Customer Value Discovery · generado localmente · 21/06/2026
Veredicto
La base tiene un Customer Value Index de 85/100 (a 15 pts del ideal). Creas más valor en Referral | Premium Annual y lo destruyes en Outbound | Basic Monthly | 35-44. El churn proviene sobre todo de morosidad (Payment).
Top hallazgos
Potenciar: Referral | Premium Annual — Value 97 · a 12m (cerrado): LTV $656 · churn 2.9% · NPNF30 3.5%.
Tendencia: Las cohortes recientes (202512–202605) se deterioraron 15.0% frente a las históricas (202312–202511). Revísalas en la escalera de cohortes.
Todo el informe en métricas a 12m (cerrado) = LTV, churn y mora (NPNF30) medidos en los primeros 12 meses y solo en cohortes ya cerradas a ese horizonte, al corte — comparables entre segmentos (no acumuladas, que premian a los clientes más antiguos). El Value Score mide calidad (cobranza + retención) + LTV, sin premiar el tamaño.
Valor en juego cifras realizadas · sin proyección
Brecha de Valor (a 12m cerrado): tu mejor perfil genera $700/cliente (Referral | Premium Monthly | Individual); el de menor valor $156/cliente (Paid Social | English Basic | Basic Mon…). Diferencia observada: $544/cliente.
Facturación mensual perdida por bajas:$95,314/mes — suma del último recibo de 2,909 clientes dados de baja.
Clientes
12,000
Customer Value Index
84.7/100
Churn 12m (cerrado)
28.6%
LTV / cliente 12m
$377
Mejor cohorte
202404
Peor cohorte
202602
NPNF30 12m
13.3%
Gap CVI al ideal
15.3 pts
Cómo leer estos indicadores
Customer Value Index (CVI)
Nota 0–100 de qué tan buenos son los clientes: pagan, permanecen y generan ingresos. Combina 40% cobranza + 40% retención + 20% permanencia, medido contra metas ideales. 100 = ideal.
Gap CVI al ideal
Cuántos puntos faltan para 100 (= 100 − CVI). Es la oportunidad de mejora; su desglose por driver está más abajo.
Churn económico
% de clientes que dejaron de generar valor. La baja se imputa al último ciclo económico observado, no a la fecha administrativa de baja.
NPNF30 global
% de facturas NO pagadas dentro de los 30 días del vencimiento, sobre todas las facturas maduras de la base. Mide riesgo de cobranza temprano (NPNF30 = 1 − Pago30).
LTV / cliente
Ingreso promedio realizado por cliente (facturación observada ÷ número de clientes). Es realizado, no proyectado.
Mejor / Peor cohorte
Mes de alta (cohorte) con mayor / menor Value Score, que combina calidad (CVI) + LTV + volumen.
Brecha de Valor
Diferencia observada de LTV por cliente entre tu mejor y peor perfil. Es un hecho de tus datos, no una proyección de ingresos.
Lift
LTV del segmento ÷ LTV de toda la base. ~1.0× = el segmento no se diferencia (solo es una rebanada del promedio, p. ej. un corte de alto volumen como 'país'). Lejos de 1× = aporta señal real.
Company Diagnostic
Indicadores líderes de mora (NPNF por ciclo) y churn a horizonte cerrado.
¿Cómo leer este gráfico?
Izquierda — Mora temprana (NPNF R1 y R4): el % que NO paga en su 1.er y 4.º recibo, por cohorte de alta. Es el predictor más temprano: si sube, viene churn. Derecha — Churn a horizonte cerrado: qué % se va a los 6 y 12 meses, comparando solo cohortes que ya cumplieron esa antigüedad (a igual madurez). Si la línea sube hacia la derecha, las cohortes nuevas se van más.
¿Por qué se va la base? Composición del churn económico
Participación de cada causa sobre el total de churn económico observado.
¿Dónde está el gap de valor? Gap total: 15.3 pts
Cobranza (P30)3.3 pts
Churn / retención6.3 pts
Permanencia (lifetime)5.7 pts
Cada driver aporta peso × (100 − su score). Atacar el de mayor aporte sube más el CVI.
