Optimización de Precios en SaaS: Una Introducción

Muchos productos de suscripción SaaS se lanzan con precios muy por debajo de su valor potencial. Quizás lo hagan para fomentar los registros. O tal vez sea solo un disparo a ciegas. Independientemente de la causa, parece haber un fuerte potencial para aumentar los ingresos mediante el ajuste de precios.

Pero, ¿cómo empezamos?

Este artículo es la introducción a una serie que cubre varios temas relevantes para la optimización de precios en negocios de suscripción. Aquí está la primera parte! Siga leyendo para aprender cómo usar datos para llegar a un precio óptimo.

Optimización de precios:

Un experimento de ejemplo

Comencemos observando algunos datos reales. Supongamos que queremos comparar puntos de precio para ver cómo afectan los ingresos mensuales. ¿Un cierto punto de precio se corresponde con más ingresos? Arriba hay un ejemplo de lo que podríamos ver en un conjunto de datos real. El gráfico proviene de datos de un Baremetrics cliente, representado como un gráfico de ingresos recurrentes mensuales a lo largo del tiempo.

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El área bajo la curva representa el ingreso mensual total. Los colores corresponden a la participación de ingresos de clientes registrados a diferentes puntos de precio. En el lanzamiento, diez clientes fijan un precio bajo (azul). Luego la empresa aumenta el precio un 50% (púrpura), luego un 80% (verde).

Después del primer mes de cambiar al precio verde, trece clientes se registran y ya están proporcionando más ingresos mensuales que los otros clientes combinados. Parece que aumentar el precio resulta en mucho más ingreso mensual. Surge la pregunta, ¿sería mejor un precio aún más alto?

Alejémonos y veamos otro cambio de precio que hizo esta empresa:

Aquí realizan un gran aumento de precio a principios de 2020 (rosa), seis veces el precio de lanzamiento. Prueban ese precio durante tres meses. En ese tiempo, diez clientes se unen, y parece que los ingresos aumentan drásticamente.

Para marzo de 2020, de 70 clientes totales, 10 están registrados a este precio y representan casi la mitad de los ingresos mensuales.

Aunque estos ejemplos no son experimentos de precios rigurosos, sí señalan la posibilidad de que el servicio tenga un precio bajo. En cada ejemplo, aumentar el precio parece aumentar los ingresos mensuales, lo que sugiere que el óptimo de precio es aún más alto que el precio representado por rosa.

Estos ejemplos son emocionantes, pero debemos tener cuidado de no sacar conclusiones apresuradas sobre la relación entre precio e ingresos. Puede parecer que aumentar el precio aumenta los ingresos, pero muchos otros factores podrían dar este resultado.

Por ejemplo, estos 10 clientes que se registraron en marzo de 2020 podrían haber sido causados por una negociación especial de un representante de ventas. Además, solo tenemos 3 meses de datos con 10 puntos de datos. Es posible que abandonen rápidamente, o la venta no sea repetible. Necesitamos ser más intencionales en nuestros experimentos de precios para poder evitar conclusiones erróneas.

Más adelante en esta serie de publicaciones de blog, desarrollaremos un marco para experimentar con precios. Continúe leyendo para aprender qué medir, qué optimizar exactamente, cómo experimentar y cómo evitar interpretar incorrectamente sus datos.

Optimización de precios: por qué es importante

Ahora que hemos ofrecido algo de motivación para experimentar con precios, necesitamos ser más específicos sobre qué estamos optimizando.

Podemos aplicar la optimización de precios a muchas cosas, por ejemplo, maximizar los primeros usuarios como parte de una estrategia a largo plazo. Pero aquí, estamos tomando el enfoque más estrecho. Aquí estamos considerando la respuesta inmediata a nuestros precios en términos de ingresos.

En otras palabras, queremos encontrar el precio que maximice nuestros ingresos lo antes posible.

Seamos más específicos sobre lo que entendemos por ingresos. Tenemos que considerar que las suscripciones son el núcleo de nuestro modelo de negocio. Facturamos a nuestros clientes regularmente, y cuanto más tiempo mantengamos a nuestros clientes, más dinero ganamos.

Esto significa que la retención de clientes es una parte crítica de nuestra ecuación de ingresos. Tiene una relación directa con el valor de vida útil que obtenemos de un cliente individual.

La otra parte de la ecuación es la tasa de registros. El valor que esperamos obtener de un cliente individual se multiplica por la cantidad de clientes que atraemos. El precio que establecemos para una suscripción afectará la retención de clientes y las tasas de registro, lo que determina el ingreso que esperamos obtener de nuestro plan de precios.

En esta serie, asumimos que en algún lugar del equilibrio entre el precio y su efecto en la retención de clientes y las tasas de registro, hay un óptimo para los ingresos.

Nuestro objetivo es encontrar un precio más cercano a él, y explorar la experimentación en torno a este marco.

Si la optimización de precios es un área de enfoque para su empresa, asegúrese de consultar el resto de nuestra serie de Optimización de precios en SaaS.

Cubriremos métricas útiles para entender nuestros datos correctamente y cómo configurar experimentos para probar precios. En ausencia de experimentación, justificaremos algunas directrices básicas para desarrollar un precio más óptimo.

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