Modelo de Cohortes

Qué es...

En el análisis de cohortes se estudia el comportamiento de estos diferentes lotes de usuarios en base a lo que hacen o no hacen en la web. Es sin duda una buen herramienta para mejorar la retención. Google analytics es una de las herramientas que se pueden utilizar para hacer este tipo de análisis. Pero el exceso de información que proporciona la plataforma hace que sea muy difícil de utiliza de forma efectiva de cara a mejorar el rendimiento del sitio web. Te explicamos cómo empezar a trabajar con este tipo de recursos gratuitos.

Cuándo utilizarla

El análisis de cohortes permite desgranar entre el montón de usuarios que están interactuando en con tu producto/servicio y lanzar acciones para empujar su avance a lo largo de su ciclo de vida. Además, te ayuda a definir grupos de usuarios en base a las acciones realizadas (o que no realizan). Esto te ayudará a entender cómo lo que hacen afecta a la conversión, los ingresos, la tasa de abandono (churn rate), el LTV y, en definitiva, a ajustar todo el embudo mucho mejor al detectar patrones de comportamiento e identificar cómo podemos mejorar. Si analizas con el método de cohortes puedes por ejemplo estudiar el comportamiento de tus mejores clientes para descubrir qué acciones les han ayudado a retenerlos o a convertirlos. Y cuando las tengas identificadas, puedes hacer pasar a los otros usuarios más rápidamente por esas acciones para mejorar su experiencia por el embudo.

Pasos para implementarla

Un cohorte no es más que una agrupación de usuarios que tienen una característica común durante un tiempo. Las variables que se usan para establecer cohortes son principalmente el tiempo, género, fuente de tráfico, fecha de adquisición o los servicios que utiliza. Pruébalo tú mismo: accede a tu cuenta de Google Analytics y entra en la sección de Cohort Analysis” dentro de la opción de menú “Audiencia”.

Además de la primera gráfica, en donde se muestra una línea que cae rápidamente a cero (tranquilo, esto es normal) debajo aparece el primer cohorte: El modelo de cohortes que más se utiliza es por tiempo porque es muy útil. Por defecto aparece el cohorte de retención de usuarios agrupados en grupos de usuarios en función de la fecha de las primera visita que realiza.

Observa la gráfica: Cada cuadrito es un cohorte que muestra el porcentaje de usuarios que regresan en los días siguientes a su primera visita. Es decir, el 22 de diciembre el 6,35% de todos los usuarios que llegaron volvieron un día más pero sólo el 3,17% del grupo inicial volvieron a entrar un segundo día. Si te fijas en el gráfico de Google Analytics, puedes cambiar el tipo de cohorte, el intervalo de fechas, la agregación temporal y la métrica con la que quieres trabajar. Si has configurado objetivos en tu sitio web puede que el cohorte de “objetivo cumplidos por usuario” te resulte útil:

Entonces en vez de limitarte a analizar los cohortes en función de si vuelven al sitio web o no, puedes filtrar por las acciones que tienen un impacto en los objetivos más importantes de la página. Veamos cómo:

A-Diseña las acciones que puedes hacer

Lo que te proporciona esta herramienta es poder desgranar quién está haciendo qué en tu web e identificar la información relevante para tomar decisiones y que te permite interactuar activamente con el usuario. Y esto de nuevo depende del tipo de negocio que tienes: si es un e-commerce seguro que te interesa analizar la actividad de las personas que han comprado algo hace poco, y sugerirles un producto alternativo o complementario. Ya sabes: dicen que es más fácil retener a un cliente que conseguir uno nuevo. En el caso de un SAAS seguro que será relevante segmentar aquellas personas que se han dado de alta en el período de prueba y puedes empujar que realmente lo hagan: que te prueben durante ese tiempo.

Algunos ejemplos útiles de cohortes que te pueden inspirar:

• Inscripciones de prueba en los últimos 30 días

• Clientes que han pagado por algún producto en los últimos 15 días

• Personas que se han bajado el White paper de regalo

• Usuarios atraídos vía Facebook Ads esta semana

B-Define cuál es la pregunta que quieres responder

Para que la información que te proporciona el cohorte sea útil, ha de estar directamente ligada con las acciones que puedes realizar para mejorar. Es decir que el cohorte devuelva información “accionable” Pregúntate: ¿Qué quieres aprender? y ¿Cómo conseguir que la información pueda ayudar a los usuarios, y al negocio a dar un paso más allá? Siguiendo con los ejemplos anteriores, algunas preguntas podrían ser:

1. ¿Por qué el lead no está utilizando el servicio durante el período de prueba?

2. ¿Cuál es el nivel de satisfacción sobre el producto del cliente que acaba de comprar?

3. ¿Le ha resultado útil el White Paper de regalo que se acaba de leer?

4. ¿Es un potencial cliente, el visitante que acaba de llegar por Facebook Ads?

C-Establece cómo lo vas a medir

Un análisis de cohortes efectivo requiere establecer unos valores a lo que estamos midiendo y sobre todo en un intervalo que sea coherente con el negocio. Por ejemplo, si tienes un SaaS un cohorte mensual será lo óptimo, pero si se trata de una web de viajes el cohorte más adecuado será trimestral o semestral, dado que esa es la frecuencia más probable de consumo que los usuarios recurrentes realizan en la web. Si utilizas Google analytics, puedes definir segmentos de usuarios para configurar los cohortes. En el momento en que los creas, aparecen las tablas de cohortes en la página de análisis de cohortes. Configura Analytics para ver mejor lo que está pasando: Yo por ejemplo he definido un segmento que denomino “Lectores”. Son los usuarios que dedican al menos tres minutos a leer algo en la web.

