Primero elige el «Tipo de cálculo», rellena los campos que aparecen y haz clic en «Calcular». Calcula la tasa de churn, la tasa de retención, la vida media, el churn anual y más, y dibuja cómo bajan los clientes mes a mes.
Índice
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Qué puedes hacer en esta página
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¿Para qué sirve este cálculo?
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Cómo usar
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Fórmulas y figuras
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Fórmula de la tasa de churn mensual
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Fórmula de la vida media del cliente (meses)
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Fórmula de la tasa de churn anual (a partir de la tasa mensual)
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Fórmula de la tasa de churn mensual (a partir de la tasa anual)
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Fórmula de los clientes que quedan tras n meses
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Fórmula de la tasa de churn mensual máxima (a partir de una vida media objetivo)
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Símbolos y términos
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Qué conviene saber de antemano
-
Cómo calcularlo con Excel
-
Cómo calcularlo con Hojas de cálculo de Google
-
Cómo calcularlo con Python
-
La fórmula en LaTeX y otras notaciones matemáticas (para copiar)
-
Cómo pedirle a ChatGPT que haga el cálculo
-
Las ventajas de DataChef
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Funciones relacionadas
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Todas las calculadoras de NumberChef
Qué puedes hacer en esta página
- Calcula la tasa de churn mensual y la tasa de retención a partir de los clientes al inicio del mes y de las bajas durante él. Los clientes nuevos que llegan durante el periodo no se cuentan nunca en el denominador, y el resultado muestra también en qué se diferencia otra definición (la que usa la media entre el inicio y el final como denominador)
- A partir de la tasa de churn mensual, halla la vida media del cliente (\(100 \div\) tasa de churn meses) y la tasa de churn anual. Los números muestran por qué «un 5 % al mes por 12 = un 60 % al año» es incorrecto
- También calcula hacia atrás: «¿cuánto es un churn anual del 40 % al mes?», «¿qué tan bajo debe ser el churn mensual para que los clientes se queden 24 meses de media?» y «si 200 clientes se dan de baja al 5 % mensual, ¿cuántos quedan tras 12 meses?»
- Un gráfico de decrecimiento muestra cómo bajan los clientes mes a mes, y marca dónde cae la vida media del cliente
- En esta misma página tienes también una explicación sencilla de las fórmulas y fórmulas para copiar y pegar en Excel, en Hojas de cálculo de Google y en Python
¿Para qué sirve este cálculo?
En un servicio de suscripción mensual, la rutina básica es calcular cada mes la tasa de churn a partir de los clientes al inicio del mes y de las bajas. Con 1200 al inicio y 36 bajas, es \(36 \div 1200 \times 100 = 3\) %, y la vida media es de unos \(100 \div 3 \approx 33\) meses.
Por muchos clientes nuevos que añadas, si el churn sigue alto, los clientes nuevos casi solo sustituyen a los que pierdes. Seguir «la tasa ha subido o bajado desde el mes pasado» te da números para decidir sobre precios, mejoras del producto y atención al cliente.
El LTV, «cuántos ingresos aporta un cliente», se estima para una suscripción como «precio mensual × vida media en meses» (para el beneficio bruto, multiplica también por el margen bruto). Con una tasa de churn mensual del 5 %, la vida media es de 20 meses, así que para un plan de 30 € al mes el LTV es de unos 600 €.
Con esta estimación puedes decidir cuánto puedes gastar en anuncios para ganar un cliente. La tasa de churn es el punto de partida de ese cálculo, y la relación «menos churn, más LTV» también viene de que la vida media es el inverso de la tasa de churn.
En negocios como los gimnasios y las academias, donde se habla de «cuántos socios se van en un año», hay que convertir entre tasas anuales y mensuales. El 40 % anual es \((1 - \sqrt[12]{0{,}6}) \times 100 \approx 4{,}17\) % al mes, que no es lo mismo que el 3,33 % de dividir sin más entre 12.
En el sentido contrario, cuando metes cifras mensuales en un plan anual, usa la proporción que queda tras 1 año, no «por 12». El 5 % al mes es alrededor del 46 % al año, muy distinto del 60 %, así que la forma de convertir cambia el aspecto del negocio.
