Cuánto cuesta recuperar a un cliente

Sabes cocinar y sabes llevar un equipo. Durante mucho tiempo bastó con eso. Luego subieron las compras, subieron los sueldos y las cuentas también acabaron siendo tuyas, cuando lo que querrías es dedicarte a platos por los que la gente vuelve sola.

Lo más barato que se te ocurre en esa situación es recuperar a quienes ya estuvieron. La base de clientes está, el botón de envío está y el bono parece calderilla.

Para que una campaña de puntos sea rentable hay que decidir dos cosas: tras cuántos días sin visitas escribes al cliente y qué valor tendrán los puntos al canjearlos. El cálculo siguiente supone que los puntos de la campaña se canjean íntegramente en un pedido realizado al volver. Un código promocional requiere un cálculo aparte.

Todas las cifras de abajo son hipotéticas: las calculé sobre un restaurante modelo, no sobre la base de nadie. Pon las tuyas: coste de materia prima, envase, comisión de la tarjeta y tu propia tasa de regreso. Empezamos por la contribución de una visita recuperada.

La contribución de una visita recuperada

Calculamos la contribución: lo que queda de un pedido después de todos los costes variables.

Tomo un pedido medio de regreso de 18 €:

Cuenta	18,00 €
Coste de materia prima 32 %	−5,76 €
Envase	−0,60 €
Comisión de tarjeta 1,5 % sobre 18	−0,27 €
Contribución C₀	11,37 €

La llamo C₀: la contribución de un regreso por el que no pagaste nada.

Qué le hace el bono a la contribución

En este ejemplo hipotético, el cliente recibe puntos con un valor de canje de 4 € y los usa íntegramente en un pedido de 18 € realizado al volver. Los 4 € son el importe descontado de la cuenta, no el número de puntos. El descuento se resta del importe a pagar, no del coste de cocina: el plato se prepara para el pedido completo, así que el coste de materia prima y el envase no cambian. Cambian el importe que el cliente paga en dinero y la comisión de tarjeta, calculada sobre ese importe menor. El ejemplo no incluye otras recompensas de fidelización. Si los clientes ya acumulan o gastan puntos habituales, incluye su coste tanto en C₀ como en C₁.

El cliente paga en dinero (18 − 4)	14,00 €
Coste de materia prima 32 % de la cuenta completa	−5,76 €
Envase	−0,60 €
Comisión de tarjeta 1,5 % sobre 14	−0,21 €
Contribución C₁	7,43 €

Un bono con un valor nominal de 4 € se lleva 3,94 € de la contribución. Lo único que ahorras es la comisión sobre esos 4 €, seis céntimos.

El bono que el cliente gasta en pagar la cuenta te cuesta casi su valor nominal. Ese es el segundo número, C₁. Se calcula para un cliente que gasta el bono entero; si una parte de los clientes no lo usa, tu C₁ medio será más alto.

Cuántos regresos necesitas

Ahora la comparación. Coge el segmento de clientes que dejaron de venir y divídelo mentalmente en dos mitades. Una recibe el recordatorio y los puntos de la campaña con un valor de canje de 4 € calculados arriba; la otra no recibe ni el recordatorio ni puntos adicionales de esa campaña.

En la mitad que no recibe el recordatorio de la campaña también habrá regresos: algunos clientes iban a volver de todos modos. Llamo r₀ a esa proporción y r₁ a la proporción de regresos tras el recordatorio y los puntos de la campaña. Estas tasas corresponden a esta oferta de puntos; un mensaje push sin puntos o un código promocional pueden dar otra tasa de regreso en el grupo tratado.

Si las mitades son del mismo tamaño, se puede comparar por cliente:

• la mitad sin envío aporta r₀ × C₀ por cliente;
• la mitad con envío aporta r₁ × C₁ por cliente.

El envío tiene sentido mientras r₁ × C₁ no sea menor que r₀ × C₀:

r₁ ≥ r₀ × C₀ / C₁

La razón C₀ / C₁ es justamente el precio del bono dentro de la fórmula. Con nuestras cifras, 11,37 / 7,43 = 1,53. Es decir, el envío tiene que subir la proporción de regresos más de una vez y media solo para quedar a cero.

Supongamos que la proporción base es del 9 %. Entonces necesitas un 13,77 %. En una mitad de 500 clientes, eso son 69 regresos.

Qué pasa si hay menos regresos

Supongamos que el envío dio un 12 % en lugar del 13,77 % necesario. Segmento de 1 000 clientes, 500 en cada mitad:

	Con envío	Sin envío
Clientes	500	500
Regresaron	12 % (60 personas)	9 % (45 personas)
Contribución por regreso	7,43 €	11,37 €
Contribución de la mitad	445,80 €	511,65 €

Un tercio más de regresos y 65,85 € menos de dinero.

