El análisis de cohortes es una herramienta poderosa que puede cambiar tu forma de pensar sobre la empresa y te ayuda a formular mejores preguntas para obtener la información que necesitas, como: ¿los nuevos usuarios que está adquiriendo cada mes leaving (se van) son más rápido que quienes compraron el trimestre pasado? ¿Están funcionando realmente sus mejoras en la integración o los clientes fieles solo enmascaran una pérdida cada vez mayor? Las métricas agregadas no se te dirán, pero el análisis de cohortes sí.

A continuación, te explicaremos cómo utilizar el análisis de cohortes para descubrir cómo interactúan realmente los clientes con tu empresa.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué es el análisis de cohortes?
  
• ¿Cómo funciona el análisis de cohortes en un contexto empresarial?
  
• ¿Qué tipos de análisis de cohortes son útiles para las empresas?
  
• ¿Cómo puede el análisis de cohortes mejorar la retención de clientes y el valor vitalicio?
  
• ¿Cuáles son los mayores desafíos a los que se enfrentan las empresas cuando utilizan el análisis de cohortes?
  

¿Qué es el análisis de cohortes?

El análisis de cohortes es un método de dividir los datos de tus clientes en grupos significativos para seguir el comportamiento de esos grupos a lo largo del tiempo. Una cohorte es un conjunto de usuarios que tienen algo en común: por ejemplo, podría agrupar a todos los clientes que se dieron de alta en enero o a todos los que realizaron sus primeras compras en el segundo trimestre.

En lugar de mirar a todos los clientes juntos como una gran media combinada, lo hace en porciones distintas. Esto permite ver patrones que quedan enterrados en los datos agregados. Por ejemplo, una tasa estable de customer retention (retención de clientes) podría ocultar el hecho de que los nuevos clientes se marchan rápidamente mientras que las cohortes más antiguas mantienen la media a flote. El análisis de cohortes te permite hacer zoom y ver lo que está ocurriendo realmente dentro de la media.

Cuando las empresas se basan únicamente en las cifras principales (p. ej., usuarios totales, ingresos medios), pueden pasar por alto matices importantes. El análisis de cohortes llena esas lagunas con la revelación de cómo cambia el comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo y qué grupos van bien o van mal.

¿Cómo funciona el análisis de cohortes en un contexto empresarial?

En la práctica, el análisis de cohortes significa agrupar a los clientes por una característica compartida y seguir cómo se desarrolla su comportamiento a lo largo de semanas, meses o trimestres.

Por ejemplo, podrías agrupar a los clientes por el mes en que se inscribieron y, a continuación, medir cuántos de ellos siguen activos o gastando en cada período posterior. Esto crea una línea de tiempo de comportamiento para cada cohorte que muestra cuándo rompe el compromiso, cuándo se mantiene estable y cuánto tiempo tienden a quedarse los diferentes grupos.

Esa estructura te permite formular preguntas más específicas de lo que sería posible con datos agregados, como las siguientes:

• ¿Es más probable que los clientes que se unieron en marzo se marchen que los que lo hicieron en febrero?
  
• ¿El rediseño del onboarding en abril mejoró la retención en la primera semana?
  
• ¿Los usuarios que se unieron durante una promoción de verano se están convirtiendo en clientes a largo o corto plazo?
  

El análisis de cohortes te ayuda a reconstruir qué ocurrió cuándo, a quién y por qué. En lugar de centrarse en una media combinada, podrás ver cómo se comporta cada grupo a lo largo del tiempo. Eso proporciona un contexto importante para tus decisiones.

El análisis de cohortes permite lo siguiente:

• Aislar los efectos derivados de un cambio de producto.
  
• Medir la verdadera calidad de una campaña de marketing tanto por el número de clientes que atrae como por el tiempo que esos clientes se quedan.
  
• Separar los baches estacionales o promocionales de las mejoras duraderas en retención o ingresos.
  

El análisis de cohortes cambia tu visión de resúmenes estáticos a narraciones conscientes del tiempo y profundiza en la comprensión de cómo crece o se reduce la empresa a lo largo del tiempo, un grupo a la vez.

