Cómo engrasar la maquinaria de ventas SaaS

Es probable que haya habido más quiebras de negocios online por los malos ratios de conversión que por ninguna otra causa. El desafío de monetizar el tráfico no es para nada nuevo, se viene investigando por ensayo y error desde los albores de la web 1.0. Aquí me voy a centrar en el problema particular de cómo convertir a usuarios curiosos en clientes de pago y luego retenerles, en definitiva: cómo vender más en SaaS.

1. Introducción. Precedente histórico.

Cuando se lanza una aplicación, al principio, no es muy difícil generar tráfico de visitantes. El cerebro humano es muy sensible a las novedades, lo cual facilita que los curiosos hagan clic en cualquier enlace nuevo que vean, pero luego perderán el interés muy rápidamente debido a la insensibilidad cerebral a las situaciones estáticas incluso aunque estas contengan información relevante. Entonces, primera cosa a tener en cuenta: que el lanzamiento haya sido un bombazo no implica necesariamente que eso se vaya a mantener en el tiempo.

Cuando lanzamos hipergate en el año 2003 decidimos liberarlo como estrategia de marketing y comercial. Inmediatamente empezamos a recibir un elevado grado de atención, manteniéndonos en el Top 10 de SourceForge durante más de un semestre a pesar de que es un CRM empresarial con muchísima menos capacidad de atraer demanda que el software base estilo MySQL o las aplicaciones de usuario final para P2P, chat, etc. Luego, en la versión 4, cuando se suponía que debía producirse el punto de inflexión al alza definitivo, en lugar de eso, caímos abruptamente ¿por qué?

Supusimos que los usuarios interesados, después de probar y validar el producto, acudirían a comprar servicios y soporte garantizados. Pero esto no fue así. Ni siquiera los usuarios que sabíamos que estaban utilizando activamente el producto y sacándole provecho mostraban interés de compra, y sólo recibíamos peticiones oportunistas de partners que necesitaban nuestra ayuda para ganar algún concurso de contratación. ¿Qué estaba pasando?

Estábamos haciendo mal tres cosas:
1ª) no estábamos identificando adecuadamente a los usuarios
2ª) incluso para los que teníamos identificados no estábamos explotando adecuadamente las estadísticas de uso
3ª) no teníamos un buen modelo de negocio para los partners.

Las descargas se hacían desde SourceForge, el cual no te proporciona ningún dato acerca de quién se está descargando tu producto. Había un registro de usuarios, pero no era obligatorio, y el programa no mandaba por defecto estadísticas de uso a un servidor central. Además no teníamos un buen modelo de negocio para los intermediarios quienes encontraban difícil ganar dinero sin aportar valor sobre un producto gratuito al cual no podían cargar directamente un márgen.

En el caso del SaaS la situación de partida es un poco mejor que con el Open Source, debido a que cuando tienes un usuario este necesariamente debe haber pasado por un registro y se puede ofrecer una comisión de reventa al partner, aunque esta comisión es tan poco atractiva para el revendedor que lo que han intentado las compañías SaaS es crear un ecosistema donde los partners ganan dinero desarrollando y vendiendo extensiones de valor añadido sobre la plataforma base, una pirueta para buscar algún encaje para unos intermediarios que le interesan al fabricante sólo para que no prescriban una solución alternativa de la competencia.

2. Tácticas de atracción de tráfico

Para conseguir usuarios, el paso previo es que lleguen al sitio, esto se puede conseguir de varias formas:

2.1) Mediante técnicas para atraer la atención sobre la startup.
A este apartado ya le he dedicado otro post entero.

