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Los modelos de pronóstico financiero se utilizan para predecir resultados financieros dentro de un área específica de su negocio, como ingresos recurrentes o nómina. Estos modelos luego se integran en el modelo financiero de su negocio SaaS.
Adoptar este enfoque le proporciona información invaluable sobre su negocio basado en suscripción, ayudándole a calcular costos, mejorar presupuestos y asignar recursos.
En este artículo, examinaremos de cerca cinco métodos de pronóstico diferentes y presentaremos ejemplos de casos de uso.
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¿Qué es el Pronóstico Financiero?
El pronóstico financiero implica predecir los resultados financieros de una organización. El acceso a un pronóstico ayuda a los tomadores de decisiones a crear estrategias significativas y tomar decisiones críticas sobre el desarrollo corporativo.
Por supuesto, los ingresos son uno de los números más codiciados que la mayoría de los negocios quieren predecir. Sin embargo, el pronóstico financiero puede afectar cualquier área empresarial, como nómina, costos fijos, costos variables, estados de resultados, balances y gastos de capital.
Muchos negocios intentan crear pronósticos usando Excel pero a menudo encuentran que para crear un análisis financiero exhaustivo, planificación financiera y presupuestos a largo plazo, necesitan algo más avanzado.
Leer más: Cómo Construir un Modelo Financiero
Aquí hay cinco modelos de pronóstico financiero para ayudarle a impulsar el crecimiento empresarial:
1. Modelos de Pronóstico Financiero de Arriba hacia Abajo
Este modelo puede ser útil cuando desea evaluar una nueva oportunidad y no tiene datos históricos en los que basar sus predicciones.
Un modelo de pronóstico de arriba hacia abajo puede usar el tamaño de un nuevo mercado como punto de partida y luego hacer un pronóstico estimando qué parte del mercado podrá captar su negocio.
Un enfoque de arriba hacia abajo es principalmente útil en la fase inicial cuando desea evaluar nuevas oportunidades de crecimiento.
Leer más: El Mejor Software de Modelado Financiero para SaaS en 2021
2. Modelos de Pronóstico Financiero de Abajo hacia Arriba
Si tiene acceso a datos de ventas históricas o estados financieros, tiene sentido abordar el pronóstico de abajo hacia arriba. Luego, puede usar sus números de ventas existentes y estados de flujo de efectivo como entrada para calcular escenarios futuros.
Este método generalmente será más preciso y más detallado ya que está trabajando con números reales, por lo que reduce las suposiciones.
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3. Modelos de Pronóstico Delphi
El método Delphi es un modelo donde obtiene su pronóstico de un grupo de expertos, aprovechando a un facilitador e iterando continuamente de manera colaborativa sobre hipótesis y análisis para llegar a una opinión consensuada.
Una serie de cuestionarios forma la base de este proceso, donde cada cuestionario se basa en la iteración anterior. Esta es una forma eficiente de asegurar que todo el grupo tenga acceso a toda la información.
4. Modelos de Pronóstico Basados en Correlación
Otra forma de mirar el pronóstico financiero es identificar variables correlacionadas y rastrear cómo se siguen mutuamente. Este es un modelo de pronóstico financiero generalizado.
Esta forma de predecir resultados financieros puede ayudar a los tomadores de decisiones a comprender y hacer pronósticos basados en las relaciones entre precios y costos, oferta y demanda, y otros factores que se afectan mutuamente.
5. Modelos de Pronóstico Estadístico
Los modelos estadísticos (también llamados modelos de pronóstico cuantitativo) crean relaciones entre los hallazgos de otras disciplinas. Este enfoque a menudo utiliza análisis de distribución gaussiana para ajustar insumos financieros e intentos en una curva de distribución estándar clásica.
Esto puede ayudarle a determinar cómo se compara su operación con negocios similares, y puede usar este método para comparación, tasa de crecimiento, rentabilidad y toma de decisiones.
Leer más: La Nueva Era del Pronóstico de SaaS
Leyes de Potencia en Pronóstico Financiero
Las leyes de potencia representan un modelo analítico complejo y desafiante que a veces se utiliza en modelos de pronóstico financiero. Son funciones matemáticas que describen movimientos proporcionales entre activos.
Las leyes de potencia prevalecen en el mercado de valores y las finanzas corporativas, donde son populares porque pueden resaltar y desglosar rápidamente tendencias de impulso específicas.
El conocimiento derivado del uso del enfoque de leyes de potencia puede ser una excelente guía para la asignación de recursos, compras de capital, marketing y otros tipos de inversiones internas similares.
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Lea nuestro artículo: Cómo Mejorar el Crecimiento de Ingresos
¡Cómo Puede Ayudarte Baremetrics!
Los modelos de pronóstico financiero intentan predecir el futuro financiero de un negocio y estimar su potencial. A diferencia de trabajar con un analista financiero, los resultados nunca son 100% precisos.
Sin embargo, los pronósticos financieros son esenciales en la presupuestación y planificación del crecimiento y al tomar decisiones financieras.
Baremetrics optimiza el pronóstico con una amplia gama de métricas en tiempo real para rotación de clientes, MRR, costo de adquisición, valuación empresarial y otros indicadores clave de desempeño que pertenecen al desempeño financiero.
