Muchas veces hay confusión entre la recurrencia y la retención, algo que explicamos brevemente en nuestro insight sobre métricas clave para todos los modelos de negocio. Son términos diferentes y se miden de distinta manera. En este post vamos hablar sobre la recurrencia en la compra, cómo medirla a través de una matriz de cohortes y qué conclusiones podemos ir sacando de ella, en qué debemos fijarnos.
Entonces, ¿Qué es la recurrencia?
La recurrencia es un número, un valor que nos muestra cuántas veces y durante cuánto tiempo realiza una misma acción (la acción valiosa que consideremos) los clientes/usuarios, en este caso concreto hablamos de cuántas veces compra un cliente de media a lo largo de su vida con nosotros (lo más común).
Pongamos un ejemplo: imaginad que somos un ecommerce de camisas y hablamos de que la recurrencia es de 2,5 veces a 2 años. Esto implica que, de media, un cliente compra 2,5 veces en nuestro ecommerce durante un período de 2 años desde el momento en el que lo captamos y realiza su primera compra. Por lo tanto, la recurrencia siempre será un valor, un número a un período temporal concreto (bien en unidades de compra o en €).
Importante reflejar el período durante el cuál estamos midiendo la recurrencia.
¿Y cómo medimos la recurrencia?
Lo idóneo es hacerlo a través de un modelo de cohortes, es la manera más limpia, visual y conclusiva que hemos visto hasta la fecha.
¿Y qué es un modelo de cohortes? Es básicamente una tabla que nos muestra por meses (o los períodos que queramos) la evolución en las compras realizadas de los clientes que han sido captados durante ese período (la cohorte).
En el primer paso tendrás una tabla donde se introducirán mes a mes (se puede hacer una matriz con tantas cohortes como queramos, anual, mensual, semanal, diario…) el número de pedidos realizados por cada cohorte en valores absolutos, algo que quedará tal que así:
Primera tabla de documento descargable.
Cada cohorte representa un mes en este caso, es decir, todos los clientes nuevos (número que tendréis que introducir), aquellos que han realizado una compra en dicho mes. Por ejemplo, en junio de 2019, 54 nuevos clientes realizaron una compra por primera vez con nosotros durante dicho mes, en este caso realizaron 55 pedidos. Esto quiere decir que hubo uno de esos 54 clientes que realizó 2 pedidos en junio. Durante el siguiente mes, N+1, que en este caso sería julio de 2019, dicha cohorte realizó 13 pedidos más, es decir, esos 54 clientes realizaron 13 pedidos adicionales al siguiente mes de haber realizado su primer pedido, julio o N+1.
Luego crearemos otra matriz donde hablaremos de valores relativos, dividiremos el número de pedidos sobre el número de clientes nuevos de cada cohorte, de tal forma que tendremos una tabla tal que así:
Segunda tabla de documento descargable.
El primer valor del mes de junio de 2019, 1.02, nos dice que de media durante el primer mes cada cliente realiza 1.02 pedidos (55 dividido entre 54), durante el segundo mes, N+1, realizan 0.24 pedidos (13 dividido entre 54) y así sucesivamente con el resto de meses y cohortes. En la siguiente cohorte, es decir, los clientes que han realizado una compra por primera vez en julio de 2019 (40 clientes nuevos), durante su primer mes realizan justo 1.00 pedidos, el siguiente mes, N+1 (agosto para esta cohorte) realizan 0.25 pedidos de media, y una vez más, así sucesivamente.
Y ahora…¿cuál es la recurrencia?
Como podéis ver en el documento, lo que hacemos es sacar una media de cada cohorte en cada mes N+X sobre la repetición en la compra en cuanto a número de pedidos. Esto lo realizaremos con los datos históricos que tengamos de tal forma que nos quedará algo tal que así:
Tercera tabla del documento disponible para descargar
Ahora bien, si lo que queremos es obtener una recurrencia a 18 meses pero tan solo tenemos datos de 14 meses debemos de hacer una previsión para los 4 meses restantes ¿y cómo lo hacemos? creando un gráfico de la recurrencia promedio de los valores históricos para así obtener la fórmula correspondiente que usaremos para calcular los valores previstos, esos 7 meses que nos hacen falta. En el documento lo podréis ver más claramente.
De tal forma que sumamos los valores medios de los 18 meses y obtenemos una recurrencia media de 2,58 pedidos por cada cliente captado…tachánnnn ahí está, la recurrencia!
¿Y esto de la recurrencia para qué nos sirve?
Ahora que ya hemos construido nuestra matriz de cohortes en relación con la recurrencia en la compra de nuestros productos/servicios, debemos ir un paso más allá y aprender qué nos dicen los datos, obtener conclusiones sobre ello para que nos ayuden a tomar mejores decisiones.
La recurrencia es un dato que usamos en el cálculo del LTV, podéis verla en la fórmula que os dejo justo aquí:
LTV = Ingreso medioTasa de RecurrenciaMargen Bruto
Ingreso medio = ticket medio: cuando mi cliente compra, ¿cuánto compra? (en €).
Tasa de recurrencia = el número de veces que el cliente acude a ti durante su vida contigo.
Margen bruto = margen comercial que obtienes por la venta de tu producto/servicio, es decir: (ingreso — aprovisionamiento/ingreso). Para aquellos nuevos por aquí, el margen de arriba en una cuenta de explotación, el que tiene en cuenta tus ingresos y los aprovisionamientos (P&G)
Por lo que la recurrencia es un valor que necesitamos para ser capaces de crear nuestro LTV. Esto es algo que podéis ver en el documento también:
Cuarta tabla del documento disponible para descargar
Pero el LTV por sí solo tampoco nos dice tanto como creemos, debemos de compararlo con el CAC para obtener una medida de rentabilidad acertada, el ratio LTV/CAC.
En este ejemplo que os he puesto, podemos ver el LTV/CAC mes a mes, siendo el LTV el acumulado (vamos sumando cada mes al valor del LTV) para poder ver en qué punto, en qué mes cada cliente empieza a ser rentable para la compañía teniendo en cuento los costes de captación, el CAC. En este caso es partir del mes 7 que alcanzamos la rentabilidad.
Evidentemente lo que todos queremos es que la captación sea rentable (LTV/CAC>1) en la primera compra, pero no siempre es así, por lo que queremos será que este ratio sea superior a 1 lo más cerca posible (a nivel temporal) del momento de la primera compra del cliente nuevo.
¿Concluimos?
- La recurrencia es una medida totalmente necesaria para nuestro día a día en la compañía, debería de afectar a las decisiones estratégicas de la misma, y si no lo está haciendo, algo no muy bueno podría suceder…
- La mejora manera de medirla es a través de un modelo de cohortes, modelo que podéis descargaros para usar en vuestras empresas aquí.
- Necesitamos la recurrencia para calcular nuestro LTV y así poder entender cómo de rentable es nuestra captación de clientes (el qué, el cómo, el cuánto y el cuándo).
- En el documento descargable podréis ver y entender todo el proceso de construcción del modelo de cohortes en mayor detalle.
Si tenéis cualquier duda sobre el documento o cómo construir vuestra matriz de cohortes, no dudéis en contactarnos a manuel@somosboske.com.
