El análisis de cohortes agrupa a tus clientes según el mes en que se incorporaron y sigue cada grupo por separado a lo largo del tiempo. En lugar de una media mezclada, ves cómo se comporta el grupo de enero en el tercer mes frente al grupo de junio. Separa el efecto de tus cambios de producto del efecto del crecimiento.
Construyes una tabla de cohortes con los meses de incorporación como filas y los meses transcurridos desde la incorporación como columnas. Cada celda muestra cuántos de ese grupo siguen activos. Leer una columna hacia abajo te dice si los clientes más nuevos se comportan mejor que los antiguos.
Un ejemplo. Tu cohorte de enero tiene 200 clientes. Después de tres meses, 120 siguen pagando, así que la retención del tercer mes es del 60 por ciento. Tu cohorte de junio tiene 500 clientes, y después de tres meses quedan 350, lo que supone un 70 por ciento. Algo que cambiaste entre enero y junio funcionó. Una cifra de retención mezclada entre todos los clientes ocultaría esto, porque el grupo de junio, más grande, arrastra la media.
Las cohortes también sacan a la luz el problema contrario. El crecimiento rápido hace que la cancelación global parezca baja, simplemente porque la mayoría de los clientes son nuevos y nadie ha tenido tiempo de irse. Cuando el crecimiento se frena, la cancelación que siempre estuvo ahí se hace visible.
El error que cometen los fundadores es comparar cohortes de edades distintas. Tu cohorte de junio existe desde hace tres meses y la de enero desde hace ocho. Por supuesto que se ha ido más gente del grupo de enero. Compara el mes tres con el mes tres, el mes seis con el mes seis, y nunca enfrentes las cifras de una cohorte joven a la vida completa de una antigua.
No necesitas una base de clientes grande para esto. Con 50 clientes al mes ya puedes ver si la retención del segundo mes se mueve. Las tablas de cohortes también sirven para ingresos, frecuencia de pedido y uso, no solo para la retención.
