Análisis de cohorte para retención de suscripciones de usuarios, ARPU, CAC, CLV

Si está ejecutando un modelo de negocio de suscripción, ya sea que exista un modelo similar al suyo o que no exista ningún modelo similar en Internet. Comprender los comentarios de sus clientes sobre su producto y servicio es fundamental. Esto se debe a que estos datos y conocimientos reflejan en gran medida la tendencia de previsión granular de ingresos y beneficios en este negocio. Y con el efecto dominó, impacta directamente su decisión sobre las opciones de marca y marketing, desde las pagadas hasta las redes sociales y el correo electrónico, impulsa las ventas y la defensa del cliente. En los próximos años, creo que si todos los resultados positivos de pérdidas y ganancias derivados del desempeño real y las previsiones se obtienen, todo será gracias a este buen comienzo.

Entonces la pregunta es cómo analizar el desempeño del modelo de negocio de suscripción. En este artículo, le explicaré cómo aprovechar el análisis de cohortes que podría estar solo en Google Sheets. Su objetivo es comprender el rendimiento real de la tasa de retención y abandono de la suscripción. Al final de este artículo, podrá conocer la belleza del análisis de cohortes para su negocio de suscripción. Para que pueda implementar su estrategia de marketing y ventas en función del análisis.

• ¿Qué es el análisis de cohortes?
• Plan de suscripción y rendimiento por plan
• Herramienta necesaria de datos y fórmulas de Google Sheets
• Promedio tasa de retención, tasa de abandono, CAC y CLV

¿Qué es el análisis de cohortes?

El análisis de cohortes es un tipo de análisis del comportamiento. Toma los datos de determinados pedidos de comercio electrónico, suscriptores de sitios web o usuarios de juegos en línea en lugar de considerar a todos los usuarios como un solo grupo. Y los divide en segmentaciones de clientes relacionadas para su análisis. Entonces, en un modelo de negocio de suscripción, puedes vender diferentes membresías con una prueba gratuita y opciones de pago. De modo que puede dividirlo en diferentes segmentos y ver cómo se desempeña la membresía durante un período de tiempo.

El análisis de cohortes es una herramienta para medir la actividad de recompra, renovación y reintegración de los hijos de los usuarios a lo largo del tiempo. Es útil saber si la participación del usuario realmente mejora o empeora con el tiempo. Para que pueda comprender el valor de vida del usuario a partir del contenido, productos o servicios actuales. Puede pronosticar el CAC en las próximas actividades de campañas de marketing y ventas, en función del valor de vida útil actual del cliente.

Plan de suscripción y rendimiento por plan

Cualquier empresa sólo puede ofrecer una opción a los clientes. O, según las necesidades de segmentación de clientes, cualquier empresa puede ofrecer múltiples opciones y dividirlas en diferentes niveles de precios. Y el plan puede ser mensual o anual, etc. Puede depender del comportamiento de compra de sus clientes y de los patrones de usuario. Cualquiera que sea el enfoque de producto de suscripción que adopte su empresa. Básicamente, cada plan debe tener un rastreador de desempeño desglosado por casos nuevos, renovaciones, cancelaciones u otros. Podrían ocurrir especialmente en su modelo de negocio. De este modo, puede realizar un seguimiento de cuántos usuarios finales tienen saldo mediante una ventana retrospectiva seleccionada. Y puede comprender que la cantidad total de usuarios está aumentando, teniendo un rendimiento estable o, lamentablemente, disminuyendo.

Fórmulas y herramientas necesarias de Google Sheets

Para organizar los datos sin procesar en la hoja de análisis de cohorte, básicamente, debe tener al menos algunos datos de referencia de los miembros. Esto incluye los datos de registro/reembolso/cancelación, identificación única de membresía, etc.

Si no tiene estos datos de 3 columnas en su base de datos, no es factible analizar una tasa de retención de clientes, tasa de abandono, CAC y CLV precisos.

• Función Mes () y Año () en Google Sheets.

