Cohort Analysis: Pengertian dan Langkah-Langkahnya

Kesuksesan jangka panjang sebuah bisnis sangat bergantung pada kemampuan mereka dalam mempertahankan pelanggan serta memberikan pengalaman yang personal.

Seperti yang kita tahu, tren serta selera dan perilaku pelanggan itu berbeda-beda. Karena itu, dibutuhkan strategi yang efektif untuk menyelesaikan permasalahan ini.

Tapi, bagaimana perusahaan bisa menyusun strategi ini? Sederhananya, mereka bisa menyusun strategi berdasarkan data yang mereka peroleh.

Selama beroperasi, perusahaan menghasilkan banyak sekali data. Data ini bisa diolah menjadi informasi untuk meningkatkan keuntungan dan pengalaman pelanggan.

Di sinilah Cohort Analysis berperan, membantu bisnis memberikan pengalaman yang lebih terarah bagi pelanggan.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari secara mendalam mengenai cohort analysis, contoh, dan langkah-langkah melakukannya.

Apa itu Cohort Analysis?

Cohort Analysis adalah proses menganalisis perilaku pengguna dengan mengelompokkan individu ke dalam grup tertentu yang disebut cohort.

Setiap cohort terdiri dari pengguna yang memiliki karakteristik atau titik awal yang sama, misalnya mendaftar di hari yang sama atau menyelesaikan suatu tindakan tertentu.

Pemasar kemudian melacak bagaimana cohort ini berperilaku dari waktu ke waktu untuk menemukan pola keterlibatan, mengidentifikasi titik penurunan (drop-off), dan melakukan perbaikan guna meningkatkan retensi serta pertumbuhan.

Hal ini menjadikan Cohort Analysis sangat bermanfaat untuk mengidentifikasi apa yang berhasil, apa yang perlu ditingkatkan, dan kapan pengguna cenderung berhenti terlibat.

Baca Juga: Analisis Pasar: Manfaat, Langkah, dan Contohnya

Contoh Cohort Analysis

Misalnya, kita ambil contoh retensi pengguna aplikasi mobile dari cohort pengguna baru yang bergabung antara 1–5 Januari.

Penjelasan Analisis

1. Hari 0 (100%)
   Semua cohort dimulai dengan 100% karena itu adalah hari instalasi. Misalnya, pada 1 Jan terdapat 1.000 pengguna baru.
2. Hari 1 (Retensi awal)
   • Cohort 1 Jan memiliki 40% pengguna kembali → 400 dari 1.000 pengguna masih aktif.
   • Cohort 4 Jan hanya 36% → ini lebih rendah, bisa jadi onboarding kurang efektif atau ada gangguan teknis di hari itu.
3. Hari 3–4 (Tren penurunan)
   Semua cohort menunjukkan penurunan signifikan, dari sekitar 20–24% menjadi 15–19%. Ini wajar, karena banyak pengguna baru mencoba lalu berhenti.
4. Hari 7 (Retensi jangka pendek)
   • Cohort 1 Jan dan 3 Jan menunjukkan 10% retensi → cukup baik dibanding cohort lain.
   • Cohort 4 Jan hanya bertahan 7% → sinyal ada masalah khusus pada cohort ini.

Insight yang Didapat

• Baseline Retensi Mingguan: Rata-rata retensi Hari 7 berada di kisaran 8–10%. Angka ini bisa dijadikan benchmark untuk mengukur apakah strategi perbaikan (misalnya push notification atau loyalty program) berhasil meningkatkan keterikatan pengguna.
• Onboarding dan Retensi Awal: Cohort 3 Jan memiliki retensi hari pertama tertinggi (42%), menunjukkan onboarding di hari tersebut berjalan baik.
• Masalah Spesifik Cohort 4 Jan: Retensi cohort 4 Jan lebih rendah dari cohort lain, kemungkinan ada masalah teknis, kampanye akuisisi yang salah target, atau janji marketing yang tidak sesuai ekspektasi.

Baca Juga: Template Analisis SWOT yang Bisa Anda Unduh dan Tipsnya

Memahami Pentingnya Cohort Analysis

Cohort Analysis merupakan alat yang tepat bagi Anda yang ingin memahami pelanggan dengan lebih baik serta alasan di balik keputusan yang mereka ambil saat menggunakan aplikasi atau layanan.

