Estudios de cohortes y su impacto en el CRO
Abordamos un tema que nos puede ayudar a mejorar las conversiones y estrategias de marketing digital. Si estás interesado en el CRO y quieres aprender nuevas técnicas para mejorar las tasas de conversión, en este post conocerás qué son los estudios de cohortes y cómo los puedes usar para mejorar los resultados de tu negocio online.
¿Qué es un estudio de cohortes?
Comenzaremos por definir qué son los estudios de cohortes, pues probablemente sea un término desconocido para muchos. Se trata de una técnica de análisis que agrupa a los usuarios en función de ciertas características compartidas, como el momento en que se registraron o la fecha de una compra inicial. Esta agrupación la podemos hacer para realizar un seguimiento más detallado de su comportamiento a lo largo del tiempo.
Gracias a los estudios de cohortes podemos conseguir nuevos datos que complementan al análisis tradicional, ayudándonos a comprender mejor cómo evolucionan las acciones de nuestros usuarios. En los siguientes puntos vamos a conocer los pasos para este análisis y cómo los podemos usar para mejorar el CRO.
Cómo realizar un estudio de cohortes
Para realizar un estudio de cohortes, debemos seguir una serie de pasos esenciales, que nos ayudarán a estructurar el análisis y extraer información útil con la que podremos luego mejorar nuestras estrategias de marketing. Vamos a comenzar estableciendo unos pasos genéricos para realizar los estudios de cohortes y luego veremos las características específicas para mejorar el CRO.
Selección de métricas y variables clave
Como sabes, en Marketing es esencial comenzar por definir unos objetivos de nuestras acciones. Para conocer hasta qué punto nuestras estrategias están funcionando debemos identificar las métricas y variables que serán importantes para el estudio.
Estas métricas pueden incluir datos como la retención de usuarios, el tiempo de permanencia en una página, las tasas de conversión en distintos momentos o incluso la recurrencia de compra. Es importante tener claras las métricas para que los datos y las conclusiones sean suficientemente precisos.
Identificación de cohortes según comportamiento o fechas específicas
En este paso necesitarás identificar cohortes adecuadamente. Por si todavía no ha quedado claro, las cohortes son grupos o muestras, extraídos en este caso sobre los usuarios, clientes potenciales o clientes actuales de nuestro negocio.
Las cohortes se pueden definir en función de diferentes criterios que resulten relevantes para nuestros objetivos o la marcha de los negocios. Algunos típicos serían fechas específicas o comportamientos concretos. Por ejemplo, podemos agrupar a los usuarios que hicieron su primer pedido durante una determinada campaña publicitaria, o aquellos que se registraron en el mes de navidad. Este tipo de agrupación nos permite ver cómo factores externos afectan al comportamiento de distintos grupos de usuarios de nuestro sitio web.
Herramientas para realizar estudios de cohortes
Para poder realizar un estudio de cohortes necesitamos algunas herramientas que nos permitan identificar a los usuarios de los grupos y luego segmentarlos. Algunas herramientas útiles en este sentido son Google Analytics, que tiene una sección específica para este tipo de análisis y agrupación, pero también otras como Mixpanel o Amplitude.
Estos servicios específicos para el marketing online tienen funcionalidades dedicadas a definir y estudiar los comportamientos de los usuarios según diversas características clave para el negocio. Con ellas podemos definir cohortes, o incluso recibir sugerencias automáticas de cohortes, para luego estudiar mediante gráficos cómo varía su comportamiento a lo largo del tiempo.
Beneficios de los estudios de cohortes en CRO
Los estudios de cohortes nos ofrecen diversos beneficios que pueden ayudarnos a mejorar nuestra estrategia de optimización de la tasa de conversión (CRO). Vamos a verlos.
Mayor profundidad en la comprensión del comportamiento del usuario
A diferencia de otros tipos de análisis, los estudios de cohortes nos permiten ver cómo cambia el comportamiento de los usuarios de un grupo determinado a lo largo del tiempo. Esto nos da una perspectiva más profunda sobre cómo responden las cohortes a las iniciativas que implementamos, como nuevos contenidos o cambios en la interfaz.
Identificación de relaciones causales
Podemos identificar relaciones causales. Esto se refiere a una conexión directa entre una causa y su efecto. Por ejemplo, las relaciones casuales nos permiten determinar si un cambio o evento específico, como una campaña publicitaria o una modificación en la página web, está directamente relacionado con un cambio en el comportamiento de los usuarios.
Al analizar cohortes que comparten un comportamiento o experiencia similar, podemos identificar mejor las relaciones causales. Con ello es más fácil comprender qué acciones tienen un impacto positivo o negativo, permitiendo una toma de decisiones más fundamentada.
Optimización personalizada a gran escala
La segmentación de usuarios en cohortes nos brinda la posibilidad de aplicar optimizaciones personalizadas a cada grupo. Esto permite crear experiencias personalizadas que se adaptan a las necesidades de los usuarios, algo que en el marketing online suele aportar resultados siempre positivos, en comparación con la realización de cambios generales para toda la base de datos.
