Modash ayuda a las marcas a encontrar creadores, gestionar relaciones, lanzar campañas, monitorizar contenido y pagar a sus partners influencers. Además de su negocio principal de plataforma, Modash vende datos de creadores a través de su API.
El negocio es global y sus ingresos son casi por completo recurrentes, con los clientes repartidos más o menos a partes iguales entre EE. UU. y el resto del mundo.
Fundada en 2018, Modash empezó a usar ChartMogul muy pronto, cuando su fundador, Avery Schrader, se registró en 2020. A medida que el negocio creció, ChartMogul pasó de ser una simple herramienta de reporting al sistema con el que el CFO, Nadim Taoubi, y el equipo directivo conectan el comportamiento de producto con los ingresos y deciden qué iniciativas merece la pena impulsar.
It’s been extremely reliable. As a CFO, it’s a tool I use on a daily basis.
De los datos de facturación de Stripe al reporting de toda la empresa
Cada día, Nadim revisa los indicadores principales en ChartMogul: cómo está creciendo la empresa, cuántos clientes nuevos ha sumado durante el mes y qué está pasando con el churn.
We don’t really go into Stripe to check the data. We get everything from ChartMogul.
El análisis que va más allá del MRR, el ARR o una tasa de churn global se hace al menos una vez por semana. Nadim usa cohortes y segmentación para examinar cómo cambia el rendimiento con el tiempo y cómo responden los distintos grupos de clientes cuando Modash modifica su producto o la experiencia de cliente.
Modash segmenta la retención por perfil de cliente, valor del contrato, categoría de producto y activación, incluyendo el sector, el encaje con el ICP, si es cliente de Shopify y cuántas partes de la plataforma usa.
Eso le permite a Nadim pasar de ver que el churn ha cambiado a identificar qué grupos de clientes lo provocaron, en qué se diferenciaba su uso del producto y qué podría hacer Modash de forma realista al respecto.
Añadir contexto de producto a los datos de suscripción
Modash importa sus clientes de Stripe a ChartMogul, y añade datos procedentes de su propio backend y de otros sistemas comerciales.
Con todo en un mismo sitio, cada ficha de cliente se enriquece con información que no aparece en una factura: qué tipo de cliente es, qué partes de Modash usa, si encaja con el ICP de la empresa y en qué punto del recorrido de activación está.
Ese contexto importa porque Modash no es un producto de un solo propósito. Su plataforma cubre varias fases de un programa de influencers:
- Encontrar y evaluar creadores
- Comunicarse y gestionar las relaciones
- Monitorizar campañas y la actividad de los creadores
- Pagar a los creadores
Cada área tiene su propio punto de activación. Un cliente que solo busca creadores se comporta de forma distinta a uno que además gestiona el contacto, monitoriza una campaña activa o paga a los creadores a través de la plataforma.
El análisis de Modash mostró que los clientes que usan al menos dos áreas del producto tienen más probabilidades de seguir siendo clientes y de expandirse.
Each of these sub-products has different activation. We know that if we push customers to use two out of the four, they’re more likely to stay and more likely to expand.
Del «churn feliz» a una activación repetible
Al principio, el churn era un problema para Modash, aunque no siempre porque los clientes estuvieran insatisfechos.
El producto se construyó inicialmente alrededor del descubrimiento de creadores. Una pequeña marca de e-commerce podía usar Modash para encontrar 20 creadores para una campaña, completar la búsqueda y ya no necesitar el producto. El cliente había recibido el valor que buscaba; el caso de uso simplemente tenía un final natural.
If you have discovery only and you’re a small shop, it’s most likely that you’ll churn because you don’t need Modash anymore after month three or four. You’re done.
Muchos clientes se reactivaban más adelante, cuando necesitaban encontrar otro grupo de creadores.
A medida que Modash fue más allá del descubrimiento, añadió funcionalidades que los clientes podían usar durante toda la vida de una campaña. El negocio empezó a pasar de ser una herramienta para una tarea puntual a una plataforma integrada en el flujo de trabajo habitual del cliente.
Al segmentar la retención según el uso del producto en ChartMogul, el equipo descubrió que los tres primeros meses eran críticos.
Los clientes que no adoptaban al menos dos partes de la plataforma en ese periodo tenían muchas más probabilidades de hacer churn.
The first three months are critical. If we don’t manage to get the customer using these two services or products, there’s a risk we’ll lose them within the first three months.
El equipo también identificó hitos concretos ligados a una mayor retención, como enviar emails desde la plataforma o lanzar una primera campaña. En lugar de definir la activación como un login o una búsqueda completada, Modash pudo asociarla al momento en que un cliente empieza a gestionar su programa de influencers desde la plataforma, y medir cómo una gestión más profunda de las campañas afectaba a la retención con el tiempo.
Modelar qué iniciativas de retención merecen la pena
Encontrar un comportamiento asociado a una mejor retención es solo el primer paso. Nadim también necesita saber si cambiar ese comportamiento tendría un impacto relevante en el negocio.
Piensa, por ejemplo, en los clientes de Shopify. Modash puede comparar el churn neto de MRR de los clientes que han enviado emails desde la plataforma con el de los que no lo han hecho. Después, Nadim modela qué pasaría si más clientes de Shopify alcanzaran ese hito de activación.
I’m comparing the Shopify customers who have never sent an email with the ones who have. I take the net churn from ChartMogul and ask: if 100% of them used email, what would be the impact?
Esto le ayuda a distinguir entre una correlación interesante y una iniciativa en la que merece la pena invertir. Si cambiar el comportamiento reduciría el churn global de la empresa en apenas 0,1 puntos porcentuales, puede que no justifique un esfuerzo importante de Producto, Ventas o Customer Success. Un impacto modelado mayor le da al equipo un argumento mucho más sólido para priorizarlo.
Business is a lot about priorities. Many things could have an impact, but you want to focus first on what will have the biggest impact.
Para escenarios más detallados, Nadim exporta de ChartMogul los segmentos de clientes, el rendimiento de las cohortes y el churn neto de MRR, y ajusta los supuestos en Excel y en Claude. Así puede modelar cambios dentro de un grupo concreto en lugar de aplicar la misma mejora a toda la base de clientes.
Llevar la retención a la operativa
Los mismos datos de retención se usan además para gestionar el rendimiento de Customer Success.
Modash asigna los clientes más grandes a Customer Success managers concretos y etiqueta cada cuenta por cartera en ChartMogul. Así la empresa puede seguir la retención de cada cartera y usar ese rendimiento para calcular los bonus.
If you select a portfolio, you can see all of the customers that person has. We follow retention on the portfolio and calculate their commission.
Modash tiene una plataforma específica de Customer Success, pero calcula la retribución desde ChartMogul porque los datos de suscripción y de retención están más actualizados. Así, parte del bonus de cada manager está ligado directamente a la expansión de ingresos recurrentes de los clientes que gestiona.
El acceso a ChartMogul está abierto a toda la empresa. Finanzas y dirección son quienes más lo usan, mientras que Customer Success lo utiliza para gestionar sus carteras. Puede que los ingenieros no lo abran todos los días, pero también pueden ver cómo se conecta la adopción del producto con la retención y la expansión.
Engineering is not using it on a daily basis, but they still have access because we want them to understand the impact they have on the business.
Para Nadim, la confianza no viene de tener otro dashboard más. Viene de poder rastrear un cambio en el churn hasta un segmento de clientes, identificar los comportamientos de producto que hay detrás y estimar si cambiarlos tendría suficiente impacto financiero como para justificar el trabajo.