Produto

RECOMENDADO

TESTE GRATUITO

Integrações

CONEXÕES UNIFICADAS

Visualize todas as suas assinaturas juntas para fornecer uma visão holística da saúde de suas empresas.

Recursos

Como o freemium quase causou o colapso do nosso negócio

Por Josh Pigford em 09 de novembro de 2015
Última atualização em 28 de abril de 2026

Três meses atrás, apresentamos um plano gratuito…e quase levou o Baremetrics ao colapso. Vamos ver o que fizemos, como isso afetou nosso negócio e por que foi, em última análise, um fracasso.

Quando construí e lancei o Baremetrics há mais de dois anos, cobrei desde o primeiro dia. Sem plano gratuito e sem avaliação. Você se inscrevia com um cartão de crédito e era cobrado com dinheiro real. Não satisfeito? Sem problemas, tínhamos uma garantia de reembolso de 60 dias.

Mantemos essa configuração por quase dois anos e crescemos o negócio de $0 para mais de $30k/mês em receita usando-a. Depois decidimos mexer as coisas.

Nossa configuração de plano gratuito

Em agosto, lançamos um plano totalmente gratuito. Sem limites de tempo e sem limites no número de clientes (que era um fator de segmentação importante para os planos pagos). O único limite estava no conjunto de recursos.

Quer métricas históricas completas? Atualize, por favor. Quer ferramentas poderosas para se aprofundar em suas métricas? Você precisará atualizar para isso. Quer coletar automaticamente em cobranças falhadas? Você acertou: atualize.

Não exigimos um cartão de crédito até que você estivesse pronto para atualizar. Havia essencialmente zero compromisso em fazer qualquer coisa além de se inscrever.

Os resultados

Lançamos o plano Gratuito em 18 de agosto de forma um pouco atípica: Beardmetrics. Os resultados do nosso experimento de marketing Beardmetrics são matéria para outro artigo, mas em última análise, não fizemos um grande anúncio "O BAREMETRICS AGORA TEM UM PLANO GRATUITO!". Enviamos um e-mail para 7.000 pessoas e tuítamos para alguns milhares a mais como forma de criar buzz em torno do Baremetrics. Depois tentamos converter o máximo de pessoas possível, tornando super fácil/rápido se inscrever.

No decorrer de 11 semanas, mais de 1.000 contas gratuitas foram criadas. Para ser claro, isso não eram 1.000 "clientes em potencial para pagamento". Ainda estamos fortemente orientados para empresas de "assinatura". Isso significa que uma empresa precisa ter receita de assinatura e, mais especificamente, deve estar usando a API de Assinatura do Stripe. (Atualização! Agora suportamos Stripe, Braintree, Recurly e Chargify.)

Então, das 1.000 contas, 461 eram realmente elegíveis para sequer pensar em se tornar um cliente pagante.

Das 461 contas elegíveis para pagamento, 53 realmente foram atualizadas.

53 as a % of 461 = 11.5%

Nossa taxa de conversão de Gratuito para Pagante no decorrer de quase 3 meses foi um pouco acima de 11%, e com um ARPU de $90, isso significava quase $5.000 em novo MRR.

Honestamente, isso é bem incrível. A taxa média de conversão B2B é de cerca de 3-5%…então estávamos destruindo isso. Mas como essas coisas acontecem, não era bem assim.

Quando o modelo gratuito começou a desmoronar

Estávamos adicionando mais de uma dúzia de novas contas por dia, mas foi aí que a diversão parou.

Rapidamente, começamos a enfrentar muitos problemas de desempenho e banco de dados. Em poucas semanas, nossos clientes "gratuitos" superaram numericamente nossos clientes "pagantes" e a quantidade de dados que estávamos armazenando e processando havia duplicado.

Como temos que fazer download e armazenar todo o seu conjunto de dados do Stripe e depois gerar as métricas para cada dia para cada plano em sua conta (e também armazenar isso), há simplesmente uma tonelada de processamento de dados que acontece.

Tivemos mais de dois anos para aumentar lentamente a quantidade de dados que estávamos processando antes do plano gratuito. Então nos encontramos precisando duplicar a carga processável em questão de dias. Desnecessário dizer, não funcionou a nosso favor.

Estávamos enfrentando dia após dia e semana após semana de problemas de servidor e desempenho cada vez mais complexos, conforme continuávamos adicionando novas contas gratuitas.

Além disso, o número de clientes que estávamos suportando triplicou. Nos encontramos espalhados demais, incapazes de fornecer a mesma responsividade de antes. E além de isso, nossa carga de suporte regular aumentou devido aos problemas de servidor mencionados.

Depois, para piorar ainda mais, estávamos tão focados em apagar incêndios no servidor, que nos encontramos fazendo zero progresso no próprio produto.

Dizer que os problemas estavam se agravando seria subestimar.

Chamando pelo que era: fracasso

O resultado líquido desses problemas agravados levou ao cerne do nosso fracasso do plano gratuito: churn.