Evaluación del impacto a largo plazo de las modificaciones
Los estudios de cohortes nos ayudan a evaluar el impacto a largo plazo de nuestras modificaciones. Gracias a este enfoque, podemos asegurarnos de que los cambios que realizamos en la página tengan un efecto positivo sostenido, en lugar de ser simplemente mejoras temporales.
Reducción del riesgo en la toma de decisiones
Analizar el comportamiento de grupos específicos nos permite tomar decisiones más fundamentadas y que tienen en cuenta nuevos enfoques. Al final, tomar las decisiones en base a datos específicos es importante para reducir el riesgo.
Cómo implementar estudios de cohortes en tu estrategia CRO
Ahora que ya tienes claro qué son los estudios de cohortes y su importancia, vamos a centrarnos de una manera más específica en cómo puedes usarlos para mejorar tus estrategias de optimización de la tasa de conversión.
Definición de cohortes relevantes
Para mejorar el CRO debemos comenzar por definir las cohortes relevantes para el tipo de producto o servicio que ofrezcamos. Por ejemplo, en comercio electrónico podríamos analizar usuarios que se registraron durante las fechas de Black Friday, para ver cómo se comportan en comparación con los que se registraron de forma orgánica.
Herramientas y tecnologías para realizar estudios de cohortes
Las herramientas para llevar a cabo estudios de cohortes para CRO son las que mencionamos anteriormente como más representativas: Google Analytics, Mixpanel y Amplitude.
Métricas clave a monitorear
Para mejorar el CRO podríamos seleccionar métricas como la tasa de retención, la frecuencia de compra, el valor medio del pedido. Los KPIs serán escogidos dependiendo del negocio, pero siempre deben permitir obtener datos relevantes para saber cómo evolucionan las cohortes con el tiempo.
Análisis de datos y generación de insights
El análisis de los datos obtenidos es fundamental para la generación de insights. Estos insights nos permitirán realizar ajustes en nuestra estrategia CRO, basados en cómo los distintos grupos de usuarios interactúan con nuestro producto o servicio a lo largo del tiempo. No olvides que la clave está en la acción: un buen análisis de cohortes debería llevarnos a tomar decisiones que mejoren la experiencia del usuario y aumenten en consecuencia nuestra tasa de conversión.
Errores comunes en el análisis de cohortes y cómo evitarlos
Ahora vamos a repasar algunas estrategias inadecuadas en el análisis de cohortes, que pueden ser frecuentes cuando tenemos menos experiencia.
Definición incorrecta de cohortes
El error más común consiste en definir incorrectamente los grupos. Si las cohortes no se agrupan de manera lógica y coherente es difícil que los resultados sean representativos. Incluso podrían llevarnos a conclusiones equivocadas. Asegúrate de definir claramente qué característica compartida une a cada cohorte.
Período de análisis inadecuado
Otro error común es elegir un período de análisis que no sea representativo del comportamiento de los usuarios o de las características del negocio. También tenemos que llevar en consideración la amplitud del periodo, pues si es demasiado corto podríamos no captar tendencias significativas. Igualmente puede llevarnos a error si es demasiado largo, ya que podríamos estar mezclando comportamientos muy diferentes.
Métricas incorrectas o insuficientes
También es fundamental la selección adecuada de las métricas, ya que si las elegimos incorrectamente o de manera insuficiente puede llevarnos a interpretar mal los resultados de un estudio de cohortes. Las métricas deben ser siempre relevantes para el objetivo del estudio. Al mismo tiempo debemos asegurarnos que recogen los detalles suficientes para monitorear adecuadamente el comportamiento de los usuarios.
Falta de control de variables externas
También debemos controlar las variables externas en la medida de lo posible. Estas pueden consistir en cambios en el mercado o incluso eventos estacionales. Éstos pueden influir en el comportamiento de los usuarios y por tanto, debes llevarlas en consideración para no correr el riesgo de sesgar los resultados.
Atribución incorrecta
Es importante tener cuidado al asignar causas a los cambios observados. Considera la posibilidad de que otros factores puedan estar influyendo en los resultados.
Sesgos en la interpretación de los datos
Si no se consideran todas las posibles explicaciones para los resultados pueden surgir sesgos en la interpretación de los datos obtenidos. Por ello es importante mantener una mentalidad objetiva y analizar los datos desde diferentes perspectivas.
No considerar el tamaño de la muestra
Por último debemos considerar el tamaño de la muestra, ya que no hacerlo correctamente puede llevar a resultados no representativos. Si la cohorte es demasiado pequeña, los resultados pueden ser poco fiables. Si es demasiado grande puede que no se ajuste a la muestra que estamos pretendiendo analizar.
Jefe de Producto, destaca por su expertise en Ingeniería de Telecomunicaciones y Marketing. Su labor principal en Arsys se enfoca en la consecución de la mejora continua de nuestros servicios, garantizando que cada proyecto que emprendemos con nuestros clientes culmine en un rotundo éxito.