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Customer Cohort Chart (C3): A peça que faltava no seu Pitch Deck

Saiba como uma análise por cohort pode levar sua empresa a outro patamar.

Customer Cohort Chart (C3): A peça que faltava no seu Pitch Deck

Homem analisando dados gráficos em notebook (foto: Campaign Creators/Unsplash)

Por Rodrigo Fernandes

Sabe aquele seu pitch deck todo caprichado, aquele que te tomou um tempão até chegar a um nível suficiente para ser apresentado para um investidor?

Agora que já está tudo pronto, eu sinto informar, mas a verdade é que um slide com um gráfico nesse formato aqui deve ter mais informação que os seus dez lindos slides juntos.

Gráfico Customet Cohort Chart (C3)

Não estou negando a importância das outras informações. Storytelling, fundadores, tamanho do mercado. Tudo isso é importante, mas geralmente esse tipo de informação não passa de um proxy para o sucesso do negócio.

"Já que os empreendedores tiveram sucesso no negócio anterior, eles devem ter sucesso neste também. Já que o mercado é grande, deve ser possível ficar com alguma parte dele..."

Obviamente, nem a melhor análise de cohort do mundo vai ser capaz de te entregar certezas. Não é isso que eu estou dizendo.

No entanto, a evolução que acontece entre uma análise subjetiva (ou cheia de extrapolações "burras") para uma análise com base estatística muda completamente o seu patamar de confiabilidade.

Da forma tradicional, uma análise de investimento não tem outra opção além de extrapolar a receita para o futuro de acordo com o crescimento passado.

Mudando um pouco os valores, é claro, para não ficar na cara que tudo é só uma questão de control-c, control-v.

"Cresceu em média 20% nos últimos anos? Coloca 22%, 21% e 20% para os próximos três anos aí, estagiário."

Já em uma análise de cohort, um investidor pode aplicar modelos estatísticos bem nos fundamentos últimos do seu negócio e entender o muito bem o que é que está acontecendo ali.

Qualquer investidor sabe que o faturamento de um negócio não é um dado da natureza, mas o produto de uma série de eventos de quem mesmo? Claro, do cliente.

Você pode ter ou não todo essa lógica na ponta do lápis, mas inevitavelmente a sua receita vai ser uma função de tempo de vida do cliente, ticket médio e número de compras.

Do mesmo modo, o seu resultado vai ser função da receita (acima), CAC, margem bruta, custo fixo e variável. Por fim, seu valuation só pode ser um fruto dos números acima descontados a uma certa praticada pelo mercado.

Vamos deixar mais claro.

Cohort em português não significa nada além de "corte" ou "grupo". Quando há uma análise de cohort, uma população com características em comum é analisada de forma separada a fim de buscar correlações.

Isso é mais velho que andar para frente.

Computador na mesa durante apresentação (foto: Headway/Unsplash)

Usando um exemplo da Wikipedia: depois de correlacionar fumo e câncer de pulmão, os cientistas podem tentar descobrir se há uma correlação mais forte do cohort de homens ou pessoas de idade e a ocorrência do câncer.

Mas pouca gente repara que no caso dos negócios em que existem várias interações com um mesmo cliente (seja um SaaS recorrente ou um e-commerce com compras eventuais), a gente está falando de um tipo específico de cohort.

Você pode fazer análises de cohort para analisar quais são seus principais canais de aquisição, tentar encontrar alguma correlação demográfica e por aí vai.

Mas não é nesse tipo de recorte da sua base que a mágica acontece.

A grande sacada aqui é trabalhar com recortes que são delimitados por faixas temporais. Ou seja, clientes que tenham sido adquiridos no ano x ou no trimestre y.

Em um recorte temporal, você pode analisar o que é que acontece durante a vida de um grupo de clientes. Cá entre nós, tem coisa mais importante que isso?

Grosso modo, se você dobrar o tempo de vida ou ticket médio dos seus cohorts, você dobra o valor da sua empresa – só para ficar em alguns exemplos mais simples.

Vou te dar uma dica. Quando de falarem em cohort, não pense em um corte estatístico de uma amostra. Pense na história de vida dos seus clientes e tudo que aconteceu durante este tempo.

Como, em toda boa história, a gente precisa um arco temporal, em um dado momento, a gente pensar sobre a vida das empresas que se tornaram nossas clientes no ano de 2017, por exemplo.

Repito. O principal motivo para isso é que ali há uma história para ser contada.

Há outros motivos também, mas eles são secundários. Você pode ter tido uma forma diferente (talvez menos direcionada, mais aberta) de aquisição de cliente naquele momento e por isso, grande parte deles rompeu o contrato em pouco tempo.

Não vou ser tão radical a ponto de dizer que o seu pitch deck não deveria ter nada além de um C3, mas não tenho dúvidas em dizer que uma empresa que já no mercado há algum tempo e não apresente seus dados dessa forma, está errando no básico.

Como dizia Peter Drucker, o propósito de um negócio é criar e manter clientes.

Visto desse modo, analisar um negócio é, antes de mais nada, analisar o padrão de comportamento e consumo dos seus clientes presentes e futuros.

Uma análise desse tipo vai levar a sua empresa para um outro patamar.

Caso o investidor que estiver assistindo ao seu pitch não for capaz de reconhecer o valor de todo esse foco no cliente, talvez ele que está precisando ir para um novo patamar.

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