Vea la tasa de recompra a 60, 90 días y 12 meses — por canal y SKU.

La mayoría de los equipos de D2C miden la recompra a 30 días porque es lo que muestran los dashboards de Shopify por defecto. El problema es que ese número no captura el comportamiento real de retención. Un cliente que compra cada 45 días aparece como "no retenido" en el reporte mensual, aunque sea uno de los compradores más valiosos del negocio.

El análisis de cohortes a M3, M6 y M12 revela patrones que los dashboards estándar no muestran: cuáles SKUs producen compradores recurrentes de alto LTV, cuáles canales de adquisición traen clientes que vuelven y cuáles cohortes se estancan después del primer pedido. Sin esa información, las decisiones de inversión en adquisición y las promociones de retención se basan en supuestos.

Fairview conecta Shopify y las plataformas publicitarias para calcular cohortes de recompra automáticamente. Usted ve la tasa de retención real por canal, por SKU y por mes de adquisición — sin construir tablas dinámicas ni exportar CSVs cada semana.

El costo de adquisición de clientes (CAC) es visible en cualquier plataforma publicitaria. El LTV a 12 meses no lo es — porque requiere cruzar datos de pedidos, canales de origen y comportamiento de recompra a lo largo del tiempo. Esa brecha de información hace que la mayoría de los equipos D2C inviertan en los canales equivocados durante meses antes de notar que algo no cuadra en el margen.

El análisis de cohortes de Fairview resuelve eso al organizar los clientes por su mes de adquisición y canal de origen, y luego rastrear cuántos de ellos volvieron a comprar en las ventanas M1, M3, M6 y M12. No es un promedio general: es la tasa de retención específica de cada cohorte. Si los clientes captados en octubre vía Meta Ads retienen al 18% a M6 y los captados vía Google Ads retienen al 48%, esa diferencia justifica una reasignación de presupuesto antes de que el próximo ciclo publicitario comience.

La dimensión del SKU agrega otra capa de decisión. No todos los productos son igual de buenos como primer SKU para captar clientes recurrentes. Un producto de precio bajo puede tener un ROAS atractivo en plataformas pero producir compradores de una sola compra. Un bundle o un SKU de mayor precio puede verse menos eficiente en la primera transacción pero generar una tasa de recompra significativamente mayor a M3 y M6. Fairview hace visible esa diferencia sin que el equipo tenga que construir análisis ad hoc en hojas de cálculo.

La actualización semanal cierra el ciclo operativo. Cuando una cohorte comienza a deteriorarse, el Weekly Report de Fairview lo señala con una Next Best Action recomendada — no al final del trimestre cuando el daño ya está hecho, sino en la semana en que el patrón aparece. Los equipos que usan este dato pasan de decisiones de retención reactivas a decisiones proactivas basadas en señales tempranas.

El resultado medible es la mejora del ratio LTV:CAC. Cuando la inversión publicitaria se redirige hacia los canales y SKUs con mejor retención comprobada, el costo efectivo de adquirir un cliente que vale $X aumenta sin que el presupuesto total cambie. En benchmarks de clientes de Fairview, esa mejora es de 20 a 40% dentro de los primeros 90 días de optimizar el SKU de adquisición y reasignar presupuesto según datos de cohortes.