Aquí puedes ver como el 23 de diciembre el 25% de los usuarios que entraron en la web eran “Lectores” mientras que la media global del sitio es de 1 minuto 24 segundos. ¿Qué pasó ese día? Que lancé un contenido interesante y esto fue particularmente eficaz para retener tráfico ese día. Pero también puedes medir en cohortes el volumen de transacciones, la duración de la sesiones, el volumen de sesiones, el número de páginas vistas, los ingresos conseguidos… Las gráficas de cohortes se pueden ver por segmentos, o puedes comparar segmentos dentro de una misma gráfica: solo tienes que añadir un segmento dentro de la gráfica para ver los datos de forma comparada:

Esto es muy útil para por ejemplo comparar el tráfico por tipo de dispositivo y descubrir si las acciones son diferentes en los usuarios que llegan a tu web vía móvil. Y para cada indicador elije el rango de tiempos que sea adecuado analizar. Éste dependerá también del tamaño del cohorte.

D-Decide qué hacer con el cohorte

Ya tienes los datos que os permitirán diseñar y lanzar una campaña de email específica y personalizada. Las acciones de este tipo dirigidas un determinado grupo siempre serán más efectivas que una general. En el ejemplo anterior de mis “Lectores”: Si quisiese vender algo a los lectores de ese post, por ejemplo, podría preparar un correo específico con un descuento para comprar el libro LANZA: EMPRENDE DESDE CERO en Amazon, y enviar éste a aquellos que han accedido al contenido y se han bajado el anexo.

¿Pero cómo podemos enviar automáticamente un correo electrónico a una sola persona que ha hecho algo en la web? Utiliza una herramienta de envío de mensajes que permita configurar el envío de correos electrónicos en base a eventos u ocurrencias como Intercom o MailChimp. Todos ellos trabajan con los disparadores o «triggers» que activan eventos o flujos de trabajo (workflows). Yo por ejemplo, estoy probando conectar Zapier y MailChimp a ver si mejoro mis comunicaciones.

Muchas web de e-commerce tienen configurado el típico mensaje de recuperación de carrito en el caso de abandono. Pero también puedes empujar al usuario, pero el embudo en los casos siguientes:

• Al prospect o cliente potencial que no está utilizando el servicio durante el período de prueba y ya lleva una semana registrado: un email recordatorio con una breve explicación de cómo funciona y porqué es útil para él.

• Al cliente que acaba de comprar, enviarle un Net Promoter Score pasados unos 5 días después de la compra o un mensaje con una oferta de algún otro producto que le pueda interesar.

• Al lead o usuario, que se bajó el White Paper hace dos días, un correo con otro contenido similar o complementario que crees que le puede interesar.

• Al visitante que acaba de llegar por Facebook Ads, una invitación en donde le regalas algo o le invitas al plan gratuito. Si entra consigues que complete el proceso de onboarding y conseguir por ejemplo que se suscriba.

Consejos

Utiliza herramientas para medir el modelo de Cohortes: Aparte de Google analytics, tienes muchas otras herramientas para configurar embudos y en las que puedes utilizar cohortes. Por ejemplo mixpanel. Este tipo de servicios te ayudan a entender qué está pasando incluyendo data points a lo largo del código de forma muy sencilla.

Utiliza los cohortes para analizar qué pasa en tus campañas: ¿alguna vez no te ha sorprendido lo largos que son algunas URL? Te pongo un ejemplo:

https://example.com?utm_source=news4&utm_medium=email&utm_campaign=spring-summer 

Fíjate que detrás de la letra “?” hay un montón de parámetros del tipo “utm_ALGO=NOMBRE” unidos por el carácter “&”. A esto se le llama la cadena de consulta o querystring) y se utiliza para dejar una traza de una dirección web. De esta forma, cuando se comparte la por los diferentes sitios y redes sociales, es posible saber su origen o cómo se utiliza. Una de las formas más sencillas de analizar los resultados de una campaña es utilizando parámetros UTM (Urchin Tracking Module). Si añades a la URL el parámetro “utm_source” podrás configurar en Google analytics una fuente del tráfico específica de esa campaña y analizar por cohortes lo que pasa los próximos días a su lanzamiento. Por ejemplo, ahora que llegan las rebajas de Enero: lanza una campaña a tus seguidores con una rebaja interesante y analizar, gracias a este parámetro, como resulta.

Más información en otro post o herramienta, pero te dejo con el Constructor de URL de la campaña de Google para que puedas realizar un seguimiento de las campañas personalizadas en Google Analytics.

Cómo comparar adecuadamente: No te preocupes si te lías un poco con Google analytics esta plataforma es compleja hasta para los expertos en marketing. Para sacar conclusiones útiles de estas gráficas es imprescindible que compares entre intervalo de tiempos. No vale de nada saber que hoy has tenido un 6% de retención. Lo que te interesa es cómo ha aumentado este dato de semana en semana o qué impacto tiene cualquier acción que realizas en el negocio en dicho indicador. Por ello, una vez que hayas encontrado los cohortes que son más útiles para ti, guarda el informe dentro de la plataforma. Así podrás mirar el mismo subconjunto de datos cada semana. Tienes el botón de “guardar” en la línea del título de la gráfica:

Si lo guardas, aparecerá en la sección de “Customization” al principio de las opciones de menú.

Más información

Herramienta de Métricas Pirata - AARRR

Post “How to measure if users love your product using cohorts and revisit rates” de Aundrew Chen

Cómo montar tu propio Excel de cohortes desde cero: How to do your Cohorts analysis in Spreadsheet & Excel (A detailed guide)

Herramientas para analizar cohortes de pago Amplitude, Sendpulse…
 

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