Los Benchmarks que Necesitás para Saber si Tu Empresa Retiene o Pierde
Tu equipo reporta un “churn del 5%”. El board asiente. Nadie pregunta nada.
Pero un 5% de churn mensual en fintech es aceptable. Un 5% en SaaS enterprise es una hemorragia. Y en ecommerce, ese número ni siquiera se mide así.
El problema no es que no midas retención. El problema es que no sabés si tus números son buenos, malos o catastróficos. Sin benchmarks por vertical, estás mirando un tablero sin escala. Como medir tu temperatura sin saber que 37°C es normal y 40°C es urgencia.
En esta guía te damos los benchmarks de referencia de retención para fintech, ecommerce y SaaS. Compilados de fuentes de industria (Klaviyo, ChartMogul, Baymard Institute, Bain & Company) y ajustados con nuestra experiencia operando en LATAM. Son los números que usamos con nuestros clientes para diagnosticar, priorizar y medir impacto.
Como explicamos en nuestra guía completa de lifecycle marketing, la retención es la etapa 6 del lifecycle — pero es la que determina si todo lo demás funciona o es plata tirada.
Por Qué los Benchmarks Genéricos No Sirven
Antes de ir a los números, una advertencia: un benchmark sin contexto es peligroso.
Razones por las que los promedios globales te mienten:
- LATAM no es US. Los benchmarks de Mailchimp, HubSpot o Klaviyo están basados en mercados maduros. En LATAM, la penetración de lifecycle marketing es menor — eso significa que los promedios son más bajos, pero las oportunidades de mejora son más grandes.
- Cada vertical tiene su propia lógica. Comparar el churn de una fintech con el de un SaaS B2B es como comparar la velocidad de un auto con la de un avión. Miden cosas diferentes.
- El tamaño importa. Una fintech con 50K usuarios tiene benchmarks diferentes a una con 5M. Empresas más grandes suelen tener programas más maduros.
- Best in class no es el objetivo. Es el aspiracional. Tu objetivo es superar el promedio de tu vertical y acercarte al best in class de forma sostenible.
Con eso claro, vamos a los números.
Nota sobre los datos: Estos benchmarks representan el rango de empresas con programas de lifecycle activos. Si no tenés un programa estructurado, es probable que tus números estén por debajo — y eso es exactamente la oportunidad. Los rangos están compilados de reportes de industria (Klaviyo, ChartMogul, Baymard Institute, ProfitWell, Bain & Company) y ajustados con nuestra experiencia en LATAM.
Fintech: Donde Cada Paso del Funnel es una Batalla
En fintech, la retención se gana o se pierde en los primeros 7 días. Si el usuario no completa la verificación y hace su primera transacción en la primera semana, la probabilidad de que vuelva cae un 60%.
Funnel de Lifecycle
| Transición | Benchmark de referencia | Best in Class |
|---|---|---|
| Registro → Verificación (KYC) | 40-55% | >65% |
| Verificación → 1er Producto | 25-35% | >45% |
| 1er Producto → 2do Producto (90 días) | 10-20% | >25% |
Lectura: Si tu tasa de registro a verificación está por debajo del 40%, tenés un problema de onboarding. Si está entre 40-55%, estás en el promedio — lo que significa que perdés entre la mitad y el 60% de tus registros antes de que usen tu producto. Un journey de onboarding bien diseñado puede mover esa aguja significativamente.
Churn y Retención
| Métrica | Promedio | Best in Class |
|---|---|---|
| Churn mensual | 3-7% | <3% |
| Retención 30 días | 20-40% | >60% |
| NPS | 30-45 | >50 |
| Cross-sell rate | 5-10% | >20% |
| At-risk detection | — | <10% mensual |
Lo que significan estos números: Un churn del 3-7% mensual suena bajo, pero hacé las cuentas. Un 5% mensual significa que perdés el 46% de tus usuarios en un año. A ese ritmo, necesitás duplicar tu adquisición cada año solo para mantener la base estable. Las fintech best in class mantienen el churn bajo 3% gracias a programas de prevención proactiva — no de reacción tardía.
