- Uma análise de coortes agrupa os clientes pelo mês do primeiro pedido e compara os grupos na mesma idade, o que os totais mensais não conseguem fazer.
- Leia as linhas para ver uma coorte ao longo do tempo, as colunas para comparar coortes na mesma idade e as diagonais para ver efeitos de calendário, como uma promoção de novembro.
- Compare as coortes por cliente e em lucro bruto, para que o tamanho da coorte e os descontos no primeiro pedido não distorçam o resultado.
- Vale a pena adquirir uma coorte quando o lucro bruto acumulado por cliente ultrapassa o CAC dela em um prazo que você consegue aceitar.
A análise de coortes no ecommerce agrupa os clientes pelo mês do primeiro pedido e acompanha o que cada grupo compra nos meses seguintes. Ela mostra se os clientes que você conquista hoje voltam e gastam tanto quanto os que você conquistou antes. Um total mensal de receita não mostra isso, porque mistura clientes novos e recorrentes de todas as idades.
Este guia explica como montar uma tabela de coortes de aquisição, como ler a retenção e o lucro bruto acumulado por cliente, quais erros distorcem o quadro e o que o ROASaurus mostra.
O que é uma análise de coortes?
Uma coorte é um grupo de clientes que compartilham um ponto de partida. No ecommerce, o ponto de partida habitual é o primeiro pedido. Todos que compraram pela primeira vez em março formam a coorte de março, seja qual for o canal de origem.
Uma tabela de coortes tem uma linha por coorte e uma coluna por período desde o primeiro pedido. M0 é o mês do primeiro pedido, M1 é o mês seguinte, e assim por diante. Cada célula responde a uma pergunta para um grupo em uma idade: quantos clientes voltaram, quanto gastaram ou quanto lucro bruto deixaram.
Esse formato compara clientes da mesma idade. A coorte de março no seu terceiro mês pode ser comparada com a coorte de junho no seu terceiro mês, mesmo que esses meses caiam em estações diferentes.
O Shopify tem um relatório integrado de análise de coortes de clientes que agrupa os clientes pelo primeiro pedido do mesmo modo. As métricas dele são contagem de clientes, retenção e vendas. Para ver as coortes em lucro bruto, você também precisa dos custos de cada pedido: custo do produto, frete, taxas de pagamento e manuseio.
Como montar uma tabela de coortes
- Reúna os pedidos pagos com uma identidade de cliente
Todo pedido precisa de um ID de cliente ou de um endereço de e-mail. Sem isso, não dá para ligar um segundo pedido ao primeiro. Deixe de fora os pedidos cancelados e não pagos.
- Encontre o primeiro pedido de cada cliente
O mês desse pedido é a coorte do cliente.
- Dê uma idade a cada pedido
Conte os meses entre o mês da coorte e o mês do pedido: 0 para o primeiro mês, 1 para o seguinte, e assim por diante.
- Some por coorte e idade
Some os pedidos, a receita e o lucro bruto de cada célula e conte os clientes que fizeram pedidos.
- Divida pelo tamanho da coorte
Divida pelo número de clientes da coorte, para que coortes de tamanhos diferentes possam ser comparadas.
- Escolha entre por período ou acumulado
Uma célula por período mostra só aquele mês. Uma célula acumulada soma todos os meses até ali, que é o que você compara com o custo de aquisição.
O Google Analytics oferece uma escolha parecida na exploração de coortes, com cálculos padrão, contínuo e acumulado. O padrão conta cada período isoladamente, e o acumulado soma os períodos até ali. Para coortes de lojas online, use células por período para a retenção e células acumuladas para o valor.
