Tasa de recompra: cómo calcularla (con ejemplos)

Para calcular la tasa de recompra, divide el número de clientes que compraron al menos dos veces en un periodo entre el total de clientes que compraron en ese mismo periodo: tasa de recompra = clientes con 2 o más compras ÷ todos los clientes × 100. Se cuentan clientes únicos, no pedidos. Por ejemplo, si en los últimos 12 meses te compraron 1.800 clientes distintos y 486 de ellos lo hicieron al menos dos veces, tu tasa de recompra es 486 ÷ 1.800 = 27 %.

También se llama tasa de clientes recurrentes o, en inglés, repeat purchase rate. Es la medida de fidelización más directa para negocios sin suscripciones (tiendas físicas y online, restaurantes y muchas empresas de servicios), porque no necesita definir qué es una «baja». Esta guía explica la fórmula, cómo elegir el periodo, una versión por cohortes más fiable para seguir los cambios, un ejemplo práctico y las métricas que la acompañan. Para ver cuánto vale en euros mejorar la tasa, usa la calculadora de valor de vida del cliente.

La fórmula de la tasa de recompra

Tasa de recompra = (clientes con dos o más compras en el periodo ÷ clientes con al menos una compra en el periodo) × 100

Solo necesitas una lista: todos los pedidos del periodo con un identificador de cliente y la fecha. Después:

1. Cuenta cuántos pedidos hizo cada cliente en el periodo.
2. Cuenta los clientes con uno o más pedidos. Ese es tu denominador.
3. Cuenta los clientes con dos o más pedidos. Ese es tu numerador.
4. Divide y multiplica por 100.

En una hoja de cálculo con una fila por pedido, una tabla dinámica con el identificador de cliente en filas y el «recuento de número de pedido» en valores te da los pedidos por cliente. Copia el resultado sin la fila de total en una hoja nueva (identificadores en la columna A, número de pedidos en la columna B): =CONTAR(B:B) te da el número de clientes y =CONTAR.SI(B:B;">=2") el de clientes recurrentes.

Dos detalles deciden si la cifra sirve para algo:

• Una persona, un identificador. Si el mismo cliente aparece con dos correos, o una vez como invitado y otra con cuenta, cuenta como dos compradores de una sola vez. Elimina antes los duplicados. Nuestra guía sobre qué datos guardar en un CRM recoge las reglas que evitan duplicados.
• Solo compras reales. Excluye los pedidos cancelados o reembolsados por completo, los pedidos de prueba y las cuentas internas.

Cómo elegir el periodo

El periodo debe ser lo bastante largo para que un cliente normal tenga una oportunidad real de comprar dos veces. Si tus clientes suelen repetir cada cuatro meses, un periodo de tres meses no mostrará casi ningún cliente recurrente, aunque sean totalmente fieles.

Regla práctica: elige al menos dos o tres veces el intervalo habitual entre dos compras. Algunos puntos de partida para adaptar:

Ritmo de compra	Ejemplos	Periodo para empezar
Semanal o más	Cafetería, panadería, menú del día	1–3 meses
Mensual	Peluquería, comida para mascotas, consumibles	6 meses
Varias veces al año	Moda, regalos, jardinería	12 meses
Una vez al año o menos	Muebles, bicicletas, electrónica	24 meses

Otras dos decisiones que conviene tomar una vez y mantener:

• Periodo móvil o año natural. Un periodo móvil de 12 meses (siempre los últimos 12) da una cifra actualizada cada mes. El año natural es más fácil de explicar, pero solo cambia una vez al año.
• Siempre el mismo periodo. Pasar de 12 a 6 meses mueve la tasa mucho más que cualquier cambio en el comportamiento de los clientes. Anota la definición en cada informe, igual que con la tasa de abandono.

Tasa del periodo y tasa por cohorte

La fórmula anterior da una tasa del periodo: mira a todos los que compraron en una ventana de tiempo. Tiene un sesgo incorporado. Los clientes cuyo primer pedido cae al final del periodo han tenido poco tiempo para repetir, así que un mes con muchos clientes nuevos baja la tasa aunque tu capacidad de fidelizar no haya cambiado.

Por eso conviene seguir una segunda versión:

Tasa de segunda compra (cohorte) = clientes de un mes de primera compra que volvieron a comprar en X días ÷ todos los clientes cuya primera compra fue ese mes

Por ejemplo: de los clientes cuyo primer pedido fue en marzo, ¿qué parte hizo un segundo pedido en 90 días? Todas las cohortes tienen los mismos 90 días, así que puedes comparar marzo con abril, o los meses anteriores y posteriores a un cambio. Es la misma idea que el análisis de cohortes de retención, reducida a una pregunta: ¿volvió el cliente una segunda vez?

Usa la tasa del periodo para la visión anual y la tasa por cohorte para juzgar si un cambio funciona.

Ejemplo práctico: una tienda online

Una pequeña tienda online exporta todos los pedidos de los últimos 12 meses (periodo móvil). Las cifras son ficticias.

Pedidos por cliente	Clientes	Pedidos
1	1.680	1.680
2	480	960
3 o más	240	960
Total	2.400	3.600

• Clientes recurrentes = 480 + 240 = 720
• Tasa de recompra = 720 ÷ 2.400 = 30 %
• Frecuencia de compra = 3.600 pedidos ÷ 2.400 clientes = 1,5 pedidos por cliente y año
• Porcentaje de pedidos de clientes recurrentes = (960 + 960) ÷ 3.600 = 53 %

Las tres cifras cuentan historias distintas. Solo el 30 % de los clientes volvió, pero hicieron más de la mitad de los pedidos. Perder a unos cuantos de esos clientes recurrentes dolería mucho más de lo que sugiere la tasa general.

