Desmistificando Cohort Analysis para um SaaS

Desmistificando Cohort Analysis para um SaaS

Post publicado original no blog da Meetime!

Cohort Analysis fazem parte do dia a dia de um SaaS que precisa de insights profundos sobre o comportamento de seus clientes ou grupo de usuários testando ou interagindo com seu software.

Isso não é algo com o qual você deve se preocupar se ainda estiver lançando uma versão beta e conversando com os primeiros usuários, nessa fase existem coisas mais importantes que demandam sua atenção.

Apresentamos a figura abaixo em nosso post “Guia de crescimento para o SaaS Brasileiro”, e o círculo azul ressalta o momento em que uma Saas Cohort Analysis deveria ser a preocupação do empreendedor ou gestor, entender melhor o comportamento de grupos de clientes.

Nas duas primeiras fases não existe um caminho claro para o crescimento da empresa, e uma cohort analysis não será a ferramenta certa para encontra-lo. Quando a empresa está ganhando tração, no começo da fase 3, é importante medir e controlar as principais métricas de um software as a service: CACLTV e CHURN.

Depois disso, chega a hora de mergulhar fundo nas métricas com análises complexas, e olhar para uma SaaS cohort analysis antes de buscar investimento e ganhar escala é importante, pois ajuda a empresa a responder perguntas fundamenbtais:

  • Estou retendo os usuários do meu software?
  • Eles estão engajados com a ferramenta, usando-a cada vez mais?
  • Qual o rendimento que um grupo de clientes traz à empresa ao longo do tempo?

Um investidor inteligente não irá olhar apenas para a habilidade de adquirir clientes, mas se o time de um SaaS consegue transformar uma massa de usuários em um ativo de longo prazo para a empresa, e esse tipo de informação fica evidente quando rodamos uma cohort analysis com os dados de uma empresa.

Saas Cohort Analysis: o que é e como fazer em 4 passos

Para começar, o que é exatamente cohort?

Cohort é um grupo de pessoas ou usuários que compartilham de uma ou mais característica em comum dentro de determinado período, e analisá-lo permite interpretar dados e avaliar o impacto de ações de forma mais clara.

A análise simultânea de múltiplos usuários traz precisão estatística para as conclusões que gestores tiram dos dados coletados, levando-os a tomar melhores decisões.

Os tipos de cohorts mais utilizados por SaaS’s são usuários segmentados por data em que realizaram uma ação (cadastro, download, etc.), e as análises mais comuns medem retenção de clientes ao longo do tempo e engajamento com a ferramenta (vamos dar exemplos concretos desses dois casos adiante).

A lógica de uma cohort analysis

Agora que o conceito de cohort ficou claro, é importante entender a lógica aplicada nessas análises. A figura abaixo retrata uma típica análise cohort, onde as colunas representam os diferentes períodos (dias, semanas, meses) e as linhas os diferentes cohorts analisados.

Até ai tudo bem. Mas o que significa olhar para uma linha e uma coluna nessa análise? Vamos supor que sua empresa SaaS esteja usando análise cohort para avaliar a retenção de usuários que se cadastram para começar um trial gratuito do software.

Analisando as linhas ficará visível a % de usuários retidos ao longo do tempo. Já com a análise das colunas é possível enxergar se as mudanças no produto e nos processos está surtindo efeito e retendo mais usuários que iniciam um trial, se estão modificando de maneira positiva o comportamento deles junto ao software.

4 passos para rodar umas SaaS Cohort Analysis

Antes de sair “fazendo contas” e analisando dados siga os 4 passos abaixo, pois eles vão ajuda-lo a construir uma análise cohort de sua SaaS que trará insights importantes ao seu negócio.

1) Qual pergunta relevante você precisa responder?

Análises cohort em SaaS podem responder a uma infinidade de perguntas, e aqui os maníacos por métricas fazem a festa, medindo engajamento e retenção levando em consideração as mais diferentes variáveis (ex: perfil de cliente, canal de aquisição, modificações no produto, etc.).

Antes de começar as análises, descubra quais perguntas precisam ser respondidas para que você saiba como alavancar o negócio ou corrigir um problema. Foco é característica comum de todos os empreendedores de sucesso, utilize-o aqui.

Exemplo da Meetime: estamos conseguindo engajar novos trials com o software da Meetime?