Métricas de Email por Tipo
| Tipo de Email | Open Rate | Click Rate | Conversión |
|---|---|---|---|
| Onboarding | 45-55% | 12-18% | 8-15% |
| Transaccional | 65-80% | N/A | N/A |
| Payment Reminder | 50-65% | 8-15% | 20-40% |
| Cross-sell | 25-35% | 3-6% | 2-5% |
| Win-back | 15-25% | 3-5% | 1-3% |
| Campaña / Promo | 20-30% | 2-4% | 1-3% |
Insight clave: El email de payment reminder tiene la conversión más alta (20-40%) porque llega en el momento exacto de necesidad. No es creatividad — es timing. El win-back tiene la conversión más baja (1-3%), lo que confirma que prevenir el churn es 10x más efectivo que intentar recuperar usuarios perdidos.
Recovery de Abandonos
| Proceso | Recovery Promedio | Best in Class |
|---|---|---|
| Solicitud de préstamo | 10-18% | >22% |
| Verificación KYC | 15-25% | >30% |
| Pago abandonado | 20-35% | >40% |
Canales Complementarios
| Canal | Métrica Clave | Benchmark |
|---|---|---|
| Push | Opt-in rate | 35-50% |
| Push | Open rate | 8-15% |
| SMS | Click rate | 8-15% |
| SMS | Conversión | 3-8% |
| Read rate | 85-95% | |
| Response rate | 15-30% |
WhatsApp es el canal con mayor engagement en fintech — 85-95% de read rate contra un 45-55% de email. Pero cuidado: mayor engagement también significa mayor sensibilidad. Un mensaje mal enviado por WhatsApp genera más daño que por email.
Ecommerce: La Batalla de la Segunda Compra
En ecommerce, la retención se define por una pregunta brutal: ¿el cliente vuelve a comprar? La respuesta, en la mayoría de los casos, es no. El churn anual promedio en ecommerce es del 60-80%. Eso significa que de cada 10 clientes que compraron este año, entre 6 y 8 no van a comprar el próximo.
Funnel de Lifecycle
| Transición | Benchmark de referencia | Best in Class |
|---|---|---|
| Visita → Registro | 2-5% | >8% |
| Registro → 1ra Compra | 15-25% | >35% |
| 1ra Compra → 2da Compra (90 días) | 20-30% | >40% |
La transición más valiosa: Primera a segunda compra. Una vez que el cliente compra por segunda vez, la probabilidad de una tercera salta del 30% al 54%. El journey de post-purchase es la diferencia entre un comprador one-time y un cliente recurrente.
Churn y Retención
| Métrica | Promedio | Best in Class |
|---|---|---|
| Churn anual | 60-80% | <40% |
| Repeat purchase rate (12 meses) | 25-35% | >45% |
| Repeat purchase rate (90 días) | 15-25% | >40% |
| CLV | 1.5-3x AOV | >5x AOV |
| Purchase frequency (anual) | 1.5-3 compras | >6 compras |
| Tiempo entre compras | 60-90 días | <30 días |
Dato brutal: El churn anual del 60-80% es normal en ecommerce, no es la excepción. La diferencia entre el promedio y el best in class no es solo retención — es revenue. Si tu CLV es 1.5x tu AOV, cada cliente te compra una vez y media. Si es 5x, te compra cinco veces. Misma adquisición, 3x más revenue.
Benchmarks por Sub-Vertical
No todo el ecommerce es igual. Los números cambian drásticamente según la categoría:
| Sub-Vertical | Repeat Rate (90d) | Churn Anual | Suscripción |
|---|---|---|---|
| Moda / Apparel | 15-25% | >80% | Raro |
| Beauty / Cosmetics | 25-40% | 50-70% | 5-12% |
| Grocery / D2C | 35-55% (30d) | 30-50% | 10-20% |
| Suplementos | 30-45% | 40-60% | 8-15% |
Moda es la vertical con peor retención natural. El ciclo de compra es largo, la competencia es brutal y la lealtad es baja. Por eso los programas de loyalty y la segmentación RFM son críticos — no opcionales — en fashion ecommerce.
KPIs por Journey
| Journey | KPI Principal | Benchmark |
|---|---|---|
| Welcome Series | Conversión a 1ra compra (14 días) | 5-15% |
| Cart Abandonment | Recovery rate | 5-15% |
| Post-Purchase | Repeat purchase atribuido | 10-20% |
| Win-back | Reactivation rate | 3-8% |
| VIP / Loyalty | Churn del segmento | <15% |
El dato que más importa: El segmento VIP (5-10% de tus clientes) genera entre el 40-60% de tu revenue total. Si no tenés un journey de VIP dedicado, estás tratando igual a tu cliente más valioso que a alguien que compró una vez hace 8 meses.
