Análisis de Cohortes SaaS: Encuentra Bolsillos de Ganancia con Tus Datos
Tu base de clientes está creciendo. Tus ingresos están aumentando. Tal vez incluso tu negocio SaaS ha comenzado a generar ganancias. El futuro se ve prometedor.
Un crecimiento prometedor puede dificultar la detección de ineficiencias y oportunidades desaprovechadas que afectan tus perspectivas a largo plazo. Aquí es donde un análisis de cohortes en SaaS puede guiar la planificación estratégica. A medida que escalas, la retención de clientes se vuelve crucial para cumplir con el crecimiento y la rentabilidad pronosticados.
Una visión detallada de tu base de clientes puede ayudarte a entender las necesidades de tus clientes actuales para mejorar su experiencia, disminuir la tasa de abandono en tu plataforma y descubrir nuevas oportunidades de ingreso para aumentar aún más las ganancias.
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Repasaré todas las formas de realizar análisis de cohortes de manera manual, pero para quienes cuentan con presupuesto para software, una herramienta de análisis estadístico probablemente sea una mejor elección.
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¿Qué es un análisis de cohortes en SaaS?
Un análisis de cohortes es un proceso evaluativo orientado a los datos que examina el comportamiento y los indicadores de rendimiento financiero a través de segmentos más pequeños dentro de tu base de clientes global.
Estos segmentos de clientes se pueden definir y separar de muchas maneras diferentes. Las personas de clientes, los niveles de suscripción, los comportamientos en la plataforma, los canales de adquisición y las fechas de registro de los clientes son algunos de los criterios posibles para crear cohortes.
En un análisis de cohortes SaaS, las empresas deben buscar información sobre cómo diferentes clientes utilizan la plataforma de diferentes maneras. ¿Los clientes de más tiempo aprovechan menos las nuevas funciones? ¿Algunos niveles de suscripción presentan tasas de abandono más altas o bajas que otros?
Al realizar un análisis de cohortes en SaaS, tu empresa puede descubrir conocimientos accionables que permitan nuevas eficiencias, más generación de ingresos y, sobre todo, mayores tasas de retención de clientes para tu plataforma.
Casos de uso de los datos
A medida que crecen las plataformas SaaS, también lo hacen las enormes cantidades de datos de clientes a tu disposición. Pero un gran volumen de información no sirve de nada si no sabes cómo aprovechar esa información para lograr conocimientos más profundos y accionables.
Un análisis de cohortes SaaS ofrece una plantilla sencilla para procesar estos datos y utilizarlos para informar la estrategia de tu negocio. Dada la flexibilidad con la que puede realizarse este tipo de análisis, tu empresa puede emplear este proceso evaluativo para una variedad de objetivos y casos de uso, incluyendo los siguientes:
● Identificar decisiones de producto que generen valor para tus clientes y mejoren las tasas de retención, incluyendo lanzamientos de nuevas funciones, cambios en precios y mejoras en la experiencia de usuario.
● Evaluar el compromiso de los clientes con el tiempo y a través de los segmentos, para comprender mejor el valor de vida del cliente (LTV) potencial.
● Definir personas y segmentos de clientes para mejorar la personalización de los mensajes para estos grupos.
● Habilitar un monitoreo proactivo que detecte patrones que puedan indicar clientes a punto de abandonar la plataforma. Identificarlos tempranamente puede ayudar a tu empresa a aplicar intervenciones para retener el negocio de cada cliente.
● Evaluar el éxito de nuevas actualizaciones de producto, mejoras en la experiencia de usuario y otros cambios que impacten la experiencia del cliente.● Conocer más sobre por qué los clientes abandonan e identificar estrategias para mejorar el compromiso y la retención.
Análisis de cohortes basadas en el tiempo vs. basadas en segmentos
Un análisis de cohortes SaaS puede realizarse para obtener información relacionada con una amplia variedad de métricas financieras y de rendimiento. Pero las cohortes de clientes que realmente se analizan se definen y agrupan de una de estas dos maneras.
Cohortes basadas en el tiempo
También conocidas como cohortes de adquisición, las agrupaciones por tiempo son un método sencillo de segmentación: las cohortes se definen según el momento en que esos clientes se unieron a tu plataforma. Ya sea por mes, trimestre, año o algún otro período, este enfoque facilita el análisis de cómo han cambiado las relaciones con los clientes en tu producto SaaS a lo largo del tiempo.
● Recomendado para: Empresas SaaS que desean evaluar el impacto de nuevos desarrollos de producto y/o la experiencia general del usuario a través del tiempo. Esta estrategia también puede revelar cómo han cambiado las relaciones con los clientes a medida que la empresa SaaS ha escalado su base de usuarios.
