Guia do Fundador para Previsão de Receita SaaS

Muitas empresas mantêm sistemas financeiros bastante básicos quando estão começando. 

Quando há receita entrando, o fundador e seu contador podem reunir rapidamente uma demonstração de resultado (DRE) e fazer projeções financeiras simples em base linear. E antes de investimento externo substancial ou de realmente ganhar tração, isso provavelmente é suficiente. 

Qualquer coisa mais avançada é um diferencial, e apenas se houver tempo extra de alguma forma. (Mas como todos sabemos, nunca há tempo extra!) Muitos fundadores também tratam a previsão de receita como um luxo, se virando com projeções de vendas de alto nível durante as fases iniciais da construção de uma empresa de SaaS.

Até que, de repente, a previsão de receita se torna uma necessidade. 

Então, para impulsionar o crescimento da empresa, você está tentando levantar capital ou obter um empréstimo. Ou talvez você esteja procurando alugar um escritório maior ou expandir sua equipe.

Qualquer credor potencial ou investidor desejará uma projeção de receita confiável para avaliar a probabilidade de você pagá-los de volta (idealmente com um múltiplo grande). É avassalador reunir rapidamente números coerentes que reflitam as realidades e expectativas do seu negócio. 

Este guia para previsão de receita de SaaS o guiará através da construção de uma previsão de receita e mostrará os benefícios de usar ferramentas de modelagem dedicadas. 

Primeiro, o Básico: Por que a Previsão de Receita é Tão Importante?

A previsão é crítica para qualquer negócio, especialmente para uma startup de SaaS em estágio inicial. 

Mas para criar uma boa previsão, você primeiro precisa definir para onde a empresa está indo e como planeja chegar lá. Então, essa previsão pode servir como um poderoso assistente de tomada de decisão, permitindo que você olhe para o futuro e garanta que a empresa está se movendo em direção ao destino correto. 

A previsão de receita envolve definir quanto de receita você espera em um período específico, tipicamente entre um trimestre e um ano. Essa previsão de receita alimenta a DRE e serve como base para suas projeções de cinco anos.

Lembre-se de que previsão é mais do que apenas suposição otimista sobre o que está por vir. Uma boa previsão combina dados históricos e suposições futuras com um pouco de julgamento profissional. Até mesmo os modelos de previsão de receita mais sofisticados quase sempre dependem de entrada humana em uma fase ou outra.

Em resumo, a previsão ajuda você e o resto da equipe a responder constantemente à pergunta: o que estamos fazendo está nos levando para onde queremos ir?

Inicialmente, pode ser difícil convencer-se do valor da previsão de receita. Especialmente no início, quando não há equipe de finanças cuidando dos detalhes, você já tem muito em seu prato. Você pode assumir que montar uma previsão tira tempo do seu negócio 'real' de:

• Construir produtos melhores,

• Vender seu software, e

• E contratar novos desenvolvedores.

No entanto, garantir capital para investir no negócio é parte do trabalho do fundador. Pode ser difícil convencer os investidores sem projeções financeiras confiáveis ou um modelo mostrando quando a empresa se tornará positiva em fluxo de caixa. E todas as projeções financeiras sérias, incluindo sua DRE e expectativas de caixa, dependem da previsão de receita. 

Construindo uma Previsão de Receita no Google Sheets

No SaaS, a previsão de receita impulsiona decisões em muitos aspectos da empresa, garantindo que você possa responder a perguntas críticas como:

• Quanto podemos gastar em marketing?

• Precisaremos de mais pessoal de suporte ao cliente?

• Nosso funil está convertendo tantos clientes quanto deveria?

• Quanto caixa estamos queimando a cada mês?

• Quando ficaremos sem recursos? 

Para fazer uma previsão bem, você precisará entender o histórico financeiro e de marketing do negócio e se adaptar com base em mudanças e expectativas futuras. 

Não é apenas o passado que desempenha um papel crucial, e os planos internos de uma startup também podem ter impactos significativos.

• Com que rapidez você pode implementar os novos recursos que os clientes desejam?

• Quando os novos gerentes de vendas começam?

• Quais opções estão disponíveis para gerar mais tráfego?

• Podemos melhorar as taxas de conversão? 

Você pode assumir que as vendas da sua empresa continuarão aumentando. Mas como você pode ter certeza? Ou o crescimento vai diminuir e você ficará preso em um platô?

Não demore muito na fase de análise de encontrar a solução de modelagem perfeita. Antes de implementar ferramentas automatizadas, geralmente é útil começar a previsão de receita com um modelo de planilha simples e preciso. 

Preferimos Google Sheets. E na verdade, temos um ótimo modelo que você pode usar. Basta fazer uma cópia e acompanhar:

Uma vantagem significativa de usar uma planilha é que você é forçado a mapear todo o funil de marketing e processo de vendas. Construir a relação entre suas ferramentas de CRM e relatórios financeiros permite que você veja quais fatores têm os maiores impactos e onde estão suas maiores alavancas. 

