No setor de software como serviço (SaaS), que movimenta $ 420 bilhões, o crescimento muitas vezes depende da capacidade das empresas de medir, prever e compreender as oscilações futuras, e de como conseguem se adaptar rapidamente conforme as mudanças acontecem.

A previsão de receitas SaaS esclarece como sua empresa ganha e perde receita. Quando é feito corretamente, inclui detalhes suficientes para fundamentar decisões reais em toda a empresa, desde o número de funcionários até as mudanças de preços. A seguir, apresentamos uma estrutura clara para organizar sua modelagem de receita SaaS, uma estrutura que resiste à análise e se adapta ao crescimento do seu negócio.

O que vamos abordar neste artigo

• O que é previsão de receita SaaS?
  
• Quais métricas são mais importantes para uma previsão precisa de receita SaaS?
  
• Como você pode construir e estruturar uma previsão de receita SaaS?
  
• Como as suposições e fatores de mercado devem influenciar sua previsão?
  
• Quais desafios as empresas SaaS enfrentam ao prever receitas?
  
• Como você deve agir com base nas suas previsões de receita SaaS?
  

Qual é a previsão de receita SaaS?

A previsão de receita SaaS é o processo de construir uma visão informada por dados sobre para onde sua receita recorrente está indo. Com um protocolo sólido de previsão, os fornecedores de SaaS podem tomar boas decisões, identificar problemas precocemente e manter as equipes no foco.

A receita varia em um negócio baseado em assinatura, e a previsão ajuda você a modelar e acompanhar esses movimentos, evitando que precise adivinhar o que vem a seguir. Em vez disso, você conta com uma projeção fundamentada, que permite agir com antecedência e ajustar o rumo, se necessário. Quando a perda de cliente aumenta de forma contínua, o modelo mostra quanto isso vai te custar no próximo trimestre. Quando a expansão está forte, ele indica quanto crescimento você pode considerar garantido

A natureza rica em dados do SaaS fornece sinais fortes e detalhados que podem levar a projeções significativas. Se você usar esses dados com sabedoria, suas previsões também servirão como guias.

Quais métricas são mais importantes para uma previsão precisa de receita SaaS?

Para obter uma previsão precisa, você precisa começar com os dados certos. A receita SaaS é inerentemente dinâmica, construída sobre pagamentos recorrentes, retenção de clientes, expansão, contração e perda de clientes. Sua modelagem de receita SaaS precisa capturar esse movimento claramente.

Aqui estão as métricas que mais importam.

Receita mensal recorrente (MRR)

A MRR acompanha a receita de assinaturas que entra todos os meses. Ela é a base da sua previsão de SaaS: o número de clientes que você tem multiplicado pela receita média mensal por cliente. Existem outros tipos de cálculos de MRR que mostram o que foi adicionado e o que foi perdido.

Receita anual recorrente (ARR)

A ARR modela o crescimento ao longo de um período mais longo. Ela oferece um panorama mais completo e frequentemente é a âncora para os relatórios do conselho.

Taxa de perda de clientes

Churn é o que você perde quando os clientes cancelam ou fazem downgrade. Existe o churn de clientes, que indica quantos clientes deixaram de usar o serviço, e o churn de receita, que mostra quanto de receita recorrente foi perdido com essas saídas.
A perda pode crescer rapidamente ao longo do tempo, então incorporá-la à previsão é fundamental.

Expansão e contração

Expansão é o aumento da receita recorrente com clientes existentes. Por exemplo, quando eles fazem upgrade, adicionam usuários, compram novos módulos ou passam para planos mais completos. Contração é a redução da receita recorrente vinda de clientes existentes, como quando fazem downgrade para um plano mais barato, removem usuários ou cancelam complementos do plano.

Retenção de receita líquida (NRR)

A NRR considera a perda de clientes, a contração e a expansão para mostrar quanta receita você está gerando com os clientes existentes. Um valor de NRR acima de 100% significa que o negócio está crescendo mesmo sem adicionar novos usuários.

Valor vitalício do cliente (LTV) e custo de aquisição do cliente (CAC)

Seu LTV e CAC podem não estar refletidos diretamente em sua previsão de receita, mas moldam suas premissas de crescimento. Se o seu LTV for muito maior que o seu CAC, pode ser razoável modelar uma expansão mais rápida. Caso contrário, sua previsão provavelmente precisa ser ajustada.

Métricas de uso (para precificação estabelecida em uso)

Se sua receita depende do uso (por exemplo, por chamada da API, licença ou gigabyte), então a previsão de receita envolve o rastreamento do comportamento. Tendências de uso, sazonalidade e engajamento com o produto tornam-se insumos importantes por si só.

Como você pode construir e estruturar uma previsão de receita SaaS?

Uma previsão sólida mostra como sua empresa gera, retém e aumenta a receita, assim como sua trajetória. Veja como construir um modelo funcional de previsão de receitas SaaS.

Fundamente seu modelo em dados

Use dados reais e úteis, como MRR, tendências de churn e taxas de uso. Extraia esses números dos sistemas de cobrança, do sistema de gestão de relacionamento com clientes (CRM) e das ferramentas de análise de produto. Se necessário, integre os seus sistemas para que o processo de obter dados para as projeções seja simples e consistente.

Analise como a receita circula em sua empresa

Ao fazer previsões, você pode combinar modelos para que façam sentido com seus fluxos de receita. Uma empresa SaaS B2B com foco em vendas não modelará da mesma forma que uma ferramenta de infraestrutura orientada ao uso, e nem deveria tentar.

