Cálculo de retención en Google Sheets

Medir la retención de clientes es una de las tareas más importantes para cualquier startup con modelo de suscripción, y no siempre necesitas herramientas costosas para hacerlo. Con una hoja de cálculo de Google Sheets y los datos correctos de tu pasarela de pagos, puedes construir un sistema completo de análisis de retención que te permita tomar decisiones informadas sobre tu negocio.

¿Qué herramientas automatizan el cálculo de retención?

Existen plataformas como Chargebee, Baremetrics y Profitwell que automatizan todo el proceso de medición de retención [0:12]. Sin embargo, estas herramientas requieren pasarelas de pago como Stripe o PayPal, que en muchos casos solo están disponibles para empresas constituidas en Estados Unidos.

Si tu startup opera en otro país y utiliza proveedores de pago locales, no tendrás acceso a estas integraciones. La recomendación es incorporarse en Estados Unidos, por ejemplo a través de Stripe Atlas [1:00], para acceder a todo este ecosistema. Mientras tanto, la alternativa manual con Google Sheets funciona perfectamente.

¿Qué datos necesitas para construir tu análisis de retención?

Lo primero es exportar las transacciones desde tu pasarela de pagos. Necesitas estos campos esenciales [1:23]:

• ID de la transacción.
• Fecha de la transacción.
• Monto pagado.
• Fecha de inicio de la suscripción.
• ID o correo electrónico del cliente.

Una vez que tienes estos datos, debes crear dos columnas adicionales: el mes de suscripción y el mes de pago [1:55]. Para calcularlas, aplicas una fórmula sencilla que extraiga el mes de cada fecha correspondiente. Estos campos son la base para construir tu análisis de cohortes.

¿Cómo crear una tabla dinámica para el análisis de cohortes?

Con los datos estructurados, selecciona todo el rango, ve a Data y elige Pivot Table [2:52]. La tabla dinámica es la herramienta que te permite agrupar clientes por características específicas.

Configúrala así:

• Filas: el mes en que el cliente se suscribió (sign up month). Esto agrupa a tus clientes por cohorte [3:05].
• Columnas: el mes en que realizaron cualquier pago (payment month) [3:25].
• Valores: el customer ID con la función count unique, para contar clientes únicos sin repeticiones [3:48].

¿Cómo se interpreta un análisis de cohortes con valores absolutos?

El análisis de cohortes agrupa a los clientes según el mes en que comenzaron a usar el servicio y muestra cuántos permanecen activos en los meses siguientes. Por ejemplo [4:12]:

• En mayo comenzaron 13 clientes, de los cuales 11 se quedaron en junio y solo 6 llegaron a agosto.
• En junio comenzaron 10 clientes, pero para el segundo mes ya solo quedaban 6, lo que indica un churn bastante alto [4:45].
• En julio comenzaron 11 clientes y al mes siguiente solo quedaron 6 [5:00].

El churn representa la pérdida de clientes entre un periodo y otro. Identificar qué cohortes tienen mayor churn te ayuda a entender en qué momentos tu producto o servicio falla en retener usuarios.

¿Cómo calcular la retención con valores relativos y retención mensual?

Para obtener porcentajes, divide los clientes que permanecen entre el total inicial del cohorte. Si comenzaste con 13 y quedaron 11, tu retención del primer mes es 84%, lo que significa que el 15% de los clientes se fue [5:22].

La otra forma de medir es la retención mensual, que es más directa [5:55]. En una plantilla, registra para cada mes:

• Clientes activos.
• Clientes nuevos.
• Clientes que suspendieron el servicio.

La fórmula es sencilla: toma los clientes activos del mes anterior, resta los nuevos del mes actual y compara con cuántos quedaron [6:25]. En el ejemplo, la retención general fue del 89%, perdiendo cerca del 10% de clientes. Lo más revelador es que con el tiempo la retención mejoró hasta alcanzar entre 93% y 95% [6:42].

Combinar ambos enfoques es poderoso: la retención mensual te muestra la tendencia general, mientras que el análisis por cohortes revela qué grupos específicos tienen problemas de retención. Si notas que tu retención general mejora pero ciertos cohortes tienen tasas muy bajas, sabes exactamente dónde investigar.

¿Ya calculaste la retención de tu startup? Comparte tu experiencia y cuéntanos qué patrones descubriste en tus cohortes.