Uma fórmula simples para calcular a probabilidade de sucesso do seu software

Joel Basgall, CEO e co-fundador da Geneca, fala sobre como ganhar dinheiro com softwares

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Por Lucas Bicudo

5 de Maio de 2016 às 18:11 - Atualizado há 4 anos

Se você quer investir em softwares, não monte a estratégia de seu negócio baseada nos parâmetros da indústria – o gigantesco cenário defasa qualquer tipo de contextualização precisa; insista sempre no valor tangível e intangível que o seu investimento irá gerar para a sociedade. A chave é determinar seus pilares e valores já de antemão, de uma forma que eles sejam os responsáveis diretos pela condução do seu projeto. Não caia na armadilha de especular um investimento inicial, para depois ver se ele é viável e começar a tocar seu empreendimento. Junior Borneli, co-fundador do StartSe, coloca a importância de se planejar antes de partir para cima e validar de fato a sua ideia, em um e-book gratuito e disponível aqui.

Dessa maneira, você se adaptará simplesmente a algo que já está definido. O orçamento é baixo? É daí que surge a galera que vai pensar em alternativas para trabalhar mais efetivamente diante das circunstâncias. É o que Joel Basgall, CEO e co-fundador da Geneca e contribuinte do site Entrepreneur, chama de Síndrome da Casa Nova: não importa o tamanho do seu imóvel, você sempre achará diferentes maneiras de enchê-lo de mobília. O que é preciso é ter a casa para que você possa deixá-la do jeito que quiser.

Ainda segundo Basgall, existe uma fórmula que pode te ajudar na hora de definir onde investir na sua empreitada com softwares:

Investimento < (Receitas de novos clientes + Receitas adicionais de clientes já existentes + Receita indireta – Custo indireto) * Probabilidade

Destrinchemos esses termos:

Investimento: obviamente você quer investir menos do que o retorno que sua empresa o trará. É desse jeito que você gera dinheiro e consequentemente lucro.

Receitas de novos clientes: essa parte da equação é aquela que contabilizará o que você ganhará com novos clientes que usarão seu serviço – ou proveniente de um novo produto, ou porque você planeja adicionar algum feature para atraí-los. A matemática é simples nesse caso: 10 usuários geram US$ 1.000 por mês, logo US$ 120 mil ao ano. Deixando de lado toda a complexidade do mercado nesse momento, isso significaria que você teria essa quantidade para investir em seu produto todo ano.

Receitas adicionais de clientes já existentes: a premissa para essa etapa do processo é a mesma que a anterior. Novos serviços despertarão mais interesse entre a sua base já existente de usuários. O LinkedIn Sales Navigator é um bom exemplo de produto que gera receita adicional de clientes já existentes.

Receita indireta: aqui é onde a coisa se torna interessante. Vejamos o caso da Geneca, a empresa do CEO Basgall. Lá existem parcerias com um número expressivo de companhias de serviços, que utilizam os softwares da Geneca para melhorarem o desempenho de suas consultorias em aproximadamente 20%. Se cada pessoa interessada nesse serviço gera US$ 200 mil de receita anual, um adicional de 20% no desempenho da companhia significa que a mesma irá gerar US$ 40 mil a mais por ano. Se você possui uma base de 100 clientes, essa é uma forma indireta de gerar US$ 4  milhões anuais.

Custos indiretos: adquirir receita adicional pode requerer mais do que simplesmente investir em um novo software. Você pode necessitar expandir sua infraestrutura ou seu call center. Esses custos precisam constar na equação.

Portanto adicione suas receitas já projetadas, subtraia-as com os custos indiretos envolvidos e você terá uma bela noção do valor que o seu novo software tem no mercado e da probabilidade que ele tem de acontecer. Depois de tudo isso, você ainda precisa fazer algumas simulações para determinar qual a chance de você registrar toda a receita de fato.

Exemplo 1: você ganha apenas novos clientes 

  • Receita de novos clientes = US$ 120 mil por ano (10 clientes * US$ 1 mil por mês * 12 meses)
  • Receita adicional de clientes já existentes = US$ 0
  • Receita indireta = US$ 0
  • Custo indireto = US$ 100 mil (2 novos representantes de serviço ao cliente à US$ 50 mil, com benefícios)
  • Probabilidade = 50% (Se as chances são de 50/50 você irá gerar a renda projetada)

A matemática é simples: (US$ 120 mil + US$ 0 + US$ 0 – US$ 100 mil) * 50% = US$ 10 mil

Isso significa que você pode gastar US$ 10 mil em um novo produto ou serviço e ter perspectiva de lucro. Lembre-se que esses são resultados de um primeiro ano de investimento; se você não precisa investir dinheiro adicional no produto no ano seguinte, a receita adicional será inteiramente de lucro.

Exemplo 2:  Upsell US$ 100 de receita por ano e por cliente

Nesse caso, assume-se que você está criando novos features para uma versão “premium” de seu produto.

  • Receita de novos clientes = US$ 0
  • Receitas adicionais de clientes já existentes = US$ 100 mil ( US$ 100 / ano * 1 mil clientes já existentes)
  • Receita indireta = US$ 0
  • Custo indireto = US$ 0
  • Probabilidade = 75% (você estima que 75% da sua base de usuários irá usar o serviço premium)

Vamos a matemática: (US$ 0 + US$ 100 mil + US$ 0 – US$ 0) * 75% = US$ 75 mil

Isso significa que você pode gastar US$ 75 mil no novo feature e ter perspectiva de lucro.

Exemplo 3: você está perdendo clientes e US$ 3 milhões em receitas

Digamos que seu software não inclui features que os clientes realmente querem, o que os leva para outro lugar.

  • Receita de novos clientes = US$ 0
  • Receitas adicionais de clientes já existentes = US$ 0
  • Receita indireta = US$ 60 milhões (US$ 300 milhões * 20%. Você pode perder até 20% da sua base de usuários se não desenvolver os novos features)
  • Custo indireto = US$ 0
  • Probabilidade = 10% (você está quase certo de que perderá 10% de seus clientes)

A conta é essa: (US$ 0 + US$ 0 + US$ 60 milhões – US$ 0) * 10% = US$ 6 milhões

Isso significa que você poderá gastar US$ 6 milhões em novos features e ter perspectivas de lucro.

Lembrando que essa fórmula varia de cliente para cliente e você talvez precise de uma longa pesquisa para auxiliar a aplicação das sensitividades no fator da probabilidade.

(via Entrepreneur)