El desglose de esos sesenta explica el resultado en promedio. Con una tasa base del 9 %, 45 regresos equivalen a visitas que se habrían producido sin la campaña y 15 son regresos adicionales netos. Esto no permite saber qué clientes concretos habrían vuelto de todos modos. Cada regreso equivalente a la base aporta 3,94 € menos con la oferta de puntos.

En promedio, 45 × 3,94 € = 177,30 €. Los 15 regresos adicionales netos aportan 15 × 7,43 € = 111,45 €, y la diferencia entre ambas cantidades son los mismos 65,85 € de pérdida.

El tercer número de la fórmula, r₀, no aparece en ningún informe. El panel te muestra cuántos clientes volvieron después de la campaña, pero no cuántos habrían vuelto sin ella. Un grupo de control que no recibe la campaña permite estimar esa tasa base.

Dos palancas: el tamaño del bono y el día

El bono fija C₁, y con él el listón. Reduzco los 4 € a la mitad:

Bono	Contribución C₁	C₀ / C₁	Proporción de regresos necesaria
4 €	7,43 €	1,53	13,77 %
2 €	9,40 €	1,21	10,89 %

El mismo 12 % de regresos con un bono de 2 € da 60 × 9,40 = 564,00 € frente a 511,65 € de la mitad de control. Más 52,35 € donde hace un momento había menos 65,85 €.

Una condición para esa tabla: la respuesta depende del valor del bono, y la hipótesis de que seguirás obteniendo un 12 % solo puede comprobarse con clientes reales. Si la oferta con un valor de canje de 2 € logra un 10 % en vez de un 12 %, la cuenta cambia: 10 % × 9,40 € = 0,94 € frente a 9 % × 11,37 € = 1,02 € por cliente en cada mitad, y gana la mitad sin recordatorio. Compara los valores de 4 € y 2 € en dos grupos de prueba asignados al azar y conserva un grupo de control que no reciba la campaña. Cada oferta debe cubrir primero su coste frente a r₀ antes de compararlas entre sí.

El día influye en r₀. Si escribes antes, puedes incluir a más personas que aún siguen su ritmo habitual de visitas, lo que eleva el listón de la fórmula. Un umbral de 30 días es una hipótesis inicial, no una recomendación del modelo para todos los restaurantes.

Calcula tu umbral a partir de visitas con fecha de clientes identificables, no automáticamente desde la exportación de pedidos online. Para quienes hayan venido al menos dos veces, calcula los intervalos entre visitas consecutivas en los canales que cubrirá la prueba y busca el intervalo que abarque tres cuartas partes de ellos. Si resulta ser de 41 días, un umbral de 45 días es un punto de partida que puedes probar con clientes que han superado su ritmo habitual.

El panel mantiene separadas las transacciones de caja y los pedidos online (ficha del cliente). Si la mayoría de tus clientes paga en caja, usa transacciones fechadas del TPV para calcular los intervalos entre visitas; un archivo que solo contenga pedidos online puede clasificar como inactivos a clientes que siguen viniendo al local.

Si pruebas un código promocional en lugar de puntos, la oferta tiene otras condiciones. El código puede limitarse por horario de apertura según el día de la semana, categorías y productos, importe mínimo del pedido, tipo de servicio y número de activaciones por cliente (parámetros del código promocional). Mide por separado su uso real y la contribución de esos pedidos: el C₁ y las tasas de equilibrio de las tablas de puntos no calculan el coste de una campaña con código.

Cómo montarlo en Eatery Club

Paso 1. Calcula tu umbral y elige el segmento. Para las visitas registradas en el TPV, obtén del TPV transacciones fechadas con identificadores de cliente. Para quienes solo piden online, inicia la exportación en Pedidos y descarga el archivo en Exportación; comprueba primero que incluya el identificador del cliente y la fecha del pedido. Calcula los intervalos entre visitas con la fuente que cubra a los clientes de la prueba. Después, en «Клієнти» (Clientes), filtra por última visita, último pedido y número de pedidos, y comprueba que esos campos cubran los mismos canales.

Paso 2. Divide en dos grupos. En «Групи клієнтів» (Grupos de clientes) creas dos grupos, por ejemplo «inactivos-prueba» e «inactivos-control», y los rellenas con la acción masiva de añadir a un grupo desde esa misma lista. El reparto tiene que ser aleatorio: por orden alfabético o por fecha de registro los grupos salen distintos en composición y la comparación no muestra nada. Ten en cuenta desde el principio que ahora mismo hay una sola regla predefinida de grupo, «solo pago en línea», así que el reparto se hace a mano y las reglas más complejas las configura el soporte (grupos de clientes).

