Ao desenvolver um aplicativo, o verdadeiro sucesso vai muito além de simplesmente alcançar um alto número de downloads. O objetivo crucial é engajar os usuários de forma que eles retornem constantemente ao seu aplicativo, criando um ciclo de uso regular e duradouro.
Mas como você pode medir de forma eficaz a retenção e o engajamento dos usuários ao longo do tempo? Embora métricas comuns como contagens de downloads, usuários ativos diários (DAU) e usuários ativos mensais (MAU) ofereçam uma visão inicial sobre a popularidade e o uso geral do seu aplicativo, elas não revelam detalhes sobre como os usuários interagem com seu aplicativo após o download inicial.
Para realmente entender o comportamento do usuário e otimizar a experiência do seu aplicativo, é essencial utilizar a Análise de Cohort. Essa técnica divide os usuários em grupos relacionados, baseados em critérios específicos, como a data de instalação do aplicativo. Isso permite observar padrões de comportamento ao longo do tempo dentro de um grupo específico, facilitando a identificação de tendências de retenção ou abandono.
Com esses insights detalhados, é possível ajustar estratégias de marketing, melhorar funcionalidades e, em última análise, aumentar a satisfação e fidelização do usuário.
O que é análise de cohort?
A análise de cohort é um subconjunto de análise comportamental que pega os dados de uma determinada plataforma de comércio eletrônico, aplicativo da web ou jogo online e, em vez de considerar todos os usuários como uma unidade, os divide em grupos relacionados para análise. Estes grupos, ou cohorts, relacionados geralmente partilham características ou experiências comuns dentro de um período de tempo definido.
A análise de cohort é uma ferramenta para medir o envolvimento do usuário ao longo do tempo. Ajuda saber se o envolvimento do usuário está realmente melhorando com o tempo ou apenas parece melhorar devido ao crescimento.
A análise de cohort prova ser valiosa porque ajuda a separar as métricas de crescimento das métricas de engajamento, pois o crescimento pode facilmente mascarar problemas de engajamento. Na realidade, a falta de atividade dos antigos utilizadores está a ser ocultada pelo impressionante crescimento do número de novos utilizadores, o que resulta em ocultar a falta de envolvimento de um pequeno número de pessoas.
Para que serve a análise de cohort?
Essa técnica é extremamente útil em diversos campos, como marketing, desenvolvimento de produto, saúde pública e pesquisa comportamental, devido à sua capacidade de fornecer insights profundos sobre padrões temporais e respostas a intervenções ou mudanças ambientais.
- Retenção de usuários: No contexto de aplicativos digitais ou sites, a análise de cohort ajuda a monitorar como diferentes grupos de usuários, geralmente definidos pela data de primeiro uso, permanecem engajados com o produto ao longo do tempo. Isso é crucial para entender a eficácia de melhorias no produto ou mudanças na interface, permitindo ajustes estratégicos para aumentar a retenção.
- Análise de comportamento do usuário: Esta análise detalha como os usuários interagem com funcionalidades específicas do produto e como seus hábitos mudam. Isso pode indicar quais aspectos estão mais alinhados com as necessidades dos usuários e quais podem necessitar de revisão.
- Avaliação de campanhas de marketing: A análise de cohort pode desvendar como diferentes grupos respondem a campanhas de marketing específicas, identificando quais estratégias são mais eficazes para engajar novos usuários ou reativar usuários inativos.
- Desenvolvimento de produtos: Ao fornecer dados sobre como diferentes segmentos de usuários adotam e utilizam um produto, essa análise informa decisões de desenvolvimento, ajudando a criar soluções que atendam melhor às expectativas e necessidades dos usuários.
- Pesquisa em saúde pública: Em saúde, essas análises permitem estudar a incidência de doenças, a eficácia de tratamentos e as variáveis de risco em populações específicas ao longo do tempo, facilitando o desenvolvimento de políticas de saúde pública mais eficazes.
- Compreensão dos ciclos de vida: A análise de cohort também ajuda a entender como preferências, comportamentos e necessidades mudam conforme os indivíduos envelhecem ou passam por diferentes fases da vida, informando sobre tudo desde estratégias de marketing até desenvolvimento de produtos.
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Tipos de análise de coorte
Os 2 tipos mais comuns de coortes são:
- Cohorts de aquisição: grupos divididos com base em quando se inscreveram no seu produto. Normalmente, as características partilhadas deste grupo de utilizadores oferecem uma oportunidade de medir as taxas de retenção e rotatividade dentro de um período de tempo específico.
- Cohorts comportamentais: grupos divididos com base em seus comportamentos e ações em seu produto. Este tipo permite que você visualize seus usuários ativos em diferentes dados demográficos e com diferentes padrões de comportamento.
As coortes de aquisição ajudam você a entender quando uma ação está ocorrendo, mas as coortes comportamentais são melhores para descobrir e compreender as taxas de rotatividade, pois informam por que um usuário realizou uma ação.
Como usar a análise de cohort?
Defina o período e crie o gráfico de coorte:
Comece observando quando ocorre a rotatividade dos usuários. Isso indica problemas que podem estar afetando os usuários do seu aplicativo. Para mapear isso, você precisa de um gráfico de coorte. Agrupe seus usuários por data de aquisição e acompanhe a quantidade de usuários ativos em intervalos regulares (diários, semanais, mensais), dependendo do ciclo de vida do seu aplicativo.
