Um cohort (ou coorte, em português) é um grupo de pessoas que compartilham uma característica ou um evento num mesmo período, como “clientes que compraram pela primeira vez em março”. A análise de cohort acompanha como esses grupos se comportam ao longo do tempo e compara os grupos entre si. O termo vem da estatística e da epidemiologia e se tornou essencial em growth, produto e marketing.
Por que usar
Métricas agregadas escondem a realidade. Se a base de clientes cresce, a retenção geral pode parecer estável mesmo que cada nova safra de clientes esteja ficando menos tempo. O cohort separa as safras e mostra se o negócio está melhorando ou piorando de verdade.
Tipos principais
- Cohort de aquisição: agrupa pelo momento de entrada (mês da primeira compra, do cadastro ou da assinatura). É o mais comum.
- Cohort comportamental: agrupa por uma ação realizada, como “usou o recurso X”, “veio da campanha Y” ou “comprou o produto Z”.
- Cohort por canal ou origem: agrupa por canal de aquisição (Google Ads, Meta, orgânico, indicação), o que permite comparar a qualidade do cliente que cada canal traz, e não só o volume.
Como se lê (exemplo ilustrativo de retenção)
| Cohort | Mês 0 | Mês 1 | Mês 2 | Mês 3 |
|---|---|---|---|---|
| Jan | 100% | 45% | 32% | 28% |
| Fev | 100% | 50% | 38% | 33% |
| Mar | 100% | 55% | 42% | — |
| Abr | 100% | 58% | — | — |
- Cada linha é uma safra de clientes.
- Cada coluna é o tempo desde a entrada.
- Na vertical, você compara safras no mesmo estágio. No exemplo, a retenção no mês 1 subiu de 45% para 58%, sinal de que algo melhorou.
- Na horizontal, você vê a curva de queda de cada safra e onde ela se estabiliza.
O que dá para medir
Retenção, churn, recompra, receita acumulada por cohort, LTV real e payback do CAC (em quantos meses a receita da safra paga o custo de adquiri-la).
Aplicações em marketing
- Descobrir qual canal ou campanha traz clientes que ficam, e não só clientes baratos.
- Medir o impacto de mudanças (nova oferta, onboarding, preço) comparando as safras de antes e de depois.
- Identificar sazonalidade, por exemplo clientes da Black Friday que retêm menos.
- Calcular LTV com base em comportamento real em vez de médias.
Cuidados
Safras pequenas geram números instáveis. Defina bem o evento de entrada e o que conta como “ativo”, e não compare cohorts muito recentes com os antigos sem considerar que eles ainda não tiveram tempo de maturar.
