O que é Cohort Retention?
O Cohort Retention é uma métrica fundamental no Growth Marketing que oferece insights valiosos sobre a performance de estratégias de crescimento. Esta métrica é essencial para empresas que buscam otimização baseada em dados e crescimento sustentável.
No contexto do Growth Marketing moderno, Cohort Retention permite que empresas tomem decisões data-driven e otimizem seus investimentos de forma estratégica. Empresas líderes utilizam esta métrica para identificar oportunidades de melhoria e acelerar o crescimento.
Como Calcular Cohort Retention?
Fórmula:
Fórmulas de Cálculo da Taxa de Retenção (Retention Rate)
A Taxa de Retenção de Clientes (Customer Retention Rate – CRR) é uma métrica fundamental que mede a porcentagem de clientes que uma empresa mantém ao longo de um período específico. Existem algumas variações na sua fórmula, dependendo do que se deseja enfatizar.
Fórmula Padrão da Taxa de Retenção de Clientes
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CRR = [(CE – CN) / CS] * 100
“`
Onde:
- CE = Número de clientes no final do período
- CN = Número de novos clientes adquiridos durante o período
- CS = Número de clientes no início do período
Exemplo: Se uma empresa começou o trimestre com 500 clientes (CS), adquiriu 100 novos clientes (CN) e terminou o trimestre com 550 clientes (CE), o cálculo seria:
CRR = [(550 – 100) / 500] * 100
CRR = [450 / 500] * 100
CRR = 0.9 * 100
CRR = 90%
Variação da Fórmula (Foco em Usuários/Membros)
Para retenção de usuários ou membros, a lógica é similar, mas os termos podem mudar:
“`
Taxa de Retenção de Membros = [(ME – MN) / MS] * 100
“`
Onde:
- ME = Número de membros no final do período
- MN = Número de novos membros adquiridos durante o período
- MS = Número de membros no início do período
Relação com a Taxa de Churn
A Taxa de Retenção e a Taxa de Churn (abandono) são inversamente proporcionais. A Taxa de Churn mede a porcentagem de clientes que uma empresa perde em um determinado período. A relação é geralmente expressa como:
“`
Taxa de Retenção = 100% – Taxa de Churn
“`
Ou, se a Taxa de Churn for calculada como:
“`
Taxa de Churn = (Número de clientes perdidos / Número de clientes no início do período) * 100
“`
Então, a Taxa de Retenção pode ser derivada a partir disso.
Considerações Importantes:
- Período: É crucial definir um período consistente (mensal, trimestral, anual) para o cálculo.
- Definição de Cliente: A forma como um ‘cliente’ é definido (pagante, ativo, etc.) pode impactar a taxa.
- Novos Clientes: A exclusão de novos clientes do numerador é essencial para medir a retenção de clientes existentes.
Exemplo Prático: Para uma empresa típica, o cálculo envolveria a coleta de dados relevantes e aplicação da fórmula específica, resultando em insights acionáveis para otimização.
Benchmarks e Valores de Referência
Benchmarks de Retention Rate por Indústria (2025)
| Indústria | Taxa de Retenção de Clientes | Diferença vs Média* |
|—|—|—|
| Mídia | 84% | ↑ 9% |
| Serviços Profissionais | 84% | ↑ 9% |
| Automotivo & Transporte | 83% | ↑ 8% |
| Seguros | 83% | ↑ 8% |
| Serviços de TI | 81% | ↑ 6% |
| Construção & Engenharia | 80% | ↑ 5% |
| Serviços Financeiros | 78% | ↑ 3% |
| Telecomunicações | 78% | ↑ 3% |
| Saúde | 77% | ↑ 2% |
| TI & Software | 77% | ↑ 2% |
| Média de Retenção* | 75% | – |
| Bancos | 75% | – 0% |
| Serviços ao Consumidor | 67% | ↓ 8% |
| Manufatura | 67% | ↓ 8% |
| Varejo | 63% | ↓ 12% |
| Hospitalidade, Viagens, Restaurantes | 55% | ↓ 20% |
*Média derivada das 15 indústrias acima.
