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2 anomalías detectadas: (1) Abril 2025: 157 clientes nuevos en un mes (vs promedio 6-10), seguidos de 136 churns en Mayo-Junio — posible alianza/migración que no funcionó. Investigar LEADING APPS SPA ($5.9M, 2 meses). · (2) Marzo 2026: $109M CLP de revenue vs promedio ~$45M — posible facturación anual. Ambas excluidas de tendencias.
MRR Normal
$42.5M
CLP / mes (promedio real)
~$42K USD/mes
ARR Estimado
$510M
CLP anualizado
~$510K USD/año
Clientes Activos
341
Mar 2026
▼ 29 vs Mar 2025 (-8%)
Churn Orgánico
4.7%
mensual (excl. anomalías)
~44% anual — alto
LTV Estimado
23 m
meses de vida
$3.2M CLP / cliente
Revenue 13 meses
$634M
CLP total Mar25→Mar26
~$634K USD acumulado
01 — REVENUE MENSUAL RECURRENTE (MRR)
MRR Mensual (CLP)
Evolución del revenue mensual. Marzo 2026 marcado como anomalía pendiente de investigar.
Variación MRR vs Mes Anterior (%)
Crecimiento mes a mes. Verde = crecimiento, Rojo = contracción. Benchmark SaaS saludable: > 5% mensual.
02 — DINÁMICA DE CLIENTES
Clientes Activos, Nuevos y Perdidos por Mes
La línea muestra clientes totales activos. Barras verdes = altas, barras rojas = bajas. Tendencia decreciente desde Ago 2025.
Churn Rate Mensual (%)
Porcentaje de clientes que no renuevan cada mes. Línea roja punteada = benchmark SaaS B2B (2%). Tu promedio orgánico (4.7%) está por encima del objetivo.
03 — QUICK RATIO (SALUD DE CRECIMIENTO)
Quick Ratio = Clientes Nuevos / Clientes Perdidos
Indica si el negocio está creciendo (>1) o contrayéndose (<1). Un ratio de 4+ es excelente. Diciembre 2025 fue el único mes positivo.
Interpretación: En 6 de 7 meses el negocio perdió más clientes de los que ganó. Para revertir esto: o se reduce el churn a <2% mensual, o se incrementa la adquisición a 15-20 clientes nuevos/mes.
04 — COHORT RETENTION ANALYSIS
Retención por Cohorte de Adquisición
Cada fila es un mes de adquisición. Las columnas muestran qué % de esos clientes seguía activo 1, 2, 3... meses después. Colores: verde oscuro = alta retención, rojo = churn alto. Datos estimados con churn promedio hasta obtener datos individuales.
⚡ Para activar datos exactos por cohorte: Corre bsale_cohort_export.py (ver carpeta outputs) y pega el JSON aquí. Los datos actuales son estimados basados en el churn rate promedio de cada período.
05 — UNIT ECONOMICS & LTV
LTV vs Ticket Promedio Mensual
LTV = Ticket mensual / Churn rate. A medida que el churn baja, el LTV sube exponencialmente. Cada punto porcentual de reducción en churn tiene alto impacto.
Ticket Mensual por Segmento (estimado)
Distribución de cuánto paga cada cliente mensualmente. La mayor concentración está en el rango $20K-$100K CLP. Algunos clientes enterprise superan los $500K.
06 — CONCENTRACIÓN DE REVENUE (RIESGO DE CARTERA)
Top 15 Clientes — Revenue Acumulado (8 meses)
Revenue total por cliente en el período. SIKEREI representa 10% del total — riesgo de concentración significativo.
Distribución de Ingresos
Concentración de revenue. El top 3 genera el 13.3% del total. Regla 80/20: cuántos clientes generan el 80% del revenue.
Alerta: SIKEREI genera $5.3M CLP/mes solo. Si churna, impacta ~10% del MRR inmediatamente.
07 — NET REVENUE RETENTION (NRR)
NRR Estimado por Mes
NRR = Revenue de clientes existentes este mes / Revenue de los mismos clientes el mes anterior. NRR > 100% = los clientes existentes están pagando más (expansión). Benchmark: >110% excelente, 90-100% estable, <90% contracción.
Revenue: Proyección vs Escenarios
Proyección de MRR para los próximos 6 meses bajo 3 escenarios. Basado en churn actual y variaciones de adquisición.
08 — NUEVAS VENTAS POR MES Y PRODUCTO
Nuevas Altas Mensuales por Producto (Sep 2025 – Mar 2026)
Desglose de clientes nuevos cada mes por línea de producto. Nota: el desglose por producto requiere correr el cohort export script para precisión. Los datos de Ago 2025 representan la base inicial, no adquisición nueva.
Datos pendientes: Una vez procesados los meses Mar-Jul 2025 con el script en ejecución, esta tabla mostrará la cohort completa de 13 meses. Los meses historicos (Mar-Jul 2025) están en proceso de carga.