El análisis de cohortes es una herramienta potente que puede cambiar la forma en que piensas sobre tu empresa. Te ayuda a hacer mejores preguntas para obtener la información que necesitas, como las siguientes: ¿los nuevos usuarios que adquieres cada mes se van más rápido que los que trajiste en el último trimestre?, ¿tus mejoras de onboarding realmente funcionan o los clientes leales solo ocultan una fuga creciente? Las métricas acumuladas no te lo dirán, pero el análisis de cohortes sí.

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

¿De qué trata este artículo?

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

¿Qué es el análisis de cohortes?

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

En lugar de analizar todos los clientes juntos como un promedio grande y combinado, fíjate en segmentos diferenciados. Esto te permite ver patrones que quedan ocultos en los datos agregados. Por ejemplo, una tasa estable de retención de clientes podría ocultar el hecho de que los nuevos clientes se van rápidamente mientras que las cohortes más antiguas mantienen la media. El análisis de cohortes te permite examinar más de cerca y ver lo que realmente está sucediendo dentro del promedio.

Cuando las empresas se basan únicamente en cifras generales (p. ej., usuarios totales, ingresos medios), pueden pasar por alto matices importantes. El análisis de cohortes llena esas lagunas al revelar cómo cambia el comportamiento del cliente con el tiempo y qué grupos se mantienen activos o abandonan.

¿Cómo funciona el análisis de cohortes en el contexto de una empresa?

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

Por ejemplo, puedes agrupar a los clientes por el mes en que se registraron, y luego medir cuántos de ellos siguen activos o haciendo compras en cada período posterior. Esto crea una línea temporal de comportamiento para cada cohorte que muestra cuándo cae el nivel de interacción, cuándo se mantiene estable y cuánto tiempo suelen quedarse los diferentes grupos.

Esa estructura te permite hacer preguntas más específicas de las que serían posibles con los datos agregados, como las siguientes:

• ¿Es más probable que los clientes que se unieron en marzo se vayan que los que se unieron en febrero?
  
• ¿Ese 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 lo que sucedió en un momento, a quién y por qué. En lugar de centrarte en una media combinada, puedes ver cómo se comporta cada grupo a lo largo del tiempo. Eso proporciona un contexto importante a tus decisiones.

El análisis de cohortes te permite hacer lo siguiente:

• Aislar los efectos posteriores de un cambio de producto
  
• Medir la verdadera calidad de una campaña de marketing tanto por cuántos clientes atrajo como por cuánto tiempo se quedaron esos clientes
  
• Separar los baches estacionales o promocionales de las mejoras duraderas en retención o ingresos
  

El análisis de cohortes transforma tu visión pasando de resúmenes estáticos a narrativas que consideran el factor tiempo, lo que profundiza tu comprensión de cómo tu empresa crece o sufre pérdidas a lo largo del tiempo, grupo por grupo.

Stripe incluye el análisis de cohortes directamente en su análisis de suscripciones. Las empresas que usan Billing pueden ver automáticamente la retención de suscriptores por cohorte en el Billing Analytics Dashboard: cada cohorte se agrupa por su primera fecha de facturación, y Stripe muestra cuántos clientes de cada grupo permanecen activos en los meses posteriores.

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

• Si los nuevos suscriptores abandonan más rápido de lo habitual
  
• Un aumento del abandono a largo plazo
  
• Si meses o campañas específicos generan clientes de mejor calidad
  

Muestra patrones establecidos en el tiempo y, con ellos, oportunidades más claras para intervenir o duplicar esfuerzos.

Cómo se estructuran los datos del análisis de cohortes

Los informes de cohorte suelen presentarse en forma de cuadrícula. Cada fila es una cohorte (p. ej., «usuarios que se registraron en julio»). Cada columna representa un intervalo de tiempo (p. ej., «Semana 1», «Semana 2», «Semana 3»).

Los valores en las celdas muestran el porcentaje de esa cohorte que sigue activa, suscrita o generando ingresos.

Ese diseño te indica dónde están mejorando o empeorando las cosas.

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

Las cohortes no tienen que definirse por fecha de registro. Puedes agrupar usuarios de diferentes maneras según lo que quieras analizar. Estos son algunos de los tipos de cohortes más valiosos para las empresas.

Cohortes de adquisiciones

Las cohortes de adquisición agrupan a los usuarios según cuándo fueron adquiridos, ya sea por semana, mes o trimestre. Ayudan a entender cuánto tiempo permanecen las distintas cohortes y cómo los cambios en marketing, onboarding o producto afectan a la retención a lo largo del tiempo.

