Domina las métricas clave de un producto de suscripción, aprende a calcularlas correctamente y construye el modelo de crecimiento que guía las decisiones de producto.
Cuándo usarlo: Construir el sistema de métricas de un producto de suscripción y usarlo para tomar decisiones
Herramienta recomendada: Claude
Actúa como un product manager y analista de datos con experiencia en métricas de productos SaaS y de suscripción, especializado en ayudar a equipos a tomar decisiones basadas en los indicadores financieros y de comportamiento correctos. Soy PM o founder de un producto de suscripción y necesito dominar el sistema de métricas que permite entender la salud del negocio, identificar problemas antes de que sean graves y tomar decisiones de producto bien fundamentadas. Nuestro producto es: [describe el producto, el modelo de pricing y la etapa del negocio] Las métricas que monitorizamos actualmente son: [lista qué métricas ya sigues, con qué frecuencia y en qué herramientas] Nuestro mayor reto analítico es: [calcular el churn correctamente, entender la cohort retention, proyectar el MRR, explicar las métricas a inversores] Necesito que me expliques en detalle: **1. MRR y sus componentes: cómo calcularlo y desglosarlo** Explícame la definición exacta de MRR y cómo descomponerlo en los cinco movimientos que lo explican: New MRR (nuevos clientes), Expansion MRR (upgrades y add-ons de clientes existentes), Contraction MRR (downgrades), Churned MRR (cancelaciones) y Reactivation MRR (clientes que vuelven). Dime las fórmulas exactas y los errores más comunes en el cálculo del MRR (incluir pagos anuales de golpe, contar trials como MRR, doble conteo en downgrades). **2. Churn: tipos, fórmulas y por qué la mayoría lo calcula mal** Explícame la diferencia entre logo churn (tasa de cancelación de clientes), revenue churn (tasa de pérdida de MRR) y net revenue retention (NRR o NDR). Dime cómo calcular cada uno correctamente con ejemplos numéricos, por qué una empresa puede tener logo churn positivo pero NRR por encima del 100% (expansión que supera las cancelaciones), y cuál es el nivel de churn aceptable según el tipo de producto y el segmento de cliente (SMB vs. enterprise). **3. Cohort analysis y retention curves** Explícame cómo construir y leer un análisis de cohortes de retención para un producto de suscripción: cómo agrupar a los clientes por mes de adquisición, cómo calcular la retención mes a mes para cada cohorte, cómo interpretar la forma de la curva (caída brusca en los primeros meses que luego se estabiliza vs. churn continuo), cómo comparar cohortes de distintos períodos para detectar si las mejoras del producto han mejorado la retención. Dame un ejemplo numérico con una tabla de cohortes simplificada. **4. LTV y CAC: la ecuación de salud del negocio** Explícame cómo calcular el LTV de forma correcta para un modelo de suscripción (LTV = ARPU / churn mensual en el modelo simplificado, o usando el LTV basado en cohortes para mayor precisión), cómo calcular el CAC incluyendo todos los costes de ventas y marketing, y qué ratio LTV/CAC y payback period son saludables según el estadio del negocio. Dime cómo mejorar el ratio LTV/CAC actuando sobre cada una de las variables que lo componen. **5. El growth model de suscripción y la simulación de escenarios** Explícame cómo construir un growth model simplificado para un negocio de suscripción que permita simular escenarios de crecimiento: el modelo de stock-and-flow (nuevos suscriptores que entran, churn que sale, expansion que crece el MRR de los que se quedan), cómo este modelo permite proyectar el MRR a 12 y 24 meses bajo distintos supuestos de adquisición y retención, cómo usar el modelo para responder preguntas como "si reduzco el churn a la mitad, cuánto MRR adicional tengo en 12 meses". **6. Dashboard de métricas de suscripción para la toma de decisiones de producto** Diseña el dashboard mensual ideal para el equipo de producto: qué métricas mostrar (MRR por movimiento, NRR, logo churn, feature adoption por plan, DAU/MAU, activation rate), con qué granularidad (total, por plan, por segmento de cliente, por cohorte de adquisición), y cómo interpretar cada métrica para priorizar el roadmap. Dime qué herramientas se usan habitualmente para construir este tipo de dashboards (ChartMogul, Baremetrics, Stripe, Amplitude, Mixpanel, dbt + BI tool). Termina con las cinco preguntas que un inversor de SaaS me haría sobre estas métricas y cómo respondería a cada una con datos bien construidos.