Pessoal, tenho uma dúvida sobre um relatório que gostaria de acompanhar. A gente trabalha com assinaturas de clientes e gostaria de entender melhor o comportamento de retenção deles ao longo do tempo.
O que eu gostaria de ver é: dos clientes que se inscreveram em janeiro, quantos deles continuam como assinantes ativos em fevereiro, março, abril e assim por diante? E depois a gente compara isso com os que se inscreveram em fevereiro, em março… para ver se tem um padrão.
Tipo, queremos entender se as assinaturas iniciadas em um período específico têm uma taxa de retenção melhor ou pior do que as iniciadas em outro período. Isso ajudaria a gente a saber se alguma ação ou promoção que fizemos naquele mês teve impacto na permanência dos clientes.
Vocês possuem algum exemplo para eu me basear e construir esse cenário?
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Olá Thiago, tudo bem?
O que você descreveu é exatamente o que chamamos de análise de coorte (cohort analysis), muito usada por empresas de assinatura (SaaS, clubes, planos recorrentes) para entender se ações feitas em um determinado mês impactam a permanência dos clientes ao longo do tempo.
Como funciona esse relatório?
R: A ideia central é: em vez de olhar “quantos assinantes ativos temos hoje”, agrupamos os clientes pelo mês em que eles se inscreveram (isso é a “coorte”) e acompanhamos, mês a mês, quantos deles continuam ativos.
O resultado normalmente é apresentado em um formato de tabela conhecido como triângulo de retenção:
| Coorte (mês de entrada) |
Mês 0 |
Mês 1 |
Mês 2 |
Mês 3 |
Mês 4 |
| Janeiro |
100% |
85% |
78% |
74% |
70% |
| Fevereiro |
100% |
90% |
82% |
77% |
— |
| Março |
100% |
88% |
80% |
— |
— |
- Cada linha é um grupo de clientes que entrou no mesmo mês.
- Cada coluna representa não um mês do calendário, mas “quantos meses se passaram desde a entrada” — isso é o que permite comparar coortes diferentes lado a lado, na mesma régua.
- Assim, dá para ver rapidamente: “o grupo que entrou em fevereiro está retendo melhor no Mês 2 do que o grupo de janeiro” — e daí investigar se alguma promoção ou mudança de processo naquele mês influenciou isso.
O que é necessário para construir esse relatório?
R: Para esse tipo de análise funcionar bem, o modelo de dados por trás precisa ter duas informações-chave, calculadas previamente na extração (não em tempo de relatório):
- Mês da coorte — o mês em que o cliente iniciou a assinatura.
- Meses desde o início — quantos meses se passaram entre a entrada do cliente e o mês que está sendo analisado (0, 1, 2, 3…).
Com essas duas informações disponíveis, o relatório de retenção fica simples de montar: basta colocar o mês da coorte nas linhas, “meses desde o início” nas colunas, e uma métrica de percentual de clientes ativos como valor.
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