Trials engajados, que usam o software depois do cadastro, tem maior probabilidade de tornarem-se cliente pagantes depois que o período de uso gratuito acabar e, por isso, saber se estamos tendo sucesso em engajá-los com a Meetime é vital para nosso negócio.

2) Que métricas irão ajudar a responder essa pergunta?

Faça um brainstorming com as métricas que sua equipe acha que podem auxiliar na busca pela resposta, e depois filtre as que sejam mais fáceis de coletar e que podem trazer os melhores insights.

Exemplo da Meetime: as métricas abaixo podem nos ajudar a medir engajamento de trials com o software.

  • Número de videoconferências realizadas por trial
    % de novos trials que fazem ao menos uma videoconferência
    % dos trials que instalam a Meetime em seu site

Para nós, a métrica mais fácil de coletar e que melhor retrata um trial ativo é a % de novos trials que fazem ao menos uma videoconferência, então vamos fazer uma cohort analysys em nossa SaaS com ela.

3) Quais cohorts serão analisados, com que periodicidade?

É necessário definir quais características em comum irão determinar os diferentes cohorts, e qual será a periodicidade das coletas. É possível definir o período de tempo como essa característica (usuários que se cadastram nessa semana) ou adicionar outras características.

Exemplo da Meetime: no último passo do cadastro de um novo trial no site, oferecemos a ele duas opções para continuar:

  • Em uma delas, ele entra diretamente na área interna do software e passa por um onboarding automático de 7 passos que irá apresentar as funcionalidades da Meetime.
  • Na outra, ele fala diretamente com um consultor da empresa, que irá pessoalmente apresentar cada detalhe do software e tirar suas dúvidas.

E iremos tomar isso como a característica que define usuários que participam de um mesmo cohort: o grupo de usuários que passou por onboarding automático e outro que passou por um onboarding pessoal.

Acreditamos que um onboarding pessoal gera maior engajamento por parte dos trials, e a análise cohort irá trazer essa resposta.

4) Como vou coletar os dados e rodar as análises?

Essa parte é relativamente simples se comparada as anteriores. Basta definir se os dados serão coletados manualmente através do Google Analytics ou de dentro do próprio sistema, e se a análise será feita através do Excel ou por meio de um software específico.

Agora, é só baixar a cabeça, trabalhar em cada uma dessas etapas e levantar a cabeça somente na hora de avaliar os resultados.

As cohorts analysis em SaaA mais utilizadas são:

  • Número de clientes retidos (mensal)
    % de clientes retidos (mensal)
    % de clientes ativos (mensal)
    Cohort MRR (mensal)
    % da MRR retida (mensal)

Software para rodar cohort analysis

Nada impede sua empresa SaaS de rodar cohort analysis em planilhas do Excel, o resultado será o mesmo caso você usasse um software especializado. Porém, existem duas principais vantagens em usar softwares:

  • É possível integrar essas ferramentas ao seu software, o que acaba com o trabalho de coleta e input de dados, e permite olhar para as análises em real-time.
  • Filtrar variáveis e comparar diferentes análises é infinitamente mais fácil e rápido usando um bom software específico para isso.

Por esse motivo, recomendamos dois softwares, Mixpanel e RJ Metrics. Existe um trabalho inicial para integrá-los em seu software, mas, depois disso, realizar essas análises se torna facílimo.

Outro downside é que usar essas ferramentas não é nada barato para uma startup, motivo pelo qual as planilhas de Excel continuam dominando o mercado. Recentemente o Google Analytics lançou uma funcionalidade que permite ao usuário realizar cohort analysis, vale a pena conferir para sua SaaS.

Agora, vamos mergulhar nas 4 métricas que um SaaS normalmente estuda através da análise cohort.

1) Número de clientes retidos

A habilidade de um SaaS em reter os clientes que adquire é a base que irá sustentar seu crescimento, e a falta dela acarreta em um negócio com baixo potencial de longo prazo. No exemplo de análise cohort abaixo vemos um SaaS que está tendo sucesso em adquirir novos clientes, mas que sofre com um churn mensal de 5%, absurdamente alto. Com isso o primeiro cohort analisado teve 33% dos clientes perdidos em 8 meses de análise, e no final de 2 anos todos os 100 clientes adquiridos seriam perdidos.