Para calcular el valor de vida del cliente, los puntos de datos son críticos, como la fecha de inicio, la fecha de finalización, etc. Si el formato de fecha se muestra así 1/1/2017 , debe dividirlo en meses y años para poder calcularlo fácilmente.

• Número de meses

Estos datos nos dicen principalmente cuántos meses un cliente usa la membresía, que comienza desde un mes y un año, se renueva en el proceso y se cancela al final.

Number of months = (joined year - 2017)*12 + joined month

• Función Vlookup () o Index/Match () para calcular el nuevo mes de registro_no

Necesitamos calcular el valor de vida útil del nuevo ID de registro durante un período de tiempo. Por lo tanto, debemos comprender la vida útil de los nuevos registros mes_no para cada ID única. Antes de eso, primero debe usar o match/index () para identificar el mismo ID de cliente y feed en el número de mes cuando se unió a la membresía. Aquí copio y pego todos los datos de newb2c en una hoja nueva y vlookup en v el newb2c solo en la hoja de datos sin procesar original.

Si está interesado en aprender sobre índice/coincidencia, consulte este artículo .

• Esperanza de vida

Ahora sabemos por el número de mes cuándo se crea y se cancela la suscripción de una ID única. Entonces, usar el número de mes de cancelación de suscripción menos la fecha de creación de ID única es igual a la vida útil de la membresía.

Lifespan = month_no - newsignup_monthno

• Valor de por vida: función if () y o ()

Los nuevos registros y los miembros renovados son los puntos de datos para calcular el valor de vida del cliente. Entonces, si su plan tiene un precio de US$99, puede crear una columna y usar if() y or() para separar pagos y cancelaciones de suscripción o reembolsos.

Lifetime value = IF(or(D2=”newb2c”, D2=”RENEWB2C”),99,0)

• Tabla dinámica

Cuando la hoja de datos sin procesar esté lista, debe usar la tabla dinámica en las hojas de Google para presentar visualmente los números de la suma global por vida útil y newsignup_monthno.

• Escalador de color

Los miembros totales, los miembros renovados y los que se dan de baja están todos aquí. Entonces podemos calcular la tasa de retención, que es miembros de renovación/miembros totales por mes.

Para detectar fácilmente el cambio entre meses, puede utilizar el escalador de color de Google Sheets. Y puedes detectar qué campañas del mes son mejores y peores.

Promedio tasa de retención, tasa de abandono, CAC y CLV

Anteriormente, compartimos una fórmula sobre cómo calcular el valor de vida útil de un cliente de membresía si se cuentan con datos de vida útil, tasa de retención y CAC. Para obtener más detalles, consulte este artículo.

Estrategias de marketing uno a uno de comercio electrónico para 6 segmentaciones de clientes

Podemos invertir para calcular el CAC y el beneficio bruto por usuario. Es porque conocemos un plan de membresía promedio. tasa de retención y usuarios por mes durante un período de vida de esta tabla de análisis de cohorte.

Asumimos que la cuota de membresía mensual es una cifra fija, por lo que podemos calcular los ingresos mensuales. Podemos decir que esta membresía representa un grupo de clientes, por lo que el valor de vida del cliente es igual al valor de vida de la membresía. Así, finalmente podemos calcular el ingreso medio por usuario (ARPU).

A partir de aquí, si nuestro objetivo es alcanzar el punto de equilibrio o obtener ganancias con respecto a la adquisición de nuevos usuarios, el CAC debería ser igual o menor que el ingreso promedio por usuario. Y si nuestro objetivo es aumentar el CAC con el fin de llegar a los clientes del embudo superior, la tasa de retención incremental es clave.

Así de fácil, ¿verdad? Espero que disfrute leyendo Análisis de cohorte para tasa de retención, tasa de abandono, CAC y CLV en un modelo de negocio de suscripción. Si lo hizo, apóyenos haciendo una de las cosas que se enumeran a continuación, porque siempre ayuda a nuestro canal.

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