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O que todos os produtos que apostam em recorrência deveriam estar olhando.

No final de 2013, Paul Graham (Co-fundador da Y Combinator) tweetou um gráfico mostrando o crescimento exponencial de uma startup sem nome, revelando que era a startup de crescimento mais rápido que a YC havia investido até aquele momento.

A empresa misteriosa a que ele se referiu foi posteriormente confirmada como a Homejoy. Pouco depois desse tweet, a Homejoy levantou uma rodada de investimento monstruosa de $ 38 milhões.

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Caso você não saiba, a Homejoy é uma empresa que fornece serviços de limpeza usando empreiteiros independentes. Tudo estava indo perfeitamente bem. Mas apenas 18 meses depois, essa era a notícia:

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Sim, a Homejoy estava encerrando suas operações apenas 18 meses depois do investimento monstruoso recebido. Mas como? Os especialistas encontraram três problemas que foram fatais para o negócio.

Problema fatal 1: Osclientes usavam apenas a oferta promocional inicial.

A Homejoy dependia muito de sites de negócios como o Groupon para conquistar novos clientes. Após a utilização da oferta promocional inicial, pouquíssimos clientes fizeram outra reserva. Apenas cerca de 15–20% dos clientes reservaram novamente no prazo de um mês, em comparação com o rival Handy, que afirma que 35% dos clientes reservaram novamente no mesmo período.

Problema fatal 2: Aexpansão para outros mercados precisava acontecer muito rápido.

Com a grande quantia de $38 milhões investidos, os investidores esperavam um crescimento igualmente agressivo. Para atender a essas expectativas, a Homejoy se expandiu rapidamente, inaugurando em 30 cidades em seis meses. As expansões eram caras, pois as aquisições de clientes da Homejoy eram feitas por meio de grupos de desconto.

Problema fatal 3: Não era possível treinar os empreiteiros independentes.

Os prestadores de serviço da Homejoy eram empreiteiros independentes, o que significava que estavam proibidos de dar-lhes qualquer treinamento básico sobre como limpar uma casa. Mesmo que eles nunca tivessem feito uma limpeza profissional antes. Essa restrição fez com que a prestação de serviço não mantivesse um padrão de qualidade.

Começar esse artigo com a história da Homejoy é importante porque ela é um dos fracassos mais conhecidos no universo das startups. Mas este é apenas um dos muitos casos de startups que morreram pela mesma razão fundamental.

Qual seria essa razão fundamental? Como uma empresa fundada e desenvolvida por uma equipe talentosa e financiada por investidores proeminentes em tecnologia falhou?

Antes de prosseguirmos, é estritamente necessário que você entenda o conceito de loops de crescimento. Eles nortearão o restante deste artigo.

O que são loops de crescimento?

Os loops de crescimento são sistemas fechados em que as entradas, por meio de algum processo, geram mais de uma saída que pode ser reinvestida na entrada. Existem loops de crescimento que atendem a diferentes criações de valor, incluindo novos usuários, usuários recorrentes, defensibilidade ou eficiência. (Fonte: Reforge)

Ao examinar os loops de crescimento mais comuns , você descobrirá que a retenção possui uma forte influência em todos eles. Veja como o loop de crescimento da Netflix se parece.

Lopp de Crescimento - Netflix

Mas o que permite que esse loop de crescimento se mantenha cada vez mais acelerado?

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Como um serviço de assinatura, cada novo mês dá a cada usuário do Netflix a chance de cancelar o serviço. Como todas as empresas de assinatura, o melhor passo que a Netflix pode dar para reduzir o churn é criar um ótimo produto pelo qual as pessoas estejam dispostas a pagar.

Para a Netflix, um bom produto significa que as pessoas estão assistindo conteúdos constantemente, afinal, se elas estão assistindo, é bem provável que continuarão pagando.

