Un análisis de cohortes en 3 pasos y 5 minutos (Parte 2):

Crea un análisis de cohortes profesional en 5 minutos y deja que tu equipo técnico siga con lo suyo

Samaipata Writer
Oct 20, 2016 · 5 min read

Por Álvaro González San Pedro (Asociado)

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Si nunca has oído hablar de cohortes, te recomendamos echar un vistazo a nuestro post introductorio. Si ya te suena el tema, pero quieres ir un poco más allá, sigue leyendo. Al final del post encontrarás nuestra plantilla interna para descargar.

Si estás leyendo este post probablemente ya sepas lo qué son las cohortes y lo qué quieren decir, sabrás calcular el valor del tiempo de vida del cliente (customer life-time value, LTV) y habrás visto y entenderás los análisis de cohortes. A lo mejor lo que no sabes aun es cómo ejecutar un análisis de cohortes por tu cuenta, sin tener que pedir sopitas a tu equipo técnico. ¿Tienes 5 minutos? Sí, es así de fácil, y así de rápido. Si quieres saber cómo sigue leyendo.

El equipo de Samaipata quiere compartir contigo su estudio de cohortes, una plantilla de Excel que te permitirá ejecutar un análisis completo de cohortes en 3 sencillos pasos. Lo bueno es que no solo es extremadamente fácil de usar (solo necesitas importar 3 columnas de datos históricos), sino que además va un poco más allá que otros estudios que hayas podido ver antes.

Lo primero, ¿por qué es importante ir más allá? Fácil: muchas veces las medias, en las que se basa un análisis de cohortes típico, esconden realidades más complejas. Piénsalo, si tienes 10 clientes y 100 pedidos para ese grupo de cliente, un análisis tradicional de cohortes te dirá que, de media, un cliente hace 10 pedidos. Pero tras esta conclusión hay cientos de escenarios posibles, que desafortunadamente quedan en la sombra, pero pueden decir mucho del comportamiento de tus clientes. A lo mejor solo unos pocos clientes repiten tras el primer mes, pero se hacen muy fieles. A lo mejor, muchos repiten, pero de forma esporádica. Como vemos, cada escenario cuenta su propia historia.

Por ello, en Samaipata nos gusta separar el análisis de recurrencia en sus dos principales variables. Por un lado, analizamos la retención de usuarios (es decir, cuántos nuevos usuarios o first time buyers repiten tras el primer mes); por otro, la cantidad demanda por éstos nuevos usuarios (es decir, cuántos pedidos hace un cliente en los siguientes meses). En el ejemplo anterior, podríamos estar antes dos casos extremos. En uno, 1 único cliente podría haber hecho los 100 pedidos; en otro, cada cliente 10 pedidos. En ambos casos, el resultado sería el mismo: de media, cada cliente hace 10 pedidos. Pero como podemos observar ahora, tras este “10 pedidos de media por cliente nuevo” hay dos escenarios posibles y sobre todo, dos escenarios que requerirán acciones completamente e diferentes por parte de la empresa.

En el primer caso, puede que tengas un problema a la hora de retener usuarios. La tasa de retención se queda en 10%; quizás estés centrando tus esfuerzos en un target incorrecto. Sin embargo, los usuarios nuevos que repiten parecen estar enganchados a tu producto (dado que solo ha repetido 1 usuario (10%), los 100 pedidos realizados son todos suyos). En el otro extremo, consigues retener a todos los nuevos usuarios (100%), lo cual refuerza tu estrategia de captación de clientes. No obstante, estos usuarios no parecen estar tan enganchados como los primeros, dado que cada uno hace 10 pedidos, comparado con 100 en el primer ejemplo.

No hay un escenario mejor o peor, dado que cómo decíamos en el anterior post sobre cohortes algunos usuarios son más costosos de adquirir que otros. Sin embargo, lo que está claro es que las decisiones que tendrás que tomar según cada uno de los casos serían completamente diferentes. Y es que aunque los dos escenarios puedan parecen –erróneamente– iguales a primera vista, un análisis más detallado nos permite ver los matices.

Con esto en mente, en Samaipata trabajamos de la siguiente manera. Primero hacemos un análisis de cohortes tradicional, para obtener una media de pedidos por nuevos usuarios (FTB). Además de esto, buscamos la retención media de usuarios y la cantidad media de pedidos por nuevos usuarios. Al fin y al cabo, solo es desagregar el análisis en sus dos partes fundamentales. Si los pedidos medios por nuevos usuarios derivan de R (tasa media de retención) x Q (núm. medio de pedidos por nuevo usuario), ¿por qué no obtener cada uno de forma separada y analizar cada una de las variables en más detalle? ¿Estás persiguiendo a los clientes correctos? ¿Has conseguido que no puedan vivir ya sin tu servicio? O incluso mejor, ¿estás consiguiendo las dos cosas a la vez?

En cualquier caso, si quieres optimizar tu estrategia, cuánto más sepas sobre tu cliente, claramente mejor. Por eso queremos compartir contigo nuestro análisis de cohortes interno, para lo que lo actualices con los datos de tu empresa y crees tu propio análisis de cohortes en cuestión de minutos. No te preocupes, la plantilla es muy intuitiva y solo necesitarás 5 minutos para completar los 3 pasos. Con esto ya no tienes ninguna excusa para molestar a tu equipo técnico y distraerles de lo suyo.

¿A qué esperas? Si tienes cualquier duda interpretando o actualizando los datos, estaremos encantados de ayudar. Escríbenos!

Pincha aquí para descargarte la plantilla, si tienes cualquier problema avísanos.

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