Sebagian besar organisasi menggunakan Cohort Analysis untuk melacak dan meningkatkan Retention Rate sekaligus menurunkan Churn Rate dari pengguna produk atau layanan mereka.

Namun, teknik ini memiliki penerapan yang lebih luas, dan keunggulan yang lebih besar, seperti:

Meningkatkan retensi pelanggan

Cohort Analysis bermanfaat untuk mengevaluasi tingkat retensi dan mendeteksi potensi masalah churn.

Dengan informasi tersebut, perusahaan dapat mengambil langkah proaktif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Menentukan kesehatan bisnis

Pendapatan yang terus tumbuh meskipun tanpa pelanggan baru merupakan indikator positif bahwa bisnis dalam kondisi sehat.

Hal ini memungkinkan perusahaan berfokus pada upselling layanan atau produk lain kepada pelanggan yang sudah ada.

Meningkatkan pemahaman tentang pelanggan

Cohort Analysis membantu organisasi memahami klien dengan lebih baik melalui pelacakan perilaku mereka dari waktu ke waktu.

Analisis ini dapat mengungkap tren dan pola yang mungkin tidak terlihat jelas jika hanya melihat metrik permukaan (vanity metrics).

Peningkatan segmentasi pelanggan

Dengan membagi pengguna ke dalam cohort, bisnis dapat menyusun kampanye pemasaran yang lebih terarah dan efektif, serta memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan.

Baca Juga: Analisis Peluang Usaha: Pengertian dan Contohnya

Langkah-Langkah Melakukan Cohort Analysis

Cohort analysis bisa memberi Anda informasi yang berharga, tapi hanya jika dilakukan dengan pendekatan yang terfokus dan terstruktur.

Berikut adalah penjelasan mengenai cara melakukannya. Di sini, kita akan menggunakan contoh analisis retensi 7 hari pada aplikasi mobile untuk mengilustrasikan prosesnya.

1. Tetapkan tujuan yang jelas untuk analisis

Setiap analisis cohort harus dimulai dengan tujuan yang terfokus. Tujuan ini akan menentukan jenis cohort yang akan dibuat (misalnya, akuisisi, perilaku), rentang waktu analisis, serta metrik yang akan diukur.

Sebagai contoh, jika Anda ingin memahami tren retensi awal, tujuan Anda mungkin adalah: “Mengukur berapa banyak pengguna baru yang kembali menggunakan aplikasi dalam 7 hari pertama setelah instalasi.”

Tanpa kejelasan ini, Anda berisiko mengumpulkan data yang tidak relevan dengan tujuan awal, atau justru mengambil keputusan berdasarkan data yang menyesatkan.

2. Definisikan cohort dengan tepat

Setelah menentukan tujuan, tentukan kriteria yang membuat pengguna masuk ke dalam cohort yang sama.

Hal ini bisa berdasarkan tanggal akuisisi, waktu pendaftaran, transaksi pertama, atau titik awal lain yang relevan dengan analisis Anda.

Katakanlah, contoh ini menggunakan cohort akuisisi harian. Setiap cohort berisi semua pengguna yang menginstal aplikasi pada hari tertentu di bulan Januari.

Misalnya, cohort 1 Januari, cohort 2 Januari, dan seterusnya.

Pastikan bahwa:

• Peristiwa yang digunakan untuk menentukan masuknya cohort bersifat eksklusif dan jelas (misalnya, tanggal instalasi pertama).
• Setiap pengguna hanya masuk ke satu cohort, kecuali Anda memang sedang melakukan studi cohort dengan multi-event atau cohort yang saling tumpang tindih.

3. Pilih metrik yang tepat untuk dipantau

Setelah mendefinisikan cohort, tentukan perilaku apa yang ingin diamati secara berkelanjutan.

Hal ini bisa berupa retensi (pengguna yang kembali), konversi (melakukan pembelian), aktivasi (menyelesaikan onboarding), atau tindakan pengguna lain yang mencerminkan nilai.

Dalam panduan ini, kita akan fokus pada retensi, yaitu apakah pengguna dalam setiap cohort kembali menggunakan aplikasi pada hari-hari berikutnya (Hari 1 hingga Hari 7).

