≡En resumen
- Una cohorte es un grupo de usuarios que comparten un hecho en el mismo periodo, como darse de alta en enero.
- Comparar cohortes separa el efecto del crecimiento del efecto de la retención, algo que las medias ocultan.
- La tabla de cohortes se lee por filas (evolución de un grupo) y por columnas (comparación entre grupos en el mismo momento de vida).
- En GA4 se crea desde Explorar con criterios de inclusión, de retorno, granularidad y tipo de cálculo.
- Es la herramienta básica para medir la fidelización en ecommerce, apps y negocios SaaS.
01 ¿Qué es el análisis de cohortes?
La palabra cohorte viene del latín cohors, una unidad del ejército romano. La demografía y la epidemiología la tomaron para designar a un grupo de personas que comparten un acontecimiento y se siguen en el tiempo; el estudio de Framingham sobre salud cardiovascular, iniciado en 1948, es un ejemplo clásico de estudio de cohortes. El marketing digital adoptó la misma lógica para estudiar clientes.
La ventaja frente a las métricas agregadas es clara: si tu web crece en visitas, la media de usuarios recurrentes puede subir aunque cada nuevo grupo vuelva menos que el anterior. Solo al separar por cohortes ves ese deterioro.
02 Tipos de cohortes
De adquisición
Agrupan por la fecha de primera visita, registro o compra. Son las más usadas para medir retención.
De comportamiento
Agrupan por una acción concreta, como usar una función o suscribirse a la newsletter, para ver si esa acción predice fidelidad.
Por canal o campaña
Separan a los usuarios según cómo llegaron: orgánico, anuncios, email o redes sociales.
Por valor o segmento
Agrupan por importe del primer pedido, plan contratado, país o dispositivo.
03 Cómo leer una tabla de cohortes
| Cohorte | Clientes nuevos | Mes 1 | Mes 2 | Mes 3 |
|---|---|---|---|---|
| Enero | 1.200 | 18 % | 12 % | 10 % |
| Febrero | 1.050 | 20 % | 14 % | 11 % |
| Marzo | 1.400 | 22 % | 15 % | — |
| Abril | 1.600 | 25 % | — | — |
- ✓Cada fila es una cohorte: léela de izquierda a derecha para ver cómo cae su retención.
- ✓Cada columna compara cohortes en el mismo momento de su vida: aquí el mes 1 mejora de enero a abril.
- ✓Las celdas vacías forman un triángulo porque las cohortes recientes aún no han cumplido esos meses.
- ✓La diagonal agrupa lo que pasó en un mismo mes natural: útil para detectar el efecto de una campaña o un fallo técnico.
- ✓Compara siempre porcentajes, no números absolutos, porque las cohortes tienen tamaños distintos.
En este ejemplo la retención del primer mes sube de cohorte en cohorte: algo cambió entre enero y abril (una mejora del envío, una nueva gama o un email posventa) que conviene identificar y mantener. Si la línea bajara, sería una alerta temprana, mucho antes de que se notara en las ventas totales.
04 Métricas que se analizan por cohortes
| Métrica | Qué responde | Uso típico |
|---|---|---|
| Retención | ¿Qué porcentaje del grupo sigue activo? | Apps, medios, SaaS |
| Churn o abandono | ¿Qué porcentaje deja de usar o de pagar? | Suscripciones |
| Tasa de recompra | ¿Cuántos vuelven a comprar? | Ecommerce |
| Ingresos acumulados por usuario | ¿Cuánto genera de media cada cliente del grupo? | Rentabilidad de la captación |
| LTV | ¿Cuánto valor dejará un cliente durante toda su relación? | Límite de lo que puedes pagar por captar |
La retención es la otra cara del churn rate, y la suma de ingresos de una cohorte a lo largo del tiempo es la mejor base para estimar el lifetime value o LTV de tus clientes y compararlo con lo que te cuesta captarlos.
05 Análisis de cohortes en Google Analytics 4
-
1
Abre Explorar
En GA4, entra en Explorar y elige la plantilla Exploración de cohortes.
-
2
Define los criterios de inclusión
Decide qué hace entrar a un usuario en la cohorte: por defecto, Primer contacto (fecha de adquisición), o un evento como la primera compra.