Identifique pontos de queda:
Com seu gráfico pronto, observe onde as grandes quedas ocorrem e questione o que aconteceu naqueles momentos específicos. Por exemplo, se há uma queda significativa no terceiro dia, investigue o que os usuários precisaram fazer nesse dia.
Talvez fosse um pedido para sincronizar dados ou uma atualização complicada. Identificar essas quedas ajuda a entender e a resolver problemas pontuais.
Analise o comportamento em diferentes grupos:
Nem sempre o problema é um único recurso ou ação. Muitas vezes, uma combinação de fatores leva à rotatividade. Por exemplo, usuários que completaram uma lista de verificação de integração podem ser menos propensos a desistir.
Compare o comportamento de diferentes grupos de usuários para entender melhor essas dinâmicas. Ferramentas como Amplitude podem ajudar a analisar e comparar esses grupos de forma mais eficaz.
Teste e ajuste:
Após identificar um possível problema, como usuários que não completam uma lista de verificação e têm maior taxa de desistência, não faça mudanças drásticas de imediato. Em vez disso, teste pequenas alterações para ver se melhoram a retenção.
Por exemplo, adicione lembretes suaves para completar a lista de verificação e veja se isso reduz a rotatividade. Continue testando e ajustando com base nos dados, e não tenha pressa. Repita esse processo até que você encontre a solução mais eficaz para manter seus usuários engajados.
Quando usar a análise de coorte
A análise de coorte pode ser extremamente útil em várias situações dentro de um negócio, especialmente em marketing e gestão de clientes. Aqui estão algumas situações específicas em que usar a análise de coorte é particularmente benéfico:
- Análise de Valor Vitalício (LTV): Utilize a análise de coorte para entender as tendências nos gastos dos clientes ao longo do tempo. Isso ajuda a avaliar se a qualidade do cliente médio está melhorando e qual o impacto financeiro a longo prazo de cada coorte de clientes.
- Avaliação de Retenção de Usuários: A análise de coorte é fundamental para obter insights detalhados sobre o comportamento do usuário e o desempenho do site. Comparar coortes diferentes pode revelar quais características ou mudanças no site influenciam positiva ou negativamente a retenção de usuários.
- Redução da Rotatividade de Clientes (Churn): Identifique rapidamente as coortes com alta taxa de churn e analise as causas, como produtos que não atendem às expectativas, falhas no processo de integração, ou estratégias ineficazes de aquisição de usuários. Isso permite intervenções direcionadas para melhorar a satisfação e retenção do cliente.
- Análise de Aquisição de Clientes: Acompanhe como diferentes estratégias de aquisição afetam a longevidade e o valor dos clientes. Isso é útil para ajustar táticas de marketing e otimizar o retorno sobre investimento.
- Rastreamento de Contatos em Situações de Saúde Pública: Em contextos de saúde, como durante uma pandemia, a análise de coorte espaço-temporal permite o rastreamento de indivíduos através de dispositivos móveis para monitorar a disseminação de doenças e coordenar respostas rápidas.
- Segmentação de Usuários por Localização e Tempo: Para análises mais específicas, como em estudos de mobilidade ou marketing geolocalizado, segmentar coortes por locais, horários e dispositivos dentro de determinados intervalos de tempo pode fornecer insights valiosos sobre o comportamento dos usuários em diferentes contextos.
Esses usos demonstram a flexibilidade da análise de coorte em fornecer informações valiosas que ajudam as empresas a tomar decisões informadas baseadas em dados sobre comportamento do usuário, estratégias de marketing, e gestão de crises.
Benefícios da análise de coorte
A análise de cohort é uma ferramenta valiosa para quem deseja obter uma compreensão mais profunda de seus clientes e por que eles fazem certas escolhas em seu aplicativo. Alguns dos benefícios de conduzir análises de coorte:
- Determine a saúde do negócio: um grande indicador de um negócio saudável é aumentar a receita mesmo que você não esteja conquistando novos clientes. Jonathan Parisot , cofundador e CEO da Action desk , afirma que a análise de cohort “pode ajudá-lo a determinar quais coortes/grupos de clientes estão contribuindo mais para a receita”.
Isso, por sua vez, permite que você se concentre na venda adicional de outros produtos ou serviços para eles.
- Entenda melhor os clientes: a análise de cohort permite que as empresas obtenham uma compreensão mais profunda de seus clientes, acompanhando seu comportamento ao longo de um período de tempo. Isso pode ajudá-lo a identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente aparentes ao observar as métricas de vaidade.
- Segmentação aprimorada de clientes: ao dividir grupos de usuários e criar grupos específicos, as empresas podem criar campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes e oferecer experiências personalizadas aos clientes.
- Aumento da retenção de clientes: Jonathan também acrescenta que a análise de cohort ajuda a analisar as taxas de retenção e a identificar possíveis riscos de rotatividade. Com essas informações em mãos, você pode tomar medidas proativas para melhorar a experiência do cliente.
- Otimize seu aplicativo para aumentar o interesse: você pode usar a análise de cohort para otimizar a experiência do usuário e aumentar o valor da vida do cliente , identificando tendências e padrões no ciclo de vida do cliente.
