Interpretar cohorts y tomar acciones
Convierte insights de cohorts en mejoras concretas.
Tener una tabla de cohorts es solo el primer paso. El verdadero valor está en saber leerla correctamente e identificar patrones que te lleven a acciones concretas. En esta lección aprenderás a interpretar cohorts como un analista experto.
Cómo leer una tabla de cohorts
Lectura horizontal (filas)
Cada fila cuenta la historia de un cohort específico a lo largo del tiempo.
Cohort Ene 2025: 100% → 32% → 18% → 14% → 11% → 9%
Lectura: "De los clientes que compraron por primera
vez en enero 2025, el 32% volvió en febrero,
el 18% siguió activo en marzo, etc."
Lectura vertical (columnas)
Cada columna compara el mismo "momento de vida" entre diferentes cohorts.
Mes 1 de retención:
Cohort Ene: 32%
Cohort Feb: 35%
Cohort Mar: 38%
Cohort Abr: 40%
Lectura: "La retención del primer mes está mejorando
consistentemente. Algo está funcionando."
Lectura diagonal
Las diagonales representan el mismo mes calendario para diferentes cohorts.
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Ene 100% 32% 18% 14%
Feb 100% 35% 20% ← Todos estos
Mar 100% 38% ← son abril
Abr 100% ← 2025
Lectura: Útil para detectar eventos que
afectaron a todos (ofertas, problemas, etc.)
Patrones importantes y qué significan
Patrón 1: Caída pronunciada en Mes 1
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Todos cohorts 100% 25% 20% 18%
↑
Gran caída inicial
Diagnóstico: Problema de activación/onboarding
Posibles causas:
- Primera experiencia de compra no satisfactoria
- No hay incentivo para volver
- Expectativas vs realidad desalineadas
- Targeting de adquisición muy amplio
Acciones:
| Acción | Implementación |
|---|---|
| Mejorar onboarding | Email de bienvenida + tips de uso |
| Incentivo 2da compra | Cupón con fecha de expiración |
| Encuesta post-compra | Entender qué esperaban vs recibieron |
| Refinar targeting | Excluir audiencias de bajo intent |
Patrón 2: Mejora en cohorts recientes
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Cohort Q1 100% 25% 15% 12%
Cohort Q2 100% 30% 20% 16%
Cohort Q3 100% 35% 25% 20%
Cohort Q4 100% 40% 30% -
Diagnóstico: Algo está funcionando
Acciones:
| Acción | Implementación |
|---|---|
| Identificar qué cambió | Revisar cambios de producto/marketing |
| Documentar | Crear playbook de lo que funcionó |
| Duplicar | Aplicar en otros segmentos |
| Acelerar | Invertir más en lo que funciona |
Patrón 3: Deterioro en cohorts recientes
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Cohort Q1 100% 40% 30% 25%
Cohort Q2 100% 35% 25% 20%
Cohort Q3 100% 28% 18% 14%
Cohort Q4 100% 22% 12% -
Diagnóstico: Alerta de degradación
Posibles causas:
- Cambio en canales de adquisición
- Competencia nueva
- Cambio de producto que afectó experiencia
- Targeting más agresivo (menos calificado)
Acciones:
| Acción | Implementación |
|---|---|
| Auditar cambios | ¿Qué cambió en Q2-Q3? |
| Comparar canales | ¿Nuevo canal de bajo rendimiento? |
| Customer research | Entrevistar clientes recientes |
| Revisar producto | ¿Cambios que afectaron experiencia? |
Patrón 4: Cohort anómalo
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Ene 100% 35% 22% 18%
Feb 100% 15% 8% 5% ← Anómalo
Mar 100% 33% 20% 16%
Abr 100% 36% 23% 19%
Diagnóstico: Evento específico afectó ese cohort
Investigar:
1. ¿Hubo campaña especial ese mes?
2. ¿Problema de inventario/fulfillment?
3. ¿Cambio de proveedor?
4. ¿Evento externo (competencia, crisis)?
5. ¿Error en tracking/datos?
