Otimização de Preços em SaaS: Uma Introdução

Muitos produtos de assinatura SaaS são lançados com preços muito abaixo de seu valor potencial. Talvez façam isso para encorajar inscrições. Ou talvez seja apenas um tiro no escuro. Independentemente da causa, parece haver um forte potencial para aumento de receita a partir do ajuste de preço.

Mas como começamos?

Este artigo é a introdução de uma série cobrindo vários tópicos relevantes para otimização de preços para empresas de assinatura. Aqui está parte um! Continue lendo para aprender como usar dados para chegar a um preço ideal.

Otimização de Preços:

Um Experimento de Exemplo

Vamos começar observando alguns dados reais. Suponha que queremos comparar pontos de preço para ver como eles afetam receita mensal. Um certo ponto de preço corresponde a mais receita? Acima há um exemplo do que poderíamos ver em um conjunto de dados real. O gráfico vem de dados de um Baremetrics cliente, representado como um gráfico da receita recorrente mensal ao longo do tempo.

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A área sob a curva representa a receita mensal total. As cores correspondem à proporção da receita de clientes inscritos em diferentes pontos de preço. No lançamento, dez clientes fixam um preço baixo (azul). Depois a empresa aumenta o preço em 50% (roxo), depois em 80% (verde).

Após o primeiro mês de mudança para o preço verde, treze clientes se inscrevem e já estão gerando mais receita mensal do que os outros clientes combinados. Parece que aumentar o preço resulta em muito mais receita mensal. Isso levanta a questão: um preço ainda mais alto seria melhor?

Vamos ampliar a visão e observar outra mudança de preço que essa empresa fez:

Aqui eles fazem um grande aumento de preço no início de 2020 (rosa), seis vezes o preço de lançamento. Eles tentam esse preço por três meses. Nesse período, dez clientes se unem, e parece que a receita aumenta drasticamente.

Em março de 2020, de 70 clientes totais, 10 estão inscritos nesse preço e respondem por quase metade da receita mensal.

Embora esses exemplos não sejam experimentos de preço rigorosos, eles sinalizam a possibilidade de que o serviço está com preço inferior. Em cada exemplo, aumentar o preço parece aumentar a receita mensal, sugerindo que o preço ideal é ainda maior do que o preço representado em rosa.

Esses exemplos são empolgantes, mas precisamos ter cuidado para não tirar conclusões precipitadas sobre a relação entre preço e receita. Pode parecer que aumentar o preço aumenta a receita, mas muitos outros fatores poderiam gerar esse resultado.

Por exemplo, esses 10 clientes que se inscreveram em março de 2020 podem ser resultado de uma negociação especial de um representante de vendas. Além disso, temos apenas 3 meses de dados com 10 pontos de dados. É possível que eles possam churn rapidamente, ou a venda não seja repetível. Precisamos ser mais intencionais em nossos experimentos de preço para que possamos evitar conclusões equivocadas.

Mais adiante nesta série de postagens de blog, elaboraremos um framework para experimentar com preços. Continue lendo para aprender o que medir, o que exatamente otimizar, como experimentar e como evitar interpretações incorretas de seus dados.

Otimização de Preços: Por Que É Importante

Agora que oferecemos algumas motivações para experimentar com preços, precisamos ser mais específicos sobre o que estamos otimizando.

Podemos aplicar otimização de preços a muitas coisas, por exemplo, maximizar os primeiros usuários como parte de uma estratégia de longo prazo. Mas aqui, estamos adotando uma abordagem mais estreita. Aqui estamos considerando a resposta imediata ao nosso preço em termos de receita.

Em outras palavras, queremos encontrar o preço que maximiza nossa receita o mais rápido possível.

Vamos ser mais específicos sobre o que entendemos por receita. Temos que considerar que as assinaturas estão no centro do nosso modelo de negócios. Cobramos nossos clientes regularmente, e quanto mais tempo mantemos nossos clientes, mais dinheiro ganhamos.

Isso significa que retenção de clientes é uma parte crítica da nossa equação de receita. Tem uma relação direta com o valor do ciclo de vida que obtemos de um cliente individual.

A outra parte da equação é as taxas de inscrição. O valor que esperamos obter de um cliente individual é multiplicado pelo número de clientes que atraímos. O preço que definimos para uma assinatura impactará a retenção de clientes e as taxas de inscrição, o que determina a receita que esperamos obter do nosso plano de preço.

Nesta série, assumimos que em algum equilíbrio entre preço e seu efeito na retenção de clientes e taxas de inscrição, há um ponto ideal para receita.

Nosso objetivo é encontrar um preço mais próximo disso e explorar experimentação em torno deste framework.

Se otimização de preço é uma área de foco para sua empresa, certifique-se de conferir o resto da nossa série Otimização de Preços em SaaS.

Cobriremos métricas úteis para entender nossos dados corretamente e como configurar experimentos para testar preços. Na ausência de experimentação, justificaremos algumas diretrizes básicas para desenvolver um preço mais ideal.

Enquanto isso, comece direto a encontrar seu melhor preço e inicie seu Teste gratuito de 14 dias com Baremetrics hoje.

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