¿Como implementar el Customer Magic Quadrant?

Conecta con tus clientes de manera única, implementa estrategias de sostenibilidad y busca resultados orgánicos, aumentando el DORO y AOV. ¡Potencia tu negocio con enfoque y compromiso!

Fase 1.- Optimiza DORO

Para calcular el indicador DORO, se pueden emplear diversas metodologías. Una opción es utilizar el LTV (Valor del tiempo de vida del cliente) como referencia para el DORO. Si una empresa tiene un promedio de DORO de 4, esto sugiere que, tras el primer pedido, los clientes regresan aproximadamente 4 veces en los próximos 12 meses a través de canales de tráfico directo y orgánico, sin incurrir en gastos adicionales por adquisición de clientes. Los KPI DORO y AOV (Valor promedio del pedido) resultan ser una combinación valiosa para evaluar el desempeño en operaciones digitales y la rentabilidad.

5 aspectos para mejorar el DORO en Plataformas:

1.- ¿Qué métricas son esenciales para medir? Según Vega, existen cuatro indicadores fundamentales.

El Valor del Tiempo de Vida del Cliente (Customer Lifetime Value) es útil para asignar valor a los consumidores y segmentarlos en grupos según su rentabilidad: no rentables, rentables y muy rentables.

El Ciclo de Vida del Producto, que comprende las etapas de lanzamiento, crecimiento, maduración y declive. Este indicador influye directamente en el DORO y ayuda a entender cuándo deben retirarse productos o plantear nuevas estrategias para atraer clientes.

Mediante las microtransacciones, es posible obtener información sobre si un cliente ha realizado compras previas, su experiencia de compra, su origen en otras páginas e incluso si enfrenta costos adicionales. Mapear estos datos facilita la creación de campañas y estrategias de marketing efectivas.

Si el objetivo es aumentar las transacciones directas y orgánicas, es esencial conocer el modelo que impacta al cliente y lo motiva a realizar la compra. Esto permitirá impulsar su lealtad y fomentar nuevas adquisiciones.

2.- Contar con bases de datos sólidas es fundamental para cualquier negocio, tal como señala el ejecutivo de BlackSip. Es crucial mantener la limpieza y calidad de los datos. Evitar la compra de bases de datos es esencial, ya que esta práctica puede ensuciar la información y generar experiencias negativas con los clientes.

Una forma efectiva de fortalecer este activo es a través de la doble confirmación en suscripciones o nuevas cuentas, permitiendo obtener información más precisa sobre ellos.

Los procesos de higiene y depuración son altamente relevantes y valiosos. Mediante estos pasos, es posible identificar compradores que ya no desean adquirir productos o que han pasado mucho tiempo sin hacerlo. Esta información evita la saturación de promociones y publicidad, optimizando el enfoque de recursos hacia los clientes más relevantes.

3.- Segmentación: En el proceso de segmentación, se destacan dos aspectos fundamentales: los buyer personas y el buyer’s journey.

Los buyer personas son representaciones abstractas del perfil de comprador al que el canal digital debe dirigirse. Aquí se identifican atributos y características del comportamiento relevantes para el comercio electrónico.

Por otro lado, el buyer’s journey es un mapa gráfico que permite identificar el comportamiento de los buyer personas durante el proceso de adquisición de productos o servicios en el entorno digital. Esta herramienta ayuda a ofrecerles una experiencia personalizada una vez que se convierten en clientes.

¿Cómo calcular el indicador DORO?

  1. Tomar la base de datos de clientes y, en la base de datos de pedidos, agregar una columna que indique cuántos pedidos ha realizado cada cliente en los últimos 12 meses, siempre que provengan de canales directos u orgánicos (A). Es importante considerar solo los clientes que han efectuado pedidos en los últimos 12 meses. Aquellos que hicieron un pedido hace exactamente 12 meses o más no deben ser tomados en cuenta.
  2. Crear una nueva columna (B) que indique la cantidad total de pedidos menos uno (A-1). De esta manera, se puede identificar fácilmente a aquellos clientes que realizaron una sola compra (los clientes que tienen un valor de «0» en la columna B).
  3. Calcular el promedio de todos los clientes que tienen 1 o más en la columna B. Así se obtendrá el número promedio de DORO, que refleja la recurrencia de los clientes en el período de 12 meses.


A continuación, se presenta un gráfico que muestra el crecimiento del DORO (Customer Retention Rate) a medida que aumenta el número de clientes:

  • DORO 0 – 7800 clientes
  • DORO 1 – 6200 clientes
  • DORO 2 – 2190 clientes
  • DORO 3 – 1600 clientes
  • DORO 4 – 7 clientes
  • DORO 5 – 1 cliente

En el eje X se representa el valor del DORO, mientras que en el eje Y se muestra la cantidad de clientes que alcanzan cada nivel de DORO. Podemos observar que a medida que el DORO aumenta, la cantidad de clientes disminuye, lo que indica que el número de clientes recurrentes es cada vez menor a medida que se avanza hacia niveles de DORO más altos. Es esencial mantener un equilibrio entre la adquisición de nuevos clientes y la retención de clientes existentes para asegurar un crecimiento sostenible y rentable del negocio.

Fase 2.- Calcular el AOV(Ticket medio del pedid)

¿Es justo tratar a todos los clientes por igual basándonos solo en el indicador DORO? ¿Deben recibir los clientes leales el mismo nivel de servicio y promociones? Probablemente no. Veamos un ejemplo: tenemos al Cliente A con un DORO de 11 (realiza un pedido al mes) y un valor promedio de pedido de USD 20. Mientras que el Cliente B también tiene un DORO de 11 pero con un valor promedio de pedido de USD 80. Es evidente que no podemos interactuar con ambos clientes de la misma manera. Es necesario agregar una segunda dimensión al gráfico para tener una visión más completa y precisa.

¿Como calcular el ticket promedio de pedido?


Para realizar el análisis, primero tome la base de datos de clientes y agregue una columna (B) que indique la cesta promedio de cada cliente, considerando solo aquellos que han realizado pedidos en los últimos 12 meses. Excluya a aquellos clientes que realizaron su último pedido hace más de 12 meses.

Luego, calcule el promedio de todos los clientes, obteniendo así el Valor Promedio de Pedido (AOV), por ejemplo: AOV = USD 45,00. Ahora, marque sobre la línea vertical todos los valores promedio de pedido de los clientes agrupados por rangos de AOV.

A continuación, dibuje 9 líneas horizontales desde cero hasta su valor promedio de pedido máximo, considerando rangos de AOV progresivos. Por ejemplo: AOV mínimo 40 -> USD 50, USD 50 -> USD 60, y así sucesivamente hasta llegar al valor máximo, por ejemplo: USD 120. Asegúrese de mantener el mismo gradiente en los intervalos para lograr una proyección analítica sencilla.

Para definir el primer límite de rango, realice una simple operación: tome el valor máximo (por ejemplo, USD 120) y réstale el valor mínimo (por ejemplo, USD 40), y descarte un 5% de valores atípicos. Luego, divida el resultado por 8 para determinar el intervalo entre rangos. Por ejemplo: USD 120 – USD 40 = USD 80 (descartando el 5% de valores atípicos), USD 80 / 8 = USD 10, por lo que el intervalo entre rangos será de USD 10.

Finalmente, en el gráfico, trace las líneas que representen los intervalos determinados. Así, obtendrá una representación visual clara y analítica de los datos promedio de pedido agrupados por rangos de AOV.

Fuente: Blog de vtex.com