Então, depois de se familiarizar com o que está impulsionando suas vendas, você pode considerar passar para ferramentas mais avançadas.

Opções Básicas de Previsão

As ferramentas de previsão mais diretas dependem do passado recente para prever o futuro. O método de "linha reta" usa receita histórica e tendências de crescimento para mapear expectativas de receita de alto nível. 

Comece com seus últimos seis meses de dados e mapeie os próximos seis meses com base em sua trajetória atual. Por exemplo, se você tinha $50k em receita recorrente mensal seis meses atrás e hoje tem $60k, uma previsão de linha reta mostraria que em 6 meses você atingirá $70k em MRR.

A linha de meta de 2020 segue um modelo de linha reta.

Uma projeção de crescimento constante é provavelmente uma estimativa muito conservadora para uma startup de SaaS com crescimento sólido. Embora alguma flutuação mês a mês seja padrão, o crescimento linear simples é improvável, especialmente se você já tem alguma tração.

Quando seu produto ganhou força e a base de clientes está crescendo, passar de um modelo estritamente linear para um cálculo de média móvel pode melhorar drasticamente a precisão de suas previsões. 

Na Baremetrics, chamamos isso de previsão Autopilot. Em vez de crescer a uma taxa fixa a cada mês, sua taxa de crescimento mudará dependendo do desempenho dos 3-6 meses anteriores, eventualmente se estabilizando.

Dessa forma, você está capturando a taxa de crescimento dos últimos meses e as mudanças no crescimento de receita.

Criando um Modelo de Receita

Quando você estiver confortável com os conceitos básicos de previsão de receita, é hora de passar para um modelo de previsão de receita mais complexo. Agora é quando você realmente se aprofundará para entender os blocos de construção básicos de como sua receita se reúne. 

Como eu disse antes, temos um modelo de previsão SaaS eficaz que você pode usar como base:

Como fizemos com uma previsão simples, comece reunindo o máximo de dados históricos relevantes possível. Se você está no negócio há cinco anos, mas só viu tração nos últimos seis a oito meses, tudo bem negligenciar as informações anteriores. Dados dos primeiros quatro anos podem não fornecer muito insight sobre seu crescimento futuro.

Em termos de informações relevantes, buscamos dados financeiros bem como métricas de marketing, vendas e outros clientes. Os dados "outros" são críticos porque ajudam a ancorar seu modelo no que está impulsionando o crescimento de clientes e receita. 

Os clientes não aparecem magicamente. Geralmente começam como visitantes do seu site e passam pelos diferentes estágios do seu funil. Um punhado eventualmente se converterá e se tornará cliente pagador – adicionando ao seu MRR.

Idealmente, configure o modelo para que você possa colar diretamente uma exportação de seu sistema financeiro e ferramentas de CRM. Claro, nosso modelo foi construído para pegar números reais de uma exportação Baremetrics. Ainda assim, planilhas do Google são bastante flexíveis, e você pode adaptar rapidamente sua exportação ou planilha de entrada para atender às suas necessidades específicas.

Exportação Baremetrics dentro do Modelo Financeiro SaaS 3.0

1. Seu modelo de funil

Comece mapeando seus dados de funil de marketing e informações de cadastro de clientes. Dados históricos aqui darão a você uma visão de como seu funil funciona. 

• Quantos visitantes você teve em seu site e de onde vieram? Você recebe muito tráfego orgânico ou é principalmente através de publicidade PPC, como AdWords?

• Daqueles visitantes, quantos se cadastraram em sua lista de e-mail? Juntos, esses números dão a você a taxa de conversão de visitante para cadastro .

• Em seguida, você tem suas taxas de conversão de Cadastro -> MQL (lead qualificado para marketing), MQL -> SQL (lead qualificado para vendas) e SQL -> Oportunidades -> Testes. 

• Por fim, uma certa porcentagem desses testes de fato se tornará novos clientes. 

Você pode estar pensando: Espera aí! Por que estamos gastando todo esse tempo com o funil de marketing? Pensei que estávamos construindo uma previsão de receita!

Primeiro as coisas primeiro, estamos chegando lá. Quase todos os novos clientes fluem através do seu funil de marketing. Entender cada etapa do funil e taxa de conversão ajuda você a ver o processo completo por trás de sua geração de receita. 

2. Do funil para "novo cliente"

Aqui é onde a previsão muda de ser algo de um exercício matemático para mais de uma arte. Depois de mapear seus dados históricos de funil, analise as fórmulas e como seus fatores de conversão se moveram nos últimos meses. Depois, faça sua melhor suposição sobre quais proporções são razoáveis para o futuro. 