Começamos a perder clientes por todos os lados porque dia após dia eles estavam experimentando tempo de inatividade, atrasos de dados e métricas imprecisas, o que é absolutamente nunca aceitável. Além disso, sua experiência de suporte era menos que ideal e o produto em si estava se tornando estagnado e bugado.

Perdemos quase 60 clientes durante as 11 semanas em que tivemos nosso plano gratuito, dobrando nosso churn de receita e resultando em uma perda líquida de clientes. Nosso plano gratuito estava causando nosso negócio a implodir lentamente.

Quando o modelo gratuito não faz sentido

As pessoas falam muito sobre como a carga de suporte para clientes gratuitos é um dos principais fatores negativos do freemium. Isso certamente foi parte disso para nós.

Os problemas maiores se deviam ao fato de que nossos recursos são finitos. Tínhamos sido capazes de escalar nossa infraestrutura lentamente porque nosso crescimento anterior havia sido previsível e poderíamos descobrir com antecedência quando certos gargalos se tornariam problemas principais.

O plano gratuito jogou tudo isso pela janela, porém.

Quando seus recursos disponíveis, seja tamanho da equipe, limites de desempenho ou dinheiro, são limitados, então "gratuito" tem uma possibilidade real de causar mais danos do que fornecer qualquer benefício real.

Coisas que poderíamos ter feito diferentemente

Há algumas coisas que poderíamos ter feito de forma diferente que poderiam ter resultado em um resultado diferente.

  • Limitado quanto aos dados históricos que importamos e processamos — Se tivéssemos apenas importado os 30 dias de dados que estávamos mostrando para planos gratuitos, isso teria nos economizado bastante processamento, mas acredito que também teria resultado em uma experiência de atualização ruim, pois você teria que reimportar todos os seus dados históricos.
  • Fornecido um teste completo desde o início e depois simplesmente fazer downgrade para gratuito — Teoricamente isso teria resultado em mais atualizações, mas não teria resolvido os problemas de escala.
  • Limitado o número de clientes pagantes no plano gratuito — Isso teria impedido contas enormes de monopolizar recursos, mas em última análise teria apenas atrasado o inevitável por uma ou duas semanas.

Existem todos os tipos de configurações que poderíamos ter testado, mas no final do dia precisávamos corrigir o curso o mais rápido possível. Podemos revisitar algumas dessas coisas mais tarde.

O que estamos fazendo agora

Na semana passada, mudámos para um período de teste gratuito teste. Durante 14 dias, tem acesso total a tudo, após o qual pode escolher um plano. Se optar por não escolher um plano, deixamos de processar os seus dados.

Isto estabelece um limite máximo no consumo de recursos e evita que tenhamos problemas de desempenho compostos.

Também fizemos melhorias significativas na nossa infraestrutura para evitar estes problemas no futuro.

Não vou descartar completamente o modelo freemium. Acredito que existem definitivamente situações em que funciona pode . Mas neste momento, na nossa situação, definitivamente não funcionou.

Gostaria de ouvir o seu feedback honesto sobre coisas que poderíamos ter feito de forma diferente, bem como as suas próprias experiências com freemium.

Perguntas Frequentes

  • Por que é que os modelos freemium SaaS falham em escala?
    Os modelos freemium SaaS frequentemente falham em escala porque os utilizadores gratuitos consomem infraestrutura, suporte e recursos de engenharia sem gerar receita para cobrir esses custos.

    O problema central é o desequilíbrio de recursos. Os registos de utilizadores gratuitos podem crescer mais rápido do que a sua equipa ou servidores conseguem lidar, o que se agrava em problemas de desempenho, desenvolvimento de produtos mais lento e suporte degradado para os clientes pagantes que realmente financiam o negócio. Quando a infraestrutura cede sob a carga do nível gratuito, os clientes pagantes experimentam tempo de inatividade e atrasos nos dados, e a rotatividade acelera. Baremetrics viveu isto diretamente: 1.000 contas gratuitas em 11 semanas duplicaram a carga da base de dados, triplicaram o volume de suporte e causaram a duplicação da rotatividade de receita. Para negócios de subscrição com $10K–$500K MRR, orçamentos finitos de engenharia e infraestrutura tornam freemium um modelo particularmente de alto risco em comparação com um período de teste gratuito limitado no tempo.
  • Qual é uma taxa de conversão realista de freemium para pago em SaaS B2B?
    Uma taxa de conversão freemium-para-pago forte para SaaS B2B é aproximadamente de 3 a 5 por cento, com produtos de alto desempenho a atingir cerca de 10 a 15 por cento.

