Tasa de retención
La tasa de retención es el porcentaje de clientes que renuevan, permanecen activos o siguen siendo clientes durante un período definido. Una tasa de retención anual del 90 % significa que el 90 % de los clientes del primer año siguen siendo clientes en el segundo año. Una alta retención es mucho más barata que la adquisición constante.
¿Qué es la tasa de retención de clientes?
Tasa de retención = (clientes al final del periodo - nuevos clientes) / clientes al inicio del periodo. Si empiezas con 100 clientes, añades 20 nuevos y terminas con 105, la retención es (105-20)/100 = 85 %. Esta sencilla fórmula revela la fidelidad de los clientes. Una retención alta significa que tu producto funciona; una retención baja significa que los clientes se están yendo a la competencia.
Retención frente a abandono (métricas inversas)
Ambos describen el mismo fenómeno:
- Retención: el 85 % se quedó = encuadre positivo
- Rotación: queda un 15 % = encuadre negativo
- En la práctica: concéntrese en la retención para mantener la motivación; supervise la pérdida de clientes para detectar problemas.
- Cálculo matemático: % de retención + % de abandono = 100 %
Por qué la retención es más importante que la adquisición
Ingresos = Adquisición + Expansión + Retención. Una mejora del 5 % en la retención puede duplicar los beneficios de la empresa, ya que los clientes retenidos se convierten en ingresos por expansión (actualizaciones, ventas cruzadas) y recomiendan a nuevos clientes. La asistencia omnicanal de Plura mejora la retención al proporcionar a los clientes ayuda las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que reduce la frustración y el riesgo de pérdida de clientes.
Cómo Plura mejora la retención
La plataforma de Plura reduce la pérdida de clientes mediante:
- Soporte proactivo: los agentes de IA responden preguntas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, evitando la pérdida de clientes por frustración.
- Monitorización del sentimiento: el análisis de conversaciones detecta cuándo los clientes están insatisfechos antes de que se vayan.
- Resolución de problemas: el coaching en tiempo real ayuda a los agentes a resolver los problemas más rápidamente, lo que mejora la satisfacción.
- Oportunidades de expansión: la inteligencia conversacional identifica momentos de venta adicional.
Métricas de retención por modelo de negocio
Los puntos de referencia varían:
- Retención anual de SaaS: entre el 85 % y el 95 % es un porcentaje saludable (entre el 5 % y el 15 % de pérdida anual).
- Tasa de repetición en el comercio electrónico: entre el 20 % y el 40 % es una cifra saludable (los clientes vuelven para realizar nuevas compras).
- Tasa de renovación B2B: se espera más del 80 % (los contratos se renuevan anualmente).
- Retención de suscripciones: el objetivo es superior al 90 % (los costes de cancelación aumentan).
Preguntas frecuentes relacionadas con
Tasa de retención
¿Cuál es una buena tasa de retención?
Depende de tu modelo. El SaaS tiene como objetivo una retención anual superior al 90 %. Las aplicaciones para consumidores se conforman con una retención mensual del 40-50 %. Las empresas B2B esperan más del 95 %. Compara con la competencia y luego mejora gradualmente.
¿Cómo puedo mejorar la retención?
Identifica las razones de la pérdida de clientes (¿producto defectuoso? ¿asistencia deficiente? ¿encontraron una alternativa más barata?). Aborda las causas fundamentales. Una mejora del 5 % en la retención suele deberse a una respuesta más rápida de la asistencia o a una mejor incorporación: pequeñas inversiones, gran impacto.
¿Debo centrarme en la retención o en la adquisición?
Ambos son importantes, pero prioriza la retención. Adquirir 100 clientes a un CAC de 1000 $ es caro. Retener a 80 de ellos y adquirir 20 nuevos cuesta menos y crece más rápido. La retención es la palanca del beneficio.
¿Cómo calculo la retención?
Tasa de retención = (Clientes finales - Nuevos clientes) / Clientes iniciales. Ejemplo: Inicio 100, añadir 20, final 105 = (105-20)/100 = 85 % de retención. Calcular mensualmente, trimestralmente y anualmente.
¿Puedo predecir qué clientes se darán de baja?
Sí. Los modelos de aprendizaje automático identifican el riesgo de pérdida de clientes basándose en el compromiso, las solicitudes de asistencia y los patrones de uso. La identificación temprana le permite intervenir antes de que los clientes se vayan.