O que são análise de cohort e segmentação de clientes e como fazer?

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Por Fernando Okumura

16 de julho de 2018
6 min. de leitura

Saiba como aumentar seu faturamento com analise de cohort e segmentação.

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Definição de Cohort

Podemos definir um cohort de clientes como uma classe ou segmento de clientes. Por exemplo, a classe que se tornou cliente no mês de maio ou o segmento de grandes empresas. Assim, análise de cohort e segmentação de clientes são, sensu stricto, praticamente a mesma coisa.

Ocorre que o termo “análise de cohort” é mais utilizado no contexto de uma segmentação pelo período de signup do cliente e “segmentação de clientes”, no contexto de agrupamento de clientes por características mais inerentes como faturamento, atividade, localização, número de funcionários, etc.

Agrupar clientes em cohorts ou segmentos ajuda a fatiar seus dados em pedaços menores e mais fáceis de analisar. Há diversos tipos de análise de cohort ou segmento pois, como você pode ver pela definição acima, há inúmeras formas de fatiar sua base de clientes. Dependendo de como você o faz, um ou outro tipo de análise pode fazer mais sentido.

Para empresas de SaaS, um bom ponto de partida é fatiar a base de clientes em cohorts de signup e segmentar por tamanho

Como fazer análise de cohort e segmentação de clientes

Cohort de signup

Cohorts de signup geralmente agrupam clientes pelo mês em que se tornaram clientes e a análise é feita a fim de se entender padrões de churn. Sem uma análise como essa, é difícil entender o churn pois um cálculo sobre a base total de clientes é poluído pelo seu crescimento (i.e., a quantidade de novos clientes que entre a cada mês).

Leia também Churn: O Que É, Importância e Como Calcular

Vamos ilustrar com um exemplo. Suponha que você esteja adicionado 100 clientes novos por mês e que o padrão de churn seja de 70% no 1º mês subsequente ao signup e de 1% nos meses seguintes. De forma agregada, sua base de clientes e taxa de churn ao longo do tempo teriam as seguintes aparências:

Gráfico sobre a base total de clientes, presente no blogpos

Gráfico de churn na base total de clientes, presente no blogpost

Analisando-se os 2 gráficos acima, a imagem que se tem é de uma base crescente de clientes aliada e uma taxa decrescente de churn. Entretanto, na realidade, não houve mudança no comportamento dos clientes ao longo do tempo. O crescimento da base de clientes poluiu o cálculo, aumentado o denominador da fórmula de churn mais rapidamente do que o numerador (taxa de churn = clientes perdidos / base de clientes).

O comportamento dos cohorts não mudou. Cada cohort adicionado a cada mês comportou-se da mesma forma, ilustrada nos gráficos abaixo.

Gráfico total de clientes em um cohort, presente no blogpost

Gráfico churn de cohort, presente no blogpost

O exemplo acima é uma simplificação da realidade. No mundo real dificilmente teríamos cohorts com comportamentos idênticos ao longo do tempo. Mas, ainda assim, ela é fundamental para se ter uma visão mais completa e precisa do real comportamento dos clientes.

Segmentação por tamanho de clientes

Clientes de diferentes tamanhos se comportam de forma distinta desde a venda até o churn e, portanto, é preciso encará-los individualmente para que você possa (i) atendê-los de forma mais eficaz e eficiente e (ii) entender qual segmento é mais atraente para você e focar seus investimentos de acordo.

Por exemplo, o time de vendas que atende clientes grandes requer pessoas com maior preparo pois não só o processo de vendas é mais complexo, mas a habilidade de construir confiança e relacionamentos precisa ser muito maior. Se o LTV/CAC do segmento de médias empresas é 10x enquanto o de pequenas e grandes é 5x, onde você deve focar seus investimentos de vendas e marketing?

A segmentação por tamanho pode ser feita com variáveis diferentes e com intervalos de valor diferentes. É comum utilizar o número de colaboradores como variável e os intervalos variam de empresa para empresa, mas segue um exemplo que pode servir como ponto de partida:

    • Micro: até 2;
    • Pequena: 26 a 7;
    • Média: 76 a 20;
      • Grande: 201 a 50;
    • Enterprise: mais de 50.

Vale lembrar que a forma de segmentação depende do foco da sua empresa. Se você foca em PMEs, por exemplo, os intervalos podem ser mais granulares na direção das pequenas e mais abrangentes na direção das grande:

    • Home Office: 1 a 3;
    • Micro: 4 a 10;
    • Pequena: 11 a 25;
    • Pequena Grande: 26 a 75;
      • Média: 76 a 250;
    • Grande: mais de 250.

Outra variável utilizada é receita. É sem dúvida mais precisa, mas seus leads e clientes podem ser mais reticentes em compartilhar essa informação com você.

Leia também: 3 Razões Para Fazer Segmentação de Clientes

Outras segmentações

Cohorts por signup e segmentação por tamanho são formas populares de fatiar e analisar a base de clientes. Entretanto, como comentamos acima, há inúmeras maneiras de fazê-lo. Algumas ideias incluem segmentar por:

      1. vertical / indústria do cliente (um escritório de advogados com 300 pessoas, por exemplo, é considerado grande, mas, para uma fábrica, esse número pode ser pequeno);
      1. geografia (o que é considerado grande no Brasil pode ser médio nos EUA);
      1. canal de marketing que trouxe cliente (LTV): qual o valor máximo que podemos pagar por clientes do canal Z?
      1. time de vendas que converteu o cliente (churn): o time X está prometendo fundos em mundos para fechar a qualquer custo?
      1. time de sucesso do cliente que atende o cliente (churn): o time Z está negligente ou mal treinado?;
      1. receita: se você usa preços dinâmicos baseados em volume de uso, é provável que uma pequena fração de seus clientes gere uma fatia desproporcional do seu faturamento (leia: Princípio de Pareto);
      1. produto (LTV): o produto A tem melhor margem bruta e menor churn (mais aderência, maior switching cost)? Devemos investir mais na promoção dele e descontinuar os de baixa performance?
    1. Outros?

Se esquecemos de mencionar alguma segmentação relevante, fique à vontade para inseri-la em seu comentário abaixo.

Conclusão

Agora você conhece um pouco mais sobre cohort de clientes. Você está fazendo essa análise. Converse com seu time de Business Intelligence.

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Por | 2019-10-09T13:54:38-03:00 16 de julho de 2018|

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