Stripe incluye el análisis de cohortes directamente en sus análisis de suscripciones. Las empresas que utilizan Stripe Billing pueden ver de forma automática la retención de suscriptores por cohorte en el análisis de facturación: cada cohorte se agrupa por su primera fecha de facturación y Stripe muestra cuántos clientes de cada grupo siguen activos en los meses siguientes.

Ese tipo de herramientas integradas permite a los equipos detectar rápidamente problemas y diferencias, como estos:

• Si los nuevos suscriptores se van más rápido de lo habitual.
  
• Un aumento a largo plazo de las pérdidas.
  
• Si determinados meses o campañas producen clientes de mejor calidad.
  

Pone a la vista patrones temporales y, con ellos, oportunidades más claras para intervenir o redoblar la apuesta.

Cómo se estructuran los datos del análisis de cohortes

Los informes de cohortes suelen parecerse a una cuadrícula: cada fila es una cohorte (p. ej., “usuarios que se inscribieron en julio”), cada columna representa un intervalo de tiempo (p. ej., “Semana 1”, “Semana 2”, “Semana 3”).

Los valores de las celdas muestran el porcentaje de esa cohorte que sigue activa, suscrita o que genera revenue (ingresos).

Esa disposición te indica en qué lugar están mejorando o empeorando las cosas.

¿Qué tipos de análisis de cohortes son útiles para las empresas?

Las cohortes no tienen por qué estar definidas por la fecha de inscripción, puedes agrupar a los usuarios de diferentes maneras en función de lo que intentes aprender. Estos son algunos de los tipos de cohortes más valiosos para las empresas.

Cohortes de adquisición

Las cohortes de adquisición agrupan a los usuarios según el momento en que ingresaron por primera vez: semana, mes o trimestre. Te ayudan a comprender cuánto tiempo permanecen los distintos grupos y cómo los cambios en el marketing, la integración o el producto afectan a la retención a largo plazo.

Puedes utilizar las cohortes de adquisición para esto:

• Detecta a tiempo los patrones de abandono (p. ej., “los usuarios adquiridos en abril abandonan más rápido que los adquiridos en marzo”).
  
• Evaluar las campañas de marketing (p. ej., “los usuarios de la campaña de recomendación retienen mejor que los de los anuncios de pago”).
  
• Evaluar el rendimiento a lo largo del tiempo (p. ej., “¿Mejoramos la retención a los tres meses en comparación con el año pasado?”).
  

Cohortes de comportamiento

Este tipo de cohorte agrupa a los usuarios en función de lo que hicieron (o no hicieron) y no de cuándo llegaron. Podrías segmentar de esta forma:

• usuarios que utilizaron una determinada función en la primera semana frente a los que no lo hicieron;
  
• clientes que hicieron más de 3 compras en sus primeros 30 días frente a los que solo hicieron 1.
  

Las cohortes de comportamiento te permiten aislar las acciones que se correlacionan con mejores resultados. Considera estos ejemplos:

• Una aplicación de streaming podría descubrir que los usuarios que marcan como favoritas más de 3 canciones en su primera semana tienen más probabilidades de quedarse que los que no lo hacen.
  
• Una herramienta B2B de software como servicio (SaaS) podría aprender que los usuarios que completan la integración en 48 horas tienen más probabilidades de quedarse a largo plazo.
  

Este tipo de análisis revela qué comportamientos predicen el valor a largo plazo y es especialmente útil para los equipos de producto y crecimiento que intentan identificar las acciones más eficaces. Solo recuerda que correlación no siempre significa causalidad. Por esto, es posible que necesites probar tus hipótesis antes de actuar a escala.

Cohortes predictivas

Las cohortes predictivas utilizan modelos para agrupar a los usuarios en función de lo que es probable que hagan en el futuro (p. ej., irse, actualizar, repetir una compra). Está segmentando de forma proactiva según el comportamiento previsto.

Por ejemplo:

• Señala el 10 % de los nuevos usuarios que tienen más probabilidades de convertirse en grandes usuarios a largo plazo y ofréceles una integración de guante blanco.
  