Puedes usar cohortes de adquisición para lo siguiente:

• Detectar patrones de abandono temprano (p. ej., «los usuarios adquiridos en abril bajan más rápido que los adquiridos en marzo»)
  
• Evaluar las campañas de marketing (p. ej., «los usuarios de la campaña de referencia se retienen mejor que los de los anuncios de pago»)
  
• Rendimiento comparativo en el tiempo (p. ej., «¿Hemos mejorado la retención en tres meses en comparación con el año pasado?»)
  

Cohortes de comportamiento

Este tipo de cohorte agrupa a los usuarios según lo que hicieron (o no hicieron), en lugar de cuándo llegaron. Puedes segmentarlos así:

• Usuarios que usaron una función determinada en la semana 1 frente a aquellos que no
  
• Clientes que realizaron más de tres compras en sus primeros 30 días frente a aquellos que realizaron solo una
  

Las cohortes de comportamiento te permiten aislar acciones que se correlacionan con mejores resultados. Ten en cuenta estos ejemplos:

• Una aplicación de streaming puede descubrir que los usuarios que tienen más de tres canciones favoritas en su primera semana tienen más probabilidades de quedarse que los usuarios que no las tienen.
  
• Una herramienta de software como servicio (SaaS, por sus siglas en inglés) B2B podría aprender que es más probable que los usuarios que completen el onboarding en 48 horas se queden a largo plazo.
  

Este tipo de análisis revela qué comportamientos predicen el valor a largo plazo. Es especialmente útil para los equipos de producto y crecimiento que intentan identificar las acciones más efectivas. Solo recuerda que la correlación no siempre implica causalidad. Es probable que tengas que probar tus hipótesis antes de aplicarlas a gran escala.

Cohortes predictivas

Las cohortes predictivas utilizan modelos para agrupar a los usuarios según lo que es probable que hagan en el futuro (p. ej., darse de baja, actualizar su plan, hacer una compra repetida). Se segmenta de forma proactiva según el comportamiento proyectado.

Por ejemplo, puedes:

• Marcar al 10 % de los nuevos usuarios que tienen más probabilidades de convertirse en usuarios intensivos a largo plazo y brindarles una experiencia de onboarding exclusiva.
  
• Identificar a los clientes con alto riesgo de abandono y dirigirte a ellos con ofertas promocionales
  
• Evitar gastos excesivos excluyendo a los compradores de baja probabilidad de las campañas de retargeting
  

Este tipo de análisis es potente pero más difícil de llevar a cabo. Por lo general, requiere una infraestructura de datos sólida, buenos modelos y suficiente volumen de usuarios para hacer predicciones. Es más común en empresas más grandes o con mayor madurez en el uso de datos.

Cada uno de estos tipos de cohorte responde a una pregunta diferente. Las cohortes de adquisición indican cuándo los usuarios abandonan. Las cohortes de comportamiento revelan qué es lo que impulsa el éxito a largo plazo. Las cohortes predictivas muestran con quién debes ponerte en contacto ahora mismo. Usadas en conjunto, ofrecen una visión de 360 grados del ciclo de vida del cliente: qué funciona, qué no y dónde intervenir para obtener mejores resultados.

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

El análisis de cohortes ayuda a las empresas a pasar de las conjeturas generales a las acciones específicas. En lugar de intentar mejorar el valor vitalicio del cliente (LTV, por sus siglas en inglés) y la retención en todos los ámbitos, puedes ver exactamente dónde y cuándo los clientes se desvinculan.

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

Detecta los puntos de abandono

Los datos de la cohorte muestran cuándo tienden a irse los clientes. Una vez que conozcas la ventana de abandono, puedes dirigirte directamente a esta.

Aquí tienes algunos ejemplos:

• Si varias cohortes se van alrededor del día 14, puedes ajustar el onboarding, añadir recordatorios o activar un incentivo bien situado justo antes de esa ventana.
  
• Si los clientes del tercer trimestre están desapareciendo más rápido que otros, es una señal para investigar qué ha cambiado. ¿Es la combinación de canales, los mensajes o la disponibilidad de soporte?
  

El análisis de cohortes muestra cuándo se produce el abandono y en qué condiciones.

Descubre qué funciona

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

Es posible que descubras lo siguiente:

• Una cohorte en particular con un LTV inusualmente alto se adquirió a través de referencias.
  
• Los usuarios que completan una lista de verificación de configuración en las primeras 24 horas se quedan el doble de tiempo.
  