«Si ahora tenemos 200 clientes y se dan de baja al 5 % mensual, ¿cuántos quedan en un año?» La previsión es \(200 \times 0{,}95^{12} \approx 108\). Sin clientes nuevos, perderías casi la mitad de tus clientes en un año, y los números lo hacen visible.
Con esta previsión puedes planificar los ingresos del año que viene, el tamaño del equipo de atención al cliente y los clientes nuevos necesarios (unos 92 clientes nuevos al año solo para compensar las pérdidas).
Nunca podrás evitar todas las bajas, así que en la práctica se fija un objetivo de churn calculando hacia atrás desde «cuántos meses tienen que quedarse los clientes de media para que el negocio salga rentable». Si necesitas 24 meses de media, la tasa de churn mensual máxima es \(100 \div 24 \approx 4{,}17\) %.
Con el objetivo en forma de número, los resultados se convierten en acciones concretas, como «este mes fue el 4,5 %, así que hay que mejorar». La base es una fórmula sencilla, «el inverso de la tasa de churn = vida media», que además facilita compartirla con el equipo.
Fórmulas y figuras
Símbolos y términos
Símbolos
| \(c\) | ce | La tasa de churn mensual (%), de la primera letra de «churn» (clientes que se van). La proporción de clientes que se dan de baja durante un mes. En la fórmula inversa, es la tasa de churn más alta que puedes permitirte. |
| \(r\) | erre | La tasa de retención mensual (%), de la primera letra de «retention» (retención en inglés). La proporción de clientes que siguen suscritos tras 1 mes: \(r = 100 - c\). |
| \(N_{0}\) | ene sub cero | Los clientes al inicio (del mes). \(N\) es la primera letra de «número», y el subíndice \(0\) indica el mes 0, el punto de partida. (Ejemplo: con 200 al inicio del mes, \(N_{0} = 200\)) |
| \(D\) | de | Las bajas durante el periodo (un mes): cuántos de los clientes del inicio se dieron de baja ese mes. No hay un símbolo estándar de una letra, así que esta página usa \(D\), de «drop-offs» (abandonos). |
| \(L\) | ele | La vida media en meses, de la primera letra de «lifetime» (vida en inglés). Cuántos meses sigue suscrito un cliente de media: \(L = 100 \div c\). En la fórmula inversa, es la vida media objetivo. |
| \(c_{\mathrm{y}}\) | ce sub i griega | La tasa de churn anual (%). El subíndice \(\mathrm{y}\) es la primera letra de «year» (año en inglés). La proporción de clientes que se dan de baja durante un año. |
| \(R_{\mathrm{y}}\) | erre sub i griega | La proporción que queda tras 1 año (como decimal). \(R\) de «retention» con \(\mathrm{y}\) de «year»: \(R_{\mathrm{y}} = (1 - c \div 100)^{12}\). Multiplicada por 100, es la tasa de retención anual (%). |
| \(N_{n}\) | ene sub ene | Los clientes que quedan tras \(n\) meses. El subíndice \(n\) es el número de meses transcurridos; es la cifra tras partir de \(N_{0}\) y reducirse mes a mes. |
| \(n\) | ene | Los meses transcurridos, de la primera letra de «número». Un número entero para «cuántos meses después». En la fórmula, es cuántas veces se multiplica por la proporción que queda tras 1 mes (el exponente). |
| \(\sqrt[12]{\ }\) | raíz duodécima | La raíz duodécima. El símbolo del número que da este número al multiplicarse por sí mismo 12 veces. Sirve para obtener la proporción mensual que queda a partir de la proporción anual que queda. |
| \(100\) | cien | La base de los porcentajes. Divide un porcentaje entre 100 para volver al decimal (\(5\,\% \div 100 = 0{,}05\)). Esta conversión es también la razón de que el inverso de la tasa de churn, \(100 \div c\), sea la vida media en meses. |
Términos
| tasa de churn (tasa de bajas) | La proporción de clientes que se dan de baja en un periodo dado (un mes en esta página). La palabra viene de «churn», remover, y describe la rotación de clientes. En esta página se define como las bajas durante el periodo divididas entre los clientes al inicio. En las suscripciones y en el SaaS es una de las medidas más importantes, porque decide directamente la rapidez con que se reducen los ingresos. |
