{"id":1710,"date":"2025-05-12T09:00:00","date_gmt":"2025-05-12T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/lookercourses.com\/es\/?p=1710"},"modified":"2025-10-09T19:27:25","modified_gmt":"2025-10-09T19:27:25","slug":"analisis-de-cohortes-en-looker-studio-como-analizar-la-retencion-de-usuarios-mes-a-mes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lookercourses.com\/es\/analisis-de-cohortes-en-looker-studio-como-analizar-la-retencion-de-usuarios-mes-a-mes\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de cohortes en Looker Studio: c\u00f3mo analizar la retenci\u00f3n de usuarios mes a mes"},"content":{"rendered":"\n<p>\u00bfQuieres ir m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e9tricas b\u00e1sicas y entender c\u00f3mo evoluciona el comportamiento de tus usuarios a lo largo del tiempo? Entonces el <strong>an\u00e1lisis de cohortes<\/strong> es justo lo que necesitas. En este post, te explico c\u00f3mo configurarlo en Looker Studio, desde la preparaci\u00f3n de los datos hasta la visualizaci\u00f3n de patrones de retenci\u00f3n y engagement.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de cohortes?<\/h2>\n\n\n\n<p>Una <strong>cohorte<\/strong> es simplemente un grupo de usuarios que comparten una caracter\u00edstica dentro de un periodo determinado. Por ejemplo, los usuarios que se registraron en enero formar\u00edan una cohorte, y los de febrero otra.<\/p>\n\n\n\n<p>Al seguir estos grupos mes a mes, puedes ver:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>cu\u00e1nto tiempo permanecen activos,<\/li>\n\n\n\n<li>con qu\u00e9 frecuencia interact\u00faan,<\/li>\n\n\n\n<li>y c\u00f3mo cambia su valor con el tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este tipo de an\u00e1lisis es especialmente \u00fatil para mejorar la retenci\u00f3n y tomar decisiones m\u00e1s informadas sobre tu estrategia digital.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 necesitas? Preparaci\u00f3n de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Para crear un informe de cohortes en Looker Studio, necesitas que tu fuente de datos incluya al menos estos tres campos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Identificador de usuario<\/strong>: un ID \u00fanico por usuario.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fecha de cohorte<\/strong>: normalmente, la fecha del primer registro o primera compra.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fecha de actividad<\/strong>: cualquier fecha en la que el usuario haya realizado una acci\u00f3n significativa (comprar, iniciar sesi\u00f3n, etc.).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>\ud83d\udc49 Si usas <strong>Google Analytics 4<\/strong>, puedes exportar tus datos a <strong>BigQuery<\/strong>. Tambi\u00e9n puedes usar <strong>Supermetrics<\/strong> o una <strong>Google Sheet<\/strong> bien estructurada.<br>Para eCommerce, por ejemplo, bastar\u00eda con tener columnas de fechas de pedido, ID de transacci\u00f3n, ID de cliente y una f\u00f3rmula que calcule la primera compra como fecha de cohorte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Campos calculados necesarios<\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez que tienes los datos conectados (por ejemplo, desde Google Sheets), toca crear algunos campos calculados que te permitir\u00e1n agrupar y comparar cohortes a lo largo del tiempo:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mes de la cohorte<\/h3>\n\n\n\n<p>Extrae el a\u00f1o y mes de la fecha de cohorte:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>FORMAT_DATE('%Y-%m', Cohort_Date) <\/code><\/pre>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mes de actividad<\/h3>\n\n\n\n<p>Haz lo mismo para la fecha de actividad:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>FORMAT_DATE('%Y-%m', Activity_Date) <\/code><\/pre>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Meses desde la cohorte<\/h3>\n\n\n\n<p>Calcula cu\u00e1ntos meses han pasado desde que el usuario se uni\u00f3:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>TIMESTAMP_DIFF(PARSE_DATE('%Y-%m', Activity_Month), PARSE_DATE('%Y-%m', Cohort_Month), MONTH)  <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Con estos campos, ya puedes crear visualizaciones que comparen el comportamiento de los usuarios mes a mes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo construir tu tabla de cohortes<\/h2>\n\n\n\n<p>La forma m\u00e1s habitual de visualizar este an\u00e1lisis es con una <strong>tabla din\u00e1mica<\/strong>. Esta es la estructura:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Filas<\/strong>: Mes de la cohorte<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Columnas<\/strong>: Meses desde la cohorte<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Valores<\/strong>: N\u00famero de usuarios activos (normalmente con <code>COUNT_DISTINCT<\/code> sobre el identificador de usuario)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>As\u00ed obtendr\u00e1s una matriz que muestra cu\u00e1ntos usuarios de cada cohorte permanecen activos en los meses siguientes.<\/p>\n\n\n\n<p>\ud83d\udca1 Puedes cambiar la granularidad temporal a semanas si te interesa un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mostrar la retenci\u00f3n en porcentajes<\/h2>\n\n\n\n<p>Los valores absolutos est\u00e1n bien, pero si cada cohorte tiene un tama\u00f1o distinto, compararlas puede resultar confuso.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed es donde entran los porcentajes.<\/p>\n\n\n\n<p>Crea un campo calculado como este:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>Active_Users \/ Total_Cohort_Users <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Esto te mostrar\u00e1 el <strong>porcentaje de usuarios retenidos<\/strong> cada mes en relaci\u00f3n con el tama\u00f1o original de la cohorte.<br>Te recomiendo aplicar formato condicional o mapas de calor para facilitar la interpretaci\u00f3n visual de los datos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPoco tiempo? Usa una plantilla<\/h2>\n\n\n\n<p>Si quieres evitar la configuraci\u00f3n manual, existen plantillas ya preparadas que te pueden ahorrar trabajo.<br>Por ejemplo, <strong>Gaille Reports<\/strong> ofrece una <a href=\"https:\/\/gaillereports.com\/product\/cohort-analysis-template\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plantilla de cohortes para Looker Studio<\/a> (basada en Google Sheets) con m\u00e9tricas como el Lifetime Value y la retenci\u00f3n de clientes.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"736\" height=\"697\" src=\"https:\/\/lookercourses.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/plantilla-de-cohortes-para-Looker-Studio.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1757\" srcset=\"https:\/\/lookercourses.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/plantilla-de-cohortes-para-Looker-Studio.jpg 736w, https:\/\/lookercourses.com\/es\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/plantilla-de-cohortes-para-Looker-Studio-300x284.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 736px) 100vw, 736px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Screenshot<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Este tipo de recursos son un excelente punto de partida si prefieres ir directo al an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Reflexi\u00f3n final<\/h2>\n\n\n\n<p>El an\u00e1lisis de cohortes en Looker Studio no es solo una curiosidad t\u00e9cnica, es una forma poderosa de obtener <strong>insights accionables<\/strong> sobre tus usuarios. Con los datos bien estructurados y algunos campos calculados, puedes seguir la evoluci\u00f3n del comportamiento, identificar patrones de retenci\u00f3n y ajustar tu estrategia con informaci\u00f3n real.<\/p>\n\n\n\n<p>Si a\u00fan no has probado a construir un informe de cohortes, este es el momento perfecto para empezar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQuieres ir m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e9tricas b\u00e1sicas y entender c\u00f3mo evoluciona el comportamiento de tus usuarios a lo largo 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