# Analizador de cohortes, RFM y embudo Pega un CSV de pedidos o eventos y obtén la pila de crecimiento en una página: triángulo de retención con mapa de calor, RFM por quintiles mapeado a los diez segmentos de ciclo de vida y embudo de orden estricto. > Página canónica: https://elysiatools.com/es/tools/cohort-retention-rfm-funnel-analyzer - **Categoría:** Data Visualization - **Palabras clave:** análisis de cohortes, retención, rfm, churn, embudo, segmentación de clientes, analítica de crecimiento ## Descripción general Una capa semántica sobre tu registro de transacciones, no otro gráfico genérico. Las cohortes se forman por el mes (o semana ISO) del primer pedido de cada cliente y la retención es la proporción que vuelve a pedir en cada período — mapa de calor triangular con recuentos por celda, retención media ponderada por índice y mejores/peores cohortes. El RFM sigue el método estándar: quintiles 1–5 de Recencia, Frecuencia y Valor, mapeados a los diez segmentos (Champions, Leales, Leales potenciales, Nuevos, Prometedores, Requieren atención, En riesgo, Imprescindibles, Hibernando, Perdidos) con participación, gasto medio y jugada recomendada. El embudo cuenta usuarios que alcanzaron cada paso en orden cronológico estricto. Cabeceras flexibles: user/customer, date/timestamp, amount/revenue, event/action. ## Entradas - **CSV заказов / событий** (textarea): user_id,date,amount u1,2026-01-05,120 u1,2026-02-03,80 u2,2026-01-08,200 - **Период когорты** (select) - **Показываемые периоды** (number) - **Дата анализа** (text): defaults to the newest date in the CSV - **Шаги воронки (необязательно)** (text): signup, cart, checkout, purchase — needs an event column ## Cuándo usarlo - Al evaluar la tasa de recompra y la pérdida de clientes (churn) a lo largo de semanas o meses específicos. - Al clasificar la base de usuarios en segmentos de valor y lealtad según su recencia, frecuencia y gasto monetario. - Al analizar la caída secuencial de usuarios en pasos definidos de un embudo como registro, carrito y pago. ## Cómo funciona - Pega o carga un archivo CSV con columnas de usuario, fecha, importe y opcionalmente eventos. - Selecciona la periodicidad de cohorte (mensual o semanal ISO), la cantidad de períodos a visualizar y la fecha de corte para el cálculo. - Define opcionalmente la secuencia de pasos del embudo separados por comas para evaluar la progresión temporal. - La herramienta calcula el mapa de calor de retención, asigna los quintiles RFM a diez segmentos de ciclo de vida y genera la visualización del embudo. ## Casos de uso - Tiendas de comercio electrónico que necesitan auditar la retención de clientes tras campañas estacionales. - Empresas SaaS que evalúan el comportamiento de activación y conversión desde el registro inicial hasta el pago. - Equipos de marketing que buscan identificar clientes de alto valor en riesgo para campañas de reactivación dirigidas. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué nombres de columna admite el CSV? Admite nombres estándar como user_id, customer, date, timestamp, amount, revenue, event o action de forma automática. ### ¿Cómo se calculan los segmentos RFM? Se divide a los clientes en quintiles del 1 al 5 según recencia, frecuencia y valor monetario, mapeando los resultados en diez segmentos estándar del ciclo de vida. ### ¿Cómo evalúa el embudo el orden de los eventos? Aplica una regla cronológica estricta: un usuario solo se contabiliza en un paso si completó el paso previo en una fecha u hora anterior. ### ¿Qué ocurre si no indico una fecha de análisis? La herramienta toma de manera predeterminada la fecha más reciente encontrada en el archivo CSV. ### ¿Puedo analizar cohortes semanales además de mensuales? Sí, puedes alternar entre cohortes por mes natural o por semanas basadas en el estándar ISO. ## Herramientas relacionadas - [Reconstructor de potencia crítica y W′bal para running (Stryd)](https://elysiatools.com/es/tools/stryd-running-power-critical-power-and-w-prime-bal-reconstructor): Deriva CP y W′ de un test de 3 minutos, pares potencia–tiempo o pruebas distancia–tiempo, y repite una sesión de potencia Stryd (.fit/.tcx/CSV): W′bal según los modelos integral de Skiba 2012 y diferencial de Froncioni/Skiba/Clarke, previsión de agotamiento, zonas Stryd y gráfico doble. - [Analizador de pronostico y estacionalidad](https://elysiatools.com/es/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Pronostica periodos futuros desde series temporales CSV o JSON y muestra tendencia, componente estacional y residual - [Calculadora de Coeficiente de Variación](https://elysiatools.com/es/tools/coefficient-of-variation): Calcular el coeficiente de variación (CV) para columnas numéricas para medir la variabilidad relativa - [Analizador de Correlación](https://elysiatools.com/es/tools/correlation-analyzer): Herramienta avanzada de análisis de correlación que calcula coeficientes de correlación entre variables para medir la fuerza y dirección de sus relaciones lineales. - [Estudio de gráficos CSV: histograma, dispersión y caja](https://elysiatools.com/es/tools/csv-histogram-scatter-box-plot-chart-studio): Sube o pega un CSV y gráficalo al instante: histogramas con reglas Sturges / Freedman-Diaconis / Scott, dispersión con r de Pearson y ajuste por mínimos cuadrados, y diagramas de caja de Tukey — cada gráfico descargable en PNG y SVG. - [Procesador de Límites de Datos](https://elysiatools.com/es/tools/data-boundary-processor): Herramienta avanzada de procesamiento de límites que identifica y maneja valores mínimos y máximos en datos numéricos. Perfecta para validación de datos, verificación de rangos, análisis estadístico y preprocesamiento de datos. - [Eliminador de Duplicados de CSV](https://elysiatools.com/es/tools/data-deduplicator): Eliminar filas duplicadas basadas en combinaciones de columnas - [Normalizador Min-Max](https://elysiatools.com/es/tools/data-normalizer-minmax): Normalizar datos numéricos usando escalado Min-Max para transformar valores a un rango de 0-1. Perfecto para preprocesamiento de machine learning, análisis de datos y escalado de características. ## Ejemplos - [Procesamiento de Cadenas Windows - Ejemplos C#](https://elysiatools.com/es/samples/windows-string-processing-csharp): Ejemplos completos de procesamiento de cadenas C# para plataforma Windows incluyendo manipulación, división, unión, expresiones regulares y análisis de texto - [Ejemplos CSV](https://elysiatools.com/es/samples/csv-samples): Archivos CSV de muestra con varios tipos de datos, tamaños y niveles de complejidad - [Ejemplos Python](https://elysiatools.com/es/samples/python): Ejemplos de código Python y demostraciones Hello World - [Muestras de Analizador de Rutas](https://elysiatools.com/es/samples/path-analyzer): Colección integral de rutas del sistema de archivos de Windows, Linux y macOS para análisis y pruebas de rutas