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Cómo freemium casi causa el colapso de nuestro negocio

Por Josh Pigford el 09 de noviembre de 2015
Última actualización el 28 de abril de 2026

Hace tres meses, introdujimos un plan gratuito…y casi lleva a Baremetrics a la ruina. Echemos un vistazo a lo que hicimos, cómo afectó nuestro negocio y por qué fue en última instancia un fracaso.

Cuando construí y lancé Baremetrics hace más de dos años, cobré desde el primer día. Sin plan gratuito y sin período de prueba. Te registrabas con una tarjeta de crédito y se te cobraba dinero real. ¿No estás satisfecho? Sin problema, teníamos una garantía de devolución de dinero de 60 días.

Mantuvimos esta configuración durante casi dos años y crecimos el negocio de $0 a más de $30k/mes en ingresos usando esto. Luego decidimos cambiar las cosas.

Nuestra configuración de plan gratuito

En agosto, lanzamos un plan totalmente gratuito. Sin límites de tiempo y sin límites en la cantidad de clientes (que era un factor de segmentación importante para los planes pagos). El único límite era en el conjunto de características.

¿Quieres métricas históricas completas? Por favor, actualiza. ¿Quieres herramientas poderosas para profundizar en tus métricas? Tendrás que actualizar para eso. ¿Quieres cobrar automáticamente en cargos fallidos? Lo adivinaste: actualiza.

No requerimos una tarjeta de crédito hasta que estuvieras listo para actualizar. Esencialmente no había compromiso para hacer nada más que registrarse.

Los resultados

Lanzamos el plan gratuito el 18 de agosto de una manera ligeramente atípica: Beardmetrics. Los resultados de nuestro experimento de marketing Beardmetrics son contenido para otro artículo, pero en última instancia no hicimos un gran anuncio de "¡BAREMETRICS AHORA TIENE UN PLAN GRATUITO!" Enviamos un correo electrónico a 7,000 personas y tuiteamos a algunos miles más como una forma de generar entusiasmo alrededor de Baremetrics. Luego intentamos convertir a tantas personas como fuera posible haciendo que el registro fuera súper fácil y rápido.

Durante 11 semanas, se crearon más de 1,000 cuentas gratuitas. Para ser claro, eso no fue 1,000 "clientes potenciales que pagarían". Seguimos siendo fuertemente orientados a empresas de "suscripción". Eso significa que una empresa necesita tener ingresos de suscripción y, más específicamente, tiene que estar usando la API de Suscripción de Stripe. (¡Actualización! Ahora soportamos Stripe, Braintree, Recurly y Chargify.)

Entonces, de las 1,000 cuentas, 461 eran realmente elegibles para siquiera pensar en convertirse en un cliente que paga.

De los 461 clientes elegibles que pagan, 53 realmente se actualizaron.

53 as a % of 461 = 11.5%

Nuestra tasa de conversión de Gratuito a Pago durante casi 3 meses fue un poco más del 11%, y con un ARPU de $90, eso significó casi $5,000 en MRR nuevo.

Honestamente, eso es bastante increíble. La tasa de conversión promedio B2B es alrededor del 3-5%…así que la estábamos rompiendo. Pero como suele suceder, no fue exactamente así de simple.

Cuando lo gratuito comenzó a fallar

Estábamos agregando más de una docena de cuentas nuevas por día, pero eso es aproximadamente donde terminó la diversión.

Rápidamente, comenzamos a enfrentar muchos problemas de rendimiento y base de datos. En pocas semanas, nuestros clientes "gratuitos" superaban a nuestros clientes "pagos" y la cantidad de datos que almacenábamos y procesábamos se había duplicado.

Debido a que tenemos que descargar y almacenar tu conjunto completo de datos de Stripe y luego generar las métricas para cada día de cada plan en tu cuenta (y almacenar eso también), simplemente hay una tonelada de procesamiento de datos que ocurre.

Tuvimos más de dos años para trabajar lentamente hacia la cantidad de datos que estábamos procesando antes del plan gratuito. Luego nos encontramos necesitando duplicar la carga procesable en cuestión de días. No hace falta decir que no resultó a nuestro favor.

Estábamos lidiando con día tras día y semana tras semana de problemas de servidor y rendimiento cada vez más complejos mientras continuábamos acumulando nuevas cuentas gratuitas.

Además, la cantidad de clientes que apoyábamos se triplicó. Nos encontramos muy dispersos, sin poder proporcionar la misma capacidad de respuesta que antes. Y encima de eso, nuestra carga de soporte regular aumentó debido a los problemas de servidor mencionados anteriormente.

Luego, para empeorar las cosas, estábamos tan enfocados en apagar incendios en los servidores, que nos encontramos sin hacer progreso alguno en el producto en sí.

Decir que los problemas se estaban agravando sería quedarse corto.

Llamándolo por lo que era: fracaso

El resultado neto de esos problemas agravados condujo a lo que estaba en el corazón de nuestro fracaso del plan gratuito: cancelación.

