En Análisis de cohortes es un procedimiento de análisis en el que Usuarios en función de determinadas características o periodos de tiempo en grupos y observar su comportamiento durante un periodo de tiempo definido. Estos grupos se denominan "cohortes". A menudo se basan en el momento de una acción, como la fecha de registro o la fecha de compra.
La idea subyacente: En lugar de agrupar a todos los usuarios y su comportamiento, se destacan específicamente los grupos similares. Así se determina, por ejemplo, si los usuarios que se registraron en eneroEl comportamiento de los recién llegados es diferente al de los que llegaron en febrero o marzo.
¿Por qué es importante para usted el análisis de cohortes?
Si se encuentra en el Marketing B2BSi trabajas en el desarrollo de productos o en el éxito de los clientes, querrás entender todo lo posible, Por qué y cuando sus clientes permanecen activos o abandonan. Especialmente en las relaciones a largo plazo con los clientes (suscripciones, contratos de licencia, software como servicio), el análisis de cohortes ofrece información valiosa, por ejemplo:
- Retención de clientesPuede reconocer si los clientes permanecen activos a largo plazo tras la incorporación o si abandonan al poco tiempo.
- Optimización de productosPuede utilizar diferentes Versiones de productos o Características creando cohortes separadas para cada fecha de publicación.
- Marketing eficazAveriguará si una campaña determinada tiene un efecto duradero o sólo aporta tráfico a corto plazo.
Este nivel de detalle distingue el análisis de cohortes del clásico análisis global, que sólo le proporciona valores medios. En cambio, las cohortes le ofrecen un Cronologíadonde podrá seguir constantemente el comportamiento de sus usuarios.
Cómo funciona el análisis de cohortes
- Definir criterioEn primer lugar, usted determina cuál es el desencadenante de sus cohortes. A menudo se elige el Fecha de inscripción (por ejemplo, la semana o el mes en que se registraron los usuarios).
- Formar gruposA continuación, divide a todos los usuarios que se han registrado o han comprado en un periodo determinado en una cohorte común.
- Observar el comportamientoRealice un seguimiento de cada cohorte a lo largo de varios intervalos de tiempo (días, semanas, meses). Esto te permite reconocer patrones, por ejemplo, si muchos usuarios abandonan a las dos semanas o si piden más productos tras su primera compra.
- Interpretar y actuarPor ejemplo, si descubre que la cohorte de julio tiene una tasa de retención especialmente baja, puede buscar causas concretas: ¿Se debió a dificultades técnicas, cuellos de botella en el soporte o una comunicación poco clara?
Ejemplo: El análisis de cohortes en la práctica
Imagine que dirige un Software como servicio (SaaS)-herramienta. Cada persona que se suscriba a su herramienta pasará automáticamente a la cohorte de su mes inicial. Si ofreces 30 días de prueba, podrás ver cuántos de estos recién llegados se pasan al plan de pago.
- Cohorte de enero100 inscripciones, 20 abonados de pago tras la suscripción de prueba
- Cohorte de febrero120 inscripciones, 35 abonados
- Cohorte de marzo80 inscripciones, 15 abonados de pago
Ahora puede ver de un vistazo qué mes o qué campaña de marketing ha tenido especial éxito y saber qué factores favorecen una actualización de la suscripción.
HerramientasMuchos profesionales del marketing utilizan Google Analytics (en GA4, sin embargo, el análisis de cohortes es más limitado que en la versión Universal Analytics). Como alternativa, existen plataformas especializadas o Herramientas de análisis conformes con el RGPD como Trackboxx también ofrecen la opción de crear informes basados en cohortes, a menudo incluso más respetuosos con la protección de datos.
Cifras clave importantes y ayudas a la interpretación
Las siguientes cifras clave son especialmente importantes en un análisis de cohortes:
- Tasa de retenciónPorcentaje de usuarios que permanecen activos o pagan durante un periodo de tiempo determinado.
- Tasa de rotaciónPorcentaje de usuarios que abandonan el servicio (bajas o inactividad).
- Valor de la vida útil (LTV)Calcula la facturación media generada por un cliente a lo largo de todo el periodo.