2.2) Mediante SEM.
El SEM requeriría también otro post completo explicando las técnicas detalladas. Aquí daré sólo unos breves apuntes. En primer lugar, igual que con el resto de la maquinaria SaaS, lo principal es que esté lo más automatizado posible, se puede incluso subcontratar a bajo coste a agencias como Vexlan que disponen de herramientas para automatizar y optimizar el SEM. No sólo tiene que estar automatizada la campaña SEM, también tiene que estar automatizada la conversión del tráfico en usuarios, con métricas precisas de cúántas visitas hacen falta para ganar un usuario. La trampa fundamental del SEM es el coste por clic. En algunos planes de negocio se asume que el coste por clic es constante. Esto, en general, no es así. El coste por clic tiende a aumentar con el paso del tiempo a medida que el mercado se satura de competencia. Por otra parte, el coste por clic es totalmente diferente de un pais a otro, no se puede extrapolar el coste de una campaña en España a la misma campaña en Estados Unidos, no sólo por el volumen de tráfico sino también porque el coste por clic puede ser hasta un orden de magnitud mayor en EE.UU. que en España.

2.3) Mediante SEO.
La clave del SEO, dicen, es la generación de contenidos de calidad. En teoría, generar contenidos y posicionarlos es mejor y más barato que pagar por publicidad contextual. La realidad es que generar constantemente contenidos de calidad requiere un gran esfuerzo y es caro. Una forma relativamente natural de crear contenidos (al menos para mi) es hacer presentaciones en ferias y eventos y luego compartirlas en SlideShare. Y aparte de mantener un blog y otras cosas de moda ahora, como el periodismo corporativo, lo más eficaz para el SEO es posicionar el producto en todos los directorios de productos del sector y esforzarse en conseguir artículos de prensa y comentarios (positivos) en foros que lo mencionen.

2.4) Landing Pages.
Las landing pages son el destino de los anuncios de publicidad contextual. Conviene recordar que el objetivo de la publicidad contextual no es tanto vender directamente como llamar la atención del usuario sobre algo. Cuanto más motivado llegue el visitante a la landing page mayores serán las probabilidades de convertirlo en usuario.
En Meclabs dan una fórmula de conversión para las landing pages:
C = 4m + 3v + 2(i-f) – 2a
C = Conversion
m = Nivel de motivación del visitante
v = Claridad de la propuesta de valor
i = Incentivo, sentido de la urgencia a la acción
f = Fricción, elementos a completar antes de probar/comprar
a = Ansiedad creada por dar información personal/profesional
En realidad, la fórmula cuantitativamente no sirve para nada, puesto que ninguno de los parámetros se puede determinar con objetividad, y porque da igual el coeficiente lineal que les hayan aplicado. Lo importante es entender que tras captar la atención del usuario es fundamental darle una razón para actuar inmediatamente y eliminar cualquier obstáculo que se lo impida.
Yo recomiendo poner directamente un registro que sólo pida email y contraseña en la landing page (o algún otro dato sólo si realmente es imprescindible). Una demo vale más que mil palabras. Para conseguir un email la fricción a vencer tiene que ver básicamente con el miedo del cliente a:
– Ser vendido como mercancía.
– Recibir SPAM.
– Comprometer su intimidad.

2.5) Mediante marketing viral.
El marketing viral es el Santo Grial de la promoción de productos, en gratis y además el cliente recibe una invitación recomendada por otra persona de su confianza. La pega es que, incluso en el mejor caso, hay que empezar por alguna base de usuarios que no recibieron una invitación viral. La variables que controlan el proceso viral son:
C0 = Conjunto inicial de clientes no virales
I = Invitaciones enviadas por cada usuario
R = Ratio porcentual de conversión de invitaciones en usuarios
Entonces el Coeficiente Viral se define como
K = I × R
este coeficiente viral es el número de nuevos clientes que un cliente ya existente es capaz de invitar.
La viralidad funciona por ciclos, en cada ciclo el número de nuevos usuarios captados es el número de usuarios en el ciclo anterior multiplicados por K.
Para un ciclo determinado N el número total de clientes es
Clientes(N) = Clientes(N-1) + NuevosClientes(N)

Esto es muy fácil de modelizar en un Excel, y se puede apreciar de forma inmediata que para que un producto sea viral el Coeficiente Viral K debe ser mayor que uno.

