Quais são as chances de conseguir?

Resumo executivo

O mundo das startups é quase obcecado por celebrar empresas fora da curva. São aquelas que quebram marcos de crescimento, são conduzidas por fundadores carismáticos e não têm pudor em se autopromover (elas preferem chamar isso de construir em público). Para ser justo, eu também já contei muitas dessas histórias nesta newsletter.

O que se perde na conversa: é extremamente difícil dar certo como startup nova. Você não tem recursos suficientes. Seus compradores não estão prestando atenção. Seu produto não está tão polido quanto você gostaria. E um novo concorrente aparece do nada toda semana.

Eu quis mostrar exatamente o quanto isso é difícil. Para ajudar, me juntei aos meus amigos da ChartMogul, a plataforma de CRM e métricas SaaS onde agora sou Analyst-in-Residence. A ChartMogul me deixou explorar seu incrível conjunto de dados, com 6.525 empresas de software e registros históricos de mais de uma década.

Continue lendo para ver dados totalmente novos sobre suas chances de chegar a $ 1 milhão de ARR e além, quanto tempo o primeiro milhão realmente leva e se é preciso se mudar para o Bay Area para achar ouro.

As chances de chegar a $ 1 mi de ARR e além

É mais fácil entrar em Harvard ou Stanford do que alcançar $ 25 milhões de ARR em 10 anos. Deixe isso assentar.

A primeira coisa que investiguei foi qual porcentagem das startups de software chega algum dia a marcos de ARR como $ 1 milhão, $ 5 milhões e $ 25 milhões. Isso é mais complicado de medir do que parece, por fatores como viés de sobrevivência. Assumi algumas simplificações: o relógio começa na primeira monetização e a janela de medição é de 10 anos. Como a maioria das startups não existe há 10 anos, rodei os números por coorte para confirmar a inclinação da curva de sobrevivência em todo o histórico de 6.525 empresas.

O que encontrei: quase metade das startups de software acaba chegando a $ 1 milhão de ARR depois de começar a monetizar — se estiverem dispostas a permanecer por 10 anos.

Esse número é mais alto do que eu teria previsto. Suspeito que possa ser influenciado por algum viés de seleção: empresas interessadas em métricas de assinatura talvez sejam mais frequentemente negócios sérios do que projetos de hobby. E isso reflete empresas que começaram a monetizar em 2016 ou antes, quando, sinceramente, era muito mais difícil construir e lançar um produto SaaS. Mais adiante no relatório destrincharemos como esses números aparecem em coortes mais recentes, nos seus primeiros anos de monetização.

Mesmo assim, as chances de passar de $ 1 milhão de ARR são bem duras. Uma em cada dez chega a $ 10 milhões de ARR. E apenas uma em cada cinquenta startups alcança $ 25 milhões de ARR em 10 anos. Isso é menos provável do que ser aceito em Harvard ou Stanford (taxa de aceitação de 3,6%).

Se você conseguiu, espero que tire um momento para celebrar. 97,7% dos seus pares não chegaram tão longe.

Quanto tempo o primeiro milhão realmente leva

Quando você ouve os VCs, fica com a impressão de que o crescimento de receita acontece em velocidade de dobra espacial. O clássico caminho “triple-triple-double-double-double” (T2D3) até $ 100 milhões em cinco anos já não basta para alguns VCs quando eles veem Lovable, Cursor e Wiz fazendo isso em dois anos ou menos.

O que encontrei: para startups que chegam a $ 1 milhão de ARR, normalmente leva de dois a cinco anos desde a primeira monetização. Meros 3,3% das startups alcançam $ 1 milhão em menos de um ano. 13,4% chegam a $ 1 milhão em menos de 3 anos. E 25,1% alcançam esse valor em 5 anos. Você pode se localizar na curva abaixo para achar os números mais relevantes para você.

Acho isso saudável! Encontrar product-market fit (PMF) e sair da venda liderada pelo fundador para um crescimento repetível leva tempo de verdade. Escalar cedo demais pode matar um negócio que seria ótimo. Muitas das melhores empresas vão devagar para ir rápido.