Cohortes basadas en segmentos
Los cohortes basados en segmentos definen grupos de clientes según datos de comportamiento, demografía u otros puntos de datos comúnmente compartidos que no dependen del tiempo. Las personas de cliente, los patrones de uso de SaaS, los niveles de suscripción y criterios similares se pueden utilizar para crear segmentos que pueden analizarse para conocer mejor las diferencias entre estos cohortes.
● Ideal para: Comprender qué tipos de usuarios generan más valor e ingresos para tu empresa. Los cohortes basados en segmentos pueden analizarse para descubrir las razones por las que tu plataforma podría estar teniendo dificultades para captar a ciertos tipos de usuarios, qué tipos de personas de cliente aportan el mejor LTV y ROI de marketing, y muchos otros aprendizajes posibles a través de tus propios datos de cohortes de primera mano.
Cómo realizar un análisis de cohortes
¿Tu audiencia más comprometida es la de mayor valor? ¿Tus niveles de suscripción más altos generan el mejor LTV de cliente? ¿Qué cohortes te aportan el mayor retorno en tus campañas de marketing y qué grupos de clientes están generando en tu negocio tasas elevadas de abandono?
Un análisis de cohortes SaaS puede ayudarte a responder todas esas preguntas y más. Aunque es importante recordar que la correlación no siempre implica causalidad, un simple análisis de cohortes puede ser el punto de partida para una investigación más profunda mediante pruebas A/B y otras estrategias destinadas a demostrar tu hipótesis.
Al iniciar un análisis de cohortes, deberás acceder a una herramienta de software que ofrezca funcionalidades integradas de informes de cohortes. Google Analytics es uno de los recursos más populares para esto, pero ProfitWell y Mixpanel están entre las herramientas comprobadas para facilitar la elaboración de informes de cohortes.
Una vez que tengas una de estas herramientas configurada, puedes hacer tu propio análisis utilizando uno de los siguientes enfoques:
Análisis de comportamiento
Para realizar un análisis de comportamiento, define los grupos de clientes en función de acciones que puedan rastrearse dentro de tu plataforma SaaS. Por ejemplo, si te interesa saber si los suscriptores de nivel alto están utilizando las funciones costosas por las que pagan, separa los grupos en función de si han interactuado con esa función dentro de un periodo de tiempo específico.
Concéntrate en periodos de tiempo reducidos para disminuir las variables que podrían alterar estos análisis. Por ejemplo, considera analizar el comportamiento de los clientes durante un periodo de dos semanas o 30 días en vez de uno de seis meses, cuando los cambios estacionales, junto con otros eventos en la plataforma, podrían afectar la calidad de tus datos.
Una vez definido el periodo de tiempo, compara diferentes cohortes para ver si algún grupo de usuarios demuestra una correlación entre el comportamiento analizado y su tasa de retención.
Análisis de abandono
El análisis de abandono es ideal para examinar qué tipos de patrones de interacción y uso de la plataforma provocan que los clientes la abandonen.
Para calcular el abandono, identifica los usuarios que se registraron en una fecha concreta, o durante un periodo de tiempo concreto, y compáralo con el número de clientes que permanecen activos en una fecha específica. El porcentaje representa tu tasa de abandono.
Un análisis de abandono puede realizarse también creando cohortes según su fecha de registro, nivel de suscripción, tipo de negocio u otros criterios para aislar las variables que puedan estar causando o contribuyendo a tasas altas de abandono. Pueden realizarse múltiples análisis de cohortes para examinar más a fondo estos resultados y validar sus conclusiones.
Análisis de ingresos
Un análisis de ingresos comienza definiendo un periodo de tiempo y determinando la tasa de abandono durante ese periodo. Luego, configuras los cohortes en función del grupo financiero que quieres examinar: las segmentaciones más comunes se centran en los niveles de suscripción, el tamaño del cliente y los rangos de generación de ingresos en situaciones donde tu modelo de precios se basa en el número de usuarios o el uso de la plataforma.
Durante el periodo de la tasa de abandono, analiza cómo ha crecido la generación de ingresos para cada uno de estos grupos. Dependiendo de la etapa de tu empresa y de los aprendizajes que buscas obtener, puedes optar por observar esto en términos de retención bruta de ingresos o retención neta de ingresos (más sobre esto abajo). Identifica qué cohortes registran la tasa de crecimiento más rápida y cuáles ven una expansión de ingresos estancada o en descenso.
A partir de aquí, puedes analizar las diferencias en estos cohortes—potencialmente mediante el uso de análisis adicionales basados en segmentos—para identificar las razones de comportamiento, demográficas u otras, por las cuales se producen estas diferencias de ingresos.
