# Analisador de coortes, RFM e funil Cole um CSV de pedidos ou eventos e receba a pilha de growth numa página: triângulo de retenção com mapa de calor, RFM por quintis mapeado nos dez segmentos padrão de ciclo de vida e funil de ordem estrita. > Página canônica: https://elysiatools.com/pt/tools/cohort-retention-rfm-funnel-analyzer - **Categoria:** Data Visualization - **Palavras-chave:** análise de coortes, retenção, rfm, churn, funil, segmentação de clientes, growth ## Visão geral Uma camada semântica sobre o log de transações, não mais um gráfico genérico. As coortes se formam pelo mês (ou semana ISO) do primeiro pedido; a retenção é a fração que volta a pedir em cada período — triângulo com mapa de calor, contagens por célula, retenção média ponderada e melhores/piores coortes. O RFM segue o método padrão: quintis 1–5 de Recência, Frequência e Valor, e o código de três dígitos é mapeado nos dez segmentos (Campeões, Fiéis, Fiéis potenciais, Novos, Promissores, Precisam de atenção, Em risco, Imperdíveis, Hibernando, Perdidos) com participação, gasto médio e ação recomendada. O funil só conta um usuário numa etapa se ele concluiu a anterior antes no tempo. Cabeçalhos flexíveis: user/customer, date/timestamp, amount/revenue, event/action. ## Entradas - **Orders / events CSV** (textarea): user_id,date,amount u1,2026-01-05,120 u1,2026-02-03,80 u2,2026-01-08,200 - **Cohort period** (select) - **Periods to show** (number) - **Analysis date** (text): defaults to the newest date in the CSV - **Funnel steps (optional)** (text): signup, cart, checkout, purchase — needs an event column ## Quando usar - Medir a taxa de recompra e a retenção de clientes ao longo de semanas ou meses após o primeiro pedido. - Classificar a base de clientes em segmentos de ciclo de vida (como Campeões, Em risco ou Hibernando) usando pontuação RFM. - Identificar gargalos em fluxos de conversão verificando a passagem sequencial dos usuários por etapas específicas. ## Como funciona - Cole o arquivo CSV contendo os registros com identificadores de usuário, datas, valores e opcionalmente nomes de eventos. - Defina a granularidade da coorte por mês ou semana ISO, a quantidade de períodos a exibir e a data base para o cálculo de recência. - Informe as etapas sequenciais do funil separadas por vírgula para calcular o avanço cronológico estrito entre eventos. - Receba a visualização completa com o mapa de calor de retenção ponderada, a distribuição dos dez segmentos RFM e o funil de conversão. ## Casos de uso - Acompanhamento da retenção de novos clientes em lojas virtuais e plataformas de e-commerce. - Priorização de campanhas de reengajamento e retenção baseadas nos segmentos RFM de maior valor. - Análise de taxas de conversão de jornadas de cadastro, ativação e checkout em produtos digitais. ## Perguntas frequentes ### Quais formatos de cabeçalho são suportados no CSV? O analisador aceita variações comuns como user ou customer para usuários, date ou timestamp para datas, amount ou revenue para valores e event ou action para eventos. ### Como funciona o critério de ordem estrita no funil? O usuário só é contabilizado em uma etapa se tiver completado a etapa imediatamente anterior em um momento anterior no tempo. ### Como é calculada a pontuação RFM? A base é ranqueada em quintis de 1 a 5 para Recência, Frequência e Valor Monetário, gerando um código de três dígitos mapeado em dez segmentos de clientes. ### O que acontece se o campo de data de análise não for preenchido? O sistema utiliza automaticamente a data mais recente presente nos registros do CSV como referência para os cálculos. ### Posso alternar o agrupamento das coortes entre semanas e meses? Sim, basta alterar a opção Cohort period entre Month e Week (ISO) para recalcular os agrupamentos e a matriz de retenção. ## Ferramentas relacionadas - [Reconstrutor de potência crítica e W′bal de corrida (Stryd)](https://elysiatools.com/pt/tools/stryd-running-power-critical-power-and-w-prime-bal-reconstructor): Derive CP e W′ de um teste all-out de 3 minutos, pares potência–tempo ou provas