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Cómo utilizar el Análisis de Cohortes para aumentar las ventas, optimizar el gasto en publicidad y mucho más
El Análisis de Cohortes o Análisis de Grupos de Clientes es un proceso que puede multiplicar las ventas. Sin embargo, la mayoría de las tiendas eCommerce sólo utilizan los datos de grupos para mejorar la retención o, lo que es peor, no los utilizan para nada.
Esta guía muestra cómo los comercios electrónicos pueden utilizar el análisis de cohortes para mejorar las operaciones principales, como las campañas posteriores a la compra, la optimización del gasto publicitario y la personalización de ofertas para grupos y segmentos de clientes de alto impacto.
Si deseas pasar directamente a cómo utilizar el análisis de grupos o cohortes con ejemplos, haz clic aquí. De lo contrario, continúa leyendo para saber qué es el análisis de grupos y por qué deberías dedicarle el tiempo necesario para configurarlo.
¿Qué es el análisis de grupos de clientes?
El Análisis de Cohortes o Análisis de Grupos de Clientes es un tipo de segmentación por comportamiento que agrupa a los usuarios por una o más características y hace un seguimiento de su comportamiento a lo largo del tiempo.
El análisis de cohortes más común es el que agrupa a los usuarios por su fecha de compra. Algunos ejemplos son:
Pero también puedes crear grupos de clientes en función de los comportamientos realizados o no realizados. Algunos ejemplos son la visita a determinadas páginas o la participación en programas de fidelización.
Un beneficio importante del análisis de cohortes es poder ver cómo actúa cada grupo en distintos periodos de tiempo. Por este motivo, se suele utilizar para el análisis de retención de grupos.
Sin embargo, como veremos, las tiendas de eCommerce pueden utilizar el análisis de cohortes para mucho más que la retención.
"Las tiendas de eCommerce pueden utilizar el análisis de grupos de clientes para mucho más que para la retención"
Beneficios del análisis de cohortes: Cómo utilizar los datos de grupos para lograr el éxito en el eCommerce
El análisis de cohortes es una excelente herramienta para las empresas de eCommerce. A continuación se detallan algunos de los beneficios más comunes que se pueden obtener al diseñar y utilizar un informe de grupos.
1. Entender cómo se comportan los clientes a lo largo del tiempo
El principal beneficio del análisis de grupos es conocer cómo actúan tus clientes a lo largo del tiempo.
Si no se segmenta por grupos de clientes, el crecimiento o el declive de una empresa hará que se pierda de vista el impacto de la personalización, la optimización de la conversión u otros esfuerzos.
2. Hacer un seguimiento y comprender tu tasa de cancelación de clientes
El análisis de grupos es la mejor manera de ver y comprender la tasa de cancelación de clientes o churn de tu marca. Dado que los clientes existentes gastan de media un 73,72% más que los nuevos, encontrar formas de aumentar la tasa de retención es uno de los principales beneficios del análisis de grupos para la retención.
3. Identificar segmentos por comportamiento para crear campañas y experiencias personalizadas
Por último, puedes utilizar el análisis de cohortes para segmentar eficazmente a los clientes.
Por ejemplo, ¿qué experiencias personales deberías ofrecer a los clientes que se han dado de baja recientemente frente a los que regresan cada semana o los que son nuevos en tu sitio? ¿Actúan de forma diferente los clientes que provienen de diferentes campañas publicitarias? Y si es así, ¿cómo puedes crear mejores ofertas para ellos?
Estos son los tipos de preguntas y respuestas que puedes obtener utilizando el análisis de cohortes.
Mejores prácticas y ejemplos de análisis de grupos de clientes
1. Optimizar las campañas posteriores a la compra
Según nuestro último estudio acerca de las estadísticas de email marketing, las campañas de postcompra convirtieron un destacable 8,2% de las veces.
El análisis de cohortes te permite comprender cuándo tus clientes vuelven de forma natural y repiten sus compras. Con estos datos, puedes optimizar tus campañas post-compra y aumentarlas con mensajes de recordatorio de reabastecimiento o renovación.
