Ya no solo estás poniendo precio al software: estás poniendo precio a los resultados
Durante décadas, el crecimiento del SaaS ha girado en torno a un acrónimo sagrado: ARR. Predecible, estable, fácil de modelar. Pero a medida que los productos impulsados por IA remodelan la forma en que los clientes usan (y valoran) el software, ese gráfico ordenado de ingresos comienza a verse un poco desordenado.
Las empresas de rápido crecimiento están experimentando con modelos de precios basados en el uso, basados en resultados y modelos híbridos que reflejan mejor el comportamiento del cliente, pero que también hacen que los ingresos sean mucho menos predecibles.
Griffin Parry, CEO de m3ter, es un testigo privilegiado de ese cambio. Su empresa ayuda a los equipos de software a diseñar y poner en marcha modelos de precios flexibles—y lo que está viendo en la IA y SaaS es una revolución silenciosa. En sus palabras, ARR no está muriendo, está evolucionando.
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A medida que más empresas migran hacia modelos que reflejan el valor real para el cliente, está observando que surge un nuevo tipo de equilibrio: parte suscripción, parte uso, parte rendimiento. Y en esa evolución, los CTO ocupan un papel sorprendentemente nuevo—como arquitectos de la propia estrategia de monetización.
Conversamos con Griffin para hablar sobre el futuro de los precios del software, por qué la previsibilidad podría estar sobrevalorada y cómo la IA está reescribiendo silenciosamente las reglas del valor.
ARR no está muerto, pero está cambiando
Has dicho que ARR está “evolucionando, no desapareciendo”. ¿Cómo se ve esa evolución en la práctica y cómo deberían los líderes replantear lo que significa “ingresos predecibles” en un mundo de precios híbridos?
"Puedes pensar en el pricing híbrido como una respuesta tanto a la necesidad de mayor previsibilidad en precios basados en el uso, como a la necesidad de mayor variabilidad en precios por suscripción. En ambos casos, el objetivo es mezclar elementos recurrentes fijos (que proporcionan previsibilidad tanto al proveedor como al cliente) con elementos variables (que crean un vínculo más fuerte entre el coste y el valor).
El concepto de ARR sigue aplicando, pero requiere un enfoque más sofisticado. Algunas fuentes de ingresos son definitivamente ARR—los elementos fijos y recurrentes. Otras definitivamente no lo son—esas tarifas variables que no podrías predecir con confianza que se repetirán (por ejemplo, picos de uso).
La parte difícil es el punto intermedio: tarifas variables que no están garantizadas pero que probablemente se repitan porque ya existe ese patrón de uso para el cliente, y la inercia actúa. Si no incluyes esto, estás subestimando el ARR efectivo de una empresa."
Previsibilidad vs. precisión
Durante años, los inversores han recompensado los ingresos previsibles. Ahora, los precios basados en el uso hacen las cosas... menos previsibles. ¿Crees que la previsibilidad ha sido sobrevalorada como métrica de crecimiento saludable?
"Absolutamente no—la previsibilidad es clave para el crecimiento saludable, altos márgenes brutos y buenas decisiones de inversión. Así que el concepto de ARR sigue siendo muy poderoso.
El reto que plantea la transición hacia modelos más híbridos y basados en el uso es identificar qué es previsible. Bajo los modelos tradicionales de SaaS por suscripción, los ingresos se repiten de forma predecible—las suscripciones son un compromiso de gasto. Mientras que los modelos híbridos incluyen elementos variables importantes donde los ingresos dependen del uso o del resultado, y no todo esto es predecible. Pero algunos sí—es decir, algunas tarifas variables sí se repiten de manera predecible. Si soy un cliente que ha pagado entre $400-500k en tarifas variables al año durante los últimos 5 años, probablemente gaste más de $400k este año, ¿verdad? No está garantizado, pero sigue siendo previsible.
Como industria, necesitamos ser más sofisticados al pensar y medir el ARR."
Los nuevos jugadores clave: CTOs y CFOs
El pricing suele verse como un problema de finanzas. Dices que los CTOs están influyendo en la monetización. ¿Qué está impulsando este cambio y cómo de pronto la arquitectura tecnológica influye en la estrategia de ingresos?
El pricing siempre ha sido un trabajo en equipo, que implica varias funciones del negocio—Finanzas, Producto, Ventas, Marketing, Operaciones e Ingeniería. Esa es una de las razones por las que a las empresas les resulta desafiante definir precios; rara vez hay un responsable claro y se requiere coordinación entre múltiples partes interesadas en la empresa.
Sin embargo, hay algunos cambios de énfasis interesantes en las responsabilidades.
El primero es que los CFOs se están volviendo más estratégicos y operativos. Si en el pasado los CFO solo se ocupaban de “llevar la cuenta” (enfoque contable), la tendencia ahora es que desempeñen un papel más importante en la gestión general del negocio. Eso significa que participan más en el pricing.
El segundo es que los CTO (y líderes de Ingeniería y Producto en general) están ocupando un lugar central en las decisiones de monetización. En un mundo de suscripción, el pricing es algo que sucede separado del producto—un equipo hace y opera el producto mientras otros deciden cuánto venderlo y recogen el dinero. Pero en un modelo basado en el uso (o híbrido), el pricing se convierte en parte del producto.
