Google Analytics 2027 · Capítulo 17 de 35 · 10 min
Medir retenção, ativação e valor por coorte em vez de por mês
Coortes por mês de entrada mostram qual campanha traz assinante que fica, e o cancelamento contratual chega do CRM, não da ausência no app.
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Com o funil apontando a etapa da perda, a pergunta seguinte é sobre quem ficou. O relatório mensal do clube diz que a base tem 2.900 assinantes e que 4,1 por cento cancelam por mês, mas mistura quem entrou há dois anos com quem entrou na promoção de junho. Uma média esconde que uma campanha traz gente que fica e outra traz gente que some.
O custo de medir por mês é investir na campanha errada. Um cancelamento médio estável convive com uma turma de cupom que perde 30 por cento em três meses, e o orçamento continua indo para ela porque o custo por assinante novo é o mais baixo da conta. Retenção por coorte separa o preço de entrada do valor de permanência.
Ao terminar, a Verde Vivo lê retenção, ativação e receita acumulada por mês de entrada e por campanha, sabe o que a exploração de coorte do Analytics mede e o que ela não mede, e busca o cancelamento contratual onde ele nasce, no HubSpot.
Coorte é um grupo de usuários que compartilham um evento no mesmo período: todos que fizeram a primeira visita em junho, todos que compraram pela primeira vez na semana 27, todos que abriram o aplicativo pela primeira vez num mesmo dia. A exploração de coorte coloca cada grupo numa linha e mostra, nas colunas seguintes, quantos deles voltaram a cumprir um critério de retorno.
Três escolhas definem a tabela. O critério de inclusão diz o que coloca alguém na coorte: primeiro contato, qualquer evento, uma transação ou um evento-chave. O critério de retorno diz o que conta como "voltou": qualquer evento, uma compra, um evento específico. A granularidade diz o tamanho do período, dia, semana ou mês, e a métrica diz o que se soma: usuários ativos, receita, eventos.
As perguntas de negócio da Verde Vivo e a coorte que responde a cada uma
| Pergunta | Inclusão | Retorno | Granularidade e métrica |
|---|---|---|---|
| A campanha de junho trouxe assinante que fica? | Evento assinatura_iniciada, segmentado pela campanha de primeiro contato | Evento assinatura_renovada, enviado pelo servidor | Mensal; usuários ativos, cálculo por usuário |
| Quem compra volta a comprar? | Primeira transação | Transação | Mensal; receita acumulada |
| O assinante novo aprende a usar o app? | Primeira abertura do app | Evento planta_cadastrada | Semanal; usuários ativos |
| A função de lembrete de rega segura gente? | Evento planta_cadastrada | Evento lembrete_ativado | Semanal; usuários ativos |
| Quanto vale um assinante em seis meses? | Evento assinatura_iniciada | Qualquer evento | Mensal; receita, cálculo cumulativo |
Os nomes de evento fora da lista recomendada do Google são personalizados da Verde Vivo, definidos no capítulo 7.
Retenção tem dois lugares no Analytics, e eles não medem a mesma coisa. O relatório padrão de retenção mostra que fração dos usuários novos voltou em cada dia seguinte, sem escolha de evento. A exploração de coorte deixa escolher inclusão, retorno e segmento, e por isso é a ferramenta desta aula. As duas obedecem à retenção de dados da propriedade.
Esse limite tem consequência direta: a retenção de eventos na propriedade padrão é de 2 ou 14 meses, e uma coorte só pode ser acompanhada dentro dessa janela. Quem deixou a propriedade em 2 meses não consegue ler retenção de seis meses de nenhuma turma. A Verde Vivo escolheu 14 meses no capítulo 4, e é o teto: só o Analytics 360 vai a 26, 38 ou 50 meses para eventos.
Ativação é o momento em que o usuário novo faz a ação que prevê permanência, e ela precisa ser definida pelo negócio antes de ser medida. No clube da Verde Vivo, o assinante ativado é o que cadastra a primeira planta no aplicativo em até 7 dias. Quem paga e nunca cadastra recebe a caixa, não usa o app e cancela na terceira cobrança. A coorte de ativação mostra essa fração por mês de entrada.