    Baremetrics atingiu uma taxa de conversão gratuita-para-paga de 11,5 por cento em 461 contas elegíveis durante três meses, o que está bem acima do benchmark típico de B2B. Mas a taxa de conversão por si só não determina se freemium é o modelo correto. Mesmo a 11,5 por cento, a tensão operacional de suportar utilizadores gratuitos causou a duplicação da rotatividade de receita entre clientes pagantes existentes, eliminando grande parte do MRR ganho com atualizações. Para fundadores de SaaS que avaliam freemium, a métrica correta a monitorizar é o impacto líquido de MRR, não a taxa de conversão isoladamente. Rastrear movimentos de MRR através de uma plataforma de análise de subscrições como Baremetrics facilita a visualização se o novo MRR de expansão de atualizações está realmente a compensar o MRR da rotatividade da experiência degradada do cliente.
  • Freemium vs período de teste gratuito para SaaS: qual modelo converte melhor?
    Um período de teste gratuito limitado no tempo normalmente supera um plano freemium perpétuo para SaaS B2B porque cria urgência para atualizar e estabelece um limite máximo no consumo de infraestrutura.

    Com freemium, os utilizadores não têm prazo e nenhuma função de forcing para avaliar funcionalidades pagas, o que tende a produzir registos passivos e de baixa intenção. Um período de teste gratuito, em contraste, oferece a cada utilizador uma janela de conversão clara e interrompe automaticamente o uso de recursos para não-conversores quando o teste termina. Baremetrics mudou de um plano freemium para um período de teste gratuito de 14 dias com acesso total depois que o experimento freemium causou problemas de servidor compostos e duplicou a rotatividade de receita. O modelo de teste restaurou a estabilidade da infraestrutura e manteve uma melhor experiência para assinantes pagantes. Para a maioria dos negócios de subscrição B2B, especialmente aqueles em que o processamento de dados se dimensiona com o tamanho do cliente, um período de teste gratuito é o caminho de menor risco para melhorar a conversão de teste-para-pago sem canibalizar o MRR existente.
  • Como sei se o meu modelo freemium está a prejudicar o MRR?
    Se o seu modelo freemium está a prejudicar o MRR, os sinais de aviso são o aumento da rotatividade entre clientes pagantes, a estagnação do desenvolvimento de produtos e os custos de infraestrutura a crescerem mais rápido do que a receita de atualização.

    O sinal mais claro é a aceleração da rotatividade involuntária e voluntária ao mesmo tempo que a sua base de utilizadores gratuitos cresce. Os utilizadores gratuitos podem indiretamente causar rotatividade de clientes pagantes ao degradar o desempenho, sobrecarregar filas de suporte e desacelerar melhorias de produtos. Para diagnosticar isto, rastreie o seu MRR da rotatividade, MRR de expansão de atualizações gratuitas-para-pagas e novo MRR líquido semana após semana. Se o MRR da rotatividade está a ultrapassar a receita de atualização, o nível freemium está a destruir valor em vez de criá-lo. Baremetrics divide o MRR nos seus componentes, incluindo novo MRR, MRR de expansão, MRR de contração e MRR de rotatividade, para que possa ver o impacto líquido de uma mudança de modelo de preços em tempo real em vez de descobrir o dano semanas depois.
  • Como posso reduzir o churn involuntário causado por falhas de pagamento em um negócio de assinatura?
    A rotatividade involuntária de pagamentos falhados pode ser reduzida ao repetir automaticamente as cobranças falhadas em intervalos otimizados e ao enviar e-mails de cobrança direcionados antes de uma subscrição caducar.

    Os pagamentos falhados são uma das fontes de perda de receita mais evitáveis para negócios de subscrição. Muitos cancelamentos não são intencionais; acontecem porque um cartão expirou, um limite de pagamento foi atingido ou um banco marcou uma cobrança invulgar. Um processo sistemático de repetição e recuperação captura uma grande parte destes antes do cliente alguma vez perceber que houve um problema. Baremetrics inclui uma funcionalidade chamada Recover que automatiza tentativas de pagamento falhadas e sequências de cobrança diretamente no topo dos seus dados Stripe, Braintree ou Recurly existentes, sem configuração adicional necessária. Para empresas de SaaS com $10K a $10M MRR, reduzir a rotatividade involuntária por um ou dois pontos percentuais pode ter um efeito positivo composto no LTV e na retenção de receita líquida.

Josh Pigford

Josh é mais famoso como fundador de Baremetrics. Porém, muito antes de Baremetrics e até hoje, Josh tem sido um maker, construtor e empresário. Sua carreira começou em 2003 construindo um par de diretórios de links, ReallyDumbStuff e ReallyFunArcade. Antes de vender isso com lucro, ele já havia iniciado seu próximo conjunto de projetos. Como especialista em design, começou a consultar sobre projetos de web design. Essa empresa acabou se transformando em Sabotage Media, que tem sido a empresa de fachada para muitos de seus projetos desde então. Alguns de seus maiores projetos antes de Baremetrics foram TrackThePack, Deck Foundry, PopSurvey e Temper. Os pontos problemáticos que ele vivenciou quando PopSurvey e Temper decolaram foram a razão pela qual ele criou Baremetrics. Atualmente, ele está dedicado a Maybe, o sistema operacional para suas finanças pessoais.