Métricas Digitais | Grupo Aberto

Por que o valor de mercado dos SaaS está caindo? A resposta curta é que o WACC subiu. O Custo Médio Ponderado de Capital é a taxa de desconto utilizada para trazer fluxos de caixa futuros ao valor presente; é a régua do mercado. Quanto maior o WACC, menor o valor da empresa hoje. Desta vez, a subida não é apenas reflexo direto das taxas de juros macroeconômicas. O WACC subiu porque a incerteza específica do setor disparou. O mercado passou a questionar a essência desses modelos de negócio sob o impacto da inteligência artificial. Existe uma dúvida real sobre se o coding agêntico reduzirá drasticamente os switching costs ou se o fenômeno do vibe coding permitirá que empresas criem internamente o que antes compravam. No vácuo da informação, o investidor exige um prêmio de risco maior. Quando a dúvida impera, o valuation desaba. Essa incerteza é, em última análise, falta de dados confiáveis. O problema central é que muitas empresas de SaaS ainda se comunicam através de atributos superficiais em vez de métricas fundamentais. Divulgam Active Users sem uma definição rigorosa de atividade, apresentam um EBITDA ajustado que ignora custos operacionais reais e projetam um TAM inflado para esconder a saturação do mercado. Quando você não expõe os fundamentos, o mercado preenche o vazio sozinho, e ele sempre projeta o pior cenário possível. A saída para a recuperação de valor exige um grau elevado de transparência. O caminho está no conceito de triggered disclosure, detalhado por Aswath Damodaran e Daniel McCarthy na MIT Sloan Review: se você faz uma afirmação estratégica relevante, tem o dever de apresentar os dados que a validam. Para SaaS transacionais, isso exige o básico bem feito: clientes ativos com definições claras, volume total de transações, CAC real, contribution profit e retenção por cohort. A análise de cohort é o raio-x da operação. Ela revela se você está adquirindo clientes cada vez mais caros, se o LTV está em declínio e se o unit economics resiste ao tempo. Muitos executivos temem que abrir esses dados exponha fraquezas. E vai. Mas perder 60% do valor de mercado porque os investidores estão imaginando um colapso iminente é uma punição muito mais severa do que a exposição da realidade. Se os seus fundamentos são sólidos, prove. Reduza a assimetria de informação para reduzir o prêmio de risco. Incerteza alta significa WACC alto e valuation baixo. Dados claros geram incerteza menor e, consequentemente, um valuation mais justo. https://sloanreview.mit.edu/article/ipo-disclosures-are-ripe-for-reform/

Um amigo meu estava falando sobre CAC do negócio dele. No entanto, o produto dele é de venda única. Por natureza, ele nunca é comprado mais de uma vez. O 'problema' é que CAC é a aquisição de um relacionamento, não de uma transação. Não existe métrica de CAC quando não há aquisição de um cliente. Diferença semântica? Nada disso. Neste contexto de negócios, CAC, LTV e coisas do tipo não fazem o menor sentido e era exatamente este tipo de análise que ele estava fazendo. Obviamente, ele estava chegando a conclusões erradas a respeito do próprio negócio. Venda única ou muito esporádica? Você precisa pensar de forma 'old school'. Essa sopa de letrinhas aí não vai te ajudar em nada. like 7

SaaS morreu. Mas não do jeito que você pensa. https://x.com/rodrigofm/status/2016198022196248946

Seus unit economics não são apenas números operacionais. Eles funcionam como um diagnóstico preciso da sua posição estratégica no mercado. Um CAC alto não costuma ser um problema de marketing. É o mercado sinalizando que você está tentando arrancar clientes de alguém já estabelecido, e essa batalha é cara por natureza. Da mesma forma, um churn alto não é apenas um problema de produto, e muito menos de CS. É o sinal de que você ainda não é insubstituível e o cliente volta facilmente para as alternativas anteriores. Esses indicadores revelam sua posição competitiva, muito mais do que sua capacidade operacional ou o talento da sua equipe. Você pode ter o melhor time de marketing e produto do mundo. Mas, se a escolha for competir diretamente com incumbentes, o CAC e o churn permanecerão elevados. Quando você cria um mercado novo, o custo de aquisição cai naturalmente. Quando você resolve um problema de forma única, a retenção acontece sem esforço extra. Se os seus números não melhoram, talvez o problema não seja a execução. Talvez o erro esteja simplesmente em onde você escolheu competir.

'Feitas para Durar' se tornou um clássico da gestão. Mas será que as suas recomendações estão levando empresas a terem resultados superiores? Veja mais no meu artigo de hoje para a Infomoney. https://rodrigofernandes.substack.com/p/leia-com-moderacao-feitas-para-durar

Agile prometia acelerar aprendizado e decisão. Mas a forma como ele foi implementado em muita empresa virou um jeito mais eficiente de gerenciar tempo de engenharia. Ciclos curtos, feedback rápido, menos desperdício. Tudo para proteger horas escassas de pessoas escassas. Só que, no meio do caminho, o “agile” virou mais processo do que aprendizado. Mais ritual do que decisão. Mais cerimônia para reduzir risco político do que velocidade para reduzir incerteza do cliente. A IA quebrou a premissa que sustentava essa versão corporativa do Agile: execução era cara. Hoje, em muitos casos, a reunião demora mais que o protótipo. O e-mail pedindo aprovação demora mais que uma versão funcional. O mercado inverteu o ponto onde está o custo, mas não os hábitos. O gargalo não sumiu. Ele se moveu. O que ficou caro agora é clareza, decisão e distribuição. Sem isso, velocidade só produz acabamento que ninguém nota e versões que ninguém vê. Ainda existe empresa protegendo a execução barata com governança pesada. E desperdiçando o que realmente limita o crescimento. A pergunta deixou de ser “como proteger tempo de dev”. Virou “como reduzir o tempo até aprender e decidir”. O gargalo se moveu. O processo precisa se mover junto.

