10 formas de reforçar a receita recorrente mensal e anual com a IA e AA

Maximize a receita da sua empresa com a IA e a AA. Descubra 10 formas comprovadas de reforçar a receita recorrente mensal e anual.

Para os diretores financeiros (CFO) das empresas de SaaS (software como serviço), atingir receitas recorrentes mensais e anuais é essencial para o crescimento e sustentabilidade do negócio e para validar o modelo de negócio. Mas como garantir que está a maximizar a sua RRA e RRM? 

A inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (AA) emergiram como fatores decisivos na área da contabilidade das empresas de SaaS para a otimização da receita e do fluxo de caixa. Vamos explorar como pode usar a tecnologia na cloud para reforçar a receita recorrente.

Vamos partilhar conhecimento sobre a forma como a IA pode aumentar a RRA e RRM com recurso ao acesso em tempo real a parâmetros, à otimização do modelo de definição de preços, e muito mais. Do mesmo modo, vamos explorar como a AA reforça a RRA e a RRM das empresas de SaaS ao compilar previsões com modelação dinâmica de forma integrada, ao detetar precocemente a potencial perda de clientes, permitindo uma intervenção proativa, e ao contribuir de muitas outras formas para a receita recorrente. Vamos a isto.

Compreender as bases: a receita recorrente mensal e anual das empresas de SaaS

A receita recorrente é muito importante para as empresas de SaaS, uma vez que oferece estabilidade e previsibilidade ao seu negócio. A receita recorrente mensal (RRM) e a receita recorrente anual (RRA) são parâmetros essenciais que contribuem diretamente para os seus resultados. Ao usar a IA para analisar o impacto da perda de clientes sobre a RRM ou a RRA, as empresas de SaaS podem identificar áreas de melhoria e assegurar um fluxo de caixa estável.

O valor de longevidade do cliente (CLTV, no original) é vital para a otimização da receita, ao ajudá-lo a compreender o valor gerado por cada cliente ao longo do ciclo de vida da subscrição. Também quererá equilibrar um alto CLTV com um custo de aquisição de clientes (CAC) baixo. Juntos, estes constituem o rácio de CAC para CLTV. O objetivo passa por o CAC ser o mais baixo possível e por maximizar o seu CLTVao transformar os potenciais clientes em clientes leais.

Benefícios da receita recorrente para as empresas de SaaS

A receita recorrente oferece inúmeros benefícios às empresas de SaaS. Uma das principais vantagens face às transações individuais é que oferece um fluxo de receita previsível, assegurando estabilidade financeira. Ao oferecer subscrições mensais em vez de vendas ocasionais, a gestão do fluxo de caixa torna-se mais fácil. As empresas de SaaS também podem utilizar a receita recorrente para investir no desenvolvimento de produtos e no serviço ao cliente, melhorando a experiência geral dos clientes.

Um forte modelo de receita recorrente conduz a melhores avaliações e a mais confiança entre quem investe. Além disso, os modelos de receita das subscrições criam mais oportunidades para a venda cruzada e para a venda de versões atualizadas e mais completas (upselling) aos clientes. Passemos à RRM e à RRA. 

Definir RRM (receita recorrente mensal)

A RRM é um parâmetro crucial para a subscrição das empresas de SaaS. Informa-nos sobre a receita que a sua empresa gerou com origem em subscrições ativas num dado mês. Acompanhar a RRM permite às empresas compreender a saúde do seu modelo de subscrições e tomar decisões informadas para uma rentabilidade duradoura.

É também importante analisar os subgrupos de RRM, como:

• RRM líquida de novos clientes: a nova RRM representa o montante de receita com origem em novas subscrições num determinado mês. Uma nova RRM saudável é um sinal de que há vários novos clientes. Mas essa é apenas a primeira consideração.
• RRM de expansão: a RRM de expansão diz-lhe quanto dinheiro gerou num determinado mês com origem em atualizações das contas e oportunidades de venda cruzada. Além de investir nas receitas de novos clientes, também quererá maximizar a expansão da RRM.
• RRM em contração: a contração da RRM mostra quanta receita recorrente perdeu devido à perda de clientes e à opção destes por contas mais simples.