Paso 3. Prueba la oferta que puedes entregar al grupo de prueba. En Clientes, filtra por «inactivos-prueba», marca a los clientes y elige la acción documentada de envío masivo de notificaciones push (acciones masivas). Si quieres probar un código, asigna uno ya creado mediante otra acción masiva. El código se crea en el ERP y llega al panel tras la sincronización; para Syrve, la promoción necesita «aplicación manual» para los pedidos hechos desde la app (parámetros del código promocional). Antes de considerarla una prueba controlada, comprueba en tu proyecto que el grupo de control no pueda canjear el código: está documentada la asignación a clientes seleccionados, pero no la exclusividad del canje. Una prueba solo con push o con código mide esa oferta, no la oferta de puntos calculada arriba.

Paso 4. Prepara por separado la automatización de puntos. En «Регулярні повідомлення» (Notificaciones automáticas) puedes crear una regla Última transacción, periodo Después, con el umbral en días, la hora de envío y la acción de abonar puntos (notificaciones push automáticas). La guía documenta estos ajustes, pero no explica cómo excluir al grupo de control. Mantén la regla inactiva mientras observas a un grupo de control que no reciba la campaña. Si tienes que activarla antes de terminar esa observación, comprueba en tu proyecto que el grupo de control no reciba ni el mensaje ni los puntos de la campaña; de lo contrario, r₀ dejará de ser una tasa sin intervención.

Las acciones masivas documentadas incluyen el envío de push y la asignación de códigos promocionales; no documentan el abono de puntos a clientes seleccionados. El resultado de un código, aunque tenga el mismo valor nominal, no mide r₁ de una oferta de puntos ni valida su C₁. Una prueba comparable de puntos exigiría que solo el grupo de prueba recibiera los puntos de la campaña y que el control no recibiera ni esos puntos ni el recordatorio; después habría que medir los regresos y el canje real. Comprueba si tu proyecto permite esa comparación antes de usar el umbral de puntos para justificar la regla automática. Si no la permite, las tablas siguen siendo ilustrativas: no presentes la prueba del código como validación de los puntos automáticos.

La guía de esa regla advierte aparte de no sustituir la última transacción por la fecha del último pedido. Allí el push y el abono de puntos se activan por separado: desactivar el push no detiene el abono.

Rellena las traducciones. Sin traducción al idioma del cliente, el mensaje no le llega en absoluto. Un solo idioma sin rellenar recorta en silencio a todo un grupo de clientes del envío.

Coteja las condiciones con la caja. El porcentaje de cashback, los límites de los niveles y los propios códigos promocionales viven en el ERP; el panel solo los muestra y los activa. Si los valores se separan, el cliente verá en la app unas condiciones y la caja calculará por otras.

En el cálculo solo entran los bonos. Si añades un canal de pago como el SMS, suma también su coste según las tarifas del proveedor.

Qué revisar al cabo de un mes

1. La tasa de regreso de la oferta realmente probada. Un grupo de control que no recibe la campaña da r₀. Llama r₁ de la fórmula a la tasa del grupo tratado solo si recibió la misma oferta de puntos del modelo. Una prueba solo con push o con código promocional tiene su propia tasa en el grupo tratado.
2. La contribución por regreso. No la cuenta. Si quienes regresan piden más barato que el resto, el bono se come una parte mayor de la contribución y el listón sube.
3. Canje y contribución de esa oferta. Para una prueba de puntos, comprueba si tu proyecto puede aportar registros por cliente y transacción de los puntos abonados, los puntos gastados y la contribución del pedido realizado al volver en el grupo tratado. Los widgets de Clientes muestran los puntos totales abonados y gastados en todo el proyecto durante 30, 60 y 90 días; por sí solos, esos totales no establecen el C₁ observado del grupo de prueba. Registra los puntos aún sin gastar al final del periodo como obligación pendiente de contabilizar, no como ahorro definitivo. Para una prueba con código, usa los canjes reales y la contribución de los pedidos; los widgets de puntos no calculan el coste del código.
4. El importe medio del pedido en el periodo elegido. En Top clientes figura como columna y puedes filtrarlo por 30, 60 o 90 días; la última visita es un filtro aparte, no una columna contigua de la tabla.

Ajusta el umbral en días según el r₀ observado. Si muchos clientes del control vuelven por sí solos, el umbral puede incluir a personas que aún siguen su ritmo habitual; compara con otro umbral. Si regresan muy pocos en ambas mitades, comprueba el tamaño de la muestra y el periodo de observación antes de concluir que el umbral llega demasiado tarde.

El umbral de rentabilidad de la oferta de puntos usa C₀, C₁ y r₀ para indicar la tasa de regreso r₁ que necesitaría. Puedes estimar ambas contribuciones con los costes de tus propios pedidos, pero solo una prueba comparable de puntos puede medir r₁ de esa oferta y comprobar cuánto canjean realmente los clientes. Un resultado obtenido solo con push o con código promocional responde a otra pregunta.

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Sobre cómo funcionan los puntos, los niveles y los segmentos en Eatery Club, en la página Fidelización.