Acciones según causa:
| Causa | Acción |
|---|---|
| Campaña de alto descuento | Revisar política de promociones |
| Problema de fulfillment | Mejorar operaciones |
| Producto defectuoso | Quality control |
| Error de datos | Corregir tracking |
Patrón 5: Estabilización tardía
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3 Mes 6 Mes 12
100% 30% 18% 15% 14% 14%
↑
Se estabiliza en 14%
Diagnóstico: Tienes un "piso" de clientes leales
Insight: El 14% que queda después de 3 meses es tu base leal. Estos son tus mejores clientes.
Acciones:
| Acción | Implementación |
|---|---|
| Identificar quiénes son | Características del 14% |
| Buscar más como ellos | Lookalike audiences |
| Programa VIP | Recompensar lealtad |
| Referidos | Pedir que traigan similares |
Patrón 6: Estacionalidad
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Ene (post-Nav) 100% 20% 12% 8%
Abr (normal) 100% 35% 22% 18%
Jul (normal) 100% 33% 21% 17%
Nov (BF) 100% 22% 14% 10%
Diagnóstico: Cohorts de temporadas altas tienen peor retención
Insight: Los cazadores de ofertas no son buenos clientes a largo plazo.
Acciones:
| Acción | Implementación |
|---|---|
| Ajustar expectativas | No esperar misma retención en BF |
| Calcular CAC ajustado | Permitir mayor CAC en Q2-Q3 |
| Segmentar comunicación | Diferente estrategia para BF buyers |
| Excluir de CLV promedio | No mezclar en proyecciones |
Framework para convertir insights en acciones
Paso 1: Identificar el patrón
Pregunta: "¿Qué veo en los datos?"
□ ¿Hay tendencia mejorando o empeorando?
□ ¿Hay cohort anómalo?
□ ¿Hay estacionalidad?
□ ¿Dónde está la mayor caída?
□ ¿Cuál es el "piso" de retención?
Paso 2: Formular hipótesis
Pregunta: "¿Por qué podría estar pasando esto?"
Template:
"Si [patrón observado], entonces probablemente
se debe a [causa hipotética] porque [razonamiento]"
Ejemplo:
"Si la retención de mes 1 mejoró 10 puntos en Q3,
entonces probablemente se debe al nuevo email de
onboarding porque fue el único cambio significativo"
Paso 3: Validar hipótesis
| Método | Cuándo usar |
|---|---|
| Cruzar con otros datos | Si tienes data adicional |
| Entrevistar clientes | Para entender "por qué" |
| A/B test | Para confirmar causalidad |
| Comparar segmentos | Para aislar variables |
Paso 4: Definir acción
Framework SMART para acciones:
S - Específico: ¿Qué exactamente haremos?
M - Medible: ¿Cómo sabremos si funcionó?
A - Alcanzable: ¿Tenemos recursos?
R - Relevante: ¿Ataca la causa raíz?
T - Temporal: ¿Cuándo veremos resultados?
Ejemplo:
Patrón: Caída del 70% en mes 1
Hipótesis: Falta incentivo para segunda compra
Acción SMART:
- Específico: Implementar cupón 15% en email día 7
- Medible: Tracking de uso de cupón + retención mes 1
- Alcanzable: Solo requiere email automation
- Relevante: Ataca directamente el problema
- Temporal: Medir en 60 días (2 cohorts completos)
Paso 5: Medir impacto
Comparar cohorts pre vs post implementación:
Mes 0 Mes 1 Mes 2
Pre-cambio 100% 30% 18%
Post-cambio 100% 38% 24%
Mejora: +8 pp en mes 1, +6 pp en mes 2
Casos de estudio reales
Caso 1: E-commerce de moda
Situación:
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Todos cohorts 100% 22% 14% 11%
Análisis: Retención muy baja para moda (benchmark: 30-35%)
Investigación: Encuesta a clientes que no volvieron
Resultados encuesta:
- 40%: "No encontré nada que me gustara después"
- 25%: "Precios muy altos sin descuento"
- 20%: "Mala experiencia de entrega"
- 15%: "Otros"
Acciones implementadas:
- Recomendaciones personalizadas por email (atacar 40%)
- Programa de puntos con descuentos (atacar 25%)
- Nuevo partner de logística (atacar 20%)
Resultado:
Mes 0 Mes 1 Mes 2 Mes 3
Post-cambios 100% 35% 24% 19%
Mejora: +13 pp en mes 1, +10 pp en mes 2, +8 pp en mes 3
Caso 2: Tienda de electrónica
Situación:
Cohorts por canal - Retención mes 3:
Google Ads: 12%
Facebook: 18%
Orgánico: 28%
Email (lista): 35%
Análisis: Gran diferencia por canal de adquisición