distância–tempo, e repita uma sessão Stryd (.fit/.tcx/CSV): W′bal pelos modelos integral de Skiba 2012 e diferencial de Froncioni/Skiba/Clarke, previsão de exaustão, zonas Stryd e gráfico de dois painéis. - [Analisador de previsao e sazonalidade](https://elysiatools.com/pt/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Projeta periodos futuros a partir de series temporais CSV ou JSON e mostra tendencia, sazonalidade e residuo - [Calculadora de Coeficiente de Variação](https://elysiatools.com/pt/tools/coefficient-of-variation): Calcular o coeficiente de variação (CV) para colunas numéricas para medir a variabilidade relativa - [Analisador de Correlação](https://elysiatools.com/pt/tools/correlation-analyzer): Ferramenta avançada de análise de correlação que calcula coeficientes de correlação entre variáveis para medir a força e direção de suas relações lineares. Perfeito para análise estatística, modelagem financeira, pesquisa científica e exploração de dados. Recursos: - Múltiplos métodos de correlação (Pearson, Spearman, Kendall) - Geração de matriz de correlação - Teste de significância estatística (valores-p) - Cálculo de intervalos de confiança - Visualização de mapa de calor - Geração de matriz de gráficos de dispersão - Estratégias de tratamento de valores ausentes - Detecção e tratamento de valores atípicos - Capacidades de análise de grupo - Relatórios estatísticos detalhados Casos de Uso Comuns: - Análise de mercado financeiro e avaliação de risco - Pesquisa científica e teste de hipóteses - Análise de comportamento do cliente e marketing - Análise de dados de saúde e médicos - Controle de qualidade e otimização de processos - Avaliação de desempenho educacional - [Estúdio de gráficos CSV: histograma, dispersão e boxplot](https://elysiatools.com/pt/tools/csv-histogram-scatter-box-plot-chart-studio): Envie ou cole um CSV e grafique na hora: histogramas com as regras Sturges / Freedman-Diaconis / Scott, dispersão com r de Pearson e reta de mínimos quadrados, e boxplots de Tukey — cada gráfico baixável em PNG e SVG. - [Processador de Limites de Dados](https://elysiatools.com/pt/tools/data-boundary-processor): Ferramenta avançada de processamento de limites que identifica e gerencia valores mínimos e máximos em dados numéricos. Perfeita para validação de dados, verificação de intervalos, análise estatística e pré-processamento de dados. - [Deduplicador de Dados CSV](https://elysiatools.com/pt/tools/data-deduplicator): Remove registros duplicados baseados em combinações de colunas - [Normalizador Min-Max](https://elysiatools.com/pt/tools/data-normalizer-minmax): Normalizar dados numéricos usando escalonamento Min-Max para transformar valores em uma faixa de 0-1. Perfeito para pré-processamento de machine learning, análise de dados e escalonamento de características. Recursos: - Escalonamento Min-Max (normalização 0-1) - Suporte para faixa personalizada (como -1 a 1) - Seleção de múltiplas colunas - Detecção automática de tipo de dados - Processamento de valores ausentes - Preservação de colunas não numéricas - Inclui resumo estatístico Casos de Uso Comuns: - Preparação de características para machine learning - Normalização de entrada de redes neurais - Pré-processamento para visualização de dados - Análise comparativa em diferentes escalas ## Exemplos - [Processamento de Strings Windows - Exemplos C#](https://elysiatools.com/pt/samples/windows-string-processing-csharp): Exemplos abrangentes de processamento de strings C# para plataforma Windows incluindo manipulação, divisão, junção, expressões regulares e análise de texto - [Exemplos CSV](https://elysiatools.com/pt/samples/csv-samples): Arquivos CSV de exemplo com vários tipos de dados, tamanhos e níveis de complexidade - [Exemplos Python](https://elysiatools.com/pt/samples/python): Exemplos de código Python e demonstrações Hello World - [Amostras de Analizador de Caminho](https://elysiatools.com/pt/samples/path-analyzer): Coleção abrangente de caminhos do sistema de arquivos do Windows, Linux e macOS para análise e testes de caminhos