Comenzamos a perder clientes izquierda y derecha porque día tras día experimentaban tiempo de inactividad, datos retrasados y métricas inexactas, lo cual nunca es aceptable. Además de eso, su experiencia de soporte fue menos que ideal y el producto en sí se estaba volviendo estancado y lleno de errores.

Perdimos casi 60 clientes durante las 11 semanas que tuvimos nuestro plan gratuito, duplicando nuestra rotación de ingresos y resultando en una pérdida neta de clientes. Nuestro plan gratuito estaba causando que nuestro negocio se desmoronara lentamente.

Cuándo lo gratuito no tiene sentido

Mucha gente habla sobre cómo la carga de soporte para clientes gratuitos es uno de los principales factores negativos del freemium. Eso ciertamente fue parte de eso para nosotros.

Los problemas más grandes se debieron al hecho de que nuestros recursos son finitos. Pudimos escalar nuestra infraestructura lentamente porque nuestro crecimiento anterior había sido predecible y podríamos determinar con anticipación cuándo ciertos cuellos de botella se convertirían en problemas importantes.

El plan gratuito tiró todo eso por la ventana, sin embargo.

Cuando tus recursos disponibles, ya sea el tamaño del equipo, los límites de rendimiento o el dinero, son limitados, entonces "gratuito" tiene una posibilidad real de causar más daño que proporcionar algún beneficio real.

Cosas que podríamos haber hecho diferente

Hay un par de cosas que podríamos haber hecho diferente que podrían haber resultado en un resultado diferente.

  • Limitamos cuántos datos históricos importamos y procesamos — Si solo hubiéramos importado los 30 días de datos que estábamos mostrando para planes gratuitos, eso nos habría ahorrado bastante procesamiento, pero creo que también habría resultado en una experiencia de actualización deficiente ya que tendrías que reimportar todos tus datos históricos.
  • Proporcionamos un período de prueba completo de características para comenzar y luego simplemente cambiar a gratuito — Teóricamente esto habría resultado en más actualizaciones, pero no habría resuelto los problemas de escalabilidad.
  • Limitamos la cantidad de clientes que pagan en el plan gratuito — Esto habría prevenido que cuentas enormes acapararan recursos, pero en última instancia esto simplemente habría retrasado lo inevitable una o dos semanas.

Hay todo tipo de configuraciones que podríamos haber probado, pero al final del día necesitábamos cambiar de rumbo lo más rápido posible. Podemos revisitar algunas de estas cosas más adelante.

Lo que estamos haciendo ahora

En la semana pasada, hemos cambiado a una prueba gratuita prueba. Durante 14 días, obtiene acceso completo a todo, después del cual puede elegir un plan. Si decide no elegir un plan, dejamos de procesar sus datos.

Esto establece un límite máximo en el consumo de recursos y nos evita tener problemas de rendimiento compuestos.

También hemos realizado mejoras significativas en nuestra infraestructura para evitar estos problemas en el futuro.

No voy a descartar completamente el modelo freemium. Creo que definitivamente hay situaciones donde puedes funciona. Pero en este momento, en nuestra situación, definitivamente no funcionó.

Me encantaría escuchar sus comentarios sinceros sobre lo que podríamos haber hecho de manera diferente, así como sus propias experiencias con freemium.

Preguntas Frecuentes

  • ¿Por qué fallan los modelos SaaS freemium a escala?
    Los modelos SaaS freemium a menudo fallan a escala porque los usuarios gratuitos consumen infraestructura, soporte e ingeniería sin generar ingresos para cubrir esos costos.

    El problema central es el desequilibrio de recursos. Los registros de usuarios gratuitos pueden crecer más rápido de lo que su equipo o servidores pueden manejar, lo que se compone en problemas de rendimiento, desarrollo de productos más lento y soporte degradado para los clientes pagos que realmente financian el negocio. Cuando la infraestructura se tambalea bajo la carga del nivel gratuito, los clientes pagos experimentan tiempo de inactividad y datos retrasados, y la rotación se acelera. Baremetrics experimentó esto directamente: 1.000 cuentas gratuitas en 11 semanas duplicaron la carga de la base de datos, triplicaron el volumen de soporte e hicieron que la rotación de ingresos se duplicara. Para empresas de suscripción con MRR de 10 K–500 K, los presupuestos de ingeniería e infraestructura finitos hacen que freemium sea un modelo particularmente arriesgado en comparación con una prueba gratuita de tiempo limitado.
  • ¿Cuál es una tasa realista de conversión de freemium a pago para SaaS B2B?
    Una fuerte tasa de conversión de freemium a pago para SaaS B2B es aproximadamente del 3 al 5 por ciento, con productos de alto rendimiento alcanzando alrededor del 10 al 15 por ciento.