Ao analisar subgrupos de dados relativo à RRM, terá uma visão geral mais completa da trajetória e saúde financeira da sua organização de SaaS.

Conhecimento sobre a RRA  (receita recorrente anual)

A sua RRA representa o valor total da receita recorrente que gera durante um ano. Para calcular este importante indicador de desempenho, use a fórmula que se segue:

RRA = [receita anual das subscrições + receita das atualizações e melhorias das contas] + [receita perdida para as subscrições mais baratas e para a perda de clientes]

Utilizar a RRA para prever a receita futura e o crescimento do negócio permite-lhe planear estrategicamente e manter-se à frente da concorrência. Além disso, gerir cancelamentos e manter uma RRA elevada é crucial para o sucesso e rentabilidade a longo prazo.

O papel da IA e da AA na maximização da RRA e da RRM

A IA e a AA revolucionaram a forma como os negócios otimizam as suas RRA e RRM. Ao usar a IA e AA, as empresas podem prever com precisão as receitas, identificar e minimizar a perda de receitas e de clientes, melhorar a segmentação da clientela para as vendas cruzadas dirigidas, automatizar a otimização do modelo de definição de preços e melhorar o serviço ao cliente com recurso ao conhecimento com origem na IA.

No que resta deste artigo, iremos examinar dez formas de reforçar a receita recorrente com a IA e a AA. Iremos explorar cinco estratégias de aumento da receita baseadas na IA e cinco que dependem da automatização: um total de 9 benefícios de reforço das receitas para as empresas de SaaS.

4 formas de aumento da RRM e da RRA das empresas de SaaS com recurso à IA

A automatização desempenha um papel essencial ao ajudar os CFO das empresas de SaaS a monitorizarem e a melhorarem os parâmetros. Ao potenciar a IA, as empresas de SaaS podem experimentar um crescimento significativo tanto da RRM como da RRA em muito menos tempo.

Abaixo encontra 4 exemplos de como a IA prepara o caminho para o aumento rápido e eficaz das receitas das empresas de SaaS.

1. Acesso em tempo real aos parâmetros das empresas de SaaS

A análise de dados com base na IA permite conhecer instantaneamente parâmetros-chave das empresas de SaaS. Isto representa uma enorme vantagem face à contabilidade manual porque os antigos softwares de contabilidade incluem muitas vezes atrasos relevantes na partilha de informação em resultado do isolamento de dados. 

Os dados são isolados quando os departamentos individuais gerem e atualizam os seus próprios dados e só depois os partilham com o resto da organização. É uma prática muito ineficiente e acarreta múltiplos riscos para as empresas de SaaS. 

Com a monitorização em tempo real de parâmetros como a RRM, a taxa de perda de clientes, o CAC, o CLTV e vários outros, os gestores financeiros podem tomar decisões plenamente informadas. A identificação de tendências e de padrões em tempo real permite a adoção de medidas proativas no momento em que se percebe que algo está mal.

Com o software antigo, pode atrasar-se dias ou até semanas na identificação de um problema. Isso não é um bom sinal para a RRM, para a RRA ou para a empresa.

2. Otimização do modelo de definição de preços

Com os algoritmos da IA ao seu dispor, pode analisar dados de mercado e o comportamento dos clientes para otimizar as categorias de preços, os pacotes e tudo o mais que cobra aos clientes. Encontrar o modelo de definição de preços de SaaS mais eficiente é crucial para maximizar o potencial de receitas da sua empresa. A IA permite-lhe tirar partido das estratégias dinâmicas de definição de preços com base na procura e na segmentação dos clientes para adaptar rapidamente os seus modelos de preços às diferentes condições de mercado.