Ahora la vista por cohortes. En marzo, 200 clientes hicieron su primer pedido; 46 de ellos repitieron en 90 días. Tasa de segunda compra: 23 %. En mayo, la tienda empezó a enviar un breve correo con consejos de uso dos semanas después de la entrega. De 210 clientes nuevos en mayo, 59 repitieron en 90 días: 28 %. Con cohortes tan pequeñas, una diferencia de cinco puntos puede ser casualidad, así que la tienda mantiene el correo y comprueba si los meses siguientes se quedan en el nivel más alto antes de darlo por un éxito.

Métricas relacionadas y cómo encajan

Métrica	Fórmula	Pregunta que responde
Tasa de recompra	Clientes con 2 o más pedidos ÷ todos los clientes	¿Cuántos clientes vuelven?
Tasa de segunda compra	Clientes de la cohorte con 2.º pedido en X días ÷ tamaño de la cohorte	¿Convence la primera experiencia a más gente para volver?
Frecuencia de compra	Pedidos ÷ clientes únicos	¿Con qué frecuencia compra un cliente típico?
Tiempo entre compras	Mediana de días entre un pedido y el siguiente	¿Cuál es el momento natural para contactar?
Peso de los ingresos de clientes recurrentes	Ingresos de clientes recurrentes ÷ ingresos totales	¿Cuánto dependes de tus clientes actuales?
Tasa de abandono	Clientes perdidos ÷ clientes al inicio	¿A qué ritmo se vuelven inactivos los clientes activos?

Para el tiempo entre compras, usa la mediana y no la media: unos pocos clientes que vuelven al cabo de tres años estirarían la media muy por encima de lo habitual.

La tasa de abandono y la tasa de recompra se complementan. La tasa de recompra muestra cuántos clientes conviertes en recurrentes; la tasa de abandono, calculada con una ventana de inactividad, muestra cuántos clientes activos pierdes. De esa segunda parte se encarga la calculadora de tasa de abandono.

Cuánto vale una tasa más alta

Las compras repetidas alimentan directamente el valor de vida del cliente a través de la frecuencia de compra. Siguiendo con el ejemplo:

• Ticket medio: 60 €
• Margen bruto: 40 %, es decir, 24 € de beneficio bruto por pedido

Supón que la tienda consigue que un 5 % de sus clientes (120 personas) pase de comprar una vez a comprar dos. Eso añade 120 pedidos al año, sube la frecuencia de compra de 1,50 a 1,55 y aporta 120 × 24 € = 2.880 € de beneficio bruto al año, sin coste de captación adicional. Si esos clientes además se quedan más tiempo, el efecto crece en los años siguientes.

Introduce tu ticket medio, tu frecuencia de compra y tu margen en la calculadora de valor de vida del cliente y cambia la frecuencia para ver cuánto valdría una mejor tasa de recompra. La guía cómo calcular el valor de vida del cliente explica las fórmulas que hay detrás.

Cómo aumentar tu tasa de recompra

Casi todo se juega entre la primera y la segunda compra. Quien ha comprado dos veces ya ha creado un hábito contigo; quien ha comprado una, todavía no.

1. Que el primer pedido salga bien. Entregas tardías, instrucciones confusas o una respuesta lenta a una duda son los motivos más habituales para no volver. Nuestro checklist de onboarding de clientes sirve tanto para tiendas como para empresas de servicios.
2. Contacta en el momento natural. Calcula la mediana del tiempo entre la primera y la segunda compra. Envía un recordatorio o un consejo útil poco antes de ese momento, en lugar de seguir un calendario semanal fijo.
3. Da un motivo sencillo para volver. Una tarjeta de sellos, un pequeño saldo para el próximo pedido o acceso anticipado a novedades. Elige una de nuestras ideas de programa de fidelización y calcula su coste a partir de tu margen.
4. Pregunta a quienes compraron una vez. Una sola pregunta a los clientes que no repitieron dentro de tu periodo suele revelar un problema con solución: precio, calidad, entrega o, simplemente, que se olvidaron de ti.
5. Segmenta antes de actuar. Desglosa la tasa por primer producto comprado, canal de venta y región. Un producto con una tasa de recompra muy baja quizá atrae a los clientes equivocados, o decepciona a los adecuados.

Errores habituales

• Contar pedidos en lugar de clientes. «Pedidos repetidos ÷ todos los pedidos» es otra métrica (porcentaje de pedidos de clientes recurrentes). Las dos son útiles, pero ponles nombres claros.
• Un periodo más corto que el ciclo de compra. Entonces la tasa mide tu periodo, no a tus clientes.
• Fichas de cliente duplicadas. Las compras como invitado y los cambios de correo convierten a un cliente fiel en varios compradores de una sola vez y bajan la tasa.
• Comparar periodos con distinta proporción de clientes nuevos. Un mes con una gran campaña de captación baja la tasa del periodo. Compara con la tasa por cohorte.
• Reaccionar a cambios pequeños. Con unos cientos de clientes, dos o tres puntos de diferencia suelen ser ruido. Busca tendencias de varios meses.

Tu siguiente paso

Exporta los pedidos del último año con identificador de cliente y fecha, elimina reembolsos y pedidos de prueba y fusiona los duplicados evidentes. Cuenta los clientes con un pedido y con dos o más, y calcula tu tasa de recompra. Después toma los clientes nuevos de un mes reciente y comprueba cuántos repitieron en 90 días: esa cifra de cohorte es la que debes vigilar mientras trabajas en la segunda compra. Por último, introduce tu frecuencia de compra en la calculadora de valor de vida del cliente para ver cuánto vale cada cliente recurrente adicional.