Minha opinião sincera sobre o uso do Gemini pela Apple.

O mínimo que você precisa saber para calcular LTV da forma correta. Vou dar essa aula gratuita em breve. Quer participar? Basta entrar no grupo de WhatsApp que está no tweet abaixo.

Tráfego orgânico não é uma coisa só. Uma coisa é o cliente chegar até você porque alguém em quem ele confia recomendou. Outra, bem diferente, é ele te encontrar porque digitou uma dúvida no Google. Tratar essas duas origens como se fossem a mesma coisa é misturar alhos com bugalhos. O mercado costuma tratar o “orgânico” como um bloco único, mas essa simplificação esconde uma armadilha estratégica. Repare: se você desligar o seu blog amanhã, um desses fluxos para; o outro, não. É preciso distinguir estes dois tipos de aquisição orgânica, que podem ser quase o oposto um do outro. > Recomendação (Earned / Boca a boca): A demanda nasce da experiência. O cliente indica porque o valor entregue superou a expectativa. É um motor que depende de qualidade e reputação. Quando cresce, sinaliza valor real percebido e não carrega custo de aquisição direto. > Intenção (Owned / SEO e Conteúdo): A demanda já existe e o usuário sai em busca de uma solução. O motor aqui é a construção de ativos que interceptam essa jornada. Não é gratuito, exige produção e manutenção, mas é um investimento cumulativo que reduz a dependência de anúncios ao longo do tempo. Em resumo: a recomendação cria demanda pela confiança; a intenção captura a demanda pela busca. Misturar as duas métricas apenas mascara o que, de fato, está funcionando na sua estratégia.

Um convite especial. Há cerca de um mês eu criei uma comunidade dedicada às métricas digitais. A ideia é ajudar quem trabalha com negócios digitais a tomar decisões melhores, com mais clareza e menos achismo. Sempre conectando métrica com prática real e com o dia a dia das operações. No dia 13/01, vamos ter uma aula exclusiva sobre LTV. E não é teoria. Vamos trabalhar juntos, em planilhas, passo a passo. Cada pessoa vai usar seus próprios dados e sair da aula com o LTV calculado do jeito certo, de forma estruturada e aplicável. Ao longo dos últimos anos, venho percebendo erros que se repetem com muita frequência. Um deles é esquecer a taxa de desconto ao trazer fluxos futuros para valor presente. Outro é usar a fórmula LTV = (Ticket x Margem) x (1 / Churn), que assume que todos os clientes se comportam da mesma forma e ignora a heterogeneidade da base. Pequenas simplificações que acabam gerando resultados completamente errados. Na aula, vamos organizar tudo isso com calma e método. Em planilha. Sem glamour. Sem fórmulas mágicas. Só clareza e rigor na forma de pensar. A ideia é que você saia com mais confiança para discutir métricas, avaliar cenários e tomar decisão. Com base em números que fazem sentido para o seu negócio. Se fizer sentido para você, deixei o link do grupo nos comentários. Lá eu compartilho os detalhes da aula e as novidades da comunidade.

A divisão clássica de Churn entre "voluntário" e "involuntário" tem sérias limitações e pode estar mascarando o problema real do seu negócio. Aprendemos que existem apenas dois caminhos: ou o cliente clica para cancelar (decisão de produto) ou o cartão falha (problema financeiro). Essa visão binária ignora o comportamento do consumidor moderno, que descobriu no "Soft Cancel" o caminho de menor resistência. Hoje, é muito mais fácil bloquear um cartão temporário no app do banco do que navegar por diversas telas de retenção para cancelar uma assinatura. O cliente não esqueceu de pagar, ele escolheu não pagar. Isso nos obriga a encarar a realidade dos dados com mais ceticismo: Quantos dos seus clientes classificados como "churn involuntário" estão, na verdade, usando a falha no pagamento apenas como um botão de saída mais conveniente? E o mais importante: sua equipe está gastando energia tentando corrigir um suposto erro técnico ou insistindo em cobrar alguém que já "demitiu" seu produto meses atrás? Se a sua taxa de recuperação de cobrança é baixa, pare de culpar o sistema bancário. O problema não é o meio de pagamento, é que o cliente já foi embora e não te avisou.

Aula sobre aquisição de clientes começando em 10 minutos.

A segunda aula da Comunidade Métricas Digitais será hoje às 19h. Quem participar ao vivo pode enviar perguntas e tirar dúvidas em tempo real. Depois, segue apenas na gravação.

Teoria sobre a carreira em tempos de AI. Assunto que vou aprofundar no meu próximo artigo para a Infomoney. > AI faz bem a tarefa? Fuja. (Óbvio) > AI não sabe fazer? Fuja também. (Aha!!) > AI faz, mas faz mal? É aí que você deve estar.