Retención bruta de ingresos
La retención bruta de ingresos (también conocida como retención bruta de ingresos por dólar) refleja el éxito de tu empresa SaaS en la retención de clientes existentes. Es un dato muy útil para negocios SaaS jóvenes porque permite evaluar la estabilidad de tu base actual de clientes.
La retención bruta de ingresos se calcula restando el abandono de ingresos de tus ingresos recurrentes mensuales (MRR), sin considerar los nuevos ingresos, y luego dividiendo ese número menor entre el MRR. Si tu MRR es $25,000 pero experimentas $5,000 en ingresos perdidos por abandono, divides $20,000 entre $25,000 y obtienes una tasa de retención bruta de ingresos del 80 por ciento.
Retención neta de ingresos
Mientras que la retención bruta de ingresos solo se centra en el éxito de tu empresa para retener los ingresos existentes, la retención neta de ingresos también tiene en cuenta la expansión de los ingresos impulsada por nuevos clientes. Este cálculo, ligeramente más complejo, refleja de manera más completa el crecimiento de los ingresos de tu empresa.
Siguiendo el escenario anterior, supongamos que tu negocio comenzó el mes con $25,000 de MRR, sufrió una pérdida de $5,000 por churn, pero también terminó el mes con $32,000 de MRR gracias a la incorporación de nuevos usuarios. Después de restar el churn del MRR de fin de mes (incluyendo los nuevos ingresos), dividirías los ingresos netos de $27,000 por la cifra original de $25,000 y obtendrías un índice de retención neta de ingresos del 108 por ciento.
Si bien la retención bruta de ingresos nunca puede superar el 100 por ciento, una buena cifra de retención neta de ingresos debería estar muy por encima del 100 por ciento, lo que refleja la base de ingresos en crecimiento de tu empresa.
Comprender las métricas del análisis de cohorte
No importa cómo segmentes y analices tu base de clientes, cualquier análisis de cohorte SaaS se centrará principalmente en una o más de las siguientes tres métricas SaaS:
● Tasa de abandono (churn rate): Como se mencionó anteriormente, una tasa de abandono alta—aunque solo sea en una cohorte dentro de tu base de clientes—es un problema que debe abordarse. Un análisis de cohorte puede ayudar a detectar tasas altas de churn y sus posibles causas.
● Valor de vida del cliente (LTV): Una tasa alta de churn reducirá el LTV. Una buena retención de clientes, combinada con estrategias de precios, upselling y otras formas de generación de ingresos, maximizará los ingresos obtenidos de cada cliente individual.
● Costo de adquisición de clientes: Cuanto más caro sea adquirir clientes, mayor debe ser el LTV de tus clientes. Si tienes una tasa alta de churn y altos costos de adquisición de clientes (CAC), tu empresa podría rápidamente comenzar a perder dinero mientras trata de compensar ingresos perdidos.
Implementando tus hallazgos
Un análisis de cohorte SaaS es invaluable para identificar patrones preocupantes y sus posibles explicaciones. Pero, con tantas variables que afectan al churn, el compromiso del cliente y la experiencia general del usuario, es imposible estar completamente seguros de la causa de una mala retención de clientes hasta que implementes cambios que aborden el problema.
Por ejemplo, si concluyes que los suscriptores del plan premium abandonan porque no están utilizando correctamente la funcionalidad más potente de tu plataforma, deberías considerar crear un tutorial de onboarding o un módulo de formación en la propia plataforma para aumentar la adopción y familiaridad.
Cualesquiera que sean los problemas que identifiques, desarrolla e implementa una solución viable y sigue monitoreando las métricas de la cohorte en el futuro. Si la tasa de churn o la generación de ingresos por cliente aumenta, puedes tener la confianza de que identificaste correctamente el inconveniente.
Ten miedo cuando los demás sean codiciosos
Además de las reseñas de clientes, encuestas y otras formas de feedback, un análisis de cohorte SaaS utiliza datos confiables de primera mano para descubrir tendencias y patrones reveladores entre tu base de clientes. Cuanto más crezca tu solución SaaS, más valiosa será esta estrategia para clasificar los datos de cohorte y extraer conocimientos que quizás no encontrarías en ningún otro lugar.
Sin embargo, incluso en el mejor de los casos, abordar los hallazgos de un análisis de cohorte SaaS puede ser un poco como un juego de adivinanzas. Una de las mejores formas de afrontar este reto es consultar con otros miembros de tu equipo financiero, así como con otros CFOs experimentados que hayan enfrentado desafíos similares para construir y proteger sus propios flujos de ingresos SaaS.
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