• Identifica a los clientes con alto riesgo de abandono y ofréceles promociones.
  
• Evita el gasto excesivo en los compradores de baja probabilidad de las campañas de reincorporación.
  

Este tipo de análisis es potente, pero más difícil de llevar a cabo. Suele requerir una infraestructura de datos sólida, buenos modelos y un volumen de usuarios suficiente para hacer predicciones. Es más común en organizaciones más grandes o con mayor madurez de datos.

Cada uno de estos tipos de cohortes responde a una pregunta diferente. Las cohortes de adquisición te indican cuándo están abandonando los usuarios. Las cohortes de comportamiento te dicen qué impulsa el éxito a largo plazo. Las cohortes predictivas informan con quién debes ponerse en contacto ahora mismo. Utilizadas en conjunto, ofrecen una visión completa del ciclo de vida de tus clientes: qué está funcionando, qué no y dónde intervenir para obtener mejores resultados.

¿Cómo puede mejorar el análisis de cohortes la retención de clientes y el valor vitalicio?

El análisis de cohortes ayuda a las empresas a pasar de las conjeturas generales a las acciones específicas. En lugar de intentar mejorar el customer lifetime value (LTV, valor vitalicio del cliente) y la retención de forma generalizada, puedes ver exactamente dónde y cuándo se desvinculan los clientes.

Esto es lo que el análisis de cohortes puede ayudarte a hacer.

Detener los puntos de abandono

Los datos de cohortes muestran cuándo tienden a marcharse los clientes. Una vez que conozcas la ventana de abandono, podrás resolverla.

Estos son algunos ejemplos:

• Si varias cohortes abandonan en torno al día 14, podrías ajustar la integración, agregar recordatorios o programar un incentivo bien situado justo antes de esa ventana.
  
• Si los clientes del tercer trimestre desaparecen más rápido que otros, es una señal para investigar qué cambió. ¿Es la combinación de canales, los mensajes o la disponibilidad de soporte?
  

El análisis de cohortes muestra cuándo se produce las pérdidas y en qué condiciones.

Averiguar qué funciona

El análisis de cohortes puede revelar qué grupos se quedan y qué hicieron al principio que podría haber contribuido a esa decisión.

Es posible que lo descubras de esta forma:

• Una cohorte particular con un LTV inusualmente alto se adquirió a través de referencias.
  
• Los usuarios que completan una lista de comprobación de configuración en las primeras 24 horas permanecen el doble de tiempo.
  
• Los clientes que se suscriben en la computadora escritorio tienden a quedarse más tiempo que los que empiezan en el teléfono móvil.
  

Este tipo de conocimiento te permite duplicar los comportamientos, canales o flujos de alto rendimiento. En lugar de aplicar correcciones generales, refuerza lo que ya funciona para tus mejores usuarios.

Construir segmentos más inteligentes

El análisis de cohortes segmenta de forma natural a tus clientes por tiempo, comportamiento o valor previsto. Eso es valioso para la retención de marketing y la mensajería del ciclo de vida.

Considera estos ejemplos:

• Si los clientes de las campañas de descuento se marchan antes, podrías fomentarlos de forma diferente o replantearte la campaña.
  
• Si los usuarios intensivos de las inscripciones de autoservicio permanecen más a menudo, es posible que no necesiten los mismos correos electrónicos de integración que otros segmentos.
  

Este tipo de segmentación te impide ver a los usuarios que no necesitan ayuda y omitir a los que sí la necesitan.

Medir el impacto de los cambios

Una vez que pongas en marcha una nueva función, campaña o flujo de incorporación, el análisis de cohortes te permitirá ver si realmente está funcionando.

Por ejemplo, si retienes la cohorte de junio mejor que la de mayo, eso podría ser señal de progreso. Si no es así, sabrás pronto que hay que rehacer algo.

¿Cuáles son los mayores desafíos a los que se enfrentan las empresas cuando utilizan el análisis de cohortes?