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Customer Value Trends
¿Las cohortes nuevas se comportan mejor o peor que las históricas?
Comparación de cohortes a madurez cerrada
Una cohorte solo es comparable cuando está cerrada a ese horizonte: el recibo de ese mes ya venció y maduró para toda la cohorte. Si aún no vence, la cohorte está abierta y se excluye de ese horizonte — de modo que las métricas se comparan a igual madurez y no se confunden con la antigüedad de la cohorte. Cohortes por horizonte → 4m: 25 cerradas / 5 abiertas · 6m: 23 cerradas / 7 abiertas · 12m: 17 cerradas / 13 abiertas.
¿Cómo leer este gráfico?
Cada línea es un grupo de cohortes (por semestre de alta); el eje X es el ciclo de vida (mes 1, 2, 3… desde el alta), no el calendario. Muestra cómo cae la retención con el tiempo y si las cohortes nuevas (líneas claras) caen más rápido que las históricas (oscuras).
¿Cómo leer este gráfico?
La mora (NPNF30) de toda la base por ciclo de vida (R1, R2…). Un pico marca en qué mes empieza el problema de pago — por ejemplo cuando se acaba una promoción y sube la tarifa.
La mora temprana es el mejor predictor del comportamiento de pago. El NPNF Discovery cruza automáticamente las variables y busca el perfil cuya mora más salta entre ciclos consecutivos (ej. cuando termina una promoción en R4) — no el de peor promedio, porque el promedio diluye y oculta el salto. La curva roja marca dónde y cuánto salta; la verde es el perfil más estable.
¿Cómo leer este gráfico?
El Customer Value Index (calidad) y el Value Score por cohorte de alta. Si la curva baja hacia la derecha, las cohortes nuevas son de peor calidad que las históricas — señal de alerta sobre cómo estás captando hoy.
Principal ventana de fuga
La mayor caída promedio de retención ocurre entre R6 y R7, con una baja de 4.2%.
Menor Pago <=30 días
El menor Pago <=30 días aparece en la cohorte 202602 en R1, con 75.2%.
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Top Value Segments
Dónde se crea valor: combinaciones de mayor Value Score y LTV.
¿Cómo leer este gráfico?
Izquierda (barras): los segmentos de mayor Value Score (calidad = cobranza + retención, más LTV; ya NO premia el tamaño). El texto de cada barra es el LTV por cliente. Derecha (burbujas): cada burbuja es un segmento — eje X = cuántos clientes tiene, eje Y = LTV por cliente, color = churn (🟢 bajo, 🔴 alto), tamaño = Value Score. Arriba-izquierda y verde = nichos valiosos y fieles; abajo-derecha = la masa (mucho volumen, poco valor por cliente). Todo a 12m (cerrado).
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Risk Segments
Dónde se destruye valor: combinaciones de mayor churn y peor cobranza.
¿Cómo leer este gráfico?
Izquierda: los segmentos que destruyen valor (menor Value Score); el color es el churn. Una barra casi en cero NO significa que no tengan clientes ni ingresos — significa que son el peor del ranking (el score es relativo entre segmentos). Derecha: las tasas de churn y de mora temprana (NPNF30) de esos mismos segmentos, lado a lado. Todo a 12m (cerrado).
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Segment Discovery Engine
Ranking automático de combinaciones (1–3 variables) por Value Score.