Por ejemplo, si observa que la tasa de abandono de un determinado grupo aumenta considerablemente a partir del segundo mes, puede tomar medidas proactivas, como correos electrónicos personalizados o una mejor incorporación.
Protección de datos y aspectos del GDPR
Dado que un análisis de cohortes analiza los datos de los usuarios a lo largo de periodos de tiempo más prolongados, se plantea la siguiente pregunta: ¿Qué datos recojo exactamente?
- Minimizar las referencias personalesAsegúrese de que sólo recoge la información que realmente necesita, idealmente datos seudonimizados.
- Base jurídicaSi procesa datos de marketing, necesitará un Consentimiento (opt-in) o debe demostrar un interés legítimo.
- Herramientas conformes al GDPREl seguimiento del lado del servidor o soluciones como Trackboxx le ofrecen más control sobre los flujos de datos y garantizan que se recopilen menos datos personales.
Conclusión y perspectivas
Un análisis de cohortes permite vista precisa sobre el comportamiento de sus usuarios, mucho más allá de los meros valores medios. Con estos conocimientos, podrá tomar decisiones con conocimiento de causa, optimizar su oferta y fidelizar a sus clientes a largo plazo. Durante la implantación, preste siempre atención a lo siguiente Protección de datos y Transparenciapara que pueda actuar con seguridad jurídica.
Si desea obtener un mayor control sobre sus datos o busca una solución especialmente Conformidad con el GDPR merece la pena echar un vistazo a las alternativas a Google Analytics. Herramientas como Trackboxx se centran en la protección de los datos personales y siguen ofreciéndole amplias posibilidades de análisis.
Otros enlaces y fuentes
- Análisis de cohortes en Google Analytics 4 (documentación oficial)
- Herramientas de análisis web conformes con el RGPD
- Guía: Mejorar la tasa de retención de clientes (HubSpot blog, EN)
Preguntas frecuentes sobre el análisis de cohortes
¿Qué grado de detalle debe tener mi análisis de cohortes?
Esto depende de su modelo de negocio y de sus objetivos. Si lanza nuevos productos cada semana en una tienda de comercio electrónico, una división semanal puede tener sentido. En cambio, para una oferta SaaS con suscripciones mensuales, las cohortes mensuales son una buena idea. Es importante que sus intervalos de tiempo reflejen de forma realista el comportamiento de los usuarios.
Análisis de cohortes frente a segmentación: ¿cuál es la diferencia?
Con la segmentación, se suele dividir a los usuarios en función de características demográficas o basadas en el comportamiento (por ejemplo, dispositivo final, región). El análisis de cohortes, por su parte, examina grupos basados en un el mismo acontecimiento a la misma hora (por ejemplo, el mes de registro). Ambos métodos pueden complementarse, pero ofrecen perspectivas diferentes sobre el comportamiento de los usuarios.
¿Puedo utilizar el análisis de cohortes para el marketing por correo electrónico?
Sí, sin duda. Por ejemplo, podría considerar a todos los suscriptores de su lista de correo que se inscribieron durante un periodo determinado (por ejemplo, en abril) como una cohorte separada. A continuación, observe cuánto tiempo permanecen activos, con qué frecuencia abren sus boletines o si responden mejor a determinadas campañas que otros grupos.
¿Qué periodo de tiempo debo elegir para el seguimiento de una cohorte?
Esto depende totalmente del ciclo de vida típico de sus usuarios. Si su producto suele utilizarse durante varias semanas o meses, también debería cubrir este periodo. Para ciclos de venta cortos, un análisis diario o semanal tiene sentido. Cuanto más cerca esté del ciclo de uso natural, más significativos serán los datos.
¿Necesito siempre una herramienta especial para el análisis de cohortes?
Muchas herramientas habituales de análisis web (como Google Analytics o Mixpanel) ya ofrecen funciones de cohortes integradas. Si busca una variante especialmente conforme con el GDPR, también puede encontrar soluciones como Trackboxx, en las que puede analizar datos de cohortes. También es posible un enfoque manual con tablas si tiene cantidades más pequeñas de datos, pero esto lleva más tiempo y es más propenso a errores.
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