Mas falando sobre churn e loops de crescimento, vamos dar uma olhada em algumas métricas retiradas do artigo escrito pelo ex-CPO da Netflix. Ele destacou três métricas muito importantes:

  1. Em um estágio inicial, a taxa de churn na Netflix era de 10%;
  2. Em 2005, a Netflix tinha uma taxa de churn de 4%;
  3. Em 2019, a taxa de churn era um pouco menor do que 2%.

Para medir o impacto da taxa de churn nos negócios, utilizar análises cohort é a maneira mais fácil e acessível. Caso o termo cohort não seja familiar, não tem problema. A Wikipedia define cohort como:

Em Estatística, cohort é um conjunto de pessoas que tem em comum um evento que se deu no mesmo período; exemplo: cohort de pessoas que nasceram entre 1960 e 1970; cohort de mulheres casadas entre 1990 e 2000; cohort de vítimas do terremoto do Haiti;

Portanto, para exemplificar o impacto da retenção, criei modelos de cohort para a Netflix com essas premissas fictícias em mente:

  • A cada mês, a empresa aquisiciona 1.000 novos clientes;
  • A cada mês após o mês da aquisição a empresa perde X% de seus clientes (taxa de churn= X%);
  • O horizonte de planejamento é do mês zero até o 24º mês.

Em condições ideais, os clientes vêm para sempre (churn rate = 0%). Se fosse esse o caso, as cohorts seriam assim:

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Nesse cenário ideal, a Netflix acumularia uma base de clientes de 25.000 clientes — o máximo possível com as premissas acima. Agora vamos ver com que rapidez a Netflix teria crescido no estágio inicial, quando sua taxa de churn era de 10%:

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Ter 10% de churn rate não parece muito, não é? Mas ela causa um impacto gigantesco! Com essa taxa de churn ao longo do período planejado, a Netflix acumularia apenas 9.225 usuários. Isso significa que comparado ao cenário ideal (onde não há churn), a Netflix poderia acumular apenas 36,9% dos clientes do máximo planejado.

Agora vamos ver o quão rápido a Netflix teria crescido caso seu churn fosse de 4% ao invés de 10% como no primeiro cenário.

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Com essa taxa de churn ao longo do período planejado, a Netflix acumularia uma base de clientes de 15.025 usuários. Isso significa que em comparação com o cenário ideal a Netflix poderia acumular 60,1% dos clientes do máximo planejado.

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Com apenas 2% de churn, a Netflix terminaria o período acumulando 19.711 usuários. Isso significa que em comparação com o cenário ideal a Netflix poderia acumular 78,84%dos clientes do máximo planejado.

É claro que no caso da Netflix, as primeiras safras de usuários tinham uma taxa de churn bem maior do que a atual. Os exemplos mostrados acima são apenas a fim de demonstrar o impacto no potencial do produto quando não se retêm seus usuários. Mas agora que você entendeu o grande impacto da retenção de clientes nos negócios, podemos voltar aos loops de crescimento.

Para criar contexto, a primeira informação que eu gostaria que você tivesse em mente é que o gasto geral com conteúdo da Netflix é significativamente mais alto do que os grandes conglomerados de mídia disseram a Wall Street que vão investir em suas próprias iniciativas de streaming no ano fiscal de 2020.

A Disney disse que gastaria US$ 1 bilhão na programação original do Disney+ e terá quase US$ 1 bilhão em despesas operacionais. De acordo com a AT&T, a WarnerMedia investirá até US $ 2 bilhões na HBO Max em 2020 , enquanto a Comcast/NBCUniversal reservou cerca de US $ 2 bilhões para a Peacock nos primeiros dois anos do serviço. Enquanto isso, a Netflix projetou gastar mais de US $ 17 bilhões em conteúdo em 2020.

Parece loucura investir essa quantia. Mas enquanto os investidores contemplam questões de fluxo de caixa de curto prazo, parece que Reed Hastings (CEO da Netflix) e sua equipe estão focados no jogo longo e em quão grande sua base de usuários pode ser daqui a cinco ou dez anos com uma retenção que melhora a cada safra de novos usuários.

