El análisis de cohortes de SaaS implica segmentar a los usuarios en grupos según comportamientos o rasgos compartidos para responder preguntas comerciales sobre cómo esos usuarios han interactuado o interactuarán con un producto SaaS. Las empresas de SaaS pueden identificar cómo comportamientos o características específicas de los usuarios conducen a diferentes resultados.
Supongamos que su producto SaaS es una herramienta de gestión de proyectos. El análisis de cohortes de SaaS le permitiría identificar lo siguiente:
Los usuarios que activan recordatorios de notificaciones push en la primera semana tienen más probabilidades de permanecer comprometidos con su software que aquellos que no lo hacen. Los usuarios que se unieron en un día con el lanzamiento de una campaña de marketing de alto perfil están abandonando menos que el promedio. Los usuarios que se unen en enero generalmente finalizan su suscripción después de un mes.
¿Qué es el análisis de cohorte de SaaS?
Las empresas de software como servicio (SaaS) ofrecen software a los usuarios en forma de aplicaciones de suscripción. Las plataformas SaaS pueden proporcionar servicios de software que ayuden a los usuarios con la gestión de relaciones con los clientes, la gestión de gastos, la gestión de proyectos, los recursos humanos, la seguridad de la información y más.
En el análisis de cohortes para SaaS, se separa a los usuarios finales en grupos o segmentos para conocer cómo sus características y comportamientos afectan los resultados comerciales. Las empresas de SaaS también pueden realizar un análisis de cohortes en grupos de cuentas de clientes para ver las diferencias entre las organizaciones que utilizan su plataforma.
Puedes segmentar a los usuarios por:
El mes en que se unieron a su plataforma SaaSEl canal de adquisiciónLos comportamientos que mostraron en su producto SaaS (como habilitar notificaciones, usar la función de compartir, crear un nuevo tablero de administración de proyectos, etc.)
Si tratas a todos tus clientes como un solo grupo, es difícil extraer información útil sobre por qué la gente abandona la aplicación. Pero si agrupas a los usuarios según cuándo se unieron a tu aplicación, por ejemplo, puedes analizar patrones a lo largo del ciclo de vida del cliente.
El análisis de cohortes le ayuda a comprender mejor la forma en que se comportan los usuarios, lo que le permite:
Tome decisiones sobre productos que agreguen valor para los usuarios y los mantengan interesados. Detecte patrones de pre-rotación y actúe para mejorar la retención de clientes. Mejore la publicidad y la personalización. Comprenda las diferencias estacionales en el uso del producto.
Análisis de cohortes para empresas basadas en suscripciones
Las empresas de SaaS basadas en suscripciones (como Calm) pueden utilizar el análisis de cohortes de suscripciones para identificar qué cohortes tienen una alta retención y permanecen como suscriptores durante más tiempo. De manera similar, las empresas de suscripciones por niveles (por ejemplo, Canva o HubSpot) pueden identificar qué cohortes actualizan sus planes a planes más caros y generan más ingresos.
Las empresas de SaaS basadas en suscripciones pueden realizar varios análisis para comprender por qué ciertos grupos de clientes abandonan el servicio y luego pueden trabajar para mejorar las tasas de retención.
Análisis del comportamiento
Para realizar un análisis del comportamiento del usuario:
Cree cohortes de comportamiento agrupando a los usuarios en función de una acción que realicen o no dentro de su plataforma SaaS. Por ejemplo, segmente a los usuarios en función de si han utilizado una función específica o no. Limite aún más sus cohortes de comportamiento separando a los usuarios en función de las acciones que realizaron dentro de una marco de tiempo específico Por ejemplo, los usuarios que usaron una función específica durante la primera semana de suscripción a su plataforma. Analice los diferentes grupos de comportamiento para ver si el uso de diferentes funciones se correlaciona con la retención. Por ejemplo, puede notar que los usuarios que sincronizan su CRM con sus contactos de Google durante la primera semana de uso de su plataforma tienen una tasa de retención más alta que aquellos que no lo hacen.
Análisis de abandono
Para realizar un análisis de cohorte de tasa de abandono:
Primero, define tus cohortes (por ejemplo, el día en que los usuarios se unieron). Luego, calcula la tasa de abandono observando cuántos usuarios que se unieron en un día específico regresaron un día después. Por ejemplo, qué porcentaje de clientes regresan el quinto día. Luego, determina si hay diferentes factores que afectan el abandono. Por ejemplo, puedes agrupar a los usuarios por plataforma para ver si las diferentes experiencias de los usuarios en diferentes plataformas contribuyen al abandono. Una vez que tengas una hipótesis, realiza pruebas A/B de los cambios en el producto que podrían ayudar a confirmarla utilizando una herramienta como Experiment.
Continúe aprendiendo sobre el análisis de abandono en diferentes industrias y trimestres en este video:
Análisis de ingresos
Para realizar un análisis de cohorte de ingresos:
Comience siguiendo los pasos del análisis de abandono y agregue los ingresos que aporta cada usuario. A partir de allí, calcule la expansión de los ingresos y luego compare la expansión de los ingresos entre cohortes. Tome nota de las cohortes en las que los ingresos se están expandiendo y explore por qué podría ser así. Luego, use la experimentación para probar sus hipótesis.
Cómo implementar los resultados del análisis de cohortes de SaaS
Una vez que haya realizado su análisis de cohorte de SaaS, utilice la información que reunió para tomar decisiones sobre productos que reduzcan la pérdida de clientes.
