A Modash ajuda marcas a encontrar creators, gerenciar relacionamentos, rodar campanhas, monitorar conteúdo e pagar seus parceiros influenciadores. Além da plataforma, que é o negócio principal, a Modash também vende dados de creators pela sua API.
O negócio é global e quase inteiramente de receita recorrente, com os clientes divididos de forma aproximadamente igual entre os EUA e o resto do mundo.
Fundada em 2018, a Modash começou a usar o ChartMogul cedo em sua trajetória, quando o founder Avery Schrader se inscreveu em 2020. Conforme o negócio cresceu, o ChartMogul deixou de ser uma simples ferramenta de reporting e passou a ser o sistema que o CFO Nadim Taoubi e o time de liderança usam para conectar comportamento no produto a receita e decidir quais iniciativas valem a pena.
It’s been extremely reliable. As a CFO, it’s a tool I use on a daily basis.
De dados de cobrança do Stripe ao reporting de toda a empresa
Todo dia, Nadim confere os indicadores de topo no ChartMogul: como a empresa está crescendo, quantos novos clientes entraram no mês e o que está acontecendo com o churn.
We don’t really go into Stripe to check the data. We get everything from ChartMogul.
Análises que vão além de acompanhar MRR, ARR ou uma taxa de churn geral acontecem pelo menos toda semana. Nadim usa cohorts e segmentação para examinar como a performance muda ao longo do tempo e como grupos diferentes de clientes reagem quando a Modash altera o produto ou a experiência do cliente.
A Modash segmenta retenção por perfil de cliente, valor de contrato, categoria de produto e ativação — incluindo setor, fit com o ICP, status de Shopify e quantas partes da plataforma o cliente usa.
Isso permite que Nadim vá de constatar que o churn mudou a identificar quais grupos de clientes provocaram a mudança, como o uso do produto diferia entre eles e o que a Modash poderia fazer a respeito na prática.
Somando contexto de produto aos dados de assinatura
A Modash importa clientes do Stripe para o ChartMogul, com dados adicionais vindos do próprio backend e de outros sistemas comerciais.
Com tudo em um só lugar, cada registro de cliente é enriquecido com informações que não se encontram em uma fatura: que tipo de cliente é, quais partes da Modash ele usa, se corresponde ao ICP da empresa e em que ponto está da jornada de ativação.
Esse contexto importa porque a Modash não é um produto de propósito único. Sua plataforma dá conta de várias etapas de um programa de influência:
- Encontrar e avaliar creators
- Comunicar-se e gerenciar relacionamentos
- Monitorar campanhas e a atividade dos creators
- Pagar creators
Cada área tem seu próprio ponto de ativação. Um cliente que só busca creators se comporta de forma diferente de outro que também gerencia a prospecção, monitora uma campanha ativa ou faz os pagamentos aos creators pela plataforma.
A análise da Modash mostrou que clientes que usam pelo menos duas áreas do produto têm mais chance de continuar clientes e mais chance de expandir.
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.
Do “happy churn” à ativação repetível
No começo, o churn era um desafio para a Modash, mas não sempre porque os clientes estavam insatisfeitos.
O produto foi inicialmente construído em torno da descoberta de creators. Uma pequena marca de e-commerce podia usar a Modash para encontrar 20 creators para uma campanha, concluir a busca e então não precisar mais do produto. O cliente recebeu o valor que buscava; o caso de uso simplesmente tinha um fim 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.
Muitos clientes voltavam depois, quando precisavam encontrar um novo grupo de creators.
Conforme a Modash foi além da descoberta, ganhou recursos que os clientes podiam usar durante toda a vida de uma campanha. O negócio começou a deixar de ser uma ferramenta para uma tarefa pontual e a se tornar uma plataforma embutida na rotina de trabalho do cliente.
Ao segmentar a retenção por uso do produto no ChartMogul, o time descobriu que os três primeiros meses eram críticos.
Clientes que não adotavam pelo menos duas partes da plataforma nesse período tinham chance significativamente maior de dar 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.
O time também identificou marcos específicos ligados a uma retenção mais forte, como enviar e-mails pela plataforma e lançar a primeira campanha. Em vez de definir ativação como um login ou uma busca concluída, a Modash pôde amarrá-la ao momento em que o cliente começa a rodar seu programa de influência pela plataforma — e medir como uma gestão de campanha mais profunda afetava a retenção ao longo do tempo.
Modelando quais iniciativas de retenção valem a pena
Encontrar um comportamento associado a uma retenção mais forte é só o primeiro passo. Nadim também precisa entender se mudar aquele comportamento teria impacto relevante no negócio.
Os clientes de Shopify, por exemplo. A Modash consegue comparar o net MRR churn dos clientes que enviaram e-mails pela plataforma com o dos que não enviaram. Nadim então modela o que aconteceria se mais clientes de Shopify atingissem esse marco de ativação.
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?
Isso ajuda Nadim a separar uma correlação interessante de uma iniciativa que vale o investimento. Se mudar o comportamento reduzisse o churn geral em