Taxa de Churn nos EUA por Indústria (2020)
| Indústria | Taxa de Churn | Diferença vs Média* |
|—|—|—|
| Financeiro/Crédito | 25% | ↑ 4% |
| TV a Cabo | 25% | ↑ 4% |
| Varejo Geral | 24% | ↑ 3% |
| Varejo Online | 22% | ↑ 1% |
| Telecom/Wireless | 21% | – 0% |
| Média de Churn | 21% | – |
| Viagens | 18% | ↓ 3% |
| Grandes Lojas de Eletrônicos | 11% | ↓ 10% |
*Média derivada das 7 indústrias acima.
Retenção de Aplicativos Sociais (24 meses)
| Aplicativo Social | Taxa de Retenção de Uso em 24 Meses | Comparação com a Média |
|—|—|—|
| Facebook | 69.6% | ↑ 60.9% |
| VKontakte | 52.7% | ↑ 44% |
| Instagram | 39.1% | ↑ 30.4% |
| Pinterest | 37.5% | ↑ 28.8% |
| Kakaotalk | 35.6% | ↑ 26.9% |
| Snapchat | 30.2% | ↑ 21.5% |
| Twitter | 22.9% | ↑ 14.2% |
| Média de Aplicativos Sociais | 8.7% | – |
Retenção Média de Usuários de Aplicativos Móveis (Curto Prazo)
| Mês | Retenção Média de Usuários |
|—|—|
| 1 | 43% |
| 2 | 33% |
| 3 | 29% |
Retenção de Aplicativos Móveis por Tipo (2020)
| Tipo de Aplicativo | Retenção Dia 1 | Retenção Dia 7 | Retenção Dia 30 | Queda Dia 1 para Dia 30 |
|—|—|—|—|—|
| Quadrinhos | 33.8% | 16.4% | 9.3% | ↓ 24.5% |
| Notícias | 33.1% | 19.8% | 13.3% | ↓ 19.8% |
| Jogos – Hipercasual | 32.3% | 8.3% | 2.6% | ↓ 29.7% |
| Jogos – Casual | 32.3% | 11.1% | 4.5% | ↓ 27.8% |
| Jogos – Cassino Social | 32.1% | 12.6% | 5.4% | ↓ 26.7% |
| Jogos – Midcore | 31% | 7.9% | 2.3% | ↓ 28.7% |
| Jogos – Hardcore | 28.7% | 8.7% | 3.1% | ↓ 25.6% |
| Social | 26.3% | 9.3% | 3.9% | ↓ 22.4% |
| Livros | 25.1% | 11.1% | 6% | ↓ 19.1% |
| Compras – e-Commerce | 24.5% | 10.7% | 5.6% | ↓ 18.9% |
| Entretenimento – Streaming | 24.4% | 9.9% | 4.7% | ↓ 19.7% |
| Entretenimento – Todos | 22% | 8.2% | 3.8% | ↓ 18.2% |
| Música | 20.4% | 8.1% | 4.2% | ↓ 16.2% |
| Médico | 20% | 7% | 3.5% | ↓ 16.5% |
| Educação | 18.8% | 6.3% | 2.5% | ↓ 16.3% |
Taxas Médias de Retenção de Clientes por Indústria – 2025 (First Page Sage)
| Indústria | Taxa Média de Retenção | Desempenho da Indústria vs. Média |
|—|—|—|
| Automotivo | 76% | 0% |
| B2B SaaS | 74% | -2% |
| Consultoria Empresarial | 85% | 9% |
| Seguros Comerciais | 86% | 10% |
| Construção | 79% | 3% |
| Cibersegurança | 71% | -5% |
| eCommerce | 62% | -14% |
| Entretenimento | 70% | -6% |
| Serviços Financeiros | 74% | -2% |
| Serviços HVAC | 66% | -10% |
| Hotéis & Hospitalidade | 55% | -21% |
| TI & Serviços Gerenciados | 83% | 7% |
| Serviços Jurídicos | 75% | -1% |
| Manufatura | 66% | -10% |
| Dispositivos Médicos | 80% | 4% |
| Petróleo & Gás | 77% | 1% |
| Design & Fabricação de PCB | 74% | -2% |
| Imobiliário | 78% | 2% |
| Desenvolvimento de Software | 82% | 6% |
| Transporte & Logística | 79% | 3% |
| Telecom | 75% | -1% |
Indústrias com as Maiores Taxas de Churn – 2025 (First Page Sage)
| Indústria | Taxa de Churn Típica | Notas |
|—|—|—|
| Serviços Financeiros | 26% | Baixa sensibilidade a preços e baixa diferenciação |
| Telecom | 25% | Mau atendimento ao cliente, escalada de preços |
| Varejo | 24% | Altamente competitivo, orientado a valor |
| eCommerce | 22% | Efeito Amazon, baixos custos de troca |
| Hotéis & Hospitalidade | 18% | Demanda cíclica e com altos preços de compra |
Como Melhorar esta Métrica?