Para implementar sus hallazgos:
Identifique las cohortes “problemáticas” que abandonan el servicio después de un corto período de tiempo utilizando uno de los métodos de análisis de cohortes para SaaS mencionados anteriormente. Desarrolle una hipótesis sobre qué está causando el problema. Por ejemplo, tal vez las personas que no usan su función de sincronización de contactos durante la primera semana no experimentan el valor total de su software SaaS, por lo que abandonan el servicio rápidamente. Realice pruebas A/B para verificar su hipótesis y comprender mejor las cohortes problemáticas. Tenga en cuenta que esta investigación será compleja porque a menudo es una combinación de cosas que mantienen a los usuarios interesados y retenidos. Según los resultados de la prueba A/B, modifique su software en consecuencia para abordar el área problemática. Repita el proceso de análisis de cohortes y prueba de hipótesis para identificar áreas problemáticas adicionales y reducir la pérdida de clientes.
Análisis de cohortes de SaaS: la clave para aumentar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV)
El valor de vida del cliente (CLV) te indica cuántos ingresos genera un cliente típico a lo largo de su relación con tu plataforma. Por ejemplo, si los clientes pagan una tarifa de suscripción mensual de $10 y suelen abandonar la plataforma después de 12 meses, tu CLV es de $120. También verás este término abreviado como valor de vida (LTV).
Si comprende qué tipos de usuarios tienen un valor de vida útil elevado, puede tomar medidas para atraer a usuarios similares. También puede alentar a otros a realizar acciones que ha demostrado que están relacionadas con una alta participación y retención.
Dado que el análisis de cohortes de SaaS le permite ver cuándo los clientes (usuarios finales o cuentas de clientes) abandonan el servicio, significa que puede medir y realizar un seguimiento del CLV. El análisis de cohortes también lo ayuda aumentar CLV. Puede ver, por ejemplo, qué grupos de usuarios generan más ingresos y luego diseñar sus campañas de marketing para dirigirse a esos usuarios o adaptar sus decisiones de productos para servirles mejor.
Con el análisis de cohortes de suscripciones, también obtienes indicaciones de por qué las personas abandonan el servicio, para que puedas solucionar esos problemas. Supongamos que notas que hay altas tasas de abandono de usuarios en tu plan de suscripción básico. Podrías agregar más funciones de producto a ese plan de precios básico para brindar más valor a esos usuarios y disuadirlos de abandonar el servicio.
Además, puede identificar cómo las métricas de comportamiento afectan el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) para optimizar su software. Por ejemplo, si nota que los usuarios que habilitan las notificaciones automáticas tienden a permanecer conectados con su plataforma SaaS, puede experimentar con alentar a todos los usuarios a habilitar las notificaciones durante la incorporación. Deberá realizar pruebas A/B para ver si ese cambio de producto aumenta la interacción de manera causal.
Comprender las métricas del análisis de cohortes
Además del valor del ciclo de vida del cliente (CLV), las métricas estándar para el análisis de cohortes de SaaS son la retención o la pérdida de clientes (cuántos clientes regresan o se van en un período de tiempo determinado, respectivamente). Si la tasa de pérdida es más alta que el promedio para una cohorte específica, sabrá que debe centrar su atención en esa cohorte.
También puede consultar métricas que le brinden más información sobre los ingresos que generan las diferentes cohortes, como el ingreso promedio por usuario (ARPU) y el costo de adquisición de clientes (CAC).
Los 3 principales tipos de análisis de cohortes
Para el análisis de cohortes de SaaS, puede elegir en qué tipo de cohortes separar a sus usuarios. Los tres tipos principales de cohortes son: cohortes de adquisición, cohortes de comportamientoy cohortes predictivas.
Cohortes de adquisición Separar usuarios en función de:
Cuándo se inscribieronCómo se inscribieron (su canal de adquisición)
Cohortes conductuales Separar a los usuarios en función de las acciones que realizan o no y de las acciones que realizan en un período de tiempo específico. Por ejemplo:
En una plataforma de CRM: usuarios que agregaron X número de contactos o lanzaron una campaña de marketing en la última semana En una plataforma de gestión de proyectos: usuarios que activaron las notificaciones de escritorio
Cohortes predictivas Separar a los usuarios en función de la probabilidad de que realicen una acción específica en el futuro.
Plantilla de análisis de cohorte
Normalmente, el análisis de cohortes de SaaS se realiza en una tabla de cohortes. En la tabla, verá lo siguiente:
Una fila para cada cohorte de usuarios (por ejemplo, se unió el 6 de julio, se unió el 15 de julio)Columnas para cada día, semana o mes después de que se creó la cohorte (el día cero es el día en que los usuarios se unieron)Celdas que generalmente muestran la tasa de abandono o la tasa de retención en cada día
En la tabla de cohortes anterior, puede ver que la retención de los usuarios que se unieron el 6 de julio es solo del 6 % al quinto día. Eso significa que el 94 % de los usuarios abandonaron la cuenta, un grupo con fugas. Pruebe a explorar estos datos de forma gratuita con la demostración de autoservicio de y, luego, navegue hasta esta tabla de cohortes de ejemplo.
Puede visualizar mejor esta tabla de cohorte construyendo una curva de análisis de retención.
Si utiliza el gráfico de análisis de retención de , podrá ver un problema inmediato: solo alrededor del 10 % de los usuarios permanecen después del primer día. Esto podría indicar que su producto SaaS tiene una integración complicada, falta de llamadas a la acción, un problema técnico o algo más. Puede probar sus hipótesis a través de la experimentación y luego corregir los problemas y reducir la pérdida de clientes.
¿Está listo para explorar las cohortes en su producto SaaS y comenzar a mejorar la retención hoy mismo? Comience de forma gratuita con o consulte nuestro manual Mastering Retention para obtener más información.