Hal ini memungkinkan Anda untuk mengamati penurunan keterlibatan dan menilai seberapa menarik atau bernilai pengalaman aplikasi selama minggu pertama.

Metrik ini sering kali menjadi indikator yang andal untuk mengukur product-market fit, efektivitas onboarding, atau kualitas akuisisi dalam konteks aplikasi mobile.

Baca Juga: Analisis SWOT: Pengertian dan Tips Mengerjakannya

4. Susun tabel cohort (baris, kolom, dan nilai)

Setelah Anda mendefinisikan cohort dan metrik, saatnya membuat tabel cohort yang menjadi dasar analisis Anda.

Cara menyusun tabel:

• Baris: Setiap baris merepresentasikan satu cohort. Dalam contoh ini, setiap baris adalah cohort per hari di bulan Januari (misalnya, 1 Januari hingga 31 Januari), yang terdiri dari semua pengguna yang menginstal aplikasi pada hari tersebut.
• Kolom: Setiap kolom merepresentasikan jumlah hari setelah akuisisi. Contohnya: Hari 0 (hari instalasi), Hari 1 (hari berikutnya), hingga Hari 7.
• Sel: Sel pada perpotongan baris dan kolom berisi tingkat retensi, yang dihitung dengan rumus:
  Retensi Hari X = (Jumlah pengguna dari cohort yang kembali pada Hari X ÷ Total pengguna dalam cohort tersebut) × 100

Dalam lembar data mentah, biasanya dimulai dengan baris seperti ini:
1 Jan | 1.000 pengguna | 100% | 40% | 30% | 22% | …

Keterangan:

• “1.200 pengguna” adalah ukuran cohort.
• “100%” menunjukkan Hari 0 (hari instalasi).
• Persentase berikutnya menunjukkan berapa banyak pengguna yang kembali dari Hari 1 hingga Hari 7.

Struktur ini menjadi dasar untuk mengidentifikasi penurunan retensi, mengevaluasi pola, dan membandingkan performa antar kelompok pengguna berdasarkan waktu.

5. Isi tabel dengan data

Di tahap ini, Anda perlu menggunakan data dari tools analitik atau backend. Ambil log peristiwa (event logs) yang sesuai dengan definisi cohort dan metrik perilaku Anda.

Untuk masing-masing hari:

• Hitung berapa banyak pengguna yang masuk ke produk (misalnya, menginstal aplikasi) untuk menentukan ukuran cohort.
• Kemudian, untuk setiap hari berikutnya, hitung berapa banyak dari cohort tersebut yang kembali ke aplikasi.

Contoh:

• Pada 5 Januari, 980 pengguna menginstal aplikasi.
• Pada Hari 1, 392 kembali → retensi 40%.
• Pada Hari 2, 313 kembali → retensi 32%.
• Pada Hari 7, tersisa 98 pengguna → retensi 10%.

Persentase ini akan mengisi tabel cohort secara horizontal dari kiri ke kanan untuk cohort tersebut.

Pastikan data Anda konsisten. Kesalahan seperti menghitung pengguna dua kali, ketidaksesuaian timestamp event, atau “kebocoran cohort” (pengguna masuk ke hari yang salah) bisa merusak keseluruhan analisis.

Visualisasikan tabel cohort

Setelah tabel terisi, visualisasikan data agar pola lebih mudah dideteksi. Dua format yang paling umum adalah:

• Tabel Cohort dengan Conditional Formatting: Gunakan gradasi warna untuk menyoroti tingkat retensi tinggi dan rendah. Misalnya, warna lebih gelap untuk retensi tinggi, warna lebih terang untuk penurunan retensi. Ini membantu Anda langsung melihat cohort yang berkinerja baik atau buruk.
• Kurva Retensi: Plot retensi Hari X (sumbu Y) terhadap waktu (sumbu X) untuk setiap cohort. Tampilkan beberapa cohort dalam satu grafik untuk membandingkan pola.

Visualisasi ini tidak hanya membuat data lebih mudah dipahami, tetapi juga membantu menyampaikan wawasan kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak mendalami analisis secara teknis.

Baca Juga: Analisis Kompetitor: Pengertian, Cara, dan Contohnya

Jenis-jenis Cohort yang Perlu Dianalisis

Cohort dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori berikut:

1. Time-based Cohorts

Cohort berdasarkan waktu adalah pelanggan yang mendaftar layanan atau produk dalam periode tertentu.

