Cohortes: métricas avanzadas de conversión por canal y cohortes

Introducción

Si ya miras clics e impresiones pero no sabes qué canal trae pacientes reales, estás a ciegas. La solución es medir conversión por canal y analizar cohortes de pacientes para entender qué funciona hoy y qué mantiene su valor en el tiempo.

En este artículo te muestro cómo etiquetar campañas con UTM, construir cohortes mes a mes y calcular un LTV simple. Al final, tendrás claridad para decidir dónde invertir y un modelo de coortes en Sheets que puedes usar desde ya.

Nota: respeta la privacidad y las normativas locales. Esto no es asesoría legal.

Resumen accionable

• Define una convención UTM estable y mapea cada fuente a un “canal maestro”.
• Guarda source/medium/campaign junto con cada cita o lead en tu CRM.
• Crea cohortes por mes de adquisición y sigue su conversión a “primera cita” y “cita pagada”.
• Calcula LTV simple por cohorte y por canal para comparar eficiencia.
• Contrasta CAC vs. LTV y ajusta presupuestos semanalmente.
• Identifica “canales trampolín”: convierten lento pero sostienen ingresos a 60–90 días.
• Usa alertas para caídas de conversión o picos de no-shows por canal.
• Copia el modelo de coortes (Sheets) y adáptalo a tus campos.

UTM: del clic al paciente

El etiquetado UTM es la base. Sin una convención consistente, tu “conversión por canal” se fragmenta. Define una norma clara (todo minúsculas, sin espacios) y úsala en todas las URLs de campaña.

Ejemplo de convención:

• utm_source: nombre de la plataforma (p. ej., google, meta, email).
• utm_medium: tipo de tráfico (p. ej., cpc, paid_social, newsletter).
• utm_campaign: objetivo/segmento (p. ej., implantes_q4, retencion_higiene).
• utm_content (opcional): creativo a/b o palabra clave.

Luego, mapea UTMs a un canal maestro (columna “canal”) para agrupar variantes. Por ejemplo, google/cpc y bing/cpc → “Paid Search”.

Para que la conversión por canal sea real, captura estas etiquetas en el formulario y en la cita. Incluye source, medium, campaign y el id del anuncio si existe. En clínicas, conviene guardar estos campos a nivel cita y paciente:

Campos sugeridos en agendamientos (ejemplo):
id_cita | fecha_hora_inicio (ISO) | zona_horaria | paciente_nombre | paciente_contacto | profesional | servicio | estado | origen_lead | consentimiento

Integra así el flujo:

[Anuncio con UTM]
      │
      ▼
[Sesión web] --captura UTM--> [Formulario/WhatsApp]
      │                           │
      ▼                           ▼
[Lead en CRM] ---------------[Cita agendada]
      │                           │
      └-------> [Cohortes + LTV por canal]

Consejo: si hay canales como WhatsApp orgánico o llamadas directas, crea un proceso para asignar “canal probable” (p. ej., pregunta de intake: “¿Dónde nos conociste?”) y valida con muestreo.

Transición: Con UTMs estandarizados y datos guardados en cada cita, ya puedes construir cohortes para entender no solo quién convierte, sino cuándo y cuánto aportan.

Cohortes: entiende la calidad a lo largo del tiempo

Una cohorte agrupa pacientes según un evento en común (normalmente, mes de adquisición del lead o de la primera cita). El objetivo es ver cómo progresa la conversión y el ingreso de ese grupo con el paso de los meses.

Empieza eligiendo tu cohorte base (recomendado: mes de adquisición). Crea en Sheets una tabla donde cada fila es una cohorte y las columnas son “meses desde adquisición” (M0, M1, M2…). Mide hitos como “cita realizada”, “tratamiento iniciado”, “ingreso acumulado”.

Tabla ejemplo (tasa de conversión a “cita realizada” por cohorte y canal):

Cohorte (adq)	Canal	M0	M1	M2	M3	Conv. 90d
2025-06	Paid Search	18%	24%	27%	28%	28%
2025-06	Orgánico	9%	15%	20%	22%	22%
2025-07	Paid Social	8%	16%	21%	23%	23%

Interpreta así: la cohorte de junio captada por Paid Search llegó a 28% de citas realizadas a 90 días; Orgánico crece más lento pero sostiene conversión.

Tips prácticos para cohortes en Sheets:

• Usa ARRAYFORMULA para etiquetar cohorte: =FECHA(AÑO(A2);MES(A2);1) a partir de fecha_adquisicion.
• Calcula meses desde adquisición con =DATEDIF(fecha_adq; fecha_evento; "M").
• Crea tablas dinámicas por cohorte, canal y mes_desde_adq.
• Grafica “Conv. 90d por canal” para comparar calidad.

Transición: Con las cohortes, ya ves la calidad y el timing por canal. Falta conectar eso con el valor económico estimado.

