Caso de Estudio 02 — Marzo 2026
Olist
E-Commerce Brasil
Retención de clientes por cohorte, valor de vida del cliente y patrones de entrega en el marketplace más grande de Brasil. Datos de Olist vía Kaggle — 2016 a 2018.
Pedidos totales
Clientes únicos
Valor promedio de pedido
Días de entrega promedio
Ingresos mensuales
Evolución de ingresos y volumen de pedidos a lo largo del tiempo.
Los ingresos del marketplace crecieron de forma sostenida entre 2017 y 2018, con picos en noviembre (Black Friday) y un ticket promedio relativamente estable.
Retención por cohorte
Porcentaje de clientes que regresaron a comprar en los meses siguientes a su primera orden.
La retención cae drásticamente después del primer mes — menos del 5% de los clientes realiza un segundo pedido en los siguientes 3 meses. Las cohortes de 2017 muestran retención ligeramente superior.
Valor de vida del cliente
LTV histórico: ingreso acumulado total de cada cohorte dividido entre su número de clientes. Si una cohorte muestra R$ 171, significa que el cliente promedio gastó R$ 171 en total desde su primera compra.
Las cohortes más grandes generan entre R$150–250 de valor acumulado por cliente. La mayor parte del gasto se concentra en los primeros 2 meses — después la curva se aplana.
Categorías principales
Top 15 categorías de producto ordenadas por ingreso total.
Salud y belleza, relojes y cama/mesa/baño dominan los ingresos. Las categorías de mayor ticket no siempre son las de mayor volumen de pedidos.
Ventas por estado
Distribución geográfica de pedidos, valor promedio y calificación por estado brasileño.
São Paulo concentra más del 40% de los pedidos. Los estados del noreste muestran calificaciones de reseña ligeramente menores, correlacionado con tiempos de entrega más largos.
Entrega vs. calificación
Relación entre tiempo de entrega, calificación promedio y porcentaje de entregas tardías.
Entregas en 0-7 días promedian 4.3 estrellas. A partir de 21 días, la calificación cae por debajo de 3.5 y el porcentaje de entregas tardías supera el 50%.
Segmentación RFM
Recencia, Frecuencia y Valor Monetario — las tres dimensiones que clasifican a cada cliente por su comportamiento de compra. RFM es más discriminante cuando la frecuencia promedio es >= 2 (negocios con recompra natural: suscripciones, retail, SaaS). En Olist, con ~97% de clientes de compra única, la dimensión F colapsa y la segmentación depende principalmente de R y M.
La frecuencia promedio de 1.03 pedidos por cliente confirma que Olist opera como un marketplace de compra única — típico de plataformas multi-vendedor donde el cliente no tiene lealtad a Olist sino al producto. Los segmentos 'Alto valor recurrente' y 'Recurrentes estables' (~3% del total) representan a los escasos clientes que regresaron; en ellos se concentra el mayor retorno potencial de campañas de retención. En un negocio con mayor recurrencia, el modelo RFM separaría segmentos más equilibrados y accionables.