Arriba, Tula utiliza el análisis de cohortes para determinar cuándo es natural que sus clientes realicen otra compra. Activan sus correos electrónicos de reabastecimiento como recordatorios antes de esta fecha, y después añaden incentivos adicionales. En este correo electrónico, se destacan tres beneficios específicos
2. Transformar las métricas globales de LTV en métricas útiles de 30 días, 60 días u otro período que permita el retorno de la inversión
El Valor de Vida del cliente (LTV) suele considerarse el santo grial de las métricas de beneficios en el eCommerce.
Sin embargo, el tiempo es importante tanto para el flujo de caja como para el cálculo del ROI. En este sentido, los periodos de recuperación son mucho más prácticos que las métricas de LTV.
A partir de la adquisición de clientes, se puede saber con qué frecuencia regresan los clientes, en qué plazo vuelven y cuánto es el beneficio que se obtiene cuando lo hacen.
Con el análisis de cohortes puedes entender claramente cuántos ingresos están generando los clientes en cada momento.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo ver estos datos. Aquí se muestra el gráfico de los ingresos que genera una cohorte a lo largo del tiempo.
3. Comprender las métricas de LTV y de recuperación de la inversión mediante la segmentación por comportamiento
Para que las métricas de retorno de la inversión sean más prácticas, debes segmentar los datos por varias propiedades. Las propiedades suelen ser las siguientes
4. Conseguir un CAC mejor
Los costes de adquisición de clientes siguen aumentando. A continuación se muestra un ejemplo del CPC de Amazon por categoría.
Este es otro ejemplo que muestra cómo han cambiado los CAC a lo largo del tiempo en varios sectores. Aquí vemos cómo los costes de adquisición de clientes han aumentado un 70% en los sectores B2B y algo más del 60% en las marcas B2C en comparación con hace cuatro años.
Ya hemos hablado anteriormente de cómo el uso de una métrica ROAS para determinar la eficacia de la publicidad supone una desventaja, y por qué deberías centrarte en el ROMI (retorno de la inversión en marketing).
El análisis de cohortes es la única manera de obtener una cifra real de retorno de la inversión en marketing. Como hemos comentado anteriormente, se pueden utilizar los datos de cohortes para comprender la rapidez con la que se puede esperar el retorno de la inversión en los canales de adquisición.
Esto te permite invertir más, sabiendo exactamente cuándo puedes esperar la recuperación de la inversión y, en última instancia, lo rentable que serán tus campañas publicitarias.
5. Verificar si los descuentos funcionan
Otro caso de uso interesante del análisis de cohortes es el efecto de los descuentos.
Para ello, hay que crear primero dos segmentaciones de cohortes por comportamiento, una que haya comprado mediante un descuento y otra que haya comprado sin él. A continuación, compara cómo se comportan estos grupos durante los siguientes 90 días (o cualquier plazo que tenga sentido para tu negocio).
Así puedes empezar a ver si los descuentos se traducen en clientes fieles o si, por el contrario, sólo te hacen perder ingresos.
6. Construir mejores campañas de bienvenida
El objetivo de las campañas de bienvenida es establecer relaciones y crear ventas.
Hemos analizado cómo crear una campaña de bienvenida de múltiples etapas, junto con un ejemplo destacado de Sephora aquí. Sin embargo, para establecer tus propias campañas de triggered email, debes crear tests AB y evaluarlos a través del análisis de cohortes.
Puedes hacer un gráfico rápido de cómo se comportan los distintos segmentos en los siguientes períodos de 30 y 60 días y, en última instancia, comprender qué serie de bienvenida hace un mejor trabajo para transformar a los nuevos visitantes en clientes habituales.
Siguientes Pasos
Esta guía muestra cómo las tiendas de comercio electrónico deberían utilizar el análisis de cohortes para aumentar las ventas. Barilliance ayuda a las marcas de comercio electrónico a actuar a partir de los datos que se obtienen del análisis de cohortes.
Con Barilliance, puedes crear experiencias y ofertas personalizadas para cada grupo de clientes, configurar experimentos multivariantes para aumentar los beneficios y, en última instancia, hacer crecer tu negocio.
Si quieres saber cómo utilizar la personalización en eCommerce para conseguir una experiencia personalizada para cada grupo de clientes, haz clic aquí.
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