Estudio de cohortes para Saas

Un estudio de cohortes es uno de las herramientas para calcular la retención más conocidas, pero no todo el mundo sabe cómo calcularlas adecuadamente. En este artículo explicaremos como implementar un estudio de cohortes para Saas, con cohortes de retención de clientes de usuarios y análisis de cohortes de clientes y trataremos el caso de uso específico para un Saas.

¿Qué es un estudio de cohortes?

Una cohorte es un grupo de clientes adquiridos en un momento determinado; por ejemplo, el cohorte de «septiembre de 2023» evalúa el comportamiento de los clientes adquiridos en septiembre de 2023.

Estas cohortes, suelen medir el comportamiento de usuarios y clientes y que porcentaje de ellos, permanecen en los siguientes meses de vida.

Este análisis nos permite hacer “fácilmente” un benchmark con otras startup SaaS y ayuda a estimar el algunas métricas especificas del modelo de negocio, cñomo el LifetimeValue y otras unit economics, como el ratio LTV/CAC del que hemos hablado anteriormente.

Usos comunes de un análisis de cohortes

Cómo hemos comentado, las métricas más comunes utilizadas en los análisis de cohortes de SaaS son:

  • Churn.
  • Movimientos de MRR. Upgrate, donwgrade…
  • Conversión de usuario a cliente
  • La tasa de retención, ya sea de usuarios, clientes o de MRR.
  • Lifetime Value.
  • Tasa de repetición de pedidos en un ecommerce…

Pero…

¿Por qué un análisis de cohortes puede ayudar a la retención?

Vamos con un ejemplo.

Suponemos que hemos cambiado el onboarding de nuestro software en enero y en febrero hemos visto un aumento de los usuarios inactivos.

¿Por qué el 70% de los usuarios adquiridos en febrero, se volvieron inactivos a la semana siguiente, mientras que en enero era sólo el 30%?

¿El nuevo onboarding de usuario lanzado a finales de enero esta planteando problemas?

Un análisis de cohortes puede ayudarnos a responder a estas preguntas y a reaccionar a tiempo, por lo que este análisis es super accionable y nos permite identifica un problema tomar acciones antes de que sea demasiado tarde.

¿Por qué es tan importante el estudio de cohortes para la retención de un saas?

Cuando un Saas esta en fase growth, , es fundamental identificar y dirigir los puntos problemáticos en el ciclo de vida del cliente. Los análisis de cohortes nos permiten hacer exactamente esto.

En lugar de observar las métricas de alto nivel para la pérdida de clientes o la retención, es posible centrarse en los meses específicos y enfocar los esfuerzos de retención en consecuencia.

¿Cuál de estas afirmaciones es más “accionable”?

  • «Nuestro churn rate ha aumentado un 3%».
  • «El churn es significativamente mayor en el segundo mes de la vida del cliente».

En el segundo ejemplo, podemos centrar los esfuerzos en comprender lo que está sucediendo en el segundo mes, relacionándose con el cohorte de clientes en ese momento del ciclo y aplicar acciones adicionales para retenerlos en esta etapa.

Nota: Las cohortes sólo funcionan realmente bien con suscripciones mensuales (o intervalos de tiempo más cortos) y es muy importante no mezclar las suscripciones anuales en sus cohortes mensuales.

Además de mirar el número de clientes, también podemos comprobar:

  1. La retención de MRR de un cohorte, para ver si los clientes que están haciendo churn, son clientes de planes grandes, principalmente cuentas pequeñas o una mezcla de ambas. Esto podría ayudarnos a reducir las causas de la aceleración de las cancelaciones.
  2. Además, podemos comparar las mismas cohortes por plan, para ver si los clientes se están adquiriendo a un ritmo más rápido en uno de ellos.
  3. También podemos comprobar si son más propensos a la cancelación en un plan específico. Esto podría ayudar al equipo de ventas y marketing a redoblar sus esfuerzos en la promoción del plan con mejor rendimiento.

Vale, vale Rubén… que todo esto esta muy bien, pero… ¿cómo lo hago?

Vamos a ello 😉

Cómo construir un análisis de cohortes de clientes

Para el análisis de un cohorte necesitamos todos los registros de los siguientes campos:

  • Order id.
  • User id o customer id.
  • Plan id.
  • Revenue plan.
  • Order date.

Es muy importante montar una buena organización en los planes pricing para tener la información unificada.

Si no disponemos de todos los campos preconfigurados, con order id, user id y order date ya podemos empezar un análisis de cohortes más simple.

Esta herramienta es muy útil para calcular tus cohortes:

Build your free cohort analysis.

Cómo analizar un análisis de cohortes para el cálculo del churn

Vale, ahora que ya hemos visto como trabajar con los datos, vamos a ver como lo analizamos.

La forma más común de análisis de cohortes, se presenta en forma de tabla, con algunas características estándar:

  • Cada fila representa una cohorte de usuarios, con el nombre de la cohorte en la primera columna (por ejemplo, «Feb 2014»)
  • Cada columna representa un mes después de la creación de la cohorte (siendo el mes cero el de la inscripción).
  • El valor de cada celda suele ser la tasa de abandono o de retención en relación con el mes anterior.

¿Por qué algunas celdas del cohorte están en blanco?

Porque estas celdas hacen referencia a un punto en el futuro. Este tipo de gráfico es extremadamente útil para identificar rápidamente los meses problemáticos, con respecto a la pérdida de clientes o la retención.

El sombreado de colores (verde = bajo churn, rojo = alto churn) nos hace ver inmediatamente las áreas problemáticas. En este ejemplo, el mes dos mostraba un pico de churn en cohortes anteriores, pero parece haber mejorado a partir de la cohorte de agosto de 2014.

Otras formas de visualizar el análisis de cohortes

También es posible ver un análisis de cohortes como un gráfico de líneas apiladas:

Y, por último, un gráfico de líneas. Este tipo de gráfico, hace un gran trabajo para demostrar las características no lineales de la pérdida de clientes.

Espero te haya servido de ayuda este artículo de cómo construir un análisis de cohortes para un Saas. Si no sabes cómo implementarlo o quieres automatizarlo, puedes utilizar nuestra herramientas de análisis de suscripciones y métricas.