Calculadoras rápidas y simuladores avanzados de saas y tecnología para tomar decisiones de negocio con datos.
Churn Rate en Empresas SaaS
ActivaCalcula tu churn mensual, anual y de revenue por cohorte, su impacto en MRR/LTV y cuánto puedes pagar por adquirir cliente para que el unit economics aún cierre.
Burn Rate en Startups
ActivaCalcula tu burn rate bruto y neto, runway en meses bajo tres escenarios y cuándo necesitas recortar o conseguir más capital antes de quedarte sin caja operativa.
CAC vs LTV en Apps Móviles
ActivaCalcula la ratio LTV:CAC de tu SaaS por canal, payback en meses y cuánto puedes invertir en adquirir cliente para que el unit economics sea sano.
Proyección de MRR en Startups
ActivaProyecta el MRR de tu startup bajo distintos escenarios de growth, churn y pricing. Mide cómo cambia cada lever de tu unit economics y la fecha probable de break-even.
Retención de Suscripciones en Streaming
ActivaSimula churn, MRR y LTV de tu plataforma de streaming según planes, precios y catálogo. Mide el efecto real de subir precios o lanzar un nuevo tier de suscripción.
Churn y Lifetime Value SaaS
ActivaCalcula el LTV real de tu SaaS desde churn mensual, ARPU y margen bruto. Mide payback y LTV:CAC para decidir cuánto puedes invertir en adquirir cada cliente.
Retención por Cohortes SaaS
ActivaProyecta cómo decae una cohorte de clientes mes a mes y el revenue acumulado a 3, 6 y 12 meses. Compara cohortes para detectar el efecto de cambios de producto.
Contexto del sector
Quien opera un SaaS PYME vive en la intersección de tres tensiones: MRR que crece pero churn que crece más rápido, CAC que sube cada quarter, y burn que consume runway antes de que LTV se materialice. El producto puede ser excelente y aún así estar perdiendo plata si la cohorte mensual no compensa la cancelación de la cohorte de hace seis meses. Cada decisión sobre pricing, paquete y onboarding impacta varias cohortes simultáneamente, y los efectos solo se ven con retraso de 3 a 9 meses. Los simuladores de SaaS hacen visible ese ciclo: cohort retention, CAC payback, burn rate, runway, y proyección de MRR bajo distintos supuestos de churn.
Métricas clave
Indicadores que un operador PYME del sector debería conocer antes de modelar decisiones.
MRR (Monthly Recurring Revenue)
Ingreso recurrente normalizado a mes. Suma de todas las suscripciones activas. La velocidad de crecimiento de MRR neto (nuevo + expansion − churn − contracción) es el indicador maestro.
Tasa de churn neta
(Churn de revenue − expansion) / MRR del periodo. Una churn neta negativa (expansion > churn) es el santo grial del SaaS: el negocio crece sin adquirir clientes nuevos.
LTV / CAC ratio
Una ratio saludable es 3.0 o más. Por debajo de 2.0 indica problema estructural; por encima de 5.0 sugiere que se puede invertir más agresivamente en adquisición sin romper unit economics.
CAC payback period
Meses para que un cliente repague su propio CAC vía margen recurrente. Para SaaS PYME 12–18 meses es razonable; mejor de 12 meses libera capital de trabajo significativo.
Burn multiple
Net burn / net new ARR del mismo periodo. Bajo 1.0 es eficiencia ejemplar, 1.0–2.0 es bueno, >3.0 sugiere que el crecimiento depende excesivamente de quemar capital.
Cómo elegir el simulador correcto
Si estás en fase de growth y necesitas proyectar MRR a 12–24 meses, el simulador de MRR proyección modela cohortes mes a mes con net retention. Si lo que te preocupa es churn, el simulador de churn rate detecta señales tempranas, y el simulador de cohort retention muestra dónde en el ciclo de vida del cliente se está perdiendo. Para defender CAC ante un comité o inversionista, el simulador de CAC vs LTV calcula payback y ratio. Si vendes un SaaS con uso variable (no flat fee), el simulador de pricing de suscripciones modela combinaciones de paquete, addon y overage. Para infraestructura, el simulador de capacity planning dimensiona servidores ante crecimiento esperado. Y si estás levantando ronda o gestionando runway, el simulador de burn rate proyecta meses restantes bajo distintos supuestos de spend.
Ejemplo práctico
Caso hipotético en dólares estadounidenses. Sustituye tus datos reales en el simulador para validar tu propio escenario.
Una startup SaaS B2B tiene MRR de $42,000 USD con 280 clientes ($150 USD ARPU promedio). CAC actual $1,200 USD, churn mensual 4.5%, expansion 1.8% (neto −2.7%). LTV calculado: ARPU × margen bruto / churn = $150 × 0.85 / 0.045 = $2,833 USD. LTV/CAC: 2.36. Payback CAC: $1,200 / ($150 × 0.85) = 9.4 meses. El simulador modela una mejora de onboarding que reduce churn al 3.5% mensual (LTV sube a $3,643 USD, ratio 3.04) y un ajuste de precio que sube ARPU 8% (LTV $3,933 USD, payback 8.7 meses). Después del cambio, el crecimiento sostenible permite invertir más en CAC sin romper el modelo: el simulador muestra que pueden gastar hasta $1,800 USD/cliente y mantener payback bajo 12 meses.
Errores comunes al modelar
Trampas que vemos al revisar planificaciones sectoriales. Evítalas antes de cerrar tu propio modelo.
Confundir gross churn con net churn
Si pierdes 6% de revenue al mes pero ganas 2% en expansion, tu net churn es 4%, no 6%. Decir 'churn de 6%' a un inversionista cuando net es 4% subestima tu trayectoria.
Calcular LTV con churn no estabilizado
En cohortes jóvenes (menos de 12 meses) el churn está subestimado porque no han tenido tiempo de cancelar. Usa cohortes de al menos 18 meses para LTV creíble.
Asumir CAC plano cuando escalas
Los primeros 100 clientes vinieron por canal orgánico; los siguientes 1,000 exigen ads. CAC tiende a crecer con escala, no a mantenerse.
Reportar MRR sin descontar discounts agresivos
Si descuentas 30% el primer año para cerrar, el MRR reportado el mes 1 no es comparable al MRR sostenido. Modela MRR efectivo (después de discount) y MRR contractual por separado.
Alcance y limitaciones
Los simuladores SaaS modelan cohortes individuales y luego las agregan. No capturan efectos de red (cuando ganar al cliente número 100 cambia la propuesta de valor para el número 101) ni respuestas competitivas dinámicas (un competidor bajando precio agresivamente). Para decisiones de pricing fuerte (cambio de modelo de cobro, lanzamiento de paquete enterprise) acompaña con experimentos A/B de cohortes pequeñas antes de aplicar al portfolio entero.
Empieza por aquí
Los simuladores con mayor adopción dentro del sector. Cada uno aborda una pregunta de negocio distinta.
Churn rate
Detecta señales tempranas de cancelación en revenue churn y customer churn.
CAC vs LTV
Ratio LTV/CAC, payback y umbrales para invertir en adquisición.
Burn rate
Proyecta runway en meses bajo distintos supuestos de spend.
Cohort retention
Curva de retención por cohorte mes a mes para aislar puntos de fuga.
Proyección de MRR
Crecimiento neto a 12–24 meses con net retention.