As previsões SaaS normalmente utilizam uma combinação do seguinte:

• Construção da MRR, para acompanhar o crescimento da base ao longo do tempo. Adicione a nova MRR, subtraia o churn e inclua expansão e contração.

• Modelagem de coorte, indicada para empresas que apresentam variações significativas no comportamento ao longo do ciclo de vida do cliente. Acompanhe a retenção e a expansão por coorte de cadastro.

• Previsão de pipeline, voltada para equipes focadas em vendas. Utilize as oportunidades em aberto, ponderadas por probabilidade e estágio, para projetar futuras reservas.

• Modelagem de uso, adequada para preços que variam conforme o volume. Faça a análise com base nas tendências de uso do produto ou no comportamento sazonal.

Esclareça seus direcionadores

Reserve um tempo para expor suas expectativas: por exemplo, “a taxa de churn cairá de 6% para 4% até o 3.º trimestre” ou “as vendas irão fechar US$ 250 mil em novo ARR no próximo trimestre”. Fundamente essas estimativas com raciocínio. A taxa de perda de clientes melhorou no último trimestre depois que vocês implementaram novos playbooks de atendimento ao cliente? A previsão de vendas está vinculada a estágios específicos do pipeline? Trate as premissas como hipóteses compartilhadas e vincule a responsabilidade às equipes sempre que possível — vendas é responsável pela taxa de fechamento, sucesso do cliente é responsável pelo churn e produto é responsável pelas curvas de uso.

Ajuste com frequência

Verifique os resultados reais com as projeções mensalmente. Se o churn aumenta ou as vendas adicionais ficam para trás, revise as projeções. As previsões se desenvolvem com sua empresa e geralmente melhoram com o tempo.

Como as suposições e fatores de mercado devem influenciar sua previsão?

Toda previsão é construída com base em suposições. Quanto mais claramente você definir os seus e relacioná-los a entradas reais, mais útil seu modelo se torna.

Explique o que está mudando

Construa sobre dados históricos de referência com seu conhecimento do que está por vir.

Isso inclui:

• Atualizações de preços ou mudanças na embalagem

• Desacelerações sazonais ou cíclicas

• Lançamentos de produtos ou atrasos no roteiro

• Restrições de contratação que limitam as vendas ou o onboarding

Incorpore sinais de mercado

Sua base de clientes está exposta à volatilidade econômica por causa de desaceleração no financiamento ou mudanças regulatórias? Isso deve orientar os cenários que você está considerando. Modele trajetórias diferentes conforme o que pode estar por vir.

Teste a resistência dos direcionadores

Faça verificações rápidas de sensibilidade. Se o churn aumentar em 1%, quanto de ARR você perde? Se os upsells atrasarem por um trimestre, o que acontece com o seu fluxo de caixa?

Uma boa previsão vai te ajudar a responder rapidamente em qualquer situação.

Quais desafios as empresas SaaS enfrentam ao prever receitas?

Mesmo com dados limpos e o modelo certo, a previsão de receita SaaS vem com atritos inerentes. Veja o que normalmente dificulta o trabalho das equipes.

O churn é instável

Prever quando e por que o churn vai atingir um pico é difícil, especialmente diante de padrões sazonais, quedas de uso ou mudanças nos orçamentos dos clientes. Pequenos aumentos se acumulam rapidamente.

A expansão é imprevisível

Upsell e contração frequentemente dependem de comportamentos difíceis de modelar, como adoção de recursos, crescimento da conta e limites de uso. O impulso de expansão de um trimestre nem sempre se mantém no seguinte.

Os dados se espalham além do esperado

Dados de cobrança, CRM, uso do produto e sinais de churn nem sempre estão sincronizados. Previsões baseadas em dados isolados podem levar a premissas equivocadas ou receita contabilizada duas vezes.

A complexidade se multiplica

Fatores como precificação estabelecida em uso, contratos de vários anos, descontos e variação dinâmica na quantidade de usuários podem fazer a receita mudar em ritmos diferentes. Isso pode rapidamente dificultar o acompanhamento.

O conhecimento fica isolado

Embora cada equipe seja responsável por sua área, previsões que ficam restritas apenas ao financeiro deixam de considerar o que vendas, sucesso do cliente e produto já sabem. Contribuições entre equipes tornam o planejamento mais preciso.

Como você deve agir com base nas suas previsões de receita SaaS?

A previsão só é útil quando leva à ação. Para que um modelo de previsão para SaaS realmente guie decisões, as pessoas precisam entender o que ele indica, de onde vêm os dados e como utilizá-lo.

Comece com a história

Comece com o que realmente importa:

• Estamos adiantados, atrasados ou mantendo o ritmo?

• Quais suposições impulsionam essa projeção?

• Quais riscos ou vantagens poderiam mudar isso?

Forneça às equipes o que é relevante. Vendas recebe novas metas, sucesso do cliente recebe previsões de churn e de expansão, e produto conhece as premissas de uso vinculadas aos próximos lançamentos.

Use seu conhecimento

Um modelo de previsão para SaaS pode orientar suas decisões em todas as frentes. Use-o para direcionar contratações, níveis de gastos, priorização do road map e planejamento de reservas.

Mantenha uma previsão viva

Compare sua previsão com seus resultados regularmente. Atualize suas suposições quando as entradas mudarem. Depois, compartilhe novamente. Uma previsão que se desenvolve junto com a empresa conquista a confiança de todos e um lugar nas decisões reais.

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