Vale mencionar que os unicórnios mais celebrados de hoje também não chegaram a $ 1 milhão da noite para o dia. Eles iteraram com paciência em produto e em distribuição, e só então apostaram tudo quando souberam que funcionava.

• A Lovable passou 18 meses construindo antes do sucesso decisivo. Versões anteriores do produto, então chamado GPT Engineer, se apagaram depois do lançamento inicial.
• A Clay, plataforma de sales intelligence, ralou seis anos antes de ver tração de receita. O crescimento acabou explodindo nos últimos anos.
• A StackBlitz, criadora do app de vibe-coding Bolt.new, levou sete anos arranhando o caminho até $ 700 mil de ARR. Depois, seu novo produto Bolt.new explodiu para $ 4 milhões de ARR nas primeiras quatro semanas.

Ficou mais fácil construir software, e mais difícil se destacar

Nos últimos dez anos transformamos o go-to-market em ciência. Inventamos dezenas de siglas de três letras, de AEO a PLG e UBP. O que não fizemos foi ficar materialmente melhores em furar a bolha.

Dividi as startups de software em coortes pelo ano em que começaram a monetizar. Depois comparei a probabilidade de alcançar $ 1 milhão de ARR em cada coorte.

O que encontrei: as startups lançadas entre 2016 e 2019 tiveram consistentemente mais chance de chegar a $ 1 milhão de ARR em três anos do que as nascidas depois. As diferenças não são gigantes — taxa de sucesso de 15% contra 12% — mas são perceptíveis. Muitas da turma de 2016-2019 provavelmente se beneficiaram do período de juros zero (ZIRP) e do boom de software impulsionado pela COVID.

2016, em particular, foi a melhor safra para lançar uma startup. Aquele ano teve taxas de sucesso de quartil superior em todas as frentes. Essa safra inclui também muitos dos pioneiros originais do product-led growth (PLG), que levaram novas formas de comprar a categorias de produto tradicionais. Notion, Figma e Loom foram todas lançadas em 2016.

Coortes mais recentes, em especial empresas de software fundadas em 2021, não se deram tão bem. A coorte de 2021 tem a menor probabilidade de alcançar $ 1 milhão de ARR em três anos (10,1%). Essa turma teve a má sorte de chegar tarde ao boom do ZIRP e de estar no auge da desaceleração de captação de 2022-2023. A maioria chegou cedo demais para pegar a onda da IA.

O lado bom: a safra de 2023 está indo excepcionalmente bem de saída. Ela tem 50% mais chance de chegar a $ 1 milhão de ARR em seis meses após o lançamento. Essa turma ainda estava cedo na festa da IA; os fundadores já pensavam em como construir produtos de IA antes de isso virar mainstream. Estavam no lugar certo, na hora certa, com o produto certo.

Startups nativas de IA estão em outro campeonato

Como regra geral, coortes mais novas de empresas de software não ficaram melhores em achar tração. Mas existe uma (grande) exceção a essa regra. Você provavelmente já adivinhou qual.

O time da ChartMogul usou IA para agrupar as mais de 6.000 empresas em categorias de produto. Entre elas, categorias como PLG (têm oferta self-service no site), vertical SaaS (software desenhado para um setor ou nicho específico) e enterprise SaaS (ACV médio de $ 10.000 ou mais).

Depois olhei como a categoria de produto afetava a chance de uma startup ser um caso fora da curva, o que defini como chegar a $ 1 milhão de ARR em seis meses ou a $ 10 milhões de ARR em 12 meses. (As categorias não eram mutuamente exclusivas; uma empresa podia cair em várias.)

O que encontrei: startups nativas de IA têm 3x mais chance de chegar a $ 1 milhão de ARR em 6 meses. E 8x mais chance de chegar a $ 10 milhões de ARR em 12 meses.

Para ficar claro, esses marcos continuam extremamente raros. Menos de 1% das startups nativas de IA alcança $ 10 milhões de ARR nos 12 meses seguintes à primeira monetização. Mas isso está acontecendo a taxas drasticamente mais altas do que vimos historicamente.