O ponto aqui é que se a Netflix tiver sucesso, o fluxo de caixa negativo atual devido aos investimentos gigantescos em criação de conteúdo parecerão triviais em comparação com a receita e lucratividade potencial de um serviço de streaming dominante globalmente com várias centenas de milhões de assinantes pagantes que ficam por anos.

Lembra do looping que apresentei anteriormente? Olhar para ele agora faz mais sentido.

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A lógica é que quanto mais usuários eles retém lá, mais conteúdo será gerado e mais usuários eles vão adquirir. A retenção é o motor disso. Se os usuários cancelam a assinatura, o loop simplesmente é quebrado.

Mas se você os retêm, você não só vai ganhar uma quantia maior por cliente, mas normalmente vai ganhar esse dinheiro mais rápido ou recuperar seus custos de aquisição mais rapidamente, o que significa que você pode reinvestir esse capital em mais anúncios ou vendas ou o que quer que seja e continuar alimentando esse ciclo, certo? Então, mais uma vez, a retenção acaba sendo o motor de crescimento.

Também podemos pensar sobre isso a partir de algumas outras perspectivas em que, como a retenção acaba ajudando você a construir uma vantagem competitiva.

Então, voltando ao exemplo da Netflix, ao aumentar a retenção, a monetização aumenta, ganha-se mais dinheiro dos usuários, o que estende o LTV (Life Time Value). E, portanto, quanto maior for o LTV — que é impulsionado pela retenção, mais você pode gastar no custo de aquisição de clientes (CAC), o que significa que você pode empurrar seus concorrentes para fora dos canais ou pode até mesmo abrir novos canais que anteriormente eram muito caros.

A relação que determina o destino do seu produto

Em modelos que apostam na recorrência, geralmente o custo de aquisição (CAC) do cliente vem na frente para gerar leads e convertê-los. Entretanto, a receita vem parcelada (ex. assinaturas mensais) e o lucro, lá na frente (ex. em 6 meses).

Para esse tipo de modelo, a relação LTV:CAC é o que determinará o futuro. Ela compara o valor de um cliente ao longo de sua vida, em comparação com o custo de adquiri-lo.

Se a relação LTV/CAC for menor que 1.0, a empresa tem problemas e se a relação for maior que 1.0, ela pode estar criando valor, mas é necessário fazer mais análises.

Por exemplo, se o LTV da sua empresa for de R$3.000 e o custo total de aquisição de um cliente for de R$1.000, a proporção LTV:CAC será de 3. Um sinal bastante positivo e promissor. De uma forma geral, é assim que a forma se parece:

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Mas existe um outro fator que influência diretamente no resultado da fórmula acima: o tempo — afinal, você precisa ter clareza de quanto tempo seu usuário precisa para alcançar a relação LTV:CAC igual a um. De forma mais simples, quanto tempo seu usuário demora a se pagar? Você consegue se sustentar tempo o suficiente até começar a ganhar dinheiro?

O ponto de comparação nesse artigo é que todos os fatores da Homejoy apontavam para uma relação entre LTV:CAC terrível, afinal, pagava-se muito para ter clientes através de cupons e benefícios, mas a retenção ruim fazia com que os clientes sequer se pagassem em um período aceitável — ou simplesmente não se pagavam.

Já a Netflix, tem a clareza de que seus usuários ficarão por muito tempo devido ao seu histórico de retenção que melhora a cada safra de usuários, portanto, pagar mais caro por usuário não é um problema, afinal, o time tem total visibilidade de quanto tempo é necessário para o cliente alimentar o loop de crescimento.

Tudo aqui é explicado de uma forma bastante simplista, mas é um ótimo ponto de partida. Conforme seu time de produto vai ganhando maturidade em relação a esses dados, o caminho é estratificá-los ainda mais. Por exemplo, você poderá fazer análises para entender a relação CAC:LTV por canais, faixa etária, etc. Dessa forma, você terá um entendimento muito maior de quais são os seus melhores usuários. De qualquer forma, acredito que os pontos do artigo são um ótimo início.