Cohort retention: la métrica que separa marcas de proyectos
Vendés bien el primer mes y pensás que tenés marca. Pero si tu cohort del mes 1 no recompra en el mes 3, no tenés marca: tenés un proyecto de adquisición pagada. La diferencia explica por qué unos escalan y otros se queman.
La trampa del primer mes
Lanzás campaña, vendés $50k el mes 1. Festejás. Repetís el mes 2: bajaste a $42k. Mes 3: $36k. Mes 4: $30k.
La intuición dice: "el algoritmo está agotando audiencias, cambiemos creatividades". La realidad: ningún cliente está volviendo. Cada peso vendido es 100% adquisición pagada.
Eso no es un negocio, es un casino donde la casa pierde 30%.
El método cohort
Agrupás clientes por mes de primera compra. Mirás cuántos vuelven al mes 1, 2, 3, 6, 12.
| Cohort | M1 | M2 | M3 | M6 | M12 | |---|---|---|---|---|---| | Buena marca | 100% | 35% | 28% | 22% | 18% | | Marca regular | 100% | 18% | 12% | 7% | 4% | | Sin marca | 100% | 8% | 4% | 1% | 0% |
Si tu cohort M3 está bajo 10%, sos transaccional. Si está sobre 20%, hay marca. Es así de binario.
Por qué tu CAC se compone (o se hunde)
Sin retention, cada nuevo cliente requiere full CAC. Con retention, los clientes viejos absorben el costo + financian los nuevos.
Si tu LTV/CAC es 3x con retention 25% al M3 → escalable. Si tu LTV/CAC es 1.4x con retention 5% al M3 → corres en cinta. Vendés más, perdés más.
Cómo lo resolvemos
KANDIMA corre el cron `customer-cohorts` que computa la matriz mensualmente. Te mostramos:
- Cohorts table (M1-M12 por cohort).
- Cohort heat map visual (verde/amarillo/rojo).
- LTV proyectado por cohort.
- Comparativa con marcas similares.
Endpoint: `GET /api/v1/customers` te devuelve cada cliente con `ltv_estimate`, `segment` (whale/loyal/at-risk/churned) y `churn_score` predictivo. CSV con `?format=csv` para tu CRM.
El día que tu cohort M3 supera 15%, dejás de tener un proyecto y empezás a tener un negocio.
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