Objetivos del artículo

Los cálculos de la tasa de retención proporcionan información útil sobre qué tan leal es tu base de clientes y en qué aspectos podrías necesitar mejorar para aumentar el comportamiento de compra. La tasa de retención va más allá de identificar quiénes son tus clientes recientes; en su lugar, toma en cuenta las compras durante un periodo de tiempo determinado para medir el comportamiento de los clientes a largo plazo.

Calcular la tasa de retención

Hay 3 pasos que debes seguir para calcular la tasa de retención.

  • Crear un segmento de clientes que compraron el año pasado Y en los últimos 6 meses
  • Crear un segmento de clientes que compraron en tu tienda el año pasado
  • Calcular

Ten en cuenta que puedes crear tu propio intervalo de tiempo personalizado si el anterior no funciona para tu modelo de negocio. Por ejemplo, si tienes un negocio de suscripción, puedes ajustar esta línea de tiempo de la forma que tenga más sentido para los plazos de compra de tus clientes.

1. Crea un segmento de clientes que compraron en tu tienda el año pasado (hace entre 365 y 730 días) y que también han comprado recientemente (por ejemplo, en los últimos 6 meses). Estos son clientes habituales del último año. A continuación se muestra un ejemplo de este segmento.

Example segment with profiles that have placed at least one order in last 365 to 730 days and placed order within last 182 days
Example segment with profiles that have placed at least one order in last 365 to 730 days and placed order within last 182 days
Estos clientes no solo compraron repetidamente, sino que lo hicieron durante un largo periodo de tiempo. Si no agregas la condición de los últimos 6 meses a tu segmento, corres el riesgo de incluir a clientes que hicieron una segunda compra inmediatamente después de la primera y que después nunca volvieron a tu tienda. Puedes personalizar el periodo como quieras, pero ten en cuenta que usar periodos mensuales te permite entender mejor la lealtad del cliente a lo largo del tiempo. 2. El segundo segmento que crearás incluye solo a los clientes que compraron el año pasado (entre 365-730 días). Esto elimina la condición que incluye a quienes volvieron a comprar en los últimos 6 meses, para que puedas ver a todos los compradores del año pasado. A continuación se muestra un ejemplo de este segmento.
Example segment with profiles that placed order at least once between 365 and 730 days
Example segment with profiles that placed order at least once between 365 and 730 days

3. Ahora que ya tienes tus dos segmentos preparados, puedes empezar a calcular tu tasa de retención. Usa la fórmula de abajo para la tasa de retención:

Retention rate calculation for segments with segment 1 divided by segment 2 multiplied by 100
Retention rate calculation for segments with segment 1 divided by segment 2 multiplied by 100

Por ejemplo, si el primer segmento (de quienes compraron el año pasado y en los últimos seis meses) incluye 2500 perfiles, y el número total de perfiles que compraron el año pasado fue de 10 000. Tu ecuación sería la siguiente:

Retention rate calculation example of 2,500 divided by 10,000 multiplied by 100 to equal 25%
Retention rate calculation example of 2,500 divided by 10,000 multiplied by 100 to equal 25%

Recursos adicionales

  • How to calculate average order value (AOV)

    Learn how to calculate your average order (AOV) or the total monetary value of your conversions (orders) divided by the number of conversions (orders that took place). Calculating your average order value (AOV) can be helpful when you want to add a condition to your segments to target high value or low value customers.

  • How to segment by customer lifetime value (CLV)

    Learn how to create a customer lifetime value (CLV) segment and export any key CLV information. CLV is part of Klaviyo's predictive analytics and can be a powerful tool to use in segmentation. It is the total amount, both past and predicted, that a customer will purchase from your brand over time. CLV segments allow you to group customers based on this amount so that you can send them relevant content and trigger segment-based flows. For example, you can use historic CLV to build a VIP welcome flow or use predicted CLV to send targeted campaigns to customers who will likely spend a certain amount over the course of a year.

  • How to calculate revenue per recipient

    Learn how to calculate revenue per recipient (RPR) and understand how each of your marketing channels is performing. RPR helps you to determine the success of a campaign or flow and is a great way to review individual channel performance and opportunities for growth.

  • Understanding Klaviyo's predictive analytics

    Learn more about the different types of predictive analytics data displayed in your account, the various ways Klaviyo computes this, and guidelines for how you can utilize this data.

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