Como CTO, ahora tienes nuevas responsabilidades relevantes para la monetización: rastrear el uso y entregarlo al sistema de facturación, o construir sistemas de facturación personalizados que hagan posible tus diseños de precios. Los clientes quieren acceso inmediato a sus datos de uso y facturación, así que tienes que construir paneles dentro del producto. Los requisitos de reporting pueden ser más complejos, etc. Además, diseñar bien un sistema de precios basados en el uso requiere conocimiento sobre el usuario y, para muchos productos, esas personas son ingenieros—por lo que el CTO se convierte en el experto en las necesidades del cliente."
La psicología de la innovación en precios
El precio debe reflejar el valor, pero el valor es subjetivo. ¿Qué crees que la mayoría de los líderes de software suelen entender mal acerca de cómo los clientes perciben el valor?
"Existe un gran interés en los precios basados en resultados, pero creo que los líderes de software subestiman las dificultades en la atribución. Y, relacionado con esto, sobrestiman la contribución de su producto a la creación de valor.
Para explicarlo, cuando hablo de 'precios basados en uso', veo un espectro de métricas basadas en el éxito. En un extremo está el modelo puramente basado en uso, donde no hay un vínculo claro con el valor creado—por ejemplo, pago a AWS por utilizar recursos informáticos, pero no hay relación entre lo que pago por esos recursos y el valor que obtengo de ellos. En medio está el precio basado en acciones valiosas (p. ej., una consulta de cliente procesada exitosamente por un agente de soporte con IA) o en proxies de valor (por ejemplo, la cantidad de llamadas contestadas por el agente de soporte con IA); aquí el vínculo entre lo que se paga al proveedor y el valor que obtiene el cliente es más claro.
Y en el otro extremo del espectro está el precio basado en resultados, donde lo que se paga al proveedor está directamente vinculado al valor recibido por el cliente—por ejemplo, las comisiones por transacción en la industria de pagos.
El reto con el precio basado en resultados es que requiere que el proveedor y el cliente acuerden qué valor se ha creado y qué parte de ese valor se puede atribuir al producto del proveedor. Sin duda hay circunstancias en las que esto es posible, como en el ejemplo de los pagos mencionado antes, pero a menudo puede ser complicado.
Por ejemplo, si un proveedor de CRM comenzara a cobrar tarifas basadas en % de los ingresos registrados a través del sistema, eso no funcionaría porque el valor de esos ingresos depende de muchos otros factores (como la calidad del vendedor, etc.). Los líderes de software tienden a subestimar estas dificultades y sobreestiman la importancia de su producto en los resultados del negocio."
¿Está la IA rompiendo la lógica tradicional de precios?
Los productos de IA evolucionan con cada interacción de usuario, entonces ¿tiene sentido la lógica antigua de “por usuario” o “por mes”? ¿Cómo se fija el precio de algo que aprende con el tiempo?
"Creo que ya existen patrones emergentes para la fijación de precios de productos de IA, que son de tipo híbrido. Es común ver un compromiso (por ejemplo, una suscripción mensual para acceso, o un compromiso mensual para comprar créditos de uso) combinado con un mecanismo de cobro variable (por ejemplo, consumo de créditos).
Esa es una base sólida porque combina el cobro por acceso con un mecanismo variable que capta más disposición de pago de los usuarios intensivos (y también ayuda a controlar los márgenes, dado que los productos de IA generalmente tienen altos costos variables para soportar el uso).
Pero tu punto sobre el aprendizaje progresivo es realmente interesante. Si el sistema aprende, entonces su valor para ti va en aumento (¡se vuelve más inteligente!), y deberías estar dispuesto a pagar más por él con el tiempo. Será interesante ver si habitualmente las tarifas aumentarán en la renovación, o si se implementará algún mecanismo que mida el grado de precisión y personalización.
El desafío oculto de los datos
El precio basado en el uso suena amigable para el cliente, pero también es muy exigente en datos. ¿Cómo están afrontando las empresas SaaS la complejidad de los datos detrás de la medición, el seguimiento y la facturación precisos?
"Si por 'exigente en datos' entiendes que hay grandes volúmenes de datos de uso, eso es cierto en muchos casos. Pero creo que una forma más precisa de describirlo es que hay requisitos exigentes de infraestructura de datos. Si estás utilizando precios basados en uso, hay nuevas tareas por hacer.
Necesitas ingerir, procesar y almacenar todos tus datos de uso. Necesitas reunir eso con tus datos de precios para calcular los montos de las facturas. Debes entregar esos cálculos a varios sistemas en toda la compañía: al sistema de facturación, sí, pero también al propio producto (para que los clientes tengan paneles de facturación), y a los sistemas de CRM y Éxito del Cliente (para que los roles de cara al cliente conozcan el uso de los clientes), y al stack de BI. Y tienes que hacer esos cálculos de forma continua: los interesados no quieren información de facturación sólo una vez al mes, quieren los totales acumulados en cualquier momento.
Eso requiere una infraestructura de datos de alta capacidad, y esto sería así incluso si los volúmenes de datos de uso que se midieran fueran bajos."
Del ARR al Ingreso Adaptativo
El cambio hacia el precio basado en uso y en resultados no se trata de eliminar el ARR, sino de volverlo más inteligente. Como señala Griffin, las empresas de software ya no solo venden acceso; venden resultados. Eso significa que los modelos de precios deben evolucionar al mismo ritmo que la innovación del producto, y que las personas que desarrollan la tecnología ahora son igualmente fundamentales para monetizarla.
El cambio hacia un precio flexible es, en esencia, un cambio hacia la claridad: si puedes comunicar claramente lo que están obteniendo los clientes y adaptar tu modelo conforme evoluciona el producto, ya llevas ventaja.
