Cómo Calcular el LTV de una App de Suscripción (2026)
Un método de cálculo de LTV para apps de suscripción — tres estimadores (simple, por cohortes, curva de decaimiento) y cuándo cada uno es honesto.
El LTV — Valor de Vida del Cliente — impulsa cada decisión de adquisición importante. ¿Cuánto puedes pujar por una instalación? ¿Qué tan grande puede ser el descuento que ofreces? ¿Cuánto tiempo puedes permitirte una prueba gratis?
Calcula mal el LTV en un 50% y o bien gastarás de menos (y crecerás lento) o gastarás de más (y te quedarás sin efectivo). La mayoría de los devs indie se equivocan porque usan la fórmula simple más allá del punto en que empieza a mentir.
Este es el método de trabajo que usamos en ASOhack.
La fórmula simple (y por qué miente)
LTV = ARPU × Duración prom. del suscriptor
= $7/mes × 8 meses
= $56
Esto funciona cuando:
- El churn es aproximadamente constante mes a mes.
- Tienes suficiente historial de cohortes para saber cuáles son "8 meses."
- Tu producto está en estado estable (sin cambios recientes de paywall o precio).
Miente cuando:
- Eres una app nueva y aún no sabes cuál es la "duración promedio."
- El churn no es constante — la mayoría de las apps pierden más usuarios en los meses 1-2, luego se estabilizan.
- Cambiaste el precio recientemente y los datos antiguos de cohortes no reflejan el comportamiento nuevo.
Tres estimadores, ordenados por honestidad
Método 1: simple (estimación)
LTV = ARPU × (1 / churn mensual)
Si el churn mensual es 10%, la duración promedio del suscriptor es 1/0.10 = 10 meses.
Úsalo cuando: tienes menos de 3 meses de datos. Estimador de peor caso, pero útil como verificación rápida.
Método 2: por cohortes (real)
Extrae cada cohorte y mide su ingreso acumulado real en el mes 1, 2, 3, etc. Promedia entre cohortes.
Cohorte Ene 2026:
M1: $200
M2: $350 (renovaciones pagadas)
M3: $470
M6: $650
M12: $810
Puedes graficar la acumulación de ingresos a lo largo del tiempo. La forma te indica la trayectoria del LTV.
Úsalo cuando: tienes 6+ meses de cohortes.
Método 3: curva de decaimiento (mejor para proyección)
Ajusta una curva de decaimiento (exponencial o ley de potencia) a la retención de tus cohortes. Proyecta hacia adelante al mes 24, 36, etc.
Retención(mes n) = a × n^(-b)
LTV = ARPU × Σ Retención(n) para n=1..N
La mayoría de las herramientas de analítica (RevenueCat, Apphud, etc.) hacen esto automáticamente. Manualmente es una regresión en una hoja de cálculo.
Úsalo cuando: tienes 4+ meses de datos de retención y quieres estimar el LTV más allá de tu ventana de observación.
El error del impuesto de Apple/Google
Tu LTV debe usar ingresos netos, no brutos.
- App Store / Play estándar: 30% de comisión.
- App Store Pequeña Empresa / Play primer año: 15%.
- Después del año 1 de suscripción en App Store: baja al 15%.
Si tu suscripción es de $9.99/mes, el ingreso neto es aproximadamente:
- Año 1: $9.99 × 0.70 = $6.99/mes
- Año 2+: $9.99 × 0.85 = $8.49/mes
Un suscriptor que se queda 18 meses te genera netos aproximadamente:
12 meses × $6.99 + 6 meses × $8.49 = $134.82
No los $179.82 que daría la fórmula simple.
Datos de LTV que necesitas registrar
Tres números, mensualmente:
- ARPU mensual = ingreso neto total / suscriptores de pago.
- Tasa de churn mensual = suscriptores que no renovaron este mes / suscriptores elegibles para renovar.
- Tamaño de cohorte por mes de adquisición, para curvas de retención.
La mayoría de las herramientas de suscripción (RevenueCat, Apphud, Adapty) te dan esto directamente.
LTV por canal de adquisición
El LTV no es uniforme entre usuarios. Lo orgánico casi siempre supera a lo pagado. El LTV pagado varía por canal:
| Canal | LTV típico indexado al orgánico |
|---|---|
| Orgánico | 100% (base) |
| Apple Search Ads | 80-100% |
| Google App Campaigns | 60-80% |
| Meta | 50-70% |
| TikTok | 40-60% |
| Unity / IronSource (con recompensa) | 20-40% |
Por qué importa esto: un ROAS de LTV combinado del 100% puede esconder un ROAS orgánico del 200% subsidiando un ROAS de TikTok del 40%. Calcula por canal, no combinado, para decisiones de gasto.
Cómo usar el LTV en decisiones reales
Decisión 1: ¿Cuánto puedo pujar por una instalación?
CPI máximo de puja = (LTV Neto × ROAS objetivo) × Conversión Instalación → Pago
Si el LTV neto es $50, el ROAS objetivo es 100% (punto de equilibrio), y el 10% de las instalaciones convierte a pago:
CPI máximo de puja = $50 × 1.0 × 0.10 = $5
Puedes pagar hasta $5 por instalación y aun así llegar al punto de equilibrio.
Decisión 2: ¿Qué descuento puedo ofrecer?
Si tu LTV es $50 y ofreces 50% de descuento el primer año ($30 en vez de $60), el costo del descuento es ~$30. Eso es rentable ofrecerlo a canales de adquisición con un CPI ≤ $20 neto del descuento.
Consulta la guía de precios de introducción para la estrategia completa.
Decisión 3: ¿Cuánto debería durar mi prueba?
Prueba corta (3 días): alto inicio de prueba, menor conversión prueba-pago. Prueba larga (14 días): menor inicio de prueba, mayor conversión prueba-pago.
La respuesta correcta depende de si tu momento aha cabe en 3 días o necesita 14. Consulta los datos de conversión de pruebas.
La regla de los 90 días
La mayoría de los devs indie no tienen suficientes datos para un LTV preciso hasta que llevan 6+ meses operando. La regla de los 90 días:
- Día 0: usa referencias de la industria. Confía en ellas ±50%.
- Día 90: refina con tus datos reales. Confía ±25%.
- Día 365+: estimación de LTV confiable. Planea el gasto anual con base en esto.
Hasta el día 90, no apuestes la empresa a un único número de LTV.
Errores comunes
- Usar ingresos brutos. Siempre netos de la comisión de Apple/Google.
- Un solo LTV entre canales. Siempre por canal.
- Olvidar los reembolsos. Apple/Google reembolsan a los usuarios cuando lo piden. Réstalo del ingreso neto.
- No segmentar por país. El LTV de EE. UU. suele ser 3-5× el de mercados de nivel 3. Las cohortes mezcladas engañan.
- LTV desactualizado tras cambios de precio. Recalcula después de cualquier prueba de paywall/precio.
Calcula los números
Usa la Calculadora de Análisis de Anuncios para ingresar tus datos y ver escenarios de LTV + ROAS. Combínala con el Analizador de Referencia de Anuncios para ver dónde está tu economía unitaria frente a las medianas de tu categoría.
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