Todos los clientes parecen iguales
Los informes traen ingresos y número de pedidos, pero no quién comprará otra vez y quién ya se fue. La publicidad aprieta igual a unos y a otros.
Qué clientes todavía te van a dejar dinero
Valkiria calcula el LTV previsto de cada comprador, enseña cómo vuelve cada cohorte mes a mes y divide la base en siete segmentos RFM. Todo se apoya en los pedidos de tu tienda conectada, sin exportaciones manuales.
Por qué el presupuesto persigue a clientes que ya no volverán
Nadie mide la retención
Sabes cuántos clientes llegaron este mes. No sabes cuántos de los que llegaron en marzo siguen comprando, y ahí está la economía real del negocio.
La fuga se detecta demasiado tarde
Un comprador habitual deja de pedir y nadie lo nota hasta que caen los ingresos del mes. Para entonces el momento de recuperarlo ya pasó.
Tres pasos hasta una base de clientes legible
Conectar la tienda
Shopify se conecta por OAuth y WooCommerce con las claves de la tienda. Los pedidos y los clientes se sincronizan y sostienen todos los cálculos.
Leer el LTV previsto
El módulo calcula ticket medio, frecuencia de compra y vida esperada de cada cliente, y ordena la base en segmentos de valor.
Trabajar cohortes y RFM
El mapa de calor muestra cómo vuelve cada cohorte, y el RFM dice a quién retener, a quién recuperar y a quién ya no perseguir.
Qué obtienes sobre tu base de clientes
LTV previsto por cliente
Ticket medio, frecuencia de compra y vida esperada se resumen en una cifra que puedes comparar con el coste de adquisición.
Previsión total de ingresos
Cuánto dinero se espera de la base actual y cómo se reparte esa suma entre los segmentos de valor.
Cohortes por mes de primera compra
Mapa de calor de retención: qué porcentaje de cada cohorte vuelve en el primer, el segundo y el décimo periodo.
Siete segmentos RFM
Campeones, leales, prometedores, nuevos, en riesgo, dormidos y perdidos, cada uno con su peso en la base.
El retrato numérico de cada segmento
Por segmento se ve la antigüedad media del último pedido en días, la frecuencia media y el gasto medio.
Aviso temprano de fuga
Un cliente sin pedidos durante más de 90 días pasa a en riesgo automáticamente, antes de que el informe mensual note nada.
En cifras
- 7
- segmentos RFM en los que se divide la base
- 3
- vistas de los mismos clientes: LTV, cohortes y RFM
- 0
- cambios en tu tienda: el módulo solo lee pedidos
Preguntas sobre la analítica de clientes
¿De dónde salen los datos de clientes?
De tu tienda online conectada: Shopify autoriza por OAuth y WooCommerce con claves de acceso. Valkiria sincroniza pedidos y fichas de cliente, y sobre ellos corren todos los cálculos. Mientras no haya fuente conectada, el módulo muestra un estado vacío honesto con el enlace para conectarla.
¿Cómo se calcula exactamente el LTV?
Para cada cliente se toma el ticket medio, la frecuencia de compra durante su vida hasta hoy y una previsión de la vida restante; el producto de los tres es el LTV previsto. Después la base se reparte por percentiles, y quien lleva más de 90 días sin pedir pasa al segmento en riesgo.
¿Qué significa el segmento en riesgo?
Es un cliente que compraba y no ha hecho ningún pedido en los últimos 90 días. Se separa en su propio segmento sin importar cuánto gastó antes, y ahí suele estar precisamente el dinero que todavía se puede recuperar.
¿En qué se diferencia el RFM de los segmentos de LTV?
Los segmentos de LTV responden a cuánto va a dejar ese cliente. El RFM responde a en qué estado está ahora: antigüedad, frecuencia e importe se puntúan de 1 a 5 y esas notas forman siete grupos legibles, de campeones a perdidos.
¿Hasta dónde llega el análisis de cohortes?
Las cohortes se agrupan por el mes del primer pedido y cada una muestra cuántos clientes volvieron en cada periodo posterior. La retención se mide contra el tamaño de la cohorte en el periodo cero, así que las filas siguen siendo comparables aunque las entradas sean de tamaños distintos.
Descubre quién vuelve y quién ya se fue
El módulo solo lee los pedidos de tu tienda conectada y no cambia nada dentro. Conectarla lleva unos minutos.