Análise de Coorte
Análise de coorte — como agrupar usuários por data de aquisição para medir retenção, receita e comportamento ao longo do tempo.
Análise de Coorte
O que é?
Análise de coorte (cohort analysis) é uma técnica que agrupa usuários com base em uma característica compartilhada — geralmente a data de aquisição — e acompanha o comportamento de cada grupo ao longo do tempo.
Em vez de olhar métricas agregadas (que mascaram tendências), a análise de coorte revela:
- Como a retenção evolui semana a semana ou mês a mês
- Se coortes mais recentes têm comportamento melhor que as anteriores
- Qual o verdadeiro churn vs crescimento de base
Como funciona?
1. Defina a coorte
Agrupe usuários pela semana ou mês em que foram adquiridos.
2. Defina a métrica
O que você quer acompanhar: retenção, receita, uso de feature, etc.
3. Construa a tabela de coorte
Exemplo de cohort de retenção (% de usuários ativos):
Mês 0 Mês 1 Mês 2 Mês 3 Mês 4 Mês 5
Jan/2026 100% 45% 32% 28% 25% 24%
Fev/2026 100% 48% 35% 30% 27%
Mar/2026 100% 52% 38% 33%
Abr/2026 100% 55% 41%
Mai/2026 100% 58%
Jun/2026 100%4. Interprete
Neste exemplo, as coortes mais recentes têm retenção melhor no Mês 1 (45% → 58%). Isso indica que melhorias no produto ou onboarding estão funcionando. Sem análise de coorte, essa melhoria ficaria invisível nas métricas agregadas.
Heatmap de coorte
O heatmap é a representação visual mais comum. Cada célula recebe uma cor baseada no valor:
- Verde escuro: retenção alta (> 50%)
- Verde claro: retenção média (30-50%)
- Amarelo: retenção baixa (15-30%)
- Vermelho: retenção crítica (< 15%)
Ferramentas como Amplitude, Mixpanel, Metabase e até Google Sheets permitem criar heatmaps de coorte.
Tipos de análise de coorte
| Tipo | Agrupa por | Uso |
|---|---|---|
| Coorte de aquisição | Data de sign-up | Retenção, churn |
| Coorte de comportamento | Ação realizada (ex: usou feature X) | Impacto de features na retenção |
| Coorte de receita | Data de primeira compra | Revenue retention, expansão |
| Coorte de canal | Canal de aquisição | Qualidade por canal |
Exemplo prático
Uma startup SaaS compara coortes antes e depois de redesenhar o onboarding (lançado em Março):
Mês 0 Mês 1 Mês 2 Mês 3
Jan (antes): 100% 40% 25% 20%
Fev (antes): 100% 42% 27% 22%
Mar (depois): 100% 55% 40% 35%
Abr (depois): 100% 58% 43% 38%A análise mostra que o novo onboarding melhorou a retenção do Mês 1 de ~41% para ~56% — um salto de 37% relativo. Sem análise de coorte, esse impacto seria diluído nos números agregados.
Impacto no negócio:
Clientes retidos adicionais no Mês 3: +16pp
Base de 500 novos clientes/mês
Clientes extras retidos: 80/mês
ARPU: R$ 150/mês
MRR incremental: R$ 12.000/mês (cumulativo)Por que importa?
Métricas agregadas mentem. Se sua base está crescendo, o churn fica mascarado por novos usuários. A análise de coorte é a única forma de entender o verdadeiro comportamento de retenção e medir o impacto real de mudanças no produto, pricing ou onboarding.
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