Métricas de Email por Tipo
| Tipo de Email | Open Rate | Click Rate | Conversión |
|---|---|---|---|
| Welcome | 40-50% | 10-15% | 5-10% |
| Cart Abandonment | 35-45% | 8-12% | 5-10% |
| Browse Abandonment | 25-35% | 4-7% | 2-4% |
| Post-purchase | 40-50% | 5-10% | 3-6% |
| Win-back | 12-20% | 2-4% | 1-2% |
| Campaña / Promo | 18-25% | 2-4% | 1-3% |
SaaS B2B: Donde el Revenue Retention Importa Más que el Logo Retention
En SaaS, el juego es diferente. No se trata solo de cuántos clientes perdés, sino de cuánto revenue perdés — y cuánto ganás de los que se quedan. Por eso la métrica reina no es churn rate sino Net Revenue Retention (NRR).
Revenue Retention
| Métrica | Problema | OK | Bueno | Excelente |
|---|---|---|---|---|
| Net Revenue Retention (NRR) | <90% | 90-100% | 100-120% | >120% |
| Gross Revenue Retention (GRR) | <80% | 80-90% | >90% | >95% |
¿Cuál es la diferencia? GRR mide solo lo que perdés (churn + downgrades). NRR mide lo que perdés MENOS lo que ganás de expansion (upgrades + cross-sell). Un NRR del 120% significa que aunque pierdas algunos clientes, los que se quedan gastan un 20% más. Si tu NRR es >100%, crecés aunque no adquieras ni un solo cliente nuevo. Eso es el poder de la retención.
Churn por Segmento
| Segmento | Churn Mensual | NRR | Churn Anual |
|---|---|---|---|
| SMB | 3-7% | 85-95% | 15-30% (promedio) |
| Mid-market | 1-3% | 95-110% | 8-15% (bueno) |
| Enterprise | 0.5-1.5% | 105-130% | <8% (excelente) |
Por qué SMB tiene más churn: Menor investment, menor switching cost, decisor = usuario (si no le gusta, cancela). Enterprise tiene menor churn porque hay más stakeholders involucrados, mayor integración técnica y el costo de cambiar es alto. Pero cuidado: enterprise churn es menos frecuente pero más doloroso — perder un enterprise deal puede equivaler a perder 50 SMBs.
Retención por Cohorte
| Momento | Retención Esperada |
|---|---|
| Día 1 | >80% (buen onboarding) |
| Día 7 | >60% (activación funciona) |
| Día 30 | >40% (hábito formado) |
| Día 90 | >30% (producto sticky) |
| 12 meses | >70% (base sólida) |
Cómo leer esto: Si perdés más del 20% de tus usuarios el primer día, tu onboarding es un problema. Si caés por debajo del 60% al día 7, tu activación falla. Si no mantenés al menos el 30% a los 90 días, tu producto no genera hábito. La curva de retención te dice exactamente dónde intervenir.
Activación y Trial
| Métrica | Problema | Bueno | Excelente |
|---|---|---|---|
| Activation rate | <15% | >25% | >40% |
| Time to First Value (TTFV) | >7 días | <72 horas | <24 horas |
| Trial-to-Paid (self-serve) | <2% | 2-5% | >5% |
| Trial-to-Paid (sales-assisted) | <15% | 15-25% | >25% |
| Trial-to-Paid (enterprise + demo) | <20% | 20-30% | >30% |
La activación predice la retención. Los usuarios que llegan a su primer “aha moment” en menos de 24 horas tienen retención a 90 días 3-5x superior. Si tu TTFV es mayor a 7 días, no tenés un problema de retención — tenés un problema de activación.
Expansion Revenue
| Métrica | Benchmark |
|---|---|
| Expansion rate mensual | >3% (bueno), >5% (excelente) |
| Upgrade conversion rate | >8% desde secuencia de expansion |
| Time to expansion | <90 días (excelente) |
Señales de Riesgo (Early Warning)
| Señal | Umbral de Alerta |
|---|---|
| Caída de uso | >30% vs promedio de 30 días |
| Sin login de equipo | >14 días |
| Feature abandonment | Dejó de usar feature core |
| Seat removal | Redujo seats |
| Billing disputes | Cualquier disputa |
Tiempo de intervención crítico: <3 días. Cada día que pasa entre la detección de riesgo y la intervención reduce la probabilidad de save. El save rate promedio es >25% si intervenís a tiempo. Si esperás a la renovación, cae por debajo del 10%.
