¿Tus usuarios de enero 2025 se comportan igual que los de octubre 2025? Casi nunca. El análisis de cohortes es la herramienta que te permite comparar grupos de usuarios con el mismo punto de partida y entender cómo evoluciona tu producto con el tiempo. Es fundamental para entender la retención real.
Definición rápida
Un cohort (cohorte) es un grupo de usuarios o clientes que comparten una característica común en un período de tiempo definido, típicamente la fecha de adquisición. Analizar cohortes permite entender cómo evoluciona el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo, revelando patrones de retención y monetización.
¿Qué es un cohort?
El término viene del latín cohors, una unidad militar romana de aproximadamente 480 soldados. En análisis de datos, una cohorte es simplemente un grupo de individuos que experimentaron el mismo evento en el mismo período.
El tipo de cohorte más común en startups es la cohorte de adquisición: todos los usuarios que se registraron en la misma semana o mes. Pero pueden definirse por otros criterios:
- Cohorte de adquisición: Usuarios adquiridos en el mismo período (mes, semana)
- Cohorte de canal: Usuarios adquiridos por el mismo canal (SEO, paid, referido)
- Cohorte de segmento: Usuarios del mismo plan de precios, industria o geografía
- Cohorte de comportamiento: Usuarios que completaron la misma acción (ej: integraron una API)
¿Por qué analizar cohortes?
El análisis de cohortes revela información que los promedios ocultan:
- Si tu retención está mejorando o empeorando con el tiempo
- Si una feature lanzada en X fecha mejoró la retención de los usuarios adquiridos después
- Si usuarios de diferentes canales tienen diferente LTV
- Cuándo ocurre el «momento de abandono» más frecuente
- Si el crecimiento en MRR es genuino o está enmascarando churn alto
Cómo leer una tabla de cohortes
Una tabla de cohortes típica tiene:
- Filas: Cohortes por período de adquisición (Enero, Febrero, Marzo…)
- Columnas: Tiempo desde la adquisición (Mes 0, Mes 1, Mes 2…)
- Valores: Porcentaje de usuarios que permanecen activos en cada período
Si la fila de Enero 2025 muestra 100% en Mes 0, 60% en Mes 1, 45% en Mes 2, 35% en Mes 3, eso significa que de los usuarios adquiridos en enero, el 35% seguía activo 3 meses después.
Un producto saludable muestra que las cohortes más recientes tienen mejor retención en los mismos meses, indicando que el producto está mejorando.
Ejemplos reales en LATAM
SaaS B2B en Colombia
Una startup de software para contadores colombianos detectó mediante análisis de cohortes que los usuarios adquiridos por Google Ads tenían retención del 30% a 6 meses, mientras los adquiridos por referido tenían 65%. La conclusión estratégica: invertir en programas de referidos y reducir dependencia de paid.
E-commerce en Chile
Un marketplace chileno analizó cohortes de compradores y encontró que los que hacían su segunda compra en los primeros 30 días tenían 5x más LTV que los que tardaban más. Esto guió un programa de incentivos para segunda compra que mejoró significativamente el LTV promedio.
Errores comunes
- Confundir cohorte con segmento: Un segmento es estático (usuarios en México). Una cohorte es temporal (usuarios adquiridos en marzo en México). La diferencia es que la cohorte permite rastrear evolución temporal.
- Cohortes demasiado pequeñas: Cohortes con menos de 50-100 usuarios tienen varianza estadística alta y pueden generar conclusiones erróneas.
- No actuar sobre los insights: El análisis de cohortes es herramienta, no un fin. Sus insights deben traducirse en cambios de producto o estrategia.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cuál es la diferencia entre cohort y cohort analysis?
Un cohort es simplemente el grupo definido. El Cohort Analysis es el proceso de analizar y comparar el comportamiento de múltiples cohortes a lo largo del tiempo. El cohort es el objeto; el cohort analysis es la metodología.
¿Con qué herramientas se hace análisis de cohortes?
Amplitude, Mixpanel y Heap para producto (sin código). SQL + dbt para equipos de datos. Google Analytics 4 tiene cohortes básicos. Para startups en etapa temprana, incluso una hoja de cálculo puede ser suficiente si el volumen de datos es manejable.
¿Qué es una buena retención de cohorte para SaaS?
Depende del tipo de SaaS: B2B con contratos anuales debería ver 80-90% de retención de cohorte al mes 12. B2C con suscripciones mensuales, 40-60% al mes 12 es competitivo. Estos son benchmarks generales; compara con los estándares específicos de tu industria.