Em nosso post sobre churn mostramos que uma taxa de cancelamento anual de 5 à 7 % (0,42 à 0,58 % ao mês) é o que um SaaS deve mirar. Para conseguir atingir esse patamar é importante ter um processo de qualificação de leads antes da venda, um time de Customer Sucessgarantindo que os clientes estão retirando valor do software e um time de desenvolvimento melhorando constantemente a ferramenta.

2) % de clientes ativos

Esse métrica poderia ser chamada de previsão de churn. Clientes inativos, que pagam pelo seu serviço porém não os usam, tem alta probabilidade de cancela-lo no futuro próximo. Para evitar isso, estabeleça uma linha de corte que possa indicar o que é um cliente ativo para o seu SaaS? Na Meetime consideramos um cliente ativo quando ele faz pelo menos duas demonstrações remotas por semana através do nosso software, e com isso fica fácil determinar a % de clientes ativos através da análise cohort.

Se mesmo com uma alta % de clientes ativos você esteja tendo muitos cancelamentos, provavelmente a linha de corte está baixa, e nesse caso é necessário ajustá-la (esse é um processo iterativo que leva tempo, mas eventualmente você irá encontrar o sweet spot que definirá um active user).

O ideal é manter 100% dos clientes ativos, e para isso você deve ter um plano de ação com o objetivo de desenvolver hábitos de uso dos seus clientes junto ao software. Livros como O poder do Hábito e Hooked podem ajudá-lo nessa tarefa.

Exemplo de análise cohort com alta % de clientes ativos:

No caso acima o sétimo cohort teve um engajamento menor com o software, o que pode ter sido ocasionado por diversos motivos: user onboarding mal realizado, o produto foi vendido para clientes não qualificados, número alto de bugs no sistema, etc. O importante é investigar a causa.

3) % de trials ativos

Um cenário muito comum para um SaaS que trabalha com um período inicial de teste gratuito é que boa parte das pessoas que cadastram seu e-mail para começar um teste acabam nunca utilizando a ferramenta. Vender para trials inativos é muito difícil, pois eles não perceberam valor no software a ponta de utiliza-lo, e reverter essa situação se torna complicado.

Para manter um alto % de trials ativos vale a pena lançar mão de ferramentas como o Conpass (que cria processos de onboarding e tutoriais in-app) e o RD Station (com envio de e-mails automáticos). Para software complexos soluções automatizadas podem não ser suficientes para engajar novos usuários, e nesse caso um onboarding manual é necessário.

Exemplo de análise cohort com alta % de trials ativos:

Na análise acima a empresa deveria investigar o que aconteceu com o quarto e quinto cohort, que tiveram uma queda brusca no engajamento dos novos trials. Essa análise é particularmente interessante para SaaS’s que trabalham no modelo freemium: uma alta % de usuários freemium ativos ao longo tempo significa potenciais clientes em um futuro próximo!

4) Volume de MRR

Diferente do “Número de clientes retidos”, o volume de renda recorrente mensal é um número que pode aumentar ao longo do tempo, e na verdade é isso que você como gestor de um SaaS deve buscar: faturar mais com um mesmo grupo de clientes por meio de up-selling ou através de uma régua variável de precificação pré-estabelecida (ex: na Meetime nossos clientes tem 3000 minutos de videoconferência mensais inclusos no plano, e cobramos R$ 0,05 por minuto adicional, o que nos permite ganhar mais com grandes clientes ou clientes altamente engajados).

Quando um SaaS consegue que o valor de MRR decorrente de expansões de conta atuais supere a MRR perdida com clientes que deram churn, ele atinge o negative churn. Mesmo perdendo alguns clientes o faturamento da empresa aumenta, e para isso acontecer é necessário manter o churn sob-controle e ter uma equipe de Customer Sucess com capacidade de manter clientes engajados e retirando valor do software, para que eles estejam abertos a conhecer e pagar por novas features lançadas.

Exemplo de análise de cohort com Volume de MRR expandindo:

Fica claro que esse tipo de análise é um poderoso instrumento para responder perguntas difíceis que todo SaaS’s enfrenta em sua jornada rumo a milhares de clientes. Use-a bem e no momento certo!

Diego Cordovez

Diego Cordovez

Brazilian, a SaaS co-founder (https://meetime.com.br), amateur triathlete and a passionate f#%ing hard-working entrepreneur. Follow me at @cordovezdiego

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