Nosso As taxas de conversão do modelo de funil de marketing para tráfego Orgânico e AdWords usam como padrão uma média móvel de 3 meses. Essa suposição fornece uma base excelente para capturar as tendências mais recentes, mas as taxas de conversão podem ser sensíveis até mesmo a ajustes menores em qualquer estágio do funil. 

Suponha que ações de melhoria sejam executadas em aspectos específicos do funil, ou você saiba que está prestes a lançar atualizações significativas ou novos recursos divertidos. Nesse caso, você pode querer ajustar manualmente alguns fatores de conversão.

Modelo de Funil de Marketing

Neste exemplo, a previsão começou em maio de 2020. Você pode notar que se espera que os visitantes orgânicos continuem encolhendo -3,9% mês a mês. 

Além disso, como as fórmulas padrão se baseiam nos três meses anteriores, conforme você projeta cada vez mais para o futuro, as métricas de conversão eventualmente se estabilizam.

Ao planejar tráfego do AdWords (ou qualquer PPC), o número de visitantes depende do orçamento de publicidade esperado e do custo por visitante. Aqui, a suposição é que você sempre pode comprar mais tráfego e está limitado apenas pelo seu orçamento. 

Essa expectativa reforça ainda mais a posição de que sua previsão de receita afeta o quanto você pode gastar em publicidade. Há um efeito de flywheel no sentido de que mais crescimento de receita impulsiona mais crescimento de receita, pelo menos até atingir a saturação de mercado.

3. Modelos de previsão de receita

Os dois canais de marketing se combinam para fornecer o número de novos clientes que seu funil de marketing gerará a cada mês. A receita desses clientes flui para seu novo MRR, onde continuaremos a segunda parte de sua previsão de receita. 

Além de atrair novos clientes, existem alguns fatores significativos que impactam o MRR:

• Expansão e contração (atualizações ou rebaixamentos de assinatura): Isso acontece quando os clientes existentes decidem mudar para um nível de preço mais alto ou mais baixo.

• Cancelamento e reativação: clientes cancelando assinaturas ou reativando uma assinatura previamente cancelada. Você verá abaixo que há algum cancelamento, embora não tenhamos nenhuma reativação neste exemplo. 

Em vez de usar uma média móvel como fizemos anteriormente com a maioria de nossas taxas de conversão, essas porcentagens são codificadas para refletir nossas expectativas de expansão, cancelamento e contração. 

Embora ajustar as taxas de conversão em seu funil de marketing possa impactar significativamente o número de novos clientes mensais, o cancelamento e a reativação também podem impactar a RRM.  

4. Convertendo clientes em RRM

Estabelecemos efetivamente o número total de clientes que esperamos cada mês do funil de marketing para nossas expectativas de expansão, cancelamento e contração. Usando esses números e a receita média por cliente (RAMP) para cada categoria, podemos fazer um prognóstico sólido para RRM.  

Mantendo Sua Previsão de Receita

Depois de estabelecer suas fórmulas de previsão de receita e os relacionamentos de dados necessários para construir sua previsão, é simplesmente uma questão de atualizar os dados e as suposições a cada mês. 

Você poderá copiar seus dados de tráfego e conversão diretamente do software de seu funil de marketing. Em seguida, insira suas informações de receita e cancelamento. Se suas suposições foram muito incorretas, prossiga e reavalie para a próxima previsão.

Todo esse processo não deve levar muito tempo, mas pode fornecer informações sobre o que está funcionando e o que não está. O trabalho real envolve avaliar onde você não está no caminho certo com suas suposições anteriores, tomar decisões e tomar ações corretivas.

Pontos Críticos para Previsão de Receita

A previsão de receita é essencial, especialmente para empresas SaaS. Não espere até ter um time de finanças inteiro pronto ou investidores para satisfazer implementar as soluções de previsão em nuvem mais avançadas. Começar com uma ferramenta do Google Sheets é muito melhor do que não fazer previsões. 

No entanto, o problema em depender de um modelo de planilha simples é que a simplicidade e a precisão muitas vezes têm uma relação inversa. 

Em outras palavras, é improvável que seja preciso se for simples. 

O outro extremo também se aplica; se for preciso e você tentar capturar todos os fatores que impulsionam sua receita de SaaS, provavelmente não será simples. E com planilhas, não simples pode ser propenso a erros e difícil de manter. 

Imagine a dificuldade de adicionar regularmente um canal de marketing adicional ou um novo nível de serviço e faixa de preço ao nosso exemplo simples. É possível, mas você precisará conectar todos os pontos de dados sem contar nada em dobro adequadamente. A longo prazo, empresas com uma ampla base de clientes e um portfólio de produtos complexo ficarão muito grandes para uma ferramenta simples.