Métricas de Email por Tipo
| Tipo de Email | Open Rate | Click Rate | Conversión |
|---|---|---|---|
| Onboarding | 50-65% | 15-25% | 10-20% |
| Feature Adoption | 30-40% | 5-10% | 3-8% |
| Trial Expiration | 40-55% | 8-15% | 5-12% |
| Upgrade | 25-35% | 4-8% | 2-5% |
| Win-back | 15-22% | 3-5% | 1-3% |
Comparativa Cross-Vertical: El Mismo Concepto, Números Diferentes
Esta tabla resume por qué no podés comparar retención entre verticales sin ajustar la lente:
| Métrica | Fintech | Ecommerce | SaaS B2B |
|---|---|---|---|
| Cómo se mide el churn | Mensual (inactividad) | Anual (no recompra) | Mensual/anual (cancelación) |
| Churn “normal” | 3-7% mensual | 60-80% anual | 1-7% mensual (por segmento) |
| Best in class | <3% mensual | <40% anual | <1% mensual (enterprise) |
| Métrica reina | Activation rate | Repeat purchase rate | NRR |
| Momento crítico | Primeros 7 días (KYC) | 1ra → 2da compra (90d) | Trial → Paid + día 30 |
| Señal de riesgo #1 | Inactividad transaccional | No recompra en 90d | Caída de uso >30% |
| Save rate | >30% (at-risk → reactivado) | 3-8% (win-back) | >25% (intervención <3d) |
| Canal con más impacto | WhatsApp (85-95% read) | Email + WhatsApp | Email + In-app |
Cómo Usar Estos Benchmarks (Sin Caer en la Trampa)
Los benchmarks son una herramienta de diagnóstico, no un objetivo en sí mismo. Así los usamos con nuestros clientes:
1. Diagnosticá: ¿Dónde estás?
Compará tus métricas actuales contra el benchmark de tu vertical:
- Por debajo del promedio → Acción urgente. Tenés un problema activo que te está costando dinero todos los días.
- Entre promedio y best in class → Zona de optimización. Tenés un sistema que funciona pero no está maximizado.
- Por encima del best in class → Mantené y documentá qué funciona. Sos una referencia para tu vertical.
2. Priorizá: ¿Qué mover primero?
No intentes mover todo a la vez. Priorizá según impacto en revenue:
En fintech: Si tu tasa de verificación es del 35% (por debajo del promedio de 40-55%), moverla al 55% puede significar miles de usuarios activados que hoy se pierden. Ese es el primer journey que hay que arreglar.
En ecommerce: Si tu repeat purchase rate a 90 días es del 15% (por debajo del 20-30%), cada punto porcentual que subas representa revenue recurrente que hoy no existe.
En SaaS: Si tu NRR es del 85% (por debajo del 100%), estás encogiendo. Cada mes que pase sin arreglar esto, la base genera menos revenue.
3. Medí por Journey, No en Promedio
Este es el error que vemos en el 90% de las empresas. Reportar “open rate promedio: 22%” no dice nada. Un email de onboarding debería tener >50%. Uno de win-back, >15%. Promediar esconde los problemas.
Cada journey tiene sus propios benchmarks. Medí cada uno contra su benchmark específico. Un cart abandonment con 3% de recovery no está funcionando (benchmark: 5-15%). Un welcome con 30% de open rate es mediocre para ecommerce (benchmark: 40-50%).
4. Iterá: Benchmark → Diagnóstico → Acción → Medición
Paso 1: Compará tu métrica vs benchmark de tu verticalPaso 2: Identificá la brecha (cuánto falta)Paso 3: Diseñá o ajustá el journey correspondientePaso 4: Medí el impacto después de 30 díasPaso 5: RepetíLos 5 Errores Más Comunes al Medir Retención
Error 1: Usar Benchmarks de Otro Vertical
“Vi que el churn promedio es del 5% y nosotros estamos en 8%, así que estamos mal.”