-
3
Define los criterios de retorno
Indica qué cuenta como volver: cualquier evento, una transacción o un evento personalizado.
-
4
Elige la granularidad
Diaria, semanal o mensual, según el ciclo de uso de tu producto.
-
5
Selecciona el cálculo
Estándar (cada periodo por separado), Rolling o escalonado (el usuario debe cumplir el criterio en ese periodo y en todos los anteriores) o Acumulado (lo cumple en cualquier periodo hasta ese momento).
-
6
Añade métricas y desgloses
Cambia usuarios activos por ingresos o transacciones y desglosa por canal, país o dispositivo.
Para cohortes más complejas, como las que cruzan datos de tu CRM, la exportación gratuita de GA4 a Google BigQuery permite calcularlas con SQL sin los límites de la interfaz.
06 Para qué sirve: usos y ejemplos
Ecommerce
Medir qué porcentaje de compradores repite y qué promociones atraen clientes de más calidad.
SaaS y suscripciones
Ver en qué mes se concentran las bajas y si un cambio en el onboarding mejora la retención de las cohortes nuevas.
Apps
Seguir la retención de día 1, 7 y 30 tras la instalación.
Campañas
Comparar el valor a tres meses de los clientes de cada canal, no solo su coste de captación.
Una tienda de cosmética activa en mayo una secuencia de tres emails para nuevos clientes. Al comparar cohortes, la de mayo alcanza en el segundo mes una recompra de 5 puntos más que las de enero a abril, con el mismo tipo de producto y temporada. Es la prueba de que la estrategia de email marketing mejora la fidelización y no solo las ventas del día. Otras estrategias para fidelizar clientes se pueden validar de la misma forma.
En un negocio de suscripción la retención por cohortes es la métrica que más pesa, y conviene diseñarla desde el principio: al crear una plataforma SaaS a medida es fácil guardar la fecha de alta, el plan y los eventos clave de cada cliente para analizarlos después.
07 Errores y limitaciones
- ✓Comparar cohortes de tamaños muy pequeños, donde unos pocos usuarios cambian el porcentaje.
- ✓Mezclar temporadas: una cohorte de diciembre no se comporta como una de marzo.
- ✓Olvidar que en web un mismo usuario con otro dispositivo o sin cookies cuenta como nuevo.
- ✓Elegir una granularidad que no encaja con el ciclo de compra, como cohortes diarias para un producto que se compra cada tres meses.
- ✓Sacar conclusiones antes de que las cohortes hayan tenido tiempo suficiente.
Preguntas frecuentes sobre Análisis de cohortes
Es una técnica que agrupa a los usuarios que empezaron a hacer algo en el mismo periodo y sigue a cada grupo por separado para comparar su retención, recompra o ingresos con el paso del tiempo.
Es un grupo de usuarios o clientes que comparten una característica en un periodo concreto, por ejemplo haber hecho su primera compra en marzo o haber llegado desde una misma campaña.
Sirve para medir si los clientes vuelven, detectar cuándo se van, comparar la calidad de los canales de captación y comprobar si un cambio de producto o de marketing mejora la fidelización.
En Explorar, eliges Exploración de cohortes y configuras los criterios de inclusión y de retorno, la granularidad diaria, semanal o mensual, el tipo de cálculo y las métricas.
Comparar el porcentaje de clientes que repiten compra a los tres meses entre los captados en Black Friday y los captados en un mes normal, para saber si los descuentos atraen clientes fieles.
Sí. Basta con una tabla de pedidos con cliente y fecha: calculas la fecha de la primera compra de cada cliente, la usas como cohorte y, con una tabla dinámica, cuentas cuántos clientes de cada cohorte compran en cada mes posterior.
Un segmento agrupa usuarios por cualquier característica sin tener en cuenta el tiempo; una cohorte los agrupa por un hecho ocurrido en un periodo concreto y los sigue a lo largo del tiempo.
Fuentes consultadas
Sobre el autor
Especialista en marketing, publicidad y Amazon en appyweb
Gestiona estrategias de marketing, campañas de publicidad y cuentas de Amazon orientadas a ventas y captación de clientes.
Ver perfil y artículos → Ver perfil en LinkedIn ↗