Dimensiones
Segmento
Clientes
Churn · a 12m cerrado
LTV · a 12m cerrado
CVI
Lift
Value Score
Curva NPNF (R1→RN)
channel + plan
Referral | Premium Annual
130
2.9%
$656
100.0
1.74×
97
channel + plan + customer_type
Referral | Premium Monthly | Individual
113
11.5%
$700
88.1
1.74×
93
channel + plan
Referral | Premium Monthly
198
11.7%
$697
87.6
1.79×
92
program + plan + customer_type
Data Analytics | Premium Annual | Individual
134
9.0%
$646
91.6
1.77×
91
channel + plan
Partner | Premium Monthly
243
14.5%
$694
83.6
1.78×
90
program + plan
Programming | Premium Monthly
352
14.6%
$685
82.6
1.84×
88
channel + plan
Organic | Premium Monthly
379
15.7%
$689
80.8
1.73×
88
program + plan
Data Analytics | Premium Annual
237
12.6%
$634
87.2
1.74×
88
program + plan + customer_type
Data Analytics | Premium Monthly | Individual
203
16.4%
$681
81.3
1.86×
87
channel + plan + customer_type
Partner | Premium Monthly | Individual
127
17.1%
$689
79.5
1.79×
87
program + plan
Programming | Premium Annual
227
13.6%
$629
86.4
1.72×
87
program + plan
Data Analytics | Premium Monthly
355
17.8%
$683
79.4
1.86×
86
channel + plan + customer_type
Organic | Premium Monthly | Individual
199
17.0%
$687
78.7
1.7×
86
channel + plan
Google Search | Premium Annual
291
14.4%
$637
84.6
1.71×
86
channel + plan
Partner | Premium Annual
151
14.3%
$638
84.1
1.68×
86
plan + customer_type
Premium Annual | Corporate
214
14.6%
$629
84.6
1.69×
86
plan + customer_type + country
Premium Monthly | Individual | España
190
16.3%
$675
77.6
1.8×
85
plan + customer_type + city
Premium Monthly | Individual | Madrid
190
16.3%
$675
77.6
1.8×
85
program + plan + customer_type
Programming | Premium Monthly | Individual
177
18.1%
$673
77.8
1.67×
85
plan + customer_type
Premium Annual | Freelancer
248
12.3%
$626
83.6
1.67×
85
program + plan + customer_type
English Advanced | Premium Annual | Individual
125
17.8%
$640
81.1
1.73×
84
program + plan + customer_type
Digital Marketing | Premium Monthly | Individual
192
16.2%
$668
77.5
1.78×
84
channel + plan
Google Search | Premium Monthly
415
18.7%
$679
75.9
1.8×
84
plan + age_band + advisor
Premium Monthly | 35-44 | A. Rojas
101
19.2%
$678
75.9
1.85×
84
plan + customer_type + campaign
Premium Monthly | Individual | Referral Boost
235
16.7%
$672
76.3
1.68×
84
Churn, LTV y CVI homologados a 12m (cerrado) (comparables entre segmentos). La Curva NPNF traza la mora por ciclo (R1→RN); el punto marca el pico. Un segmento de alto valor con la curva subiendo es una alerta temprana.
Segmento de mayor valor
El mejor segmento es Premium Monthly | Individual | Miami (plan + customer_type + city) con Value Score 68.8, CVI 64.2 y LTV/cliente $774.10.
Segmento de menor valor
El peor segmento es Outbound | Basic Monthly | Pro Upgrade (channel + plan + campaign) con Value Score 13.7, churn 39.7% y NPNF30 21.9%.
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Cohort Economics Ladder
Ciclo de vida económico de la base de clientes. Celdas en blanco = ciclo aún no maduro.
Resumen ejecutivo del ciclo de vida (toda la base)
Métrica
R1
R2
R3
R6
R12
R24
Base Inicial
12,000
Obligaciones emitidas
12,000
11,439
10,921
8,930
5,479
1,981
Retención %
100.0%
95.3%
91.0%
74.4%
45.7%
16.5%
NPNF30
1,825
1,680
1,622
1,108
546
196
NPNF30 %
16.0%
15.4%
15.6%
13.1%
10.8%
12.5%
Churn Acum. %
1.1%
2.3%
4.3%
13.8%
23.9%
24.2%
LTV Acum. / cliente
$36
$70
$103
$190
$313
$442
Detalle por cohorte
¿Cómo leer este gráfico?
La 'escalera': cada fila es una cohorte de alta, cada columna un ciclo de vida (R1, R2…). El color muestra la métrica (retención, mora o churn) madurando con el tiempo: lees una cohorte de izquierda a derecha (su vida) y comparas cohortes hacia abajo. Celdas en blanco = ese ciclo aún no se cumple (cosecha abierta).
Privacidad: todos los cálculos están diseñados para ejecutarse localmente.
Los datos de clientes y facturación no necesitan salir del equipo del usuario.