    Baremetrics logró una tasa de conversión de gratuito a pago del 11,5 por ciento en 461 cuentas elegibles durante tres meses, muy por encima del punto de referencia típico de B2B. Pero la tasa de conversión por sí sola no determina si freemium es el modelo correcto. Incluso al 11,5 por ciento, la tensión operativa de mantener usuarios gratuitos causó que la rotación de ingresos entre clientes pagos existentes se duplicara, eliminando gran parte del MRR obtenido de actualizaciones. Para los fundadores de SaaS que evalúan freemium, la métrica correcta a monitorear es el impacto neto de MRR, no la tasa de conversión aisladamente. El seguimiento de los movimientos de MRR a través de una plataforma de análisis de suscripción como Baremetrics facilita ver si el nuevo MRR de expansión de actualizaciones realmente está compensando el MRR cancelado por una experiencia de cliente degradada.
  • Freemium frente a prueba gratuita para SaaS: ¿qué modelo convierte mejor?
    Una prueba gratuita de tiempo limitado generalmente supera a un plan freemium perpetuo para SaaS B2B porque crea urgencia para actualizar y establece un límite máximo en el consumo de infraestructura.

    Con freemium, los usuarios no tienen plazo ni función de fuerza para evaluar características pagadas, lo que tiende a producir registros pasivos de bajo intent. Una prueba gratuita, por el contrario, proporciona a cada usuario una ventana de conversión clara y detiene automáticamente el uso de recursos para los no conversos cuando termina la prueba. Baremetrics cambió de un plan freemium a una prueba gratuita de acceso completo de 14 días después de que el experimento freemium causara problemas de servidor compuestos y duplicara la rotación de ingresos. El modelo de prueba restauró la estabilidad de la infraestructura y mantuvo una mejor experiencia para los suscriptores pagos. Para la mayoría de empresas de suscripción B2B, especialmente aquellas donde el procesamiento de datos se escala con el tamaño del cliente, una prueba gratuita es el camino de menor riesgo para mejorar la conversión de prueba a pago sin canibalizar el MRR existente.
  • ¿Cómo sé si mi modelo freemium está dañando el MRR?
    Si su modelo freemium está dañando el MRR, los signos de advertencia son el aumento de la rotación entre clientes pagos, el estancamiento del desarrollo de productos y los costos de infraestructura que crecen más rápido que los ingresos de actualizaciones.

    La señal más clara es la rotación involuntaria y voluntaria acelerándose al mismo tiempo que su base de usuarios gratuitos crece. Los usuarios gratuitos pueden causar indirectamente la rotación de clientes pagos al degradar el rendimiento, abrumar las colas de soporte y ralentizar las mejoras del producto. Para diagnosticar esto, realice un seguimiento de su MRR cancelado, MRR de expansión de actualizaciones de gratuito a pago y MRR neto nuevo semana a semana. Si el MRR cancelado supera los ingresos de actualización, el nivel freemium está destruyendo valor en lugar de crearlo. Baremetrics desglosa el MRR en sus componentes, incluido MRR nuevo, MRR de expansión, MRR de contracción y MRR cancelado, para que pueda ver el impacto neto de un cambio de modelo de precios en tiempo real en lugar de descubrir el daño semanas después.
  • ¿Cómo puedo reducir el churn involuntario causado por pagos fallidos en un negocio de suscripción?
    La rotación involuntaria de pagos fallidos se puede reducir reintentando automáticamente los cargos fallidos en intervalos optimizados y enviando correos electrónicos de cobro dirigidos antes de que una suscripción expire.

    Los pagos fallidos son una de las fuentes más evitables de pérdida de ingresos para empresas de suscripción. Muchas cancelaciones no son intencionales; suceden porque una tarjeta expiró, se alcanzó un límite de pago o un banco marcó un cargo inusual. Un proceso sistemático de reintento y recuperación atrapa una gran parte de estos antes de que el cliente se dé cuenta de que había un problema. Baremetrics incluye una función llamada Recover que automatiza reintentos de pagos fallidos y secuencias de cobro directamente en sus datos existentes de Stripe, Braintree o Recurly, sin configuración adicional requerida. Para empresas SaaS con MRR de 10 K a 10 M, reducir la rotación involuntaria incluso en uno o dos puntos porcentuales puede tener un efecto positivo compuesto en LTV y retención de ingresos netos.

Josh Pigford

Josh es más famoso como fundador de Baremetrics. Sin embargo, mucho antes de Baremetrics y hasta hoy, Josh ha sido un creador, constructor y empresario. Su carrera comenzó en 2003 construyendo un par de directorios de enlaces, ReallyDumbStuff y ReallyFunArcade. Antes de venderlos con ganancias, ya había comenzado su siguiente conjunto de proyectos. Como especialista en diseño, comenzó a consultar sobre proyectos de diseño web. Esa empresa eventualmente se transformó en Sabotage Media, que ha sido la empresa matriz para muchos de sus proyectos desde entonces. Algunos de sus proyectos más grandes antes de Baremetrics fueron TrackThePack, Deck Foundry, PopSurvey y Temper. Los puntos de dolor que experimentó mientras PopSurvey y Temper despegaban fueron la razón por la que creó Baremetrics. Actualmente, se dedica a Maybe, el sistema operativo para tus finanzas personales.