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En cualquier negocio hay un montón de indicadores que nos pueden ayudar a medir cómo está funcionando. Es interesante medir todo lo que sea medible y analizar únicamente lo que sea útil. 

Repasar 100 métricas diariamente no tiene ningún sentido, por lo que hay que elegir dos o tres indicadores que nos proporcionen una información general y que podamos analizar de forma constante. El resto de métricas hay que continuar midiéndolas pero no hay que obsesionarse con todas y cada una de ellas. 

En el software, hay una serie de métricas que derivan del modelo de suscripción y que son comunes prácticamente todos los negocios de este estilo. Hay muchísimas y algunas derivan de otras pero las principales son:

• Revenue: para mí, la métrica más importante. El dinero que se factura en un periodo de tiempo dado, incluyendo el recurrente y el que no lo es. No todos los SaaS tienen únicamente ingresos recurrentes, nosotros en Acumbamail facturamos bastante de los no recurrentes. Siempre es interesante dar la posibilidad de hacer pequeñas compras no recurrentes para aumentar la facturación. 
• Customer base (CB): es el número de clientes de pago activos. También es interesante analizar en qué planes –si ofrecemos varios– se encuentran estos clientes. 
• ARPA (Average Revenue Per Account): cuánto paga de media cada cliente. Hay ocasiones en las que utilizar la mediana en términos económicos es útil para evitar casos extremos, pero esta no es una de ellas porque queremos utilizar este dato, multiplicado por el número de clientes para obtener la siguiente métrica.
• Monthly Recurring Revenue (MRR): los ingresos recurrentes mensuales. Es decir cuánto se va a facturar durante el mes en curso proveniente de pagos recurrentes. Es un dato muy interesante porque es relativamente estable en tamaños altos y comprime dos métricas: CB y ARPA. Se calcula multiplicando ambas. 
• Annual Recurring Revenue (ARR): es la misma métrica anterior, pero multiplicada por 12, es decir cuánto se facturaría en un año de mantenerse el MRR. 
• Churn: el churn es la tasa de cancelación. Generalmente se calcula de forma mensual y se refiere al número de clientes que han cancelado, entre los que podrían haber cancelado en un periodo dado. También es útil realizar este mismo análisis con  el *revenue* que traían los clientes que han cancelado vs el que traían todos los que podían cancelar en ese periodo. 
• Life Time Value (LTV): es el importe medio que genera un cliente durante su tiempo de vida. Se calcula multiplicando el  ARPA por la inversa del Churn mensual –que nos proporciona cuántos meses dura un cliente si ese Churn se mantiene– y nos permite analizar la rentabilidad de cada cliente y decidir cosas interesantes cómo qué inversión se puede hacer en marketing. 
• Customer Acquisition Cost (CAC): es el coste que nos supone adquirir un cliente. Es decir cuánto dinero se ha gastado en marketing para conseguirlo. Es útil conocerlo porque, en combinación con el LTV se puede analizar si la estrategia de adquisición es o no rentable. 
• Payback Period: cuánto tiempo se tarda de media en recuperar el CAC. Es útil conocerlo para poder medir hasta qué punto nuestras inversiones están funcionando correctamente.

Las métricas que se analizan desde marketing, además de muchas de las que ya hemos descrito, serían las siguientes:

•  Visitantes: número de personas que visitan alguna de las páginas de la web. 
• Lead/Trial/User: de esos visitantes, algunos avanzarán en el funnel y otros no. Los que lo hagan se convertirán en Usuarios –tendrán una tipología u otra dependiendo del modelo de negocio que tengamos– de los que ya tendremos más información que la que teníamos de los visitantes. Lo más importante es que están más interesados que un usuario y que tenemos una forma de contactar con ellos (email, teléfono, etc). 
• Clientes nuevos: la misma métrica que en el nivel de negocio, pero es útil conocerla en un contexto temporal para así analizar si el marketing está funcionando correctamente. 
• Tasas de Conversión: las tasas de conversión –de visitante a usuario o de usuario a cliente– son una métrica que siempre hay que monitorizar. Un descenso de la conversión puede deberse a problemas en la web pero también a que la calidad del tráfico que estamos trayendo no es la adecuada. 