| tasa de retención | La proporción de clientes del inicio que siguen suscritos al final. Sumada a la tasa de churn, da exactamente el 100 % (tasa de retención = 100 − tasa de churn). En las aplicaciones es habitual la retención a un número fijo de días, como la «retención al día 1» o la «retención al día 30». |
| churn de clientes | El churn contado por número de clientes (cuentas), también llamado logo churn. Es la tasa de churn de esta página. Cuando un informe dice solo «tasa de churn», comprueba si se basa en clientes o en ingresos (churn de ingresos). |
| churn de ingresos | El churn medido como la proporción de ingresos recurrentes mensuales (MRR) perdidos por bajas y cambios a planes más baratos, también llamado churn de MRR. Cuando se van clientes de planes caros, sale mayor que el churn de clientes. Cuando un informe dice solo «tasa de churn», comprueba si se basa en clientes o en ingresos. |
| inicio del periodo | El comienzo del periodo que mides. Para cifras mensuales, el inicio del mes. El denominador de la tasa de churn son los clientes al inicio del periodo. |
| final del periodo | El final del periodo que mides. Para cifras mensuales, el final del mes. Clientes al final = inicio − bajas + nuevos. |
| churn con la media de clientes | Otra definición de la tasa de churn que usa como denominador la media de los recuentos del inicio y del final. En una fase de crecimiento con muchos clientes nuevos, el denominador es mayor, así que sale más pequeña que el valor basado en el recuento del inicio. Ninguna es «la correcta»; son reglas de recuento distintas, así que iguala las definiciones antes de comparar. |
| vida media del cliente | Cuántos meses (o años) sigue suscrito un cliente de media. Cuando los clientes se dan de baja con una tasa de churn mensual constante, la vida media es el inverso de la tasa de churn (100 ÷ tasa de churn). Es la base para estimar el LTV (valor del cliente a lo largo de su vida) como «precio mensual × vida media en meses». |
| anualización | Convertir una tasa mensual en «lo que supone en un año». Para algo como el churn, donde la tasa de cada mes se aplica solo a quienes quedan, se convierte «multiplicando 12 veces la proporción que queda tras 1 mes y restando de 1», no multiplicando por 12. Es la misma idea que convertir un tipo de interés mensual en anual. |
| cohorte | Un grupo de personas que empezaron a la vez, como «los clientes que se registraron el mismo mes». Seguir cada cohorte mes a mes muestra si las bajas ocurren sobre todo justo después del registro o a un ritmo constante. La fórmula de los clientes que quedan de esta página muestra una cohorte que se reduce. |
| inverso | El número que da 1 al multiplicarse. El inverso de 5 es \(\dfrac{1}{5}\) (= 0,2). El inverso de una tasa de churn del 5 % (0,05 como decimal) es \(1 \div 0{,}05 = 20\), la vida media en meses (con el porcentaje tal cual, calcula 100 ÷ 5). |
| potencia (exponente) | Multiplicar el mismo número por sí mismo varias veces. \(0{,}95^{12}\) es 0,95 multiplicado 12 veces, la proporción que queda tras 1 año construida con 12 meses de «proporción que queda tras 1 mes». |
| raíz duodécima | El número que da este número al multiplicarse por sí mismo 12 veces. \(\sqrt[12]{0{,}6} \approx 0{,}9583\) dice que «0,9583 multiplicado 12 veces da aproximadamente 0,6». Deshace una potencia, y en Excel se escribe \(\wedge(1/12)\). |
| decrecimiento exponencial | Un tipo de descenso en el que en cada periodo desaparece una proporción fija de lo que queda. La bajada es mayor al principio y luego se hace más pequeña, así que el gráfico es una curva descendente. La semivida radiactiva y la forma en que baja el nivel de un fármaco en la sangre tienen la misma forma. |
Qué conviene saber de antemano
Esto es lo que te ayuda a usar el cálculo de esta página entendiendo lo que haces, y no solo pulsando el botón.
