La solicitud

De Andrew Ramos, Gerente de Marketing
Tu objetivo
Devuelve una fila con: aov (ingresos netos de 2025 / pedidos contabilizados de 2025), orders_per_customer (pedidos contabilizados de 2025 / clientes con un pedido contabilizado en 2025), annual_churn_pct (proporción de clientes con un pedido contabilizado en 2024 que no tienen ninguno en 2025, × 100), lifespan_years (100 / annual_churn_pct), revenue_ltv (aov × orders_per_customer × lifespan_years) y margin_ltv (revenue_ltv × 0.5384, la tasa de margen bruto de 2025). Calcula todo con valores sin redondear y redondea cada salida a 2. El CTE order_rev (una fila por pedido contabilizado con sus ingresos netos) está en el código inicial.
- Lee de la tabla
orderspendiente - Lee de la tabla
order_itemspendiente - Muestra exactamente
aovorders_per_customerannual_churn_pctlifespan_yearsrevenue_ltvmargin_ltvpendiente
Tu consulta
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Solución de referencia
| order_id | customer_id | order_date | status | channel |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Andrew, y por qué
Tablas
Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NULL |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NULL |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NULL |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NULL | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NULL | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NULL | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NULL | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NULL | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NULL | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
De la historia a un pronóstico
El LTV histórico solo cubre clientes que ya han tenido tiempo de comprar. Planear necesita un número para un cliente adquirido hoy. La fórmula clásica de servilleta multiplica tres cosas:
- AOV, ingresos netos por pedido;
- frecuencia de compra, pedidos por cliente activo al año;
- vida útil esperada, cuántos años sigue comprando un cliente.
AOV × frecuencia es lo que gasta un cliente activo en un año. Por la vida útil, es lo que gasta en total.
Vida útil a partir del abandono
Nadie observa la vida útil directamente; sale del abandono (churn). Si una proporción c de los clientes de este año no vuelve el año siguiente, y esa proporción se mantiene constante, el cliente promedio se queda 1 / c años. De los 1,003 clientes con un pedido contabilizado en 2024, 238 no tienen ninguno en 2025: el abandono anual es 23.73 %, así que la vida útil esperada es 4.21 años.
-- 2024 buyers with no 2025 order
FROM c24 LEFT JOIN c25 USING (customer_id)
WHERE c25.customer_id IS NULL
LTV de ingresos y LTV de margen
Con el AOV de 2025 de $503.82 y 3.01 pedidos por comprador, el LTV de ingresos es $6,385.71. Pero la tienda no se queda con los ingresos: paga por los productos. Multiplicar por la tasa de margen bruto (53.84 % de las ventas netas de 2025 en líneas conservadas con costo de producto conocido) da el LTV de margen, $3,438.07. Ese es el número que se compara con el costo de adquisición, porque el CAC se paga con el margen.
Qué supone la fórmula
Cada insumo es un promedio, y la fórmula supone que se mantienen fijos durante años: el mismo tamaño de carrito, la misma frecuencia, un abandono constante. La realidad rompe cada uno. Los clientes nuevos compran con menos frecuencia que la base leal que domina la frecuencia de 2025, el abandono suele ser mayor en el primer año del cliente, y 4.21 años es más largo que los datos mismos. Trata el resultado como un orden de magnitud y muestra cuánto se mueve si el abandono es 30 % en lugar de 24 %.
Errores comunes
- Redondear primero los insumos. El AOV, la frecuencia y la vida útil redondeados y multiplicados dan $6,384.46, más de un dólar de diferencia. Redondea solo las salidas.
- Frecuencia sobre todos los clientes de la historia. Los pedidos por año deben dividirse entre los clientes activos ese año.
- Llamar “ganancia” al LTV de ingresos. No lo es; di qué versión reportas.
Nota de entrevista
“¿Cómo estimarías el LTV de una tienda de e-commerce nueva?” Da esta fórmula, di que la vida útil sale de 1 / abandono, cambia a margen y nombra los supuestos. Esa es una respuesta completa.
¡Linterna encendida!
Practicaste: ltvpredictive ltvaovpurchase frequencychurnlifespanmargin
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