Adoção de funcionalidade segue o mesmo desenho, com a funcionalidade como critério de retorno: que fração de quem cadastrou uma planta ligou o lembrete de rega, acompanhou a entrega, abriu o guia da espécie. Coorte com funcionalidade responde à pergunta de produto que o time de mídia não faz, e é ela que diz se vale desenvolver a próxima tela.
Receita por relacionamento é a leitura de e-commerce: recompra, ticket da segunda compra e valor acumulado por coorte de primeira compra. A exploração de valor de vida (User lifetime) reúne essas métricas por usuário. Nas duas leituras, dados modelados de consentimento não entram: a página de modelagem comportamental exclui coorte, valor de vida e retenção, e com 18 a 27 por cento de consentimento negado a coorte é menor que a base real.
Abandono e cancelamento contratual são coisas diferentes, e o Analytics só vê a primeira. O assinante que paga todo mês e nunca abre o aplicativo está retido por contrato e ausente por comportamento. O que parou de pagar pode continuar visitando o site. A coorte de retorno por evento mede presença; o cancelamento é um fato do HubSpot que precisa chegar ao Analytics como evento.
Ler cancelamento do clube pela ausência no app ou pelo evento do CRM
Ausência como cancelamento
Evitar
- Retorno da coorte medido por "qualquer evento" no app
- Assinante que paga e não abre o app conta como perdido
- Assinante que cancelou e visita o site conta como retido
- Número de cancelamento do Analytics discorda do financeiro todo mês
- Nenhuma forma de saber o motivo do cancelamento
Evento de cancelamento vindo do HubSpot
Recomendado
- Retorno da coorte medido por assinatura_renovada, enviado pelo servidor
- Evento assinatura_cancelada com o motivo como parâmetro, ligado pelo User-ID
- Propriedade do usuário status_assinatura atualizada na cobrança
- Coorte de retenção contratual bate com o HubSpot, e a coorte de uso mede outra coisa
- Duas leituras lado a lado: quem paga e quem usa
Análise por perfil é o passo em que a coorte ganha segmento: a mesma tabela de retenção, uma vez por campanha de primeiro contato, por cidade ou por sistema do aplicativo. É ali que a média de 4,1 por cento se abre. Com identidade combinada ou observada, coortes pequenas podem sofrer limiar de dados e sumir da tabela; a página oficial não publica o número do limiar, e a solução é agrupar antes de segmentar.
Armadilha comum: comparar coortes de meses diferentes na mesma coluna de calendário em vez de na mesma coluna de idade. A turma de junho no terceiro mês e a turma de agosto no primeiro mês não se comparam, e um gráfico por data faz a coorte mais nova parecer melhor só porque ainda não teve tempo de perder ninguém. A leitura é sempre mês 1 contra mês 1.
Na Verde Vivo, Marina montou a coorte de assinantes que entraram em junho de 2026, com inclusão por assinatura_iniciada e retorno por assinatura_renovada, evento que Caio passou a enviar pelo servidor a cada cobrança confirmada no HubSpot, junto do User-ID do assinante. A coorte tinha 219 pessoas, e a segmentação por campanha de primeiro contato produziu quatro linhas.
Coorte de junho de 2026 do clube da Verde Vivo, por campanha de primeiro contato
| Campanha | Assinantes | Ativados em 7 dias | Pagando no mês 3 | Receita acumulada em 6 meses por assinante |
|---|---|---|---|---|
| Meta, cupom de primeiro mês por R$ 39 | 96 | 41% | 68% | R$ 292 |
| Google Pesquisa, "clube de plantas assinatura" | 54 | 72% | 89% | R$ 431 |
| Blog, guia de cuidados (orgânico) | 38 | 66% | 87% | R$ 418 |
| Indicação de assinante | 31 | 77% | 94% | R$ 446 |
Pagando no mês 3 vem do evento assinatura_renovada; ativação vem do evento planta_cadastrada no aplicativo.