La fórmula dependiente del tiempo escrita por Stan Reiss para este modelo viral es:
Viral marketing formula
Donde
Custs(0) = Conjunto inicial de clientes
K = Invitaciones enviadas por cada usuario × Ratio conversión invitaciones
ct = Intervalo de tiempo que tarda un ciclo viral
t = tiempo

No todos los productos son fácilmente viralizables, pero, incluso para los que no lo son, debe existir una forma muy fácil para un usuario de crearle una cuenta gratuita o de prueba a otro usuario enviándole simplemente un email.

2.6) Mediante alianzas estratégicas.
Es tentador para un proveedor SaaS pensar en buscar un socio con fuerte capilaridad comercial, como un ISP, y usarlo como canal de venta. A mi, en general, este acercamiento no me ha funcionado, porque el ISP suele tener otras prioridades. Aunque hay excepciones, como cuando Movistar lanzó Aplicateca específicamente para comercializar SaaS de terceros.

3. Métricas del funnel

Una vez que se ha puesto en marcha la maquinaria de captación de tráfico hay que vigilar constantemente las siguientes métricas:

Sales funnel3.1 Volumen total de tráfico captado.

3.2 Volumen de tráfico según su fuente.

3.3 Coste del visitante según la fuente.

3.4 % de conversión de visitantes en usuarios por fuente.

3.5 % de conversión de usuarios en clientes.

3.6 Nº de leads gestionados en paralelo por cada comercial.

3.7 Tiempo para convertir al usuario en cliente.

3.8 Nº de páginas necesarias para convertir al visitante en usuario.

4. Metodología para fijar el precio

SaaS Multi-axis pricingYa he escrito, en genérico, sobre cómo ponerle precio a un producto software usando una curva de demanda y segmentando clientes. Aquí me voy a centrar en el cálculo de precio usando una técnica multidimensional con tres ejes: usuarios, funcionalidades y volumen de datos. Se trata de ofrecer un precio atractivo de entrada para los clientes con menor poder adquisitivo pero sin perder la capacidad de exprimir al máximo a aquellos que más dinero tienen.

La cantidad de dinero que un cliente está dispuesto a pagar por un SaaS depende principalmente de tres factores:
1º) su poder de compra
2º) el valor que extrae (o cree que extraerá del producto)
3º) su motivación emocional para pagar.

Esta última motivación emocional es la menos tangible pero no por ello menos poderosa que las dos primeras. Un cliente puede voluntariamente estar dispuesto a pagar más por varios motivos:
• Porque cree que sus problemas son tan importantes que quiere estar seguro de que se están dedicando todos los recursos posibles a resolverlos.
• Porque está asustado y tiene prisa en que se completen determinados hitos de proyecto.
• Porque quiere estar seguro de que el compromiso del proveedor es firme.
• Porque por cuestiones de imagen y status pretende mostrar que está comprando lo mejor.

El precio se fija entonces con una fórmula del estilo:
Precio = Usuarios * Funcionalidades + Volumen de Datos

Se pueden usar también otros ejes como tiempo máximo de respuesta garantizada a incidencias, número de empresas gestionadas en una plataforma multi-tenant, etc. O cobrar por usos puntuales. Yo soy partidario de no emplear más de dos o tres ejes para no liar al cliente con la tarificación, pero ciertamente existen empresas expertas en rascar hasta el último céntimo con facturas indescifrables de cobro por uso.

5. Métricas del nivel de compromiso del cliente

5.1 Customer Engagement Score
Para empezar a cualificar a los usuarios lo primero es crear un conjunto de métricas de compromiso del cliente. La métrica básica consiste en asignar una serie de puntos a funcionalidades del programa, cuantas más funcionalidades usa el cliente de forma regular más puntos gana y más probable es que compre o que no se vaya.

Customer Engagement Score (CES) = (p1*v1)+(p2*v2)+…+(pn*vn)

Donde pn es la puntuación (peso) asignada al suceso n y v es el número de veces que se ha producido.

