La captación dice lo bien que funciona el marketing. La retención dice si hay negocio. Si solo se van a seguir seis números sobre los clientes actuales, que sean estos:
- Tasa de recompra - la parte de clientes que vuelven y compran otra vez.
- Frecuencia de compra - cuántos pedidos hace el cliente medio en un periodo.
- Tiempo entre compras - cuánto suele esperar un cliente antes de volver a pedir.
- Valor de vida del cliente (CLV) - los ingresos totales que genera un cliente medio antes de desaparecer.
- Tasa de abandono - la parte de clientes que dejan de comprar en una ventana determinada.
- Tasa de canje - en tiendas con programa de fidelización, la parte de recompensas ganadas que realmente se usan.
Aquí va cada una en la práctica: la fórmula, dónde encontrarla en Shopify, qué aspecto tiene un dato sano y la única acción con más probabilidades de moverla.
1. Tasa de recompra
Fórmula: clientes recurrentes ÷ clientes totales × 100, sobre una ventana fija (90 días o un año).
Dónde encontrarla: Shopify la muestra como tasa de clientes recurrentes directamente en el panel de Analytics, y el informe «Clientes a lo largo del tiempo» permite separar compradores nuevos de recurrentes por periodo.
Qué aspecto tiene un buen dato: depende mucho de lo que se venda. Los consumibles - café, suplementos, comida para mascotas, cosmética - alcanzan de forma natural tasas de recompra muy superiores a las de bienes duraderos como muebles o electrónica. Conviene compararse con la propia línea de tendencia, no con la categoría de otro. Una tasa que sube trimestre a trimestre es la señal; el número absoluto es contexto.
Una acción que la mueve: una recompensa de bienvenida orientada a la segunda compra. Puntos ganados en el primer pedido más una primera recompensa alcanzable dan al comprador de una sola vez un motivo concreto para volver, que es justo el hueco que mide esta métrica.
2. Frecuencia de compra
Fórmula: pedidos totales ÷ clientes únicos, en el mismo periodo.
Dónde encontrarla: dividiendo los dos totales de los informes de ventas de Shopify, o leyéndola por cohorte en el informe de análisis de cohortes de clientes.
Qué aspecto tiene un buen dato: de nuevo, depende de la categoría. La pregunta útil es si la frecuencia sube tras lanzar una campaña, no si se alcanza un número universal. Si la frecuencia media se queda clavada cerca de uno, hay un problema de recompra, no de frecuencia: primero hay que arreglar la métrica n.º 1.
Una acción que la mueve: campañas de puntos extra con tiempo limitado. Un fin de semana de puntos dobles o un multiplicador de puntos en un mes flojo da a los clientes actuales un motivo para comprar ahora en lugar de algún día, que es lo que mide realmente la frecuencia.
3. Tiempo entre compras
Fórmula: la mediana de días entre pedidos consecutivos de un cliente. Aquí la mediana gana a la media - unos pocos huecos de un año destrozan cualquier promedio.
Dónde encontrarlo: el análisis de cohortes de Shopify muestra con qué rapidez vuelve cada cohorte mensual; para la mediana exacta se pueden exportar los pedidos y calcular los intervalos.
Qué aspecto tiene un buen dato: más corto que el ciclo de consumo natural del producto. Si una bolsa de café dura tres semanas y el intervalo mediano es de nueve, los clientes terminan el producto y lo reponen con el de otra marca.
Una acción que lo mueve: programar los recordatorios para que lleguen justo antes de que se cierre el intervalo habitual. Un aviso de caducidad de puntos o un empujón de «tu recompensa te está esperando» calculado para el día 25 de un ciclo de 30 días llega al cliente exactamente cuando se toma la decisión de recompra.
4. Valor de vida del cliente
Fórmula: valor medio del pedido × frecuencia de compra × vida media del cliente. Conviene usar el margen bruto en lugar de los ingresos si se quiere la versión honesta.
Dónde encontrarlo: el análisis de cohortes de Shopify incluye los ingresos acumulados por cliente y cohorte, que es el CLV montándose solo mes a mes delante de los ojos.
Qué aspecto tiene un buen dato: un CLV claramente por encima del coste de captar un cliente - y creciendo de cohorte en cohorte. Una tienda cuyas cohortes más nuevas valen menos que las del año pasado se está encogiendo a cámara lenta, diga lo que diga la facturación de este mes.
Una acción que lo mueve: los niveles VIP. El CLV es la métrica que se acumula sobre todas las demás, y los niveles son la mecánica creada para eso: unos beneficios crecientes dan a los mejores clientes un motivo para mantener su racha viva en lugar de irse tras la luna de miel.
5. Tasa de abandono
Fórmula: clientes sin compras en la ventana de abandono ÷ clientes activos al inicio de esa ventana. El abandono en e-commerce es difuso - nadie cancela - así que conviene definirlo con el propio ciclo de compra: por ejemplo, ningún pedido en el doble del tiempo mediano entre compras.
Dónde encontrarla: los segmentos de clientes de Shopify permiten aislar a quienes no han comprado desde una fecha elegida; basta con seguir el tamaño de ese segmento cada mes.
Qué aspecto tiene un buen dato: a la baja, o al menos estable mientras crece la base de clientes. Un pico en la tasa de abandono es el aviso más temprano que se recibe: aparece meses antes de que la facturación lo note.
Una acción que la mueve: un correo de recuperación que empiece por el saldo real de puntos del cliente. «Tienes 450 puntos - eso es una recompensa que ya te has ganado» funciona mejor que un descuento genérico de te echamos de menos, porque apela a un valor que el cliente ya posee.
6. Tasa de canje
Fórmula: recompensas canjeadas ÷ recompensas ganadas (o puntos gastados ÷ puntos emitidos), en un periodo.
Dónde encontrarla: en la analítica de la app de fidelización - el panel de Keystone informa de lo ganado frente a lo canjeado de forma directa.
Qué aspecto tiene un buen dato: contra toda intuición, más alta. Los puntos sin canjear parecen ahorro, pero en realidad son desconexión: quien nunca canjea ha dejado de ver valor en el programa, y un canje está fuertemente asociado a una compra posterior. Un canje bajo es un problema de retención disfrazado de ahorro de costes.
Una acción que la mueve: bajar el umbral de la primera recompensa hasta que un cliente típico pueda alcanzarlo en uno o dos pedidos. Una recompensa que nadie alcanza es una recompensa que no existe.
Los errores que echan a perder las seis
- Medirlo todo y no actuar sobre nada. Seis métricas en un panel no cambian nada. Hay que elegir la más débil cada trimestre y lanzar un experimento contra ella.
- Mezclar ingresos nuevos y recurrentes. Un mes fuerte de captación tapa una caída de retención. Conviene separar cada vista de ingresos entre primera compra y compra recurrente antes de sacar conclusiones.
- Ignorar las cohortes. Los números agregados mezclan a los clientes fieles de 2024 con los registros de la semana pasada. Es en las vistas por cohorte donde aparecen de verdad los problemas de retención - y los aciertos.
Convertir la medición en ingresos
Todas las acciones anteriores - recompensas de bienvenida, campañas de puntos extra, avisos de caducidad, niveles VIP, recuperaciones - son mecánicas de fidelización. No es casualidad: un programa de fidelización es, en esencia, un kit de retención con analítica incorporada. Para modelar los números antes de comprometerse, nuestra calculadora gratuita de ROI de fidelización y el resto de calculadoras permiten introducir el volumen de pedidos y los márgenes propios y ver cuánto vale realmente una mejora de la tasa de recompra.
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