El estudio de cohortes y el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los usuarios

Desde hace décadas, el término “estudio de cohortes” desempeña un papel im­po­r­ta­n­te en las es­ta­dí­s­ti­cas sobre so­cio­lo­gía y de­mo­gra­fía. Por cohortes, las unidades fu­n­da­me­n­ta­les de estas in­ve­s­ti­ga­cio­nes, se entienden aquellos grupos de personas con una ca­ra­c­te­rí­s­ti­ca de­mo­grá­fi­ca común, como puede ser el año de na­ci­mie­n­to o la fecha del primer trabajo, pero también la edad con respecto a de­te­r­mi­na­dos aco­n­te­ci­mie­n­tos hi­s­tó­ri­cos, como por ejemplo la ca­tá­s­tro­fe nuclear de Chernóbil, en Bie­lo­rru­sia, en 1986. En este caso, se habla también fre­cue­n­te­me­n­te de “ge­ne­ra­ción”. En el marco del estudio de cohortes se analizan, pa­r­ti­cu­la­r­me­n­te, los cambios en el co­m­po­r­ta­mie­n­to de los grupos de personas pre­via­me­n­te definidos en un período de tiempo de­te­r­mi­na­do. Con ayuda de los datos re­co­pi­la­dos se puede:

• obtener una visión exacta sobre los cohortes en los que se basa la in­ve­s­ti­ga­ción (estudio de in­tra­coho­r­tes) para analizar, por ejemplo, los cambios en las pautas de consumo o en el de­sa­rro­llo de la natalidad (durante un largo período de tiempo o muestreo) o
• es­ta­ble­cer una co­m­pa­ra­ción con al menos otro grupo de personas (estudio de in­te­r­coho­r­tes) para obtener re­su­l­ta­dos útiles sobre las di­fe­re­n­cias en los co­m­po­r­ta­mie­n­tos.

A finales del siglo XIX, es­ta­di­s­tas como Karl Becker (1874) y Wilhelm Lexis (1875) sentaron las bases para el análisis de de­te­r­mi­na­dos grupos de población. Con los avances del demógrafo Pascal Whelpton (1949), estos enfoques fueron re­co­no­ci­dos a nivel in­te­r­na­cio­nal como estudio de cohortes. El objetivo de las in­ve­s­ti­ga­cio­nes de Whelpton fue analizar el aumento de la tasa de natalidad en los Estados Unidos después de la Segunda Guerra Mundial. Hoy en día, se recurre cada vez más al método para estudios de medicina, política y economía de mercado.

Los estudios de cohortes pueden llevarse a cabo de dos maneras: por un lado, se agrupan las cohortes en la ac­tua­li­dad y se les hace un se­gui­mie­n­to que se prolonga en el tiempo, es decir, se observa su co­m­po­r­ta­mie­n­to con vistas al futuro (estudio pro­s­pe­c­ti­vo) o, por otro, se recurre a datos del pasado para analizar el presente (estudio re­s­tro­s­pe­c­ti­vo). Para realizar uno de los dos estudios de cohortes, se deben tener en cuenta los si­guie­n­tes aspectos:

1. Definir el tema y el objetivo de la in­ve­s­ti­ga­ción: para obtener datos re­le­va­n­tes es necesario partir del tema adecuado. Solo se puede crear la es­tru­c­tu­ra necesaria para llevar a cabo el estudio cuando se tienen ideas concretas sobre los co­n­te­ni­dos y objetivos de la in­ve­s­ti­ga­ción.
   
   
2. Definir los aco­n­te­ci­mie­n­tos de las cohortes: el segundo paso consiste en fijar los aco­n­te­ci­mie­n­tos que re­pre­se­n­tan a las cohortes y que dan re­s­pue­s­tas al tema de la in­ve­s­ti­ga­ción.  
   
   
3. Ide­n­ti­fi­car las cohortes que sean re­le­va­n­tes: en este tercer paso se trata de delimitar el tipo y el número de cohortes que van a pa­r­ti­ci­par en el estudio, aunque estas pueden volver a separarse o es­pe­ci­fi­car­se.
   
   
4. Realizar y evaluar el estudio de cohortes: una vez se han en­co­n­tra­do las cohortes deseadas, es momento de llevar a cabo el estudio co­rre­s­po­n­die­n­te (pro­s­pe­c­ti­vo/re­tro­s­pe­c­ti­vo, estudio de in­te­r­coho­r­tes/estudio de in­tra­coho­r­tes,) y de in­te­r­pre­tar los datos.

