Repeat Purchase Rate: cómo calcular la proporción de compras recurrentes

Las primeras ventas casi siempre son motivo de alegría. La publicidad funcionó, una persona hizo un pedido y el pago llegó. Pero después empieza la parte más interesante: ¿volverá a comprar? Aquí es donde resulta útil el Repeat Purchase Rate. Esta métrica muestra qué proporción de clientes realizó más de una compra durante el periodo elegido. Permite detectar fácilmente una situación en la que hay muchos compradores nuevos, pero la audiencia habitual apenas crece.

¿Por qué calcular la proporción de compras recurrentes?

Imaginemos una tienda online en la que 1.000 personas hicieron un pedido durante un mes. A primera vista, el resultado es bueno. Pero si 900 de ellas compraron una sola vez, el negocio tendrá que volver a captar activamente una nueva audiencia cada mes. Ahora pensemos en otra situación: 400 de esos mismos 1.000 compradores regresaron para hacer un segundo o tercer pedido. Se trata de una base de clientes completamente distinta.

Por eso, la proporción de compras recurrentes ayuda a entender no solo el volumen de ventas, sino también la calidad de la relación con los compradores. La métrica muestra si el negocio consigue convertir el primer pedido en el siguiente. Resulta especialmente útil controlarla después de lanzar:

• un sistema de bonos;
• cashback;
• ofertas personalizadas;
• recordatorios automáticos;
• un nuevo programa de fidelización.

Si el coeficiente de compras recurrentes aumenta después de los cambios, significa que las mecánicas elegidas realmente influyen en el comportamiento de los clientes.

¿Cómo se calcula el Repeat Purchase Rate?

La fórmula es bastante sencilla:

Repeat Purchase Rate = número de clientes con dos o más compras / número total de clientes × 100%

Supongamos que una tienda tuvo 800 compradores durante tres meses. De ellos, 240 personas hicieron al menos dos pedidos. Calculamos:

240 / 800 × 100% = 30%

Por tanto, el porcentaje de compras recurrentes es del 30%. Hay un aspecto que conviene definir de antemano: el periodo de cálculo. En una cafetería, tiene sentido analizar un mes o un trimestre porque las personas pueden acudir varias veces por semana. Para una tienda de muebles, ese periodo sería demasiado corto.

¿Qué muestra un resultado alto o bajo?

Una cifra del 25%, 40% o 60% no indica por sí sola si el resultado es bueno o malo. Es mucho más útil observar la evolución.

Supongamos que el indicador de compras recurrentes se mantenía alrededor del 28% y, varios meses después de lanzar un programa de fidelización, aumentó hasta el 37%. Ese sí es un cambio que merece la pena analizar. Si la cifra baja, puede haber muchas causas: un servicio incómodo, un intervalo demasiado largo entre compras, una mecánica de bonos poco atractiva o simplemente la falta de contacto con el cliente después del primer pedido. En este punto, una tabla de ventas ya no es suficiente. Hay que observar qué compradores dejaron de volver y qué ocurrió antes.

¿Qué relación tiene el programa de fidelización?

Para el Repeat Purchase Rate, un programa de fidelización es especialmente útil por dos motivos.

Primero, el programa vincula las compras a un cliente concreto. Sin él, el negocio puede ver el número de recibos, pero no entender quién hizo su primer pedido y quién ya ha hecho el quinto.

Segundo, permite influir en el indicador en lugar de limitarse a observarlo. Por ejemplo, una persona hace su primera compra y recibe bonos para la siguiente. Dos semanas después, el sistema detecta que todavía no ha regresado y envía un breve recordatorio del saldo.

Un cliente habitual ya no necesita ese mensaje, por lo que se puede configurar otra mecánica para él.

¿Cómo aumentar la proporción de compras recurrentes?

Es mejor no empezar con un gran descuento para toda la base. Varios cambios pequeños suelen ser más eficaces.

Dé un motivo para volver después del primer pedido. Puede ofrecer bonos de bienvenida, cashback o una recompensa adicional por la segunda compra.

No pierda el momento adecuado. Si los clientes suelen regresar después de 30 días, un recordatorio cuatro meses más tarde cambiará muy poco. Un programa de fidelización permite activar estos procesos automáticamente.

Segmente la audiencia. Un cliente nuevo, un comprador habitual y una persona que no ha aparecido durante seis meses se encuentran en situaciones diferentes. Sus ofertas también deben ser distintas.

Controle los bonos. Si se conceden activamente, pero casi nadie los canjea, es posible que las condiciones sean demasiado complicadas o que el beneficio simplemente no sea visible.

Compare el resultado antes y después de los cambios. Si lanza un cashback adicional para la segunda compra, compruebe si aumentó el Repeat Purchase Rate. Si no fue así, no conviene aumentar el porcentaje indefinidamente. Es mejor probar otra mecánica.

Con Loyallyst, el historial de compras, los bonos y la actividad de los clientes pueden reunirse en un solo sistema. Esto simplifica el cálculo de la métrica y ayuda a ver rápidamente quién regresó después del primer pedido y quién empezó a salir de su ciclo habitual de compras.

En definitiva, Repeat Purchase Rate es mucho más que otro porcentaje en un informe. Responde a una pregunta muy práctica: ¿a cuántos clientes nuevos consiguió convertir realmente el negocio en clientes habituales? Cuanto más precisa sea la medición de esta cifra, más fácil será entender qué mecánicas del programa de fidelización funcionan de verdad.