Si te atascas, volver sobre estos temas es el camino más rápido.
| Porcentajes (5.º–6.º de Primaria y 1.º de ESO, 10-13 años) |
|
| Inverso de un número (6.º de Primaria y 1.º de ESO, 11-13 años) |
|
| Potencias y exponentes (1.º–2.º de ESO, 12-14 años) |
|
| Raíces y potencias de exponente fraccionario (4.º de ESO y 1.º de Bachillerato, 15-17 años) |
|
| Interés compuesto (3.º–4.º de ESO, 14-16 años) |
|
Cómo calcularlo con Excel
| Bajas durante el periodo D | 10 |
| Clientes al inicio N0 | 200 |
| Tasa de churn mensual c (%) | =B1/B2*100 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Vida media L (meses) | =100/B1 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Proporción que queda tras 1 año Ry | =(1-B1/100)^12 |
| Tasa de churn anual cy (%) | =(1-B2)*100 |
| Tasa de churn anual cy (%) | 40 |
| Tasa de churn mensual c (%) | =(1-(1-B1/100)^(1/12))*100 |
| Clientes al inicio N0 | 200 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Meses transcurridos n | 12 |
| Clientes que quedan tras n meses Nn | =B1*(1-B2/100)^B3 |
| Vida media objetivo L (meses) | 24 |
| Tasa de churn mensual máxima c (%) | =100/B1 |
Por ejemplo, B3 de la primera tabla muestra 5 (tasa de churn del 5 %), B2 de la segunda muestra 20 (20 meses de media), B3 de la tercera muestra unos 45,96 (anual 45,96 %), B2 de la cuarta muestra unos 4,17 (mensual 4,17 %), B4 de la quinta muestra unos 108,07 (unos 108 clientes tras 12 meses) y B2 de la sexta muestra unos 4,17 (tasa de churn máxima del 4,17 %).
«^» es una potencia (cuántas veces se multiplica), y «^(1/12)» es la raíz duodécima. Solo tienes que cambiar los datos por tus propios números.
Cómo calcularlo con Hojas de cálculo de Google
| Bajas durante el periodo D | 10 |
| Clientes al inicio N0 | 200 |
| Tasa de churn mensual c (%) | =B1/B2*100 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Vida media L (meses) | =100/B1 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Proporción que queda tras 1 año Ry | =(1-B1/100)^12 |
| Tasa de churn anual cy (%) | =(1-B2)*100 |
| Tasa de churn anual cy (%) | 40 |
| Tasa de churn mensual c (%) | =(1-(1-B1/100)^(1/12))*100 |
| Clientes al inicio N0 | 200 |
| Tasa de churn mensual c (%) | 5 |
| Meses transcurridos n | 12 |
| Clientes que quedan tras n meses Nn | =B1*(1-B2/100)^B3 |
| Vida media objetivo L (meses) | 24 |
| Tasa de churn mensual máxima c (%) | =100/B1 |
Cómo calcularlo con Python
customers_start = 200 # clientes al inicio (del mes)
churned = 10 # bajas durante el periodo
churn_rate = churned / customers_start * 100 # tasa de churn mensual (%)
retention_rate = 100 - churn_rate # tasa de retención mensual (%)
avg_months = 100 / churn_rate # vida media (meses)
annual_retention = (1 - churn_rate / 100) ** 12 # proporción que queda tras 1 año
annual_churn = (1 - annual_retention) * 100 # tasa de churn anual (%)
print(f"Tasa de churn mensual: {churn_rate} %")
print(f"Tasa de retención mensual: {retention_rate} %")
print(f"Vida media: {avg_months} meses")
print(f"Tasa de churn anual: {annual_churn:.4f} % (multiplicando sin más por 12: {churn_rate * 12} %)")
# Inverso 1: tasa de churn mensual a partir de una tasa de churn anual (raíz duodécima)
annual_rate = 40
monthly_from_annual = (1 - (1 - annual_rate / 100) ** (1 / 12)) * 100
print(f"Tasa de churn mensual para un {annual_rate} % anual: {monthly_from_annual:.4f} %")
# Inverso 2: tasa de churn mensual máxima a partir de una vida media objetivo
target_months = 24
print(f"Tasa de churn mensual necesaria para {target_months} meses de media: {100 / target_months:.4f} % o menos")
# Inverso 3: clientes que quedan tras n meses
months = 12
remaining = customers_start * (1 - churn_rate / 100) ** months
print(f"Clientes que quedan tras {months} meses: {remaining:.2f}")
La fórmula en LaTeX y otras notaciones matemáticas (para copiar)
c = D ÷ N₀ × 100