Los cambios de conducta co­n­s­ta­ta­dos en el estudio de cohortes están vi­n­cu­la­dos a tres factores o efectos, cuya eva­lua­ción y po­n­de­ra­ción son las tareas pri­n­ci­pa­les de la in­te­r­pre­ta­ción:

• Efecto cohorte
• Efecto edad
• Efecto período

El efecto cohorte designa las di­fe­re­n­cias y los cambios de conducta entre las cohortes que pueden ex­pli­car­se, ge­ne­ra­l­me­n­te, mediante la exi­s­te­n­cia de diversas in­flue­n­cias sociales y me­dioa­m­bie­n­ta­les. En el caso del efecto edad, se puede hablar de los cambios atri­bui­dos al aumento de la edad de las personas y al tipo de vida. En último lugar se encuentra el efecto período, que hace re­fe­re­n­cia a las mo­di­fi­ca­cio­nes de conducta re­su­l­ta­n­tes de los cambios en el entorno, in­de­pe­n­die­n­te­me­n­te de la ge­ne­ra­ción y de los factores so­cio­de­mo­grá­fi­cos.

Mediante estos tres efectos se pueden examinar las te­n­de­n­cias relativas al co­m­po­r­ta­mie­n­to o conducta de cada uno de los grupos de personas, sobre cuya base se pueden elaborar pro­nó­s­ti­cos de futuro o es­tra­te­gias para so­lu­cio­nar problemas. La tarea fu­n­da­me­n­tal consiste en separar los tres efectos, que pueden aparecer de forma si­mu­l­tá­nea en cada aco­n­te­ci­mie­n­to. Solo co­n­si­de­ra­n­do este supuesto, lo que, en el estudio de cohortes se conoce como problema de ide­n­ti­fi­ca­ción, se pueden obtener re­su­l­ta­dos si­g­ni­fi­ca­ti­vos sobre el verdadero motivo de los cambios de conducta. 

El análisis del mercado y del público objetivo es una parte esencial en la pla­ni­fi­ca­ción de las es­tra­te­gias que preceden a toda campaña de marketing. En el sector del marketing online, en concreto, el interés por el usuario o cliente es cada vez mayor. A menudo, los millones de datos re­co­pi­la­dos son la base para una pla­ni­fi­ca­ción posterior. No obstante, estos datos deben ser, en primer lugar, evaluados. Si la intención no es úni­ca­me­n­te conocer el co­m­po­r­ta­mie­n­to del usuario medio, sino también examinar a los usuarios en función de unos criterios es­pe­cí­fi­cos, el cohort anylisis o estudio de cohortes es un in­s­tru­me­n­to muy útil. En el ámbito del eCommerce este método es, desde hace tiempo, una he­rra­mie­n­ta esencial para, por ejemplo, examinar el co­m­po­r­ta­mie­n­to de clientes po­te­n­cia­les y ya exi­s­te­n­tes por separado o para observar las te­n­de­n­cias re­gio­na­les.

El siguiente ejemplo muestra cómo por medio del estudio de cohortes se puede comprobar mejor el impacto de las campañas de marketing.

En calidad de gestor de una tienda online debes tomar la decisión de darle un enfoque diferente a tu tienda y de cambiar su diseño. Para comprobar el efecto que tiene el nuevo diseño en el cliente debes guiarte por las tra­n­sac­cio­nes re­gi­s­tra­das y ca­te­go­ri­zar a tus clientes como clientes ya exi­s­te­n­tes (cohorte 1) y clientes nuevos (cohorte 2). Si al comprobar los re­su­l­ta­dos dos meses después, descubres que la cifra de ventas ha di­s­mi­nui­do, podrías afirmar que el nuevo diseño no ha tenido una buena acogida. Ob­se­r­va­n­do las cifras de ambas cohortes por separado se podrían poner de ma­ni­fie­s­to dos si­tua­cio­nes di­fe­re­n­tes:

1. La cohorte 1 (clientes ya exi­s­te­n­tes) ha efectuado más tra­n­sac­cio­nes ahora que antes de la re­mo­de­la­ción de la tienda. Por el contrario, la cohorte 2 ha comprado menos (clientes nuevos).
2. La cohorte 2 (clientes nuevos) ha efectuado más tra­n­sac­cio­nes que antes, pero ha di­s­mi­nui­do la compra de productos por parte de la cohorte 1 (clientes ya exi­s­te­n­tes).

El ejemplo pone de relieve la ventaja que se esconde tras el estudio de cohortes: este es mucho más flexible y es­pe­cí­fi­co que un mero análisis del co­m­po­r­ta­mie­n­to común de los usuarios. Gracias a las potentes funciones de he­rra­mie­n­tas como Google Analytics en lo relativo a la re­co­pi­la­ción de datos, la di­fe­re­n­cia­ción entre clientes nuevos ya exi­s­te­n­tes no es la única po­si­bi­li­dad. Este tipo de he­rra­mie­n­tas son de utilidad para comprobar cuál es la conducta de cohortes mucho más complejos. De esta manera, se pueden incluir factores como la edad y la región de origen de los clientes o su terminal en la ca­te­go­ri­za­ción. Así se puede obtener in­fo­r­ma­ción con la que cumplir los deseos de cada uno de los grupos de clientes.