Los días a la próxima compra son una predicción del momento en que es probable que un cliente vuelva a comprar. Se basan en su ritmo habitual de compra y en el comportamiento de clientes parecidos. Es especialmente útil en productos que se reponen, como alimentos, cosmética, artículos para mascotas o suplementos, pero sirve en cualquier rubro con recompra.

¿Por qué importa?

En marketing, el momento lo es casi todo. Si escribes demasiado pronto, el cliente todavía no necesita nada. Si escribes demasiado tarde, quizás ya compró en otro lado. Conocer los días a la próxima compra te permite aparecer justo cuando el cliente está por decidir.

También funciona como alarma: si pasa la fecha estimada y el cliente no compró, es una señal temprana de que puede estar en riesgo.

¿Cómo se calcula?

Fórmula: una aproximación simple es tomar el intervalo promedio entre compras del cliente y restarle los días que pasaron desde su última compra. Días a la próxima compra = intervalo promedio entre compras − días desde la última compra.

Por ejemplo, si un cliente compra en promedio cada 30 días y su última compra fue hace 20, faltan unos 10 días para su próxima compra. Los modelos predictivos refinan esta estimación con más variables.

Modo historia

Sofía compra crema hidratante en una tienda online de cosmética más o menos cada 45 días. Cuando se acercan los 40 días, recibe un mensaje por WhatsApp que le recuerda su producto, con un enlace directo para volver a pedirlo. Compra en dos clics y la tienda gana una recompra que podía haberse perdido.

Cómo lo trabajas con Data4Sales

• Data4Sales estima los días a la próxima compra de cada cliente como parte de sus modelos predictivos.
• Con esa predicción activas flujos de recompra automatizados por WhatsApp, email o SMS.
• Puedes combinarla con la propensión de compra y la afinidad de producto para elegir el momento y la recomendación.

Términos relacionados

• Tiempo para reordenar
• Ciclo de recompra
• Propensión de compra
• Modelo predictivo