Retenção de clientes: nada como um cohort após o outro

Por Rodrigo Fernandes

Há tempos a importância do índice de retenção para o sucesso de negócios com modelo de recorrência já se tornou um senso comum no mercado de tecnologia. Afinal, cliente fiel em negócio de alta margem é praticamente sinônimo de lucro na veia.

De fato, nos primeiros anos de um negócio retenção é um dos indícios mais interessantes da chegada do product market fit. Em negócios mais maduros, o índice de retenção tem alta correlação com o valuation que é dado para o negócio.

Os relatórios para análise de retenção usam alguma unidade de tempo (mês, trimestre ou ano) e dividem os clientes por cohorts de acordo com o momento em que aconteceu a sua primeira compra.

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Neste formato, pode ser feito tanto um acompanhamento do número de clientes quanto do faturamento daquele cohort de clientes (clientes que chegaram em 2019, por exemplo).

Abaixo está um exemplo fictício de relatório de retenção que acompanha o número de clientes ativos da empresa mês após mês de acordo com o momento de aquisição daqueles clientes.

Ou seja, em julho de 2019, a empresa foi capaz de adquirir 1.772 clientes. Destes, apenas 437 continuaram ativos na base depois de 10 meses.

Vamos partir para uma representação visual desses números:

Podemos ver duas tendências positivas nesse gráfico. (Na verdade, como os dados foram inventados, a intenção era exatamente chegar em algo assim).

Em primeiro lugar, cada cohort está chegando com um número de clientes maior que o cohort anterior. Além disso, o decaimento das curvas está cada vez mais lento, indicando um padrão cada vez melhor de retenção.

O uso de números absolutos torna difícil a comparação entre o ritmo de cada curva, por isso, nós vamos criar uma nova tabela em que iremos usar proporções ao invés de números absolutos.

Colocando os números acima em um gráfico, a leitura do padrão de cada cohort se torna bastante simples.

Cada cohort possui sua própria história. Em momentos diferentes, pode haver níveis diferentes de investimento em marketing, novas versões do produto, estratégias mais eficazes ou uso de canais com a possibilidade maior de retenção.

Para uma análise cuidadosa, todos estes fatores devem ser analisados de forma conjunta com os números e gráficos acima.

Além disso, é preciso tomar cuidado com a interpretação desta curva. Imagine um cohort que tem uma queda rápida na curva de retenção, mas que se estabiliza rapidamente em um bom nível. Agora um outro cuja curva cai lentamente, mas não mostra sinais claros de estabilização.

Em uma análise rápida, o primeiro cohort pode parecer ser o pior caso. Mas definitivamente não é. Churn rápido e depois uma curva estável pode ser um bom padrão de comportamento. Por outro lado, não há nada pior que o segundo caso: uma curva que nunca se estabiliza e que parece chegar a um número ínfimo de clientes no longo prazo.

Quando o negócio possui variações na receita gerada por cliente, seja pelo aumento no número de usuários do sistema ou qualquer outro fator que influencie no faturamento mensal, é importante a gente dar um passo além e olhar para a retenção da receita.

Na imagem abaixo, estão as curvas de faturamento para dois dos cohorts do nosso exemplo.

Como você pode ver, os cohorts acima apresentaram uma queda no faturamento e depois uma tendência de elevação no número. Devido ao formato que lembra um sorriso -- não tão acentuado no nosso caso em específico--, essa curva tem sido chamada de smile curve.

Mas o que está acontecendo aqui? No primeiro gráfico, a gente viu uma tendência de queda e depois de estabilidade no número de clientes. Qual é a lógica de um faturamento que em meio a uma redução no número de cliente, que começa a crescer?

Por definição, cohort é o recorte de um conjunto que possui características em comum. No nosso caso, o que os clientes possuem em comum é o momento de aquisição -- o que não necessariamente implica em outras características em comum.

Na realidade, é normal e esperado que exista uma grande heterogeneidade de características dentro de um cohort de clientes. Devido a essa diferença, alguns deles irão cancelar o contrato logo nos primeiros meses -- o famoso churn.

Por outro lado, há clientes que irão continuar usando o produto e ainda poderão amentar o nível de dispêndio com o passar do tempo. 

Em algumas situações, o faturamento adicional gerado pelos melhores clientes pode chegar ao ponto de superar a receita perdida com os clientes perdidos -- caso em que nós temos a desejada smile curve.

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