Acciones:
- Reducir inversión en Google Ads genérico
- Aumentar inversión en Facebook (mejor targeting)
- Invertir más en SEO (largo plazo)
- Crecer lista de email (mejor canal)
Resultado:
Antes: 60% presupuesto en Google Ads
Después: 30% Google Ads, 35% Facebook, 20% SEO, 15% email
Retención promedio mes 3:
Antes: 15%
Después: 22%
Mejora: +47% en retención
Dashboard de acciones por cohort
Métricas a monitorear semanalmente
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ RETENCIÓN POR COHORT │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Último cohort completo (mes 3): 18% │
│ Comparado con anterior: +2 pp ✅ │
│ vs benchmark industria (20%): -2 pp ⚠️ │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ ALERTAS │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Cohort Dic 2025: Retención mes 1 = 15% │
│ ⚠️ Muy por debajo del promedio (25%) │
│ Acción: Revisar campaña navideña │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ ACCIONES EN PROGRESO │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ [✓] Nuevo onboarding (lanzado Nov 15) │
│ [→] Esperando 2 cohorts para medir │
│ [ ] Programa de lealtad (en desarrollo) │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Checklist de revisión mensual
□ Exportar datos de cohorts actualizados
□ Identificar patrones nuevos
□ Comparar vs mes anterior
□ Documentar cualquier anomalía
□ Revisar acciones en progreso
□ Medir impacto de acciones implementadas
□ Actualizar proyecciones de CLV
□ Comunicar insights al equipo
Resumen de patrones y acciones
| Patrón | Señal | Acción prioritaria |
|---|---|---|
| Caída fuerte mes 1 | >70% pierdes | Mejorar onboarding |
| Mejora en recientes | Tendencia positiva | Identificar y escalar |
| Deterioro en recientes | Tendencia negativa | Auditar cambios |
| Cohort anómalo | Punto fuera de rango | Investigar causa |
| Estabilización | Piso de retención | Crear programa VIP |
| Estacionalidad | Variación por época | Ajustar expectativas |
Próximos pasos del curso
Felicidades por completar el Módulo 7. Has aprendido:
- Qué son los cohorts y por qué son esenciales
- Cómo crear análisis de cohorts en GA4 y Sheets
- Cómo interpretar patrones y convertirlos en acciones
En los siguientes módulos profundizarás en otras áreas críticas del analytics para e-commerce. El análisis de cohorts que aprendiste aquí será fundamental para medir el impacto de todas tus iniciativas futuras.
Quiz: Verifica tu comprensión
1. Leer una tabla de cohorts horizontalmente (por filas) te muestra:
a) Comparación entre cohorts en el mismo momento b) La evolución de un cohort específico a lo largo del tiempo c) El total de todos los usuarios d) Solo el primer mes
2. Si ves que la retención de mes 1 está mejorando en cada cohort nuevo, esto indica:
a) Un problema grave b) Que algo está funcionando c) Error en los datos d) Estacionalidad
3. Un cohort con retención muy diferente al resto probablemente indica:
a) Comportamiento normal b) Un evento específico que afectó ese grupo c) Que debes ignorar ese cohort d) Que los otros cohorts están mal
4. Si los cohorts de Black Friday tienen 50% menos retención que los normales, deberías:
a) Dejar de participar en Black Friday b) Ajustar expectativas y segmentar estrategia para esos compradores c) Dar más descuentos para retenerlos d) Ignorar esos cohorts en el análisis
5. El framework SMART para acciones incluye:
a) Simple, Medible, Activo, Rápido, Temporal b) Específico, Medible, Alcanzable, Relevante, Temporal c) Segmentado, Motivado, Automatizado, Rentable, Trazable d) Ninguna de las anteriores
6. Para validar una hipótesis sobre por qué cambió la retención, el mejor método es:
a) Asumir que tu hipótesis es correcta b) Preguntar a un colega c) A/B test o entrevistas con clientes d) Esperar 12 meses para ver qué pasa
Respuestas: 1-b, 2-b, 3-b, 4-b, 5-b, 6-c
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