El tiempo para reordenar mide cuántos días tarda un cliente en volver a comprar después de su última compra. Se puede mirar por cliente, por categoría de producto o para toda la tienda.

Cada negocio tiene su propio ritmo: un alimento para mascotas se repone cada pocas semanas, mientras que unas zapatillas de running pueden tardar meses.

¿Por qué importa?

Si conoces el ritmo natural de recompra, sabes cuándo hablarle a cada cliente. Escribir demasiado pronto cansa; escribir demasiado tarde deja la venta en manos de otra tienda.

Además, es una señal de alerta: cuando un cliente supera con creces su tiempo habitual sin comprar, probablemente se está enfriando y conviene actuar antes de perderlo.

¿Cómo se calcula?

Fórmula: suma de los días entre compras consecutivas ÷ cantidad de intervalos entre compras.

Por ejemplo, si un cliente compró el 1 de marzo, el 31 de marzo y el 30 de abril, tiene dos intervalos de 30 días. Su tiempo para reordenar es (30 + 30) ÷ 2 = 30 días.

Modo historia

Lucía compra proteína en una tienda de deportes online cada 30 días, más o menos. La tienda lo sabe y, a los 25 días de su última compra, le envía un WhatsApp con un recordatorio y un acceso directo a su producto habitual.

Lucía responde, compra en dos clics y no tiene que buscar en otro sitio.

Cómo lo trabajas con Data4Sales

En Data4Sales cada cliente tiene más de 90 atributos que se actualizan cada día, incluida su historia de compras unificada entre canales. Con eso:

• El modelo predictivo de días a la próxima compra estima cuándo es probable que cada cliente vuelva.
• Armas un flow de recompra que se dispara en el momento justo para cada persona.
• Detectas a quienes se pasaron de su ritmo habitual y los sumas a una audiencia de clientes en riesgo.

Términos relacionados

• Ciclo de recompra
• Días a la próxima compra
• Recompra
• Cliente en riesgo