Ao usar a tecnologia de IA, as empresas podem conhecer melhor as tendências em matéria de preços, as preferências dos clientes e podem aproveitar a inteligência competitiva para tomar decisões informadas. Isto permite-lhe oferecer complementos, promoções e descontos personalizados, aumentando a RRM e a RRA do seu negócio de subscrição. Esta abordagem ajuda-o a maximizar as receitas ao fornecer um valor real aos seus clientes.

3. Melhor colaboração com as partes interessadas

A colaboração eficaz é crucial para o reforço das receitas recorrentes mensais e anuais da sua empresa de SaaS. O software de gestão de tesouraria facilita a colaboração entre a equipa multifuncional ao permitir a partilha de dados e de conhecimento em tempo real.

Isto possibilita uma melhor tomada de decisões e o alinhamento entre as equipas de vendas, de marketing e de finanças, já para não falar dos departamentos do sucesso dos clientes, de informática e outros. Ao agilizar os fluxos de trabalho e ao reduzir a introdução manual de dados e a respetiva coordenação, as partes interessadas podem concentrar-se na maximização das oportunidades de aumento das receitas.

A colaboração com base na nuvem possibilita que os participantes tomem decisões informadas de forma estratégica, o que conduz a maiores receitas e a mais sucesso.

4. Eficiência orçamental reforçada das empresas SaaS e melhores afetações

Como mencionámos acima, a IA oferece possibilidades de colaboração incomparáveis às empresas de SaaS.  O reforço da colaboração garante que as afetações orçamentais são efetivamente otimizadas para maximizar a RRA e a RRM. O software de gestão de tesouraria na cloud também fornece alertas automáticos sobre desvios orçamentais, permitindo que as empresas adotem ações corretivas em tempo útil.

Ao tirar partido das capacidades da IA, as empresas de SaaS podem melhorar a eficiência orçamental e fazer melhores afetações, melhorando o desempenho financeiro e levando ao crescimento da RRA e da RRM.

5 exemplos de como a AA reforça a RRA e a RRM das empresas de SaaS

A AA, uma extensão da IA, permite que o software execute tarefas complexas de forma autónoma. Melhora a rentabilidade das empresas de SaaS por via da automatização de processos e da gestão integrada de grandes conjuntos de dados. Agora que sabe como a IA reforçar a RRA e a RRM, veremos como se compara a AA nessa matéria.

1. Compilação integrada de previsões com modelação dinâmica

O processo de compilação integrada de previsões e o uso de técnicas de modelação dinâmica são vitais para o aumento da receita recorrente mensal e anual. Ao servirem-se da IA e da AA, as empresas podem reforçar a precisão das suas previsões e tomar decisões informadas. A análise pela AA dos dados dos clientes revela oportunidades de vendas de melhores versões e de venda cruzada, o que resulta num aumento das receitas.

Não obstante, estas não são as únicas razões para abandonar as previsões com base em folhas de cálculo. A modelação algorítmica das previsões também:

• Inclui a modelação dinâmica das previsões: um modelo dinâmico de previsão é um modelo criado algoritmicamente e que é alterado para refletir mudanças no contexto financeiro. Uma previsão manual é uma entidade fixa: só serve para avaliar um conjunto de assunções e de fatores de cada vez. A modelação dinâmica de previsões permite-lhe aproveitar as oportunidades e evitar ameaças em tempo real.
• Gere automaticamente documentação em matéria de processos e de assunções: as empresas que criam modelos financeiros com a AA têm de manter documentos detalhados que descrevem como criaram aqueles modelos em particular. O software de gestão de tesouraria na cloud faz isso por si, para que possa estar plenamente descansado perante uma auditoria.

O universo das empresas de SaaS tornou-se demasiado competitivo para que possa deixar as previsões nas mãos das folhas de cálculo. As previsões automáticas são uma das formas mais eficazes de reforçar as receitas recorrentes e de estar na vanguarda do mercado.