Nenhuma outra categoria de produto se comparou nem remotamente a ser nativa de IA:

• Empresas de enterprise SaaS têm 40% mais chance de chegar a $ 1 milhão de ARR em 6 meses, embora sejam apenas medianas em alcançar $ 10 milhões de ARR em 12 meses.
• Ao contrário do que se poderia esperar, PLG e consumer SaaS têm ambas menos chance de explodir de saída; muitas dessas empresas têm uma rampa mais lenta porque priorizam aquisição de usuários antes de monetizar.
• O vertical SaaS também tem menos casos fora da curva. Suspeito que isso reflita a dificuldade de vender para compradores que não são early adopters de tecnologia.

Faço a ressalva de que explodir de saída não prevê necessariamente longevidade. Ser rápido em adquirir clientes pode coincidir com ser rápido em perdê-los para outro produto.

Você não precisa estar no Bay Area (mas ajuda)

A sabedoria convencional sugere que é preciso se mudar para o Bay Area se você quer chegar longe. Acontece que isso não é necessariamente verdade, embora estar no Bay Area certamente não atrapalhe.

Analisei o conjunto de dados com base na localização atual da sede de cada empresa e depois agrupei as empresas nos dez maiores polos regionais representados entre os clientes da ChartMogul. Esses grupos incluem grandes regiões metropolitanas (como o Bay Area e Nova York), países (como França, Canadá, Reino Unido) e, em alguns casos, regiões (como Europa Central e Oriental, Escandinávia).

O que encontrei: startups do Bay Area de fato têm mais chance de estourar. Mas as diferenças não são tão profundas quanto você poderia esperar, dadas todas as vantagens (e os custos adicionais) de estar ali. Empresas do Bay Area têm:

• 70% mais chance de chegar a $ 1 milhão de ARR em 3 anos.
• 150% mais chance de chegar a $ 5 milhões de ARR em quatro anos.
• 40% mais chance de chegar a $ 10 milhões de ARR em cinco anos.

França e Canadá são surpreendentemente bons em produzir empresas de software que chegam a $ 1 milhão de ARR em três anos (embora o Canadá, em particular, raramente produza empresas que alcancem $ 10 milhões em cinco anos).

Nova York e o resto dos EUA produzem as empresas mais longevas. Empresas desses locais superam o Bay Area em chegar a $ 10 milhões de ARR em cinco anos. Talvez quem constrói fora do Bay Area tenha mais resistência: persevera quando seus pares poderiam pivotar, fechar ou buscar uma saída antecipada.

O que é preciso para se tornar um caso fora da curva

Se você passou de $ 1 milhão de ARR, parabéns. Você venceu as probabilidades.

Então o que impulsiona essas startups e não outras — além, claro, de serem nativas de IA e sediadas em São Francisco? Vou explorar essa pergunta mais a fundo nas próximas semanas. Assine a Growth Unhinged e acompanhe a ChartMogul para ser avisado quando isso sair.

Metodologia e glossário

Fontes de dados e estrutura de análise: para criar este relatório, analisamos dados anonimizados e agregados da ChartMogul.

Fontes de dados: movimentos de MRR da ChartMogul, dados de conta enriquecidos com segmentação por IA e classificações geográficas e setoriais. Contas sandbox foram excluídas.

Análise de marcos de ARR: examina com que rapidez as empresas alcançam marcos-chave de ARR ($ 1 mi, $ 5 mi, $ 10 mi, $ 15 mi, $ 20 mi, $ 25 mi) em horizontes de 1 a 120 meses. As empresas só são elegíveis se tiver passado tempo suficiente desde a primeira data de receita.

Análise do decil mais rápido: foca nos 10% de empresas mais rápidas a alcançar cada marco, analisando suas características de retenção e crescimento durante o período de rampa.

Métricas de retenção: retenção bruta de receita (GRR) e retenção líquida de receita (NRR), calculadas nas janelas de rampa.

Métricas de crescimento: receita média por conta (ARPA), crescimento do ARPA e composição da receita (novos negócios, expansão, reativação).

Movimentos de receita: categorias de MRR de novos negócios, expansão, contração, churn e reativação.

Abordagem estatística: análise de coortes por ano, geografia e modelo de negócio; agregação mensal com preenchimento para frente; benchmarking de desempenho baseado em percentis.