Estratégias de Otimização:
- Análise contínua de dados para identificar padrões
- Implementação de testes A/B para otimização
- Segmentação avançada para personalização
- Automação de processos para eficiência
- Monitoramento regular e ajustes baseados em performance
Estratégias de Otimização da Taxa de Retenção de Clientes
As seguintes estratégias, baseadas em práticas de empresas líderes, são eficazes para aumentar a lealdade do cliente e reduzir o churn:
1. Realizar testes de usabilidade e preferência antes dos lançamentos de produtos: Identificar as necessidades do usuário e problemas de UX no início do ciclo de vida do produto. Exemplo: Beable utilizou pesquisas Userpilot para coletar dados de preferência do usuário durante o redesenho do produto.
2. Coletar dados do cliente para entender melhor suas necessidades e desejos: Entender quem são os clientes e o que eles desejam alcançar. Exemplo: ClearCalcs, uma plataforma de análise estrutural, usa pesquisas de boas-vindas para coletar informações sobre novas inscrições e personalizar a experiência de onboarding.
3. Criar experiências personalizadas para o cliente ao longo de sua jornada: Tornar a experiência do cliente relevante e sob medida. Exemplo: Canva personaliza o painel do usuário com atalhos para modelos relevantes com base no papel escolhido pelo usuário em uma pesquisa de boas-vindas.
4. Incentivar o engajamento do cliente através de elementos gamificados: Replicar a estimulação do sistema de recompensa do cérebro para melhorar a retenção. Isso pode incluir pontos, recompensas, distintivos, tabelas de classificação, níveis, barras de progresso, compartilhamento social e storytelling. Exemplo: Groupize gamificou sua experiência de onboarding com um assistente chamado The Groupize Guide (G.G.).
5. Celebrar marcos do cliente para promover a lealdade a longo prazo: Dar um “tiro de dopamina” aos usuários ao celebrar marcos importantes, impulsionando o uso repetido. Exemplo: Tumblr envia e-mails de congratulações com distintivos quando um usuário publica seus primeiros dez posts, incentivando o compartilhamento e a criação de novos posts.
6. Implementar um ciclo de feedback do cliente para antecipar mudanças nas preferências: Coletar feedback regularmente para se manter atualizado sobre as necessidades e desejos dos usuários, que mudam constantemente. Exemplo: Userpilot usa pesquisas in-app curtas e objetivas para coletar insights e solicitações dos usuários.
7. Identificar e resolver pontos de atrito monitorando o comportamento do cliente: Combinar feedback do cliente com análises de produto para encontrar onde os usuários enfrentam atrito em sua jornada. Exemplo: Leyre Iniguez da Cuvama usou a análise de caminho do Userpilot para identificar um problema (mensagem de erro), segmentar os usuários afetados e investigar a causa raiz.
8. Localizar experiências para aumentar a retenção de clientes: Aumentar o engajamento e a retenção do usuário garantindo que eles compreendam bem os elementos da interface do usuário e as mensagens. Exemplo: RecruitNow, uma empresa holandesa de ATS, usa o recurso de localização do Userpilot para traduzir seus recursos e pesquisas para os mercados alemão e austríaco.
9. Reengajar usuários inativos através de e-mails direcionados: Segmentar usuários inativos em ferramentas de análise e enviar mensagens para lembrá-los do produto. Exemplo: Grammarly envia e-mails de reengajamento com linguagem casual, elogios e apelo visual para usuários inativos.