¿El resultado? Las empresas SaaS y basadas en suscripción como la suya toman decisiones empresariales más eficientes y crean estrategias de crecimiento rentable. Invertir en este software de pronóstico es una excelente manera de maximizar el impacto de las asignaciones de recursos en el resultado final de su empresa.
Construir un enfoque integral centrado en el crecimiento modelo financiero requiere algo de trabajo y esfuerzo. Pero es una inversión que vale la pena, ya que los beneficios de predicciones confiables de datos financieros son críticos para el crecimiento de su negocio.
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Preguntas Frecuentes
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¿Qué es la previsión financiera y por qué es importante para los negocios SaaS?
La previsión financiera es el proceso de predecir resultados financieros futuros, como ingresos recurrentes, nómina o flujo de caja, para guiar las decisiones empresariales.
Para negocios SaaS y de suscripción, la previsión va más allá de una simple proyección de ingresos. Forma planes de contratación, cálculos de pista y decisiones de precios. Los modelos de previsión más útiles para SaaS incluyen enfoques ascendentes basados en datos de facturación reales, análisis basados en cohortes vinculados a retención, y modelos estadísticos que comparan su tasa de crecimiento y tasa de abandono con puntos de referencia de la industria. La previsión sin datos de suscripción en vivo lo obliga a confiar en suposiciones. Conectar su proceso de previsión a ingresos recurrentes, ingresos de expansión y métricas de contracción en tiempo real le da una imagen mucho más clara de hacia dónde se dirige realmente el negocio. -
¿Cuál es la diferencia entre previsión descendente y ascendente para negocios de suscripción?
La previsión descendente comienza con el tamaño del mercado y estima la parte que su negocio puede capturar, mientras que la previsión ascendente construye proyecciones a partir de sus datos de suscripción reales como MRR, tasa de abandono y economía unitaria.
Los modelos descendentes son útiles al evaluar una nueva línea de productos o mercado sin datos de facturación históricos de los que extraer. La previsión ascendente es casi siempre más precisa para negocios de suscripción establecidos porque utiliza entradas reales: recuentos de clientes existentes, ingresos promedio por cuenta, tasas de conversión de prueba a pago y abandono mensual. Para los fundadores de SaaS que ya tienen ingresos recurrentes, una previsión de ingresos ascendente construida sobre métricas de suscripción en vivo producirá proyecciones más confiables que una construida sobre suposiciones de cuota de mercado. -
¿Cómo pronostico el MRR con precisión usando mis datos de suscripción?
Para pronosticar el MRR con precisión, comience con su MRR actual dividido en sus componentes: MRR nuevo, MRR de expansión, MRR de contracción y MRR perdido por abandono, luego proyecte cada uno hacia adelante utilizando tendencias recientes.
Este enfoque, a veces llamado previsión de ingresos basada en cohortes o ascendente, ancla sus proyecciones en comportamiento de facturación real en lugar de suposiciones. Las entradas clave incluyen su tasa de abandono mensual, valor promedio del contrato, tasa de conversión de prueba e ingresos de expansión de ampliaciones o adiciones de asientos. Baremetrics separa estos movimientos de MRR automáticamente de sus datos de Stripe, Braintree o Recurly, para que pueda ver exactamente qué componentes están creciendo o contrayéndose antes de construir un modelo prospectivo. Ejecutar análisis de escenarios sobre esto, por ejemplo, qué sucede si el abandono aumenta un punto porcentual, da a su modelo financiero SaaS un verdadero valor para la toma de decisiones. -
¿Cómo puedo comparar mi previsión financiera de SaaS con otras empresas de suscripción?
Puede comparar su previsión financiera de SaaS comparando su tasa de abandono, tasa de crecimiento de MRR y LTV con datos publicados de empresas en una etapa de ingresos y modelo de negocio similar.
Los modelos de previsión estadística a menudo utilizan este tipo de datos comparativos para calibrar suposiciones, especialmente cuando sus propios datos históricos son limitados. Baremetrics publica datos de punto de referencia abierto extraídos de cientos de empresas SaaS, cubriendo métricas como tasa de abandono promedio, relación LTV a CAC y ARPA por nivel de ingresos. Usar datos de punto de referencia reales lo ayuda a probar si sus suposiciones de previsión son realistas u optimistas. Para los fundadores de SaaS que construyen un modelo financiero para inversionistas o revisiones de junta directiva, basar las suposiciones de tasa de crecimiento y abandono en puntos de referencia de la industria creíbles añade un peso significativo a las proyecciones. -
¿Cuál es el mejor enfoque de previsión financiera cuando no tiene datos históricos?
Cuando no tiene datos históricos, un modelo de previsión descendente es el punto de partida más práctico, utilizando el tamaño total del mercado direccionable y estimaciones realistas de cuota de mercado para construir una proyección de ingresos inicial.
El método Delphi es otra opción para equipos de SaaS en etapa temprana: recopila información estructurada de un grupo de expertos en el dominio a través de cuestionarios iterativos hasta que emerge un pronóstico de consenso. Ambos enfoques implican más suposiciones que la previsión financiera ascendente para startups, por lo que la clave es documentar cada suposición claramente y revisitarlas a medida que llegan los datos de facturación reales. Una vez que tenga incluso unos pocos meses de ingresos por suscripción, cambiar a un modelo ascendente basado en MRR real, abandono y datos de conversión de prueba producirá predicciones mucho más confiables para presupuesto y asignación de recursos.