Analisis cohort ini menunjukkan bahwa perilaku konsumen bergantung pada kapan mereka mulai menggunakan produk atau layanan perusahaan.

Bergantung pada siklus penjualan perusahaan, periode ini bisa berupa bulanan atau triwulanan.

Contoh:

Jika 70% pelanggan yang mendaftar pada kuartal pertama tetap menggunakan layanan hingga kuartal keempat, tetapi hanya 30% pelanggan yang mendaftar pada kuartal kedua bertahan sampai kuartal keempat, hal ini menunjukkan bahwa pelanggan di Q2 merasa tidak puas.

Bisa jadi perusahaan terlalu berlebihan dalam janji pemasaran pada Q2, atau pesaing menawarkan produk maupun layanan yang lebih baik kepada segmen pelanggan yang sama.

2. Segment-based Cohorts

Cohort berdasarkan segmen adalah pelanggan yang telah membeli produk tertentu atau membayar layanan tertentu.

Pelanggan yang mendaftar untuk layanan dasar mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda dibandingkan dengan mereka yang mendaftar untuk layanan tingkat lanjut.

Memahami kebutuhan dari masing-masing cohort dapat membantu perusahaan merancang layanan atau produk yang lebih sesuai dengan segmen tertentu.

Contoh:

Sebuah perusahaan SaaS menawarkan berbagai tingkatan layanan berdasarkan daya beli audiens yang dituju.

Analisis pada setiap tingkatan membantu memahami layanan mana yang paling cocok untuk kategori klien tertentu.

Sebagai contoh, pelanggan layanan premium memiliki tingkat churn yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan pelanggan layanan dasar.

Hal ini menjadi sinyal bahwa layanan tingkat lanjut terlalu mahal atau layanan dasar justru lebih sesuai dengan kebutuhan sebagian besar konsumen.

3. Size-based Cohorts

Cohort berdasarkan ukuran adalah kelompok pelanggan dengan ukuran bisnis yang berbeda yang membeli produk atau layanan perusahaan.

Kelompok pelanggan ini bisa mencakup usaha kecil dan startup, bisnis menengah, hingga perusahaan besar (enterprise).

Ketika Anda membandingkan berbagai kategori pelanggan berdasarkan ukuran bisnis, akan terlihat dari mana pembelian terbesar berasal.

Untuk kategori dengan jumlah pembelian yang paling sedikit, perusahaan dapat menganalisis kelemahan pada penawaran produk atau layanan, lalu membahas area pengembangan untuk meningkatkan penjualan.

Dalam model bisnis SaaS, usaha kecil dan startup biasanya memiliki tingkat churn yang lebih tinggi dibandingkan perusahaan besar.

Usaha kecil dan baru biasanya memiliki anggaran terbatas dan masih mencoba berbagai produk berbiaya rendah untuk melihat mana yang paling sesuai.

Sebaliknya, perusahaan besar memiliki anggaran lebih tinggi dan cenderung bertahan dengan satu produk dalam jangka waktu lebih lama.

Baca Juga: Analisis Kompetitor: Pengertian, Cara, dan Contohnya

Kesimpulan

Cohort analysis membantu bisnis memahami perilaku pelanggan secara lebih mendalam, mulai dari pola retensi, tingkat konversi, hingga efektivitas strategi pemasaran.

Dengan analisis ini, perusahaan dapat melihat kelompok pelanggan mana yang paling bernilai, sekaligus menemukan celah untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Namun, manfaat dari cohort analysis akan jauh lebih maksimal bila didukung oleh sistem yang mampu mengelola data pelanggan dengan rapi dan terintegrasi, seperti aplikasi CRM.ID.

Melalui fitur manajemen pelanggan, tagging, hingga laporan analitik yang lengkap, CRM.id memudahkan Anda untuk fokus melayani pelanggan.

Dengan memanfaatkan CRM.ID Anda bisa meningkatkan loyalitas pelanggan dan mengambil keputusan berbasis data yang lebih cerdas untuk mendorong pertumbuhan bisnis.

Jika tertarik, Anda bisa mencoba CRM.ID melalui tautan ini.