LTV simple: suficiente para decidir rápido

El LTV (Lifetime Value) estima el ingreso que aporta un paciente en un horizonte (p. ej., 6–12 meses). No buscamos perfección, sino una métrica consistente por canal/cohorte.

Fórmula simple (12 meses):
LTV = (Ingreso medio por paciente en 12m) × (Margen bruto estimado)

Cómo obtenerlo en la práctica:

1. Para cada cohorte/canal, suma ingresos por paciente en 12 meses (o 6 si tu ciclo es corto).
2. Divide por número de pacientes de la cohorte que llegaron a “pagado”.
3. Aplica un margen bruto estándar (p. ej., 60–70%) para comparabilidad entre canales.
4. Resulta un LTV comparable, aunque no perfecto.

Si no tienes ingresos detallados, usa un proxy por servicio principal (ej., “implantes”, “ortodoncia”). El punto es comparar entre canales de forma estable semana a semana.

Transición: Ahora que puedes estimar LTV por canal y por cohorte, estás listo para pasar de métricas a decisiones.

Decisiones: presupuesto, mensajes y operaciones

Con conversión por canal, cohortes y LTV, toma decisiones con reglas sencillas y revisiones semanales.

Primero, establece tu CAC objetivo (costo de adquisición por paciente) por canal:

• Si LTV/CAC ≥ 3, escala presupuesto gradualmente.
• Si cae a ≤ 2, congela y re-optimiza creativos, landing y oferta.
• Usa ventanas de evaluación distintas: 14 días para leads, 60–90 días para LTV por cohorte.

Segundo, ajusta mensajes por canal según su “tiempo a valor”:

• Canales rápidos (Paid Search): empuja citas inmediatas con disponibilidad y prueba social.
• Canales lentos (Orgánico/Referrals): nutre con contenidos y recordatorios hasta que la cohorte madure.

Tercero, mejora operaciones donde duela:

• Si una cohorte de Paid Social tiene alto no-show, intervén con confirmación WhatsApp + doble recordatorio.
• Si Orgánico convierte lento pero estable, prioriza retención post-primera cita (p. ej., paquete de seguimiento).

Configura alertas (p. ej., en tu BI o en Sheets con Apps Script) para:

• Caída semanal >20% en conv. M0 por canal.
• No-shows por canal >15% en las últimas 2 semanas.
• LTV 90d por debajo del p25 histórico.

Transición: Estas reglas te dan un marco de acción inmediata, sin perder la visión por cohorte y valor.

Errores comunes

• Etiquetar campañas sin convención UTM y mezclar facebook/cpc con meta/paid_social.
• No guardar source/medium/campaign en la cita/paciente, perdiendo trazabilidad.
• Medir solo M0: ignorar que algunos canales convierten a 60–90 días.
• Calcular LTV con horizonte infinito: usa 6–12 meses y sé consistente.
• Comparar canales con distintos objetivos de campaña (tráfico vs. leads) sin normalizar.
• No excluir re-marketing al calcular “nuevos pacientes” por canal.

Cierre: Cuando ordenas UTMs, cohortes y LTV, tus decisiones dejan de ser “opinión” y pasan a ser “evidencia”. Ese es el atajo más corto hacia un marketing rentable y predecible en tu clínica.

Checklist / Plantilla mínima (versión resumida)

1. UTM estándar: define y documenta source/medium/campaign.
2. Captura en CRM: agrega campos UTM y “canal” en lead y cita.
3. Cohortes: etiqueta cohorte_adq = primer día del mes de adquisición.
4. Métricas por mes: M0, M1, M2… para “cita realizada”, “pagado”, “ingreso”.
5. LTV simple: ingreso 6–12m × margen; por cohorte y canal.
6. Alarmas: caída de conversión, no-show alto, LTV bajo.
7. Revisión semanal: redistribuye presupuesto según LTV/CAC.

FAQ

1) ¿Cohorte por adquisición o por primera cita?
Si tu lag entre lead y cita es alto, usa adquisición para captar el “tiempo a valor”. Si el lag es bajo, primera cita también funciona; lo importante es ser consistente.

2) ¿Cuántos meses debo medir?
Para la mayoría de clínicas, 6–12 meses son suficientes. Más de 12 tiende a ruido y retraso en decisiones.

3) ¿Cómo trato los no-shows?
Sepáralos como estado propio y mide su % por canal. Implementa recordatorios y sobre-citas prudentes en picos.

4) ¿Y si varios canales tocan al mismo paciente?
Define un modelo de atribución simple (last non-direct click) y documenta excepciones (p. ej., campañas de marca).

5) ¿Necesito un BI complejo?
No. Con Sheets + disciplina UTM + un CRM básico puedes empezar y ganar claridad en 2–4 semanas.