c = \dfrac{D}{N_{0}} \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mi>D</mi><msub><mi>N</mi><mn>0</mn></msub></mfrac>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c = D/N_0 xx 100
d/n0*100
c := d/n0*100;
c = d/n0*100;
c = D/N_0 × 100
L = 100 ÷ c
L = \dfrac{100}{c}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mn>100</mn><mi>c</mi></mfrac>
</mrow>
</math>
L = 100/c
100/c
L := 100/c;
L = 100/c;
L = 100/c
cy = (1 − (1 − c/100)¹²) × 100
c_{\mathrm{y}} = \left[1 - \left(1 - \dfrac{c}{100}\right)^{12}\right] \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>c</mi><mi mathvariant="normal">y</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>[</mo>
<mn>1</mn><mo>−</mo>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><mi>c</mi><mn>100</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mn>12</mn>
</msup>
<mo>]</mo>
</mrow>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c_y = (1 - (1 - c/100)^12) xx 100
(1 - (1 - c/100)^12)*100
cy := (1 - (1 - c/100)^12)*100;
cy = (1 - (1 - c/100)^12)*100;
c_y = (1 - (1 - c/100)^12) × 100
c = (1 − (1 − cy/100)^(1/12)) × 100
c = \left(1 - \sqrt[12]{1 - \dfrac{c_{\mathrm{y}}}{100}}\right) \times 100
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn><mo>−</mo>
<mroot>
<mrow><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><msub><mi>c</mi><mi mathvariant="normal">y</mi></msub><mn>100</mn></mfrac></mrow>
<mn>12</mn>
</mroot>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
</mrow>
</math>
c = (1 - root(12)(1 - c_y/100)) xx 100
(1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100
c := (1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100;
c = (1 - (1 - cy/100)^(1/12))*100;
c = (1 - (1 - c_y/100)^(1/12)) × 100
Nₙ = N₀ × (1 − c/100)ⁿ
N_{n} = N_{0} \left(1 - \dfrac{c}{100}\right)^{n}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>N</mi><mi>n</mi></msub>
<mo>=</mo>
<msub><mi>N</mi><mn>0</mn></msub>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>−</mo><mfrac><mi>c</mi><mn>100</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mi>n</mi>
</msup>
</mrow>
</math>
N_n = N_0 (1 - c/100)^n
n0*(1 - c/100)^n
Nn := N0*(1 - c/100)^n;
Nn = N0*(1 - c/100)^n;
N_n = N_0 (1 - c/100)^n
c = 100 ÷ L
c = \dfrac{100}{L}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mn>100</mn><mi>L</mi></mfrac>
</mrow>
</math>
c = 100/L
100/l
c := 100/L;
c = 100/L;
c = 100/L
Cómo pedirle a ChatGPT que haga el cálculo
Eres un asistente de cálculo de métricas de un negocio de suscripción. Haz el siguiente cálculo ejecutando realmente código Python y basa tu respuesta únicamente en los números del resultado de la ejecución (no respondas con cálculo mental ni a ojo). Había 200 clientes al inicio del mes, y 10 de ellos se dieron de baja durante el mes (los clientes nuevos no se incluyen en el denominador). Halla cada uno de los siguientes valores: 1. La tasa de churn mensual (bajas ÷ clientes al inicio × 100, en %) 2. La tasa de retención mensual (100 − tasa de churn, en %) 3. La vida media en meses (100 ÷ tasa de churn) 4. La tasa de churn anual ((1 − (1 − tasa de churn/100)^12) × 100, en %). Muestra también en qué se diferencia de multiplicar sin más por 12 5. Una pregunta aparte: con una tasa de churn anual del 40 %, la tasa de churn mensual ((1 − (1 − 40/100)^(1/12)) × 100, en %) 6. Una pregunta aparte: para una vida media de 24 meses, la tasa de churn mensual máxima (100 ÷ 24, en %) 7. Si 200 clientes se dan de baja al 5 % mensual, los clientes que quedan tras 12 meses (200 × (1 − 5/100)^12) Muestra las fórmulas que has usado y los números del resultado de la ejecución.
Cómo usar
-
1Introduce los númerosEscribe en los campos los números con los que quieres calcular
-
2CalculaHaz clic en el botón «Calcular»
-
3Consulta el resultadoEl resultado aparece al instante. En la misma página también encontrarás el desarrollo del cálculo y la explicación de la fórmula
Las ventajas de DataChef
Sin conocimientos técnicos: fácil e intuitivo
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