Se pueden crear diferentes métricas para estimar la probabilidad de diferentes sucesos:

• Si el cliente del producto gratuito se pasará a cliente de pago.
• Si existe riesgo de que el cliente del producto de pago se dé de baja próximamente.
• Si la probabilidad de vender más a un cliente es alta o baja.

Tener en cuenta también que el CES se puede calcular por usuario o por empresa. En cada caso conviene correlacionar el CES con atributos del cliente: fuente comercial de la que proviene, ubicación geográfica, tamaño de la empresa, sector, etc. Esto permite usar puntuaciones de CES para enfatizar algunas características del producto a determinados clientes en la publicidad personalizada.

Además de calcular el CES de cada usuario y empresa cliente, es preciso establecer disparadores automatizados en respuesta al rebasamiento de umbrales. No sirve de nada que el CES muestre una lucecita roja avisando de que el cliente está a punto de darse de baja si no se acomete una acción de retención predefinida inmediatamente. Se puede leer más sobre el uso eficaz de disparadores en el Behavior Model de BJ Fogg.

5.2 Net Promoter Score
El NPS® es una metodología estándar para cualquier empresa descrita por Richard Owen y Laura L. Brooks en su libro Answering the Ultimate Question. Los clientes se puntúan de 0 a 10 en una escala que los divide en tres grupos: promotores (9-10), pasivos (7-8) y detractores (0-6). El NPS total de la compañía se calcula restando el porcentaje de detractores del porcentaje de promotores. Los promotores se consideran aquello quienes son entusiastas y leales usuarios y lo recomiendan a otros. Los pasivos son usuarios satisfechos pero no leales y sensibles a ofertas de la competencia. Los detractores son clientes insatisfechos que pueden frenar el crecimiento difundiendo mensajes negativos acerca del producto.

6. Análisis de cohortes

En la terminología de marketing anglosajona, se conoce como cohorte a un grupo de usuario que empezaron a usar el servicio más o menos a la vez. En SaaS una cohorte es típicamente el conjunto de usuarios que se dieron de alta en un determinado mes. Las cohortes se usan para comparar la evolución de indicadores mes a mes, trimestre a trimestre y de un año para otro.

El análisis de cohortes se puede hacer por usuarios captados (tamaño de la cohorte), por usuarios retenidos, por incremento/disminución del ingreso medio por usuario, etc.

En la siguiente gráfica, por ejemplo, se muestra qué porcentaje de clientes se mantienen comparativamente en las cohortes de enero, febrero y marzo, mostrando que el abandono baja aproximadamente de un 5% mensual en la cohorte de enero a un 2% mensual en la cohorte de marzo.

Cohort churn graph

Cohort MRR graph

7. Conclusión.

Lanzar al mercado una aplicación SaaS es una misión suicida si no se dispone al lanzarla de una maquinaria de apoyo automática para generar tráfico, convertir visitas y controlar la retención y fidelización de clientes.

El SaaS no se vende solo. Incluso aunque los clientes lo conozcan vía web, sigue siendo preciso contar con una fuerza de ventas que haga el seguimiento de los leads utilizando una metodología unificada y consistente con cada fase de maduración de la oportunidad de negocio.

El software, casi siempre, va de cobrar lo que se puede a quien se puede, una política de precios fijos normalmente no será acertada. Una política de precios muy bajos, en general, tampoco, debido a los costes ocultos de las ventas que hemos mostrado en este post.

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2 respuestas a Cómo engrasar la maquinaria de ventas SaaS

  1. Hola Sergio,

    Excelente artículo. Me he sentido muy identificado porque la realidad de lanzar un producto cuyo modelo de negocio es SaaS es muy compleja, a la par que costosa.

    Y si además, el producto es opensource, el cóctel es explosivo. A nosotros con http://opinahq.com nos pasa como a ti con hipergate. Por suerte, en los últimos 8 años hemos tenido algunas suscripciones de soporte anual que nos han permitido avanzar.

    Un saludo

  2. Pingback: Sobre la fuerza de ventas | La Pastilla Roja

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