10. Fornecer suporte proativo para reter clientes: Antecipar e resolver problemas antes que eles se agravem, em vez de apenas reagir a eles. Isso evita que a insatisfação do cliente atinja um ponto de não retorno.
Métricas Relacionadas
Cohort Retention deve ser analisada em conjunto com outras métricas do funil de crescimento para uma visão completa da performance. A análise integrada permite identificar correlações e otimizar estratégias de forma holística.
Ferramentas e Recursos
Ferramentas Recomendadas:
- Google Analytics 4 para tracking e análise
- Mixpanel para análise de eventos e funil
- HubSpot para automação e relatórios
- Tableau para visualização de dados
Ferramentas de Gestão de Retenção de Clientes (2025)
A seguir, uma lista de ferramentas populares de gestão de retenção de clientes, com suas principais funcionalidades e focos:
- Zendesk: Melhor para gestão avançada de CX (Customer Experience). Oferece IA para interações personalizadas, suporte 24/7, e análise de qualidade de conversas para identificar riscos de churn.
- Whatfix: Melhor para onboarding de usuários. Plataforma de adoção digital com foco em suporte ao usuário, modo espelho para ambiente sandbox e análises de uso. Permite segmentação de clientes e rastreamento da jornada do usuário.
- Hotjar: Melhor para análise de comportamento. Ferramenta de mapa de calor e análise de websites para entender o comportamento do usuário (cliques, rolagem, engajamento). Oferece gravação de sessões e feedback direcionado.
- ClickUp: Melhor para gestão de projetos. Inclui ferramentas de análise e colaboração para retenção de clientes e gestão de projetos. Oferece análises em tempo real e lógica condicional em formulários.
- Paddle Profitwell: Melhor para otimização de assinaturas. Ferramentas de retenção para SaaS e negócios baseados em assinatura, com análises preditivas para identificar riscos de churn e fluxos de cancelamento automatizados.
- HubSpot CRM Suite: Melhor para marketing. Plataforma completa para entender, engajar e reter clientes, com foco em marketing, vendas, serviço, conteúdo, operações e comércio. Oferece automação de workflows e análise da jornada do cliente.
- Keap: Melhor para CRM de pequenas empresas. CRM e construtor de automação para pequenas empresas, com editor de automação drag-and-drop, pontuação de leads e gestão de assinaturas.
- ActiveCampaign: Melhor para automação de e-mail e marketing. Sistema de retenção de clientes com ferramentas de automação de e-mail e marketing, envio preditivo e IA generativa para personalização de mensagens.
- Mixpanel: Melhor para análise de produto. Software de análise de produto para dados de aplicativos móveis e web. Oferece alertas de atividade do cliente, análise comportamental e funis de conversão de usuários.
- Open Loyalty: Melhor para programas de fidelidade. Software de gestão de retenção de clientes para desenvolver programas de fidelidade, com campanhas de gamificação e lógica de gatilho-condição-efeito para recompensas.
- ProProfs Qualaroo: Melhor para feedback do usuário. Ferramenta de pesquisa de usuário e feedback do cliente para coletar insights sobre o sentimento do cliente através de pesquisas em websites e aplicativos. Oferece análise de IA e testes A/B.
- Kissmetrics: Melhor para análise de eventos. Plataforma de análise de eventos que rastreia o comportamento do consumidor na web e em dispositivos móveis. Possui visualização de funil, atribuição multicanal e testes A/B.
FAQ – Perguntas Frequentes
Com que frequência devo medir Cohort Retention?
A frequência ideal depende do seu modelo de negócio e ciclo de vendas. Para a maioria das empresas, monitoramento semanal ou mensal é adequado.
Qual é um bom valor inicial para Cohort Retention?
Comece estabelecendo uma baseline com seus dados históricos e compare com benchmarks da indústria para definir metas realistas.
Como segmentar Cohort Retention para análise mais detalhada?
Segmente por canal de aquisição, tipo de cliente, período temporal e outras dimensões relevantes para seu negócio.
Conclusão
Em resumo, Cohort Retention é uma métrica essencial para otimização de crescimento e deve ser monitorada regularmente como parte de uma estratégia data-driven. Como próximo passo, implemente tracking adequado, estabeleça benchmarks e crie um processo de otimização contínua.