El análisis de cohortes es poderoso, pero, como cualquier herramienta, tiene defectos y escollos potenciales. Estos son los desafíos comunes que encuentran los equipos y cómo abordarlos.

Datos desordenados o incompletos

El análisis de cohortes depende de entradas sólidas: datos de eventos limpios, marcas de tiempo coherentes y seguimiento en todos los sistemas. Si esas piezas no están en su lugar, tus resultados serán poco fiables.

Los problemas más comunes son estos:

• Fechas de inscripción inexistentes o incoherentes.
  
• Eventos que con seguimiento en un sistema, pero no en otro.
  
• Brechas entre producto, marketing y payment systems (sistemas de pago).
  

Para solucionar este problema, ordena tu infraestructura de datos antes de lanzarte al análisis. Asegúrate de que las acciones clave de los clientes tengan seguimiento, se registren con fecha y hora, y se unifiquen en un solo lugar. Herramientas comoStripe Sigma pueden ayudar a los equipos a extraer conjuntos de datos limpios y claros directamente de los pagos y la facturación. Estos es, a menudo, el eslabón perdido.

Herramientas que no se ajustan a tus necesidades

Históricamente, el análisis de cohortes requería conocimientos de lenguaje de consulta estructurado (SQL) y trabajo manual con hojas de cálculo. Ahora, muchas plataformas ofrecen análisis de cohortes listos para usar, pero no todos los equipos tienen el acceso adecuado o saben dónde buscar. Algunas empresas se quedan atascadas o bien evitan por completo el análisis de cohortes porque les parece demasiado complejo o lo hacen de una forma que consume mucho tiempo y es propensa a errores.

La solución es empezar con lo que sea más fácil y esté disponible. Stripe Billing, por ejemplo, muestra la retención de suscriptores por cohorte sin ninguna configuración adicional. Las plataformas de comercio electrónico suelen hacer lo mismo con los datos de compras repetidas. Si tu empresa es pequeña, incluso un modelo básico de hoja de cálculo puede ser útil.

Sobresegmentación o subsegmentación

Si creas demasiadas cohortes, el tamaño de las muestras se reduce hasta el punto de carecer de sentido. Si creas muy pocas, volverás a observar tendencias demasiado amplias.

Para conseguir el equilibrio adecuado:

• Empieza con cohortes temporales para establecer una línea inicial.
  
• Incorpora segmentación adicional solo cuando sirva a una hipótesis clara (por ejemplo, “los usuarios de la campaña de recomendación permanecen más tiempo que los usuarios de anuncios de pago”).
  
• Controla el tamaño de las muestras: si una cohorte solo tiene seis personas, trata con cautela cualquier tendencia correspondiente.
  

Es mejor hacer una pregunta precisa que crear un panel lleno de rebanadas que no puedas interpretar.

Datos faltantes

El análisis de cohortes puede ofrecer señales poderosas, pero se necesita tiempo y cuidado para interpretarlas correctamente. Algunas trampas comunes incluyen confundir correlación con causalidad (p. ej., asumir que una funcionalidad causó una mayor retención cuando podría simplemente atraer a usuarios más comprometidos) e ignorar el contexto externo (p. ej., un pico de vacaciones o una promoción de la competencia que impacta en el comportamiento de una cohorte).

Trata los patrones de cohortes como hipótesis, no como conclusiones. Acompáñalos de información cualitativa o de pruebas A/B cuando sea posible; y mira siempre las cohortes en su contexto: marca los gráficos con lanzamientos de productos, fechas de campañas e interrupciones conocidas.

Abrumarse con los datos

Es fácil sentirse abrumado por docenas de cohortes, cada una con su propia curva de retención, su arco de revenue (ingresos) y su perfil de comportamiento.

Para evitar la parálisis del análisis:

• Vincula tu trabajo de cohorte a una pregunta o decisión específica (p. ej., “¿Mejoró la nueva integración la retención a los 30 días?”).
  
• Resume con métricas importantes que realicen un seguimiento a largo plazo, como la retención en el tercer mes y la LTV a 90 días.
  
• Revisa las cohortes regularmente en equipo para que la perspectiva pueda conducir a cambios reales.