Fonte: Verde Vivo, cenário composto do curso; receita calculada sobre R$ 79 por mês e o cupom de entrada
A tabela virou decisão em dois pontos. O cupom da Meta trazia o assinante mais barato e o que menos ficava: 68 por cento no terceiro mês contra 89 por cento da Pesquisa, e R$ 292 de receita acumulada contra R$ 431. Recalculado pelo valor de seis meses, o custo por assinante retido da Meta ficou 2,3 vezes acima do da Pesquisa, e o orçamento do cupom caiu pela metade em setembro.
Ativação explicou a diferença antes do cancelamento. A coorte do cupom ativava 41 por cento em 7 dias; a de Pesquisa, 72 por cento. Quem não cadastrava uma planta na primeira semana cancelava na terceira cobrança em mais da metade dos casos. O time do aplicativo passou a mandar uma notificação no segundo dia para quem ainda não tinha cadastrado nada, e a próxima coorte dirá se funcionou.
No e-commerce, a coorte de primeira compra mostrou que 27 por cento dos compradores de março voltaram em seis meses, com ticket de R$ 248 na segunda compra contra R$ 215 na primeira. O número bate com a leitura de recompra do HubSpot dentro de 2 pontos, a diferença esperada pela fatia sem consentimento, que a coorte não vê.
Abra a exploração de coorte com inclusão pela primeira compra ou pela primeira assinatura, granularidade mensal, e compare as três últimas turmas na coluna do terceiro mês, segmentadas pela campanha de primeiro contato. O critério de acerto é uma diferença acima de 10 pontos entre campanhas: quando ela existe, há uma decisão de orçamento esperando. O próximo capítulo transforma essas turmas em públicos que a mídia consegue usar.
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Todos os capítulos de Google Analytics 2027
- 01Entender o que o GA4 de 2026 mede antes de instalar a tag
- 02Transformar a pergunta do negócio num plano de mensuração
- 03Ler usuários, sessões e engajamento sem somar o que não soma
- 04Desenhar conta, propriedade e fluxo para o negócio que existe
- 05Instalar a Google tag uma vez só e validar a coleta
- 06Organizar o Tag Manager para que a tag certa dispare uma vez
- 07Escrever o contrato de dados que o desenvolvedor consegue implementar
- 08Registrar dimensões personalizadas sem estourar a cardinalidade
- 09Pedir consentimento, ligar o Consent Mode e saber o que a modelagem devolve
- 10Manter a mesma pessoa no relatório entre login, domínios e dispositivos
- 11Provar que o evento chegou certo antes de confiar no relatório
- 12Ler os relatórios nativos com denominador certo e comparação justa
- 13Marcar campanhas com UTM e ler canais sem cair em Direct e Unassigned
- 14Medir busca orgânica e tráfego de assistentes de IA sem superestimar nenhum
- 15Descobrir por que a página cheia de tráfego não produz resultado
- 16Achar onde a jornada perde gente com exploração, segmento e funil
- 17Medir retenção, ativação e valor por coorte em vez de por mês
- 18Construir públicos que a mídia usa e saber quando o preditivo não existe
- 19Instrumentar a loja do view_item ao refund e conciliar com o financeiro
- 20Ligar o clique ao contrato assinado com eventos de lead e CRM
- 21Medir o aplicativo e a assinatura com Firebase sem perder a pessoa entre plataformas
- 22Escolher quais eventos-chave viram conversão no Google Ads e quais só analisam
- 23Explicar por que duas plataformas reivindicam a mesma venda
- 24Importar custo de mídia e comparar plataformas com o mesmo indicador
- 25Planejar orçamento entre canais e separar crédito de causa
- 26Montar o painel executivo dentro do próprio Analytics
- 27Contar o resultado do mês no Data Studio sem multiplicar linhas
- 28Usar Ask Advisor e insights automáticos sem aceitar resposta sem conferir
- 29Ligar a exportação para o BigQuery e entender o que ela não reproduz
- 30Responder às perguntas do negócio em SQL sobre os dados brutos
- 31Enviar do servidor o evento que o navegador não vê, sem duplicar
- 32Automatizar relatório, auditoria e alerta com as APIs do Analytics
- 33Decidir entre Standard e 360 e governar a propriedade como ativo da empresa
- 34Diagnosticar os onze problemas clássicos do GA4 com método
- 35Entregar o projeto de mensuração e manter a rotina que o conserva