Modelo de cohortes qué es

El «modelo de cohortes» en el contexto del marketing digital, específicamente utilizando datos de Google Analytics 4, es una herramienta analítica esencial para entender el comportamiento a lo largo del tiempo de grupos de usuarios que comparten una característica común o realizan una acción similar en tu sitio web, aplicación o plataforma online.

Estas «cohortes» se crean al agrupar a los usuarios en función de un criterio específico, como la fecha de adquisición, la fuente de tráfico, la ubicación geográfica o cualquier otra variable que sea relevante para tu análisis.

El objetivo fundamental de un modelo de cohortes es rastrear y comparar el rendimiento de estos grupos a lo largo del tiempo. Esto implica observar métricas clave, como tasas de retención, conversiones, ingresos generados, páginas vistas, entre otros. Al hacerlo, puedes identificar tendencias, patrones y cambios en el comportamiento de diferentes cohortes, lo que te permite tomar decisiones más informadas en tu estrategia de marketing.

Por ejemplo, podrías utilizar un modelo de cohortes para evaluar si los usuarios adquiridos a través de una campaña publicitaria específica tienen un valor de por vida superior a aquellos que llegaron a través de otras fuentes. Además, podrías detectar si ciertas cohortes muestran una disminución en su participación con el tiempo y, por lo tanto, tomar medidas correctivas para retener a esos usuarios.

En resumen, un modelo de cohortes en el marketing digital, respaldado por datos de Google Analytics, te permite analizar y comparar el rendimiento de grupos de usuarios a lo largo del tiempo, lo que te aporta información valiosa para mejorar tus estrategias, optimizar la retención de clientes y aumentar la eficacia de tus campañas de marketing online.

Cómo funciona la exploración de cohortes

La exploración de cohortes identifica a los usuarios que cumplen los criterios de inclusión y retorno seleccionados. La creación de cohortes se genera en función de la fecha de adquisición del usuario, un evento concreto, sus transacciones etc…

La exploración de cohortes se desglosa por día, semana o mes. La tabla de datos muestra cuántos usuarios pertenecen a cada cohorte.

Cómo configurar la exploración de cohortes

Inclusión en cohortes

Lo primero que deberemos hacer es definir la condición inicial que debe cumplir un usuario para incluirlo en una cohorte.

• Primer contacto (fecha de adquisición): La 1ª vez que el usuario ha visitado nuestra App o sitio web, según esta propiedad de Google Analytics 4
• Cualquier evento: El 1er evento de un usuario durante el periodo de exploración que hayamos definido
• Cualquier transacción: El 1er evento de transacción de un usuario durante el periodo de exploración definido
• Cualquier conversión: La 1ª conversión de un usuario durante el periodo de exploración definido
• Otros: un evento específico activado por el usuario.

Criterios de retorno en las cohortes

Después, debemos definir la condición de retorno que debe cumplir un usuario para que se le incluya en una cohorte en concreto.

• Cualquier evento: El usuario tiene al menos un evento en el periodo de exploración.
• Cualquier transacción: El usuario tiene al menos un evento de transacción en el periodo de exploración.
• Cualquier conversión: El usuario tiene al menos un evento de conversión en el periodo de exploración.
• Otros: Un evento específico activado por el usuario durante el periodo de exploración.

Cohortes más importantes a analizar

Destacamos las siguientes cohortes como realmente importantes para potenciar las ventas recurrentes de nuestro E-Commerce:

• El primer Producto comprado: El primer artículo que el cliente compra = Próximas interacciones con nuestra compañía.
• El primer mes de la primera conversión: Ofrece una idea temporal sobre el comportamiento del usuario con nuestra marca
• Fuente de tráfico: De dónde vienen los clientes a comprar por primera vez
• Campaña de la primera conversión: Esto es tan solo un ejemplo, para muchos profesionales del sector existen tres características que ayudan a identificar las cohortes más valiosos:
• Nº de pedidos por cliente: Esta métrica revela la relación a largo plazo con los usuarios. Existen ciertas categorías de productos que no suelen tener recurrencia. Otros en cambio sí, por lo que cada pedido consecutivo tiene un Coste de Adquisición de Cliente (CAC) más bajo o gratis. Incluso si la primera venta no tiene margen, como sucede a menudo en nichos competitivos, las siguientes ventas compensan la pérdida. Con una estrategia implementada para impulsar las compras recurrentes, los picos ocasionales en los CAC serán más manejables.
• Valor promedio de pedido (AOV): El ticket medio por pedido es la cantidad promedio de dinero que cada cliente gasta en tu negocio.  Un AOV más grande puede compensar una vida útil más corta del cliente. Aumentar el AOV amplía el margen en pedidos individuales, especialmente si uno de los productos es más rentable que otros.
• Lifetime Value (LTV): El LTV refleja tanto el valor de pedido promedio como el número de pedidos por cliente. Los altos números de LTV significan que su marca disfruta del compromiso y lealtad del cliente. Las empresas con un alto LTV tienen una imagen de marca sólida, ganan referencias de boca en boca y orgánicas, y disfrutan de conversiones por búsqueda de marca.

Granularidad de cohorte a definir

Podrás definir el periodo de la cohorte inicial y de retorno. Elige entr:

• A diario: De la medianoche de un día a la medianoche del día siguiente en la zona horaria de la propiedad.
• Semanalmente: De domingo a sábado inclusive, no durante 7 días consecutivos.
• Mensualmente: Desde el principio hasta el final del mes.