¿5% de qué vertical? ¿Mensual o anual? ¿Churn de logos o de revenue? Sin ese contexto, el número no significa nada. Un 8% mensual en SaaS SMB está en el promedio. Un 8% mensual en fintech es una crisis.
Error 2: Medir Solo Churn Sin Medir Activación
Si tu churn es alto, la respuesta instintiva es armar un journey de retención. Pero muchas veces el problema real está upstream: la gente no se está activando. Si el 60% de tus registros nunca hace la primera acción de valor, tu problema no es retención — es activación. Arreglar el onboarding reduce el churn más que cualquier programa de win-back.
Error 3: Promediar Todo
“Nuestro open rate es 25%.” ¿De qué email? El onboarding tiene 50%. El win-back tiene 15%. El promedio esconde que tu onboarding anda perfecto y tu win-back es un desastre.
Medí por journey. Medí por estado del lifecycle. Medí por cohorte. Los promedios son para PowerPoints, no para decisiones.
Error 4: Obsesionarse con Open Rate
El open rate es un indicador, no un objetivo. Con la evolución de los filtros de privacidad (Apple MPP, por ejemplo), el open rate es cada vez menos confiable como métrica.
Las métricas que importan son las de conversión: ¿cuántos completaron la verificación? ¿Cuántos hicieron la segunda compra? ¿Cuántos upgradearon? ¿Cuánto revenue generó cada journey? Si tu open rate es del 50% pero la conversión es 0%, tenés un problema de copy o de oferta, no de retención.
Error 5: Compararse con US/EU
Los benchmarks de US/EU son aspiracionales para LATAM, no targets directos. Los programas de lifecycle en US llevan 10+ años más de madurez. Las bases de usuarios tienen comportamientos diferentes. Los canales tienen diferente penetración (WhatsApp domina en LATAM; SMS domina en US).
Usá benchmarks de LATAM. Son los que te dan una referencia real de dónde estás vs tu competencia.
El Framework Completo: De Benchmark a Acción
Si llegaste hasta acá, tenés los números. Ahora la pregunta es: ¿qué hacés con ellos?
Nuestro framework de diagnóstico tiene 4 pasos:
Paso 1: Scorecard de Retención
Para cada métrica clave de tu vertical, anotá tu número actual vs el benchmark:
| Métrica | Tu número | Promedio | Best in Class | Status |
|---|---|---|---|---|
| [Métrica 1] | ? | X% | Y% | Urgente / OK / Excelente |
| [Métrica 2] | ? | X% | Y% | Urgente / OK / Excelente |
Paso 2: Identificar los 2-3 Gaps Más Graves
No intentes arreglar todo. Encontrá las 2-3 métricas donde la brecha es más grande y el impacto en revenue es más alto. Esas son tu prioridad.
Paso 3: Mapear el Journey Correspondiente
Cada métrica está conectada a un journey: – Activación baja → Journey de onboarding – Repeat purchase bajo → Journey post-purchase – Churn alto → Journey de prevención + win-back – NRR bajo → Journey de expansion + upgrade – Recovery bajo → Journey de abandonment
Si no tenés el journey, hay que crearlo. Si lo tenés, hay que optimizarlo.
Paso 4: Medir y Repetir
El lifecycle no es un proyecto. Es un sistema vivo. Medí cada 30 días, compará contra benchmarks, ajustá.
Conclusión: Los Números No Mienten (Si Sabés Leerlos)
La retención no es un número que se mira una vez por trimestre en un board meeting. Es un sistema de métricas vivas que te dicen exactamente dónde están los agujeros en tu balde.
Lo que vemos en LATAM: La mayoría de las empresas no tienen un problema de retención — tienen un problema de medición. No saben qué medir, no saben contra qué comparar, y no saben qué hacer cuando los números no son buenos.
Con los benchmarks de esta guía, ya no tenés esa excusa.
Ahora sabés que un churn del 5% mensual en fintech es promedio pero mejorable. Que un repeat purchase rate del 15% en ecommerce está por debajo del estándar. Que un NRR del 85% en SaaS significa que tu base se está encogiendo.
Y sabés que cada punto porcentual que muevas tiene un impacto directo en revenue. Un +5% en retención puede significar entre un 25% y un 95% más de beneficios (Bain & Company). No es teoría. Es matemática.
La pregunta no es si podés permitirte invertir en retención. Es si podés permitirte no hacerlo.