2. Deteção precoce da perda de clientes para intervenções proativas

Um dos principais benefícios da utilização da IA e da AA para empresas de subscrições é a deteção precoce da perda de clientes, que permite às empresas detetarem sinais precoces da insatisfação e de afastamento dos clientes. Ao adotar uma abordagem algorítmica sobre esta matéria, as empresas podem intervir proativamente para prevenir a perda de clientes.

A AA também evita essa perda e reforça as receitas recorrentes por meio da definição dinâmica de preços. Ao ajustar o preço com base na procura, no comportamento dos clientes e em outros fatores, as empresas podem garantir que não estão a definir preços que as impeçam de se manterem no mercado. Os preços demasiado altos são uma das causas mais frequentes da perda de clientes, mas é fácil prevenir esta circunstância com recurso à automatização.

A IA e a AA também o podem ajudar com a segmentação dos clientes, possibilitando que as empresas agrupem os clientes com base no seu comportamento, preferências e outros fatores relevantes. Isto permite-lhes criar campanhas de marketing dirigidas e experiências personalizadas. Quando os clientes sentem que a atenção que recebem é personalizada e se sentem envolvidos pela marca, é muito menos provável que queiram procurar uma alternativa.

3. Deteção de clientes que constituem riscos financeiros

Os modelos de classificação de crédito com base na AA podem ajudá-lo a detetar clientes que constituem riscos financeiros. Estes modelos utilizam técnicas automáticas para analisar fatores como o historial de crédito, a estabilidade financeira e outros dados personalizados, para atribuir pontuações de risco precisas a potenciais clientes. Isto ajuda-o a manter-se dentro dos limites da tolerância de risco.

Ao usar a AA deste modo, os gestores financeiros podem identificar e evitar clientes de alto risco, minimizando o potencial de perdas. Além disso, a AA pode otimizar os fluxos de trabalho das contas a receber, permitindo às empresas maximizar as cobranças.

4. Os chatbots oferecem apoio ao cliente imediato

Os chatbots desempenham um papel crucial no universo empresarial moderno ao oferecer apoio ao cliente imediato. Isto melhora a satisfação dos clientes e reduz a perda de clientes, o que resulta no aumento da RRA e da RRM.

Com a possibilidade de tratar das perguntas e preocupações dos clientes instantaneamente, os chatbots asseguram que os problemas são resolvidos rápida e eficientemente. Se um cliente tem uma dúvida que o bot não é capaz de resolver, este pode encaminhar o cliente para o departamento de serviço ao cliente para ser assistido.

Ao oferecer ajuda e orientação imediatas aos clientes, os chatbots eliminam a frustração de ter de esperar por apoio e contribuem para o reforço da satisfação dos clientes.

5. Experiência do utilizador e campanhas de marketing personalizadas

No contexto da melhoria da experiência do utilizador, também é possível usar a IA e a AA para analisar os dados e o comportamento dos clientes com vista a personalizar a experiência e a reforçar o retorno sobre o investimento nas suas campanhas de marketing. 

Pode pensar nisto como a personalização interna e externa: as campanhas de marketing personalizadas transformam as oportunidades em utilizadores, e a personalização interna da experiência do utilizador faz com que esses utilizadores sejam fiéis durante muito tempo. São ambas cruciais para o aumento da RRM e da RRA.

Eliminar as conjeturas da seleção dos principais indicadores de desempenho

Otimizar a receita recorrente é um dos passos mais importantes que pode dar enquanto CFO de uma empresa de SaaS. As ferramentas com base na nuvem, como a IA e a AA, permitem-lhe assumir as rédeas do fluxo de caixa e dos dados de subscrição com muito mais eficácia do que a contabilidade com base em folhas de cálculo.Quando está a tentar reforçar as receitas, a seleção dos parâmetros certos é crucial para o sucesso, e as conjeturas não são uma estratégia eficaz. Examinámos alguns parâmetros cruciais neste artigo, como o CAC, o CLTV, e os subgrupos da RRM, entre outros. Mas isso nem sequer é a ponta do icebergue dos indicadores de desempenho que os CFO de empresas de SaaS têm à disposição.