Forecast+: Uma Alternativa para Previsão em Planilha

Os modelos de planilha têm seu lugar no mundo dos negócios. Muitas grandes empresas foram construídas usando apenas planilhas para modelagem financeira. 

No entanto, muitas alternativas eficazes estão disponíveis para startups em crescimento. Uma solução em nuvem como Forecast+ pode ser extremamente valiosa para ajudar empresas SaaS a gerenciar suas previsões e planejamento financeiro. Ele também se integra com software financeiro como Xero e QuickBooks para importar facilmente seus dados reais a cada mês. 

Com uma ferramenta de previsão tudo em um, você pode fazer tudo o que uma planilha pode e mais. É transparente e flexível, e a atualização é extremamente fácil. 

Modelo Operacional dentro do Forecast+

Previsão e modelagem servem vários propósitos vitais. Mas esses propósitos se resumem principalmente em auxiliar a tomada de decisão interna e modelar a trajetória financeira para stakeholders em potencial (e existentes).

Ferramentas que ajudam você a gastar menos tempo para ganhar mais insight podem trazer valor imenso. Imagine conectar sua ferramenta de previsão diretamente ao seu sistema de relatório financeiro. Isso o pouparia de importar dados manualmente ou garantir que suas fórmulas estejam corretamente vinculadas.

Além disso, ferramentas como Forecast+ podem tornar a visualização de vários cenários muito fácil.

Modelagem de Múltiplos Cenários

A modelagem de cenários o ajuda a se preparar e se posicionar para tudo o que a vida joga no seu negócio. Periodicamente dedicando um tempo para modelar várias situações permite que você se coloque à frente dos dados para garantir que está preparado para o pior, mas visando o melhor. 

Cenários Base, Meta e Pior Caso no Forecast+

Normalmente você verá 2-3 cenários principais:

• A cenário meta é o que sua equipe está buscando. Este resultado de "melhor caso" mostra o que acontece quando você faz suposições agressivas e as coisas correm bem.

• A cenário base é mais um cenário padrão. Essas estimativas de receita são um tanto conservadoras e algo que você pode facilmente superar em circunstâncias normais. Um bom ponto de partida para este "baseline" é seu desempenho médio nos últimos meses.

• Na pior caso, você se prepara para o que fazer quando tudo desaba. Este cenário envolve modelar o que acontece em uma situação semelhante a um coronavírus ou se uma guerra eclodisse em áreas onde você tem uma ampla base de clientes, causando uma queda súbita de receita de 20% ou mais. É improvável, mas também não é impossível.

A capacidade de visualizar instantaneamente todos os efeitos – incluindo impactos no balanço patrimonial e fluxo de caixa – ajuda a garantir que toda a equipe entenda os impactos de cada cenário.

A Facilidade de Sistemas de Modelagem Modular

Uma das outras vantagens significativas de usar uma ferramenta de modelagem é a modularidade de seu trabalho. Ao contrário de um modelo de planilha, uma ferramenta modular permite que você adicione novos componentes às suas previsões sem reconstruir todo o modelo. 

Em Forecast+, você pode descartar rapidamente exportações de suas ferramentas de contabilidade ou downloads de seu software de métricas de clientes e adaptar seu modelo. O mesmo se aplica à adição de um novo cenário ou produtos e canais de marketing.

A longo prazo, isso pode economizar muito tempo e garantir que seu modelo não exclua inadvertidamente dados críticos. 

Previsão e Finanças Automatizadas

O nível de sofisticação necessário para suas ferramentas financeiras depende do propósito da previsão e do público-alvo. 

Se seu objetivo principal ao construir uma previsão é ter um melhor controle sobre seu negócio simplesmente, o modelo do Google Sheets com o qual você começou pode cobrir suas necessidades por um tempo. No entanto, criar e atualizá-lo pode ser um processo manual, onde você pode correr o risco de cometer erros graves em suposições ou cálculos.

Porque você sabe que há dados reais por trás das projeções da planilha, pode se sentir à vontade ao mostrá-las a possíveis investidores ou avaliadores de empréstimos. 

No entanto, suponha que você esteja tentando convencer investidores de capital de risco ou um banco de que seu negócio de SaaS tem uma trajetória ascendente sólida. Nesse caso, pode ser hora de investir em mudar de planilhas para uma ferramenta automatizada de modelagem e relatórios como Forecast+.

Após a configuração inicial estar concluída, você pode automatizar algumas operações e relatórios do seu negócio. 

A Conclusão

Com Forecast+, o Baremetrics oferece as ferramentas para criar um ótimo modelo de previsão de receita para seu negócio de SaaS em crescimento. As ferramentas flexíveis de planejamento financeiro permitem que você modele o que o futuro traz, não importa o quê.

Quando você estiver pronto para reunir todas as métricas do seu negócio em um só lugar, comece seu teste gratuito hoje.