• Los clientes que se suscriben en el escritorio tienden a quedarse más tiempo que los que inician en móviles.
  

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

Crea segmentos más inteligentes

El análisis de cohortes segmenta naturalmente a tus clientes por tiempo, comportamiento o valor predicho. Eso es valioso para el marketing de retención y los mensajes del ciclo de vida.

Ten en cuenta estos ejemplos:

• Si los clientes de las campañas de descuento se van antes, deberías fomentarlas de manera diferente o replantearte la campaña.
  
• Si los usuarios intensivos que se registran por autoservicio tienden a mantenerse con mayor frecuencia, es posible que no necesiten los mismos correos de onboarding que otros segmentos.
  

Este tipo de segmentación evita que atiendas demasiado a los usuarios que no necesitan ayuda y descuides a los que sí la necesitan.

Mide el impacto de los cambios

Una vez que cambias una nueva función, campaña o flujo de onboarding, el análisis de cohortes te permite ver si realmente funciona.

Por ejemplo, si conservas la cohorte de junio mejor que la de mayo, eso podría indicar progreso. Si no es así, pronto sabes que algo debe reelaborarse.

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

El análisis de cohortes es potente. Pero, como cualquier herramienta, tiene fallos y posibles obstáculos. Estos son los desafíos comunes a los que se enfrentan los equipos y cómo abordarlos.

Datos desordenados o incompletos

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

Los problemas más comunes incluyen:

• Fechas de inscripción que faltan o son incoherentes
  
• Eventos que se rastrean en un sistema, pero no en otro
  
• Diferencias entre productos, marketing y sistemas de pago
  

Para solucionar este problema, arregla tu infraestructura de datos antes de sumergirte en el análisis. Asegúrate de que las acciones clave de los clientes se rastrean, tienen fecha i están unificadas en un solo lugar. Herramientas como Stripe Sigma pueden ayudar a los equipos a extraer conjuntos de datos ordenados y juntos directamente desde pagos y facturación. Estos suelen ser el enlace que falta.

Herramientas que no coinciden con tus necesidades

Históricamente, el análisis de cohortes exigía cortes de lenguaje de consulta estructurado (SQL, por sus siglas en inglés) y trabajo manual en hojas de cálculo. Ahora, muchas plataformas ofrecen análisis de cohortes listos para usar, pero no todos los equipos tienen el acceso adecuado ni saben dónde buscar. Algunas empresas se quedan estancadas evitando por completo el análisis de cohortes porque les resulta demasiado complejo o haciéndolo de una manera que les lleva 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 configuración extra. Las plataformas e-commerce suelen hacer lo mismo con los datos de repetición de compras. Si tu empresa es pequeña, incluso un modelo básico de hoja de cálculo puede ser útil.

Sobresegmentación o infrasegmentación

Si creas demasiadas cohortes, el tamaño de tus muestras se reduce hasta el punto de perder sentido. Si creas muy pocas, volverás a observar tendencias demasiado generales.

Para lograr el equilibrio correcto, ten en cuenta lo siguiente:

• Comienza con cohortes basadas en el tiempo para establecer una línea base.
  
• Aplica segmentaciones adicionales solo cuando respondan a una hipótesis clara (p. ej., «los usuarios de la campaña de referencia permanecen más tiempo que los usuarios de anuncios de pago»).
  
• Observa el tamaño de tus muestras: si una cohorte tiene solo seis personas, interpreta con cautela cualquier tendencia correspondiente.
  

Es mejor plantear una pregunta precisa que crear un panel lleno de segmentos que no puedas interpretar.

Interpretación errónea de datos

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

Trata los patrones de cohortes como hipótesis, no como conclusiones. Combínalos con información cualitativa o pruebas A/B siempre que sea posible. Y observa siempre las cohortes en contexto: marca tus gráficos con lanzamientos de productos, fechas de campañas e interrupciones conocidas.

Abrumarse por los datos

Es fácil abrumarse por decenas de cohortes, cada una con su propia curva de retención, trayectoria de ingresos y perfil de comportamiento.

Para evitar la parálisis por análisis, ten en cuenta lo siguiente:

• Vincula tu trabajo con cohortes a una pregunta o decisión específica (p. ej., «¿El nuevo onboarding mejoró la retención a 30 días?»).
  
• Resume con métricas importantes que puedas seguir en el tiempo, como la retención en el tercer mes y LTV a 90 días.
  
• Revisa periódicamente las cohortes como equipo para que la información pueda dar lugar a cambios reales