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Analizador de cohortes, RFM y embudo

· Última actualización：2026-08-28

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.

Detalles

Qué te ayuda a hacer esta herramienta

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.

Ejecución

Ejecutar esta herramienta

Completa el formulario, ejecuta la herramienta y revisa el resultado en un solo lugar.

Ejemplos

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Escrito por el equipo de Elysia Tools

Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría
Data Visualization
Tipos de entrada
textarea, select, number, text
Tipo de salida
html
Cobertura de ejemplos
4
API disponible
Sí

Resumen

El Analizador de cohortes, RFM y embudo procesa registros de pedidos y eventos en CSV para generar un informe completo de crecimiento con un triángulo de retención, segmentación RFM estándar por quintiles y un embudo de conversión en orden cronológico estricto.

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

  1. 1Pega o carga un archivo CSV con columnas de usuario, fecha, importe y opcionalmente eventos.
  2. 2Selecciona la periodicidad de cohorte (mensual o semanal ISO), la cantidad de períodos a visualizar y la fecha de corte para el cálculo.
  3. 3Define opcionalmente la secuencia de pasos del embudo separados por comas para evaluar la progresión temporal.
  4. 4La 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.

Comparar alternativas

  • Calcular el coeficiente de variación (CV) para columnas numéricas para medir la variabilidad relativa

  • Herramienta avanzada de análisis de correlación que calcula coeficientes de correlación entre variables para medir la fuerza y dirección de sus relaciones li…

  • Herramienta avanzada de procesamiento de límites que identifica y maneja valores mínimos y máximos en datos numéricos.

Para quién

Ideal para

  • Convertir contenido en el navegador.
  • Flujos de trabajo en los que Период когорты importa, como Месяц o Неделя (ISO).
  • El flujo de trabajo «Four monthly cohorts with RFM segmentation», en una sola pasada.

Poco adecuado para

  • Trabajos por lotes totalmente automatizados — esta página está pensada para uso interactivo; para scripts, use el endpoint de la API.
  • Contenido en otros formatos — esta herramienta espera contenido.

Casos límite y errores frecuentes

  • Archivos muy grandes

    Los archivos grandes tardan más y pueden alcanzar los límites de memoria del navegador — pruebe primero con una muestra más pequeña.

  • Omitir la revisión de la salida

    Compare las primeras filas o páginas de la salida con la entrada antes de usarla en producción.

  • Archivos de exportadores poco habituales

    Algunos archivos usan variantes de formato que no se convierten limpiamente — si la salida se ve mal, vuelva a guardar el archivo desde la aplicación que lo creó e inténtelo de nuevo.

Ejemplos

1. Análisis de retención mensual y segmentación RFM en ecommerce

Analista de crecimiento

Contexto

Una tienda online necesita entender cómo retienen clientes las cohortes de ventas del primer cuatrimestre y qué proporción de compradores se vuelven leales.

Problema

Falta de visibilidad sobre la recompra periódica y necesidad de clasificar a los compradores según su frecuencia y valor.

Cómo usarlo

Pega el registro de pedidos con user_id, date y amount, selecciona período mensual y fija 3 períodos a mostrar.

cohortPeriod: month, periodsCount: 3, analysisDate: 2026-04-06

Resultado

Genera el triángulo de retención con tasas de recompra por cohorte y la tabla RFM con clientes categorizados en Champions, En riesgo y Perdidos.

2. Medición de conversión secuencial en embudo de compra

Especialista en CRO

Contexto

Una plataforma digital quiere medir la fricción exacta entre el registro de un usuario, el uso del carrito, el checkout y la compra final.

Problema

Los informes agregados no respetan la secuencia temporal de los eventos realizados por cada usuario.

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.

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Calcular el coeficiente de variación (CV) para columnas numéricas para medir la variabilidad relativa

Data Analysis

Analizador de Correlación

Herramienta avanzada de análisis de correlación que calcula coeficientes de correlación entre variables para medir la fuerza y dirección de sus relaciones lineales.

Cómo usarlo

Introduce un CSV con eventos por usuario e introduce la secuencia exacta en el campo de pasos del embudo.

cohortPeriod: month, periodsCount: 3, funnelSteps: signup, cart, checkout, purchase

Resultado

Muestra las tasas de caída estrictas entre cada etapa del flujo y excluye compras que no pasaron por el checkout previo.

Calculadora de Coeficiente de Variación
Analizador de Correlación
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