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Como interpretar a Análise de Cohort

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Análises e Relatórios

O que é análise de cohort?

Um cohort é um grupo de clientes que fizeram sua primeira compra no mesmo período (por exemplo, no mesmo mês). A análise de cohort mostra quanto desse grupo continua comprando nos meses seguintes — ou seja, a retenção.

Estrutura da matriz

A matriz tem duas dimensões: mês de aquisição (linhas) e tempo desde a primeira compra (colunas). Cada célula mostra a taxa de retenção (%) daquele cohort naquele momento.

Linhas = Mês de aquisição (quando o cliente comprou pela 1ª vez)Colunas = Meses após a 1ª compra (Mês 1, Mês 2, …)Células = Taxa de retenção % (clientes que voltaram a comprar)2024-01Mês 1Mês 2Mês 32024-0275%52%38%Exemplo: 75% dos que compraram em 2024-02 voltaram no mês 1; 52% no mês 2; 38% no mês 3
Figura 1 — Estrutura da matriz: linhas = cohort (mês da primeira compra), colunas = meses depois, valores = retenção (%).

Como ler uma linha (um cohort)

Seguir uma linha da esquerda para a direita mostra o que acontece com um mesmo grupo ao longo do tempo: normalmente a retenção cai (menos clientes voltam a comprar com o passar dos meses). Linhas com retenção que cai menos indicam cohorts mais fiéis.

Exemplo: cohort "2024-03" (clientes que compraram pela 1ª vez em março/24)M1M2M3M4M580% → 65% → 50% → 40% → 35%Retenção diminuindo ao longo do tempo (comportamento típico)
Figura 2 — Acompanhar uma linha = ver a retenção daquele cohort ao longo dos meses.

Cores na matriz

Verde indica maior retenção (mais clientes voltando); amarelo e laranja, valores intermediários; vermelho, retenção baixa. Células vazias (—) significam que ainda não há dados para aquele mês/período (por exemplo, o mês ainda não ocorreu).

Como usar na prática

  • Compare cohorts diferentes: meses em que a retenção se mantém mais alta podem indicar melhores campanhas ou produtos.
  • Veja se a curva de retenção melhora ao longo do tempo (cohorts mais recentes com retenção melhor = evolução positiva).
  • Use o filtro por ano para focar em um período e analisar sazonalidade ou impacto de mudanças.
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