Como ler uma tabela de coortes
Veja uma tabela de retenção de uma loja de exemplo, vista no início de janeiro. Cada célula mostra a parcela da coorte que voltou a comprar naquele mês.
| Primeiro pedido | Clientes | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Julho | 1,000 | 8% | 6% | 5% | 9% | 7% |
| Agosto | 900 | 8% | 6% | 10% | 7% | – |
| Setembro | 1,100 | 7% | 11% | 7% | – | – |
| Outubro | 1,050 | 12% | 8% | – | – | – |
| Novembro | 2,400 | 5% | – | – | – | – |
Leia as linhas
Uma linha acompanha uma coorte ao longo do tempo. Neste exemplo, a coorte de julho volta a comprar com 8% no primeiro mês. A taxa cai para 5% no terceiro mês e depois sobe para 9% em novembro.
Leia as colunas
Uma coluna compara coortes na mesma idade. Em M1, outubro foi o melhor, com 12%, e novembro o pior, com 5%. Mas o M1 da coorte de outubro foi novembro, o mês da promoção. Então parte desses 12% vem da promoção, não da coorte.
Leia as diagonais
Uma diagonal é um mês do calendário em todas as coortes. A diagonal de novembro mostra 9%, 10%, 11% e 12%: todas as coortes mais antigas compraram mais em novembro. Quando uma diagonal se destaca, a causa é algo que aconteceu naquele mês, como uma promoção, o lançamento de um produto ou um problema de entrega. Isso não diz nada sobre a qualidade das coortes.
A própria coorte de novembro é a questão de verdade. Ela tem mais que o dobro do tamanho das outras, mas só 5% dela voltou em dezembro. No mesmo mês, todas as outras coortes voltaram a 7% ou 8%.
Receita e lucro bruto acumulados por cliente
A retenção diz se os clientes voltam. O valor acumulado por cliente diz quanto eles valem. Some tudo o que uma coorte comprou desde o primeiro pedido e divida pelo número de clientes da coorte. Faça isso em lucro bruto, e não só em receita, porque é o lucro bruto que paga de volta o custo de adquirir o cliente.
Por trás das duas linhas: os primeiros pedidos da coorte de março tiveram média de $70 com uma taxa de margem bruta de 48%, então deixaram $33.60 por cliente. Os primeiros pedidos da coorte de novembro teriam sido de $80 a preço cheio, com a mesma taxa de margem bruta de 48%. Após um desconto de 20%, tiveram média de $64, mas os custos continuaram em $41.60. A taxa de margem bruta caiu para 35%, e cada primeiro pedido deixou $22.40. O desconto reduziu a margem do primeiro pedido, e menos desses clientes voltaram.
Vale a pena adquirir uma coorte quando o lucro bruto acumulado por cliente ultrapassa o CAC dela em um prazo que você consegue aceitar. O mês em que isso acontece é o período de payback. Para a coorte de março, é M0. Para a coorte de novembro, isso ainda não aconteceu. Como definir esse limite está em valor vitalício do cliente para lojas Shopify, e a própria margem é explicada em margem de contribuição no ecommerce.
Erros comuns na análise de coortes
Misturar tamanhos de coortes
Uma coorte de 150 clientes e uma de 2,400 não merecem o mesmo peso. Ao tirar a média das coortes, pondere cada uma pelo número de clientes. Trate as coortes pequenas com cuidado: em uma coorte de 150, três clientes que gastam $200 a mais cada um mudam a média em $4.
O erro oposto é comparar os totais das coortes. A coorte de novembro tem a maior receita total só porque tem mais clientes. Compare as coortes por cliente.
Ler coortes recentes como piores
Uma coorte que começou no mês passado teve um mês para comprar. Compare-a apenas com coortes mais antigas na mesma idade. A última célula de uma linha também pode ser o mês atual, que ainda não terminou, então parece baixa até o mês acabar.
Ignorar a sazonalidade
Coortes adquiridas em um mês de promoção, como novembro, se comportam de modo diferente das adquiridas a preço cheio. Compare-as com o mesmo mês de um ano antes, não com o mês anterior. E confira as diagonais antes de culpar uma coorte: se todas as coortes tiveram um mês fraco ao mesmo tempo, a causa é o calendário.
Ignorar os descontos no primeiro pedido
Um desconto no primeiro pedido traz clientes com uma margem menor, e alguns deles vieram pelo desconto, não pelo produto. Divida as coortes pelo código de desconto do primeiro pedido e compare o lucro bruto por cliente delas.
Perder clientes que finalizam a compra como convidados
Se um cliente recorrente finaliza a compra com outro endereço de e-mail, ele parece um cliente novo. O segundo pedido dele inicia uma nova coorte em vez de contar como pedido de recompra. As taxas de recompra saem então baixas demais e a contagem de clientes novos alta demais. Incentive as contas de cliente e leia as taxas de recompra como um limite inferior.
Como agir com base em uma análise de coortes
- Defina quanto você pode pagar por um cliente. Leia o lucro bruto acumulado por cliente no prazo de payback que você aceita, por exemplo 6 meses. Esse é o seu CAC máximo.
- Mova o orçamento para as coortes que recompram. Divida as coortes por primeiro produto, código de desconto ou primeiro canal de anúncio e coloque mais orçamento nos grupos que continuam comprando.
- Programe os seus e-mails de acompanhamento. Se a maioria dos segundos pedidos vem no segundo mês, envie o lembrete antes disso, não depois.
- Corrija a oferta do primeiro pedido. Se as coortes com desconto nunca alcançam as outras, teste um desconto menor ou outra oferta e compare as novas coortes após três meses.
- Use o payback para avaliar prejuízos no primeiro pedido. Uma coorte que se paga em M2 pode justificar campanhas abaixo do ROAS de equilíbrio do primeiro pedido. Uma coorte que nunca se paga, não.
Análise de coortes no ROASaurus
O relatório de coortes em valor vitalício no ROASaurus é montado a partir dos seus pedidos e dos custos de produto na análise de lucro. Os clientes são identificados pelo ID de cliente do Shopify ou pelo e-mail, e só os pedidos pagos contam.
- Coortes por semana, mês, trimestre ou ano do primeiro pedido, como matriz ou como curvas, com exportação em CSV.
- 14 métricas, entre elas Customers returning (%), Cumulative orders per customer, Cumulative revenue per customer e Cumulative contribution margin per customer. Essa última métrica desconta os custos de produto, frete, taxas de pedido, taxas de pagamento, manuseio e imposto repassado, e fica antes do investimento em anúncios. É a que corresponde ao lucro bruto por cliente, como este guia usa o termo. O relatório também tem uma métrica Cumulative gross profit per customer, mas ela mantém o imposto cobrado, a menos que Taxes collected esteja definido como Left out of revenue em Profit › Cost settings.
- Cada linha mostra o número de clientes, o CAC, o R% (a parcela com um segundo pedido até agora) e o primeiro pedido médio. O CAC é o investimento em anúncios no período da coorte dividido por todos os clientes novos adquiridos nele.
- A linha de média pondera as métricas por cliente pelo número de clientes de cada coorte.
- Um contorno verde marca o período em que a margem acumulada por cliente de uma coorte ultrapassou o CAC: o período de payback.
- Nas coortes mensais, as células listradas mostram valores previstos até 24 meses, a partir da curva de recompra da sua própria loja.
- Filtros no primeiro pedido: primeiro produto, tipo de produto, fornecedor, código de desconto, país, primeiro canal de anúncio, canal de vendas, fonte, meio ou campanha UTM, tag de cliente ou tag de pedido.
- Taxas de recompra por mês do primeiro pedido em 30, 60, 90, 180 e 365 dias. Uma janela que ainda não passou para todos os clientes da coorte é marcada com um asterisco.
O Ask AI também pode responder a perguntas sobre as suas coortes. Ele lê para você as coortes mensais, a margem de contribuição acumulada por cliente e o mês de payback do CAC.