Cada producto es un mundo pero es interesante monitorizar el uso que están haciendo los usuarios del producto. Estas métricas son muy dependientes del propio producto, pero analizar qué se hace, quién lo hace y cómo de a menudo lo hace es muy útil. 

Por ejemplo es necesario para detectar problemas en el onboarding o para detectar los motivos de las cancelaciones e incluso prevenirlas.

Generalmente una de estas métricas de producto suele calificarse como la North Star Metric o NSM. La NSM es una métrica que tenemos claro que si aumenta, aumenta todo nuestro volumen de negocio y que va a impactar positivamente en todos los KPIs financieros. Es difícil encontrar una pero, generalmente, hay que intentar no complicarse excesivamente y elegir qué es lo que tus usuarios han venido a buscar a tu producto. 

Hay métricas que sirven para analizar el impacto que tiene el marketing sobre el propio negocio:

• Customer Acquisition Cost (CAC): el coste de adquisición de cliente, cuánto hay que gastarse en marketing para conseguir un cliente. Se calcula dividiendo todo lo gastado en marketing entre el número de clientes conseguidos. 
• Payback Period: Relacionado con el CAC está el Payback Period, cuánto se tarda de media en recuperar la inversión hecha para captar u cliente. Te da una pista de si puedes meter más o menos fuego al marketing.

Hay métricas que podría haber incluido en las métricas de negocio pero que he preferido resaltar porque proporcionan una visual muy general de la empresa y sus resultados. Hay cierto debate sobre si son importantes en etapas iniciales. Mi opinión es que este debate es un poco heredado de las empresas con financiación. Si tienes una empresa que no tiene muchos ceros en la cuenta bancaria, míralas porque son útiles:

• Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortizations (EBITDA): muestra el beneficio neto de la empresa antes de quitar intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones. Básicamente te cuenta la pasta que da tu negocio eliminando cosas –principalmente aspectos financieros y tributarios– que lo harían difícilmente comparable con otros. 
• Regla del 40%: entre el porcentaje de crecimiento y el porcentaje de beneficio deben sumar un 40%. Puedes crecer un 20% y dar un 20% de beneficio o crecer un 100% y dar un -60% de beneficio. Es útil para empresas que quieren crecer pero de forma saludable.
  

Para mí, uno de los errores más grandes que podemos cometer, es crear silos de métricas y hacer responsables a unos equipos de unas y a otros de otras. Creo que todos los equipos deben tener acceso constante a todas las métricas. Pienso que si una organización que tiene un tamaño pequeño o mediano no comparte sus KPIs con sus empleados, es porque quiero ocultar algo o porque no confía en ellos. Y cualquiera de las dos opciones es una situación bastante indeseable. 

Pienso que crear incentivos económicos basados en métricas que no sean macroindicadores puede ser contraproducente para una organización. Se han dado casos de empresas que estaban al borde de la quiebra y pagaban los incentivos de todos y cada uno de los trabajadores. En mi –poco popular opinión– es muy fácil que se pervierta un sistema de incentivos basado en métricas aisladas. 

En la imagen de cabecera de esta newsletter, se puede ver un SaaS analizado como un sistema en el que las distintas métricas están interconectadas. Algunas se utilizan para calcular otras, por lo que hay una relación directa, pero aunque esta relación no exista, sí que hay relaciones de causa efecto entre muchas de ellas.

Entonces, ¿por qué es un problema analizar las métricas de forma individual? Creo que todas ellas tienen influencia en otras, aunque no sean parte de su cálculo directo. Por ejemplo, si queremos aumentar el ARPA, una de las palancas más sencillas será aumentar el precio. Y, sin duda, esto afectará a las tasas de conversión, provocando que haya un descenso en las mismas. ¿Está fallando el equipo encargado del CRO? Lógicamente no, pero  al haber modificado una variable, estamos cambiando las premisas con las que trabajan y deberíamos cambiar sus objetivos. 

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