quais filtros aplicar e quais cohorts comparar para obter informações valiosas sobre seus clientes.

Por exemplo, sabemos que grande parte dos clientes voltaram à loja em Abril e Junho. Esses clientes têm algo em comum? A maioria deles vem do mesmo canal de marketing? O mesmo país? Eles se inscreveram em um programa de fidelidade?

Analisando dados em várias cohorts

O estudo de dados em várias cohorts fornecerá uma visão mais completa de como sua base de clientes está evoluindo ao longo da vida de sua empresa.

Uma das melhores maneiras de comparar cohorts é comparar valores em uma única coluna do relatório.

1) A comparação de algumas métricas principais como o CAC pode ajudá-lo a identificar as principais tendências de seus negócios. No exemplo acima, vemos que os CACs se mantiveram acima de 100 nos primeiros meses e diminuíram fortemente após Agosto, o que pode significar uma melhoria nas campanhas de marketing.

2) A comparação dos tickets médios conforme os meses passam também possui grande valor, neste relatório podemos observar que o cohort de Março obteve o melhor desempenho nos meses posteriores, junto do cohort de Maio.

3) A comparação entre o número de ordens de cada mês traz dados de volume de cada cohort, neste caso o cohort de Julho possuía o maior número de ordens. O cohort de Agosto também obteve um bom número, tendo seus clientes recomprado fortemente no mês posterior.

O valor de comparar métricas entre cohorts é a capacidade de identificar rapidamente as mudanças no comportamento do cliente. Você precisa saber como sua base de clientes está mudando para começar a fazer as perguntas certas para determinar por que ela está mudando, o que o ajudará a tomar decisões de negócios mais lucrativas.

Como personalizar seu relatório de cohorts

O relatório de cohorts possui filtros de tempo que você pode personalizar, mudando o período de tempo dos dados e seu agrupamento por semana, trimestre, mês ou ano.

Selecionando intervalos de tempo para suas cohorts

Período de tempo

O relatório padrão exibe os dados do cliente do último ano. Se você preferir ver um intervalo de tempo diferente,poderá ajustar conforme o calendário acima com datas personalizadas.

Quando faz sentido analisar relatórios com períodos de tempo mais curtos ou mais longos?

• Períodos de tempo mais curtos podem fazer mais sentido para você se sua base de clientes for dinâmica, o que significa que novos grupos de clientes podem se comportar de maneira muito diferente em comparação aos grupos anteriores.
• Relatórios com períodos de tempo mais longos, no entanto, serão mais adequados para empresas em que o comportamento do cliente se manteve relativamente estável ao longo do tempo.

Prazo

Na próxima caixa à direita, você pode optar por separar seus clientes em cohorts com base na semana, mês, trimestre ou ano em que fizeram sua primeira compra.

Quando faz sentido dividir os clientes em cohorts menores (agrupados por semana ou mês do primeiro pedido) versus cohorts maiores (agrupados por trimestre ou ano)?

• Assim como os períodos de tempo, prazos mais curtos (que resultam em cohorts menores) podem fazer mais sentido se você tiver uma base de clientes dinâmica e/ou se estiver tentando tirar conclusões rapidamente sobre um novo grupo de clientes.

Digamos que você deseja adquirir mais clientes lançando um programa em que novos clientes obtêm seu primeiro produto apenas pelo custo do frete. Este programa só terá sucesso se o valor médio do tempo de vida desses novos clientes compensar a perda que você terá em seus primeiros pedidos. Se novos clientes não retornarem à sua loja, você corre o risco de sofrer um grande golpe. Nesse caso, você deseja executar relatórios em curtos períodos de tempo com cohorts separados em semanas. Isso ajudaria você a estimar rapidamente o tempo de retorno do CAC de sua nova base de clientes para analisar a viabilidade dos descontos.

• Se sua base de clientes se comportou de maneira relativamente estável ao longo de vários trimestres ou anos, a seleção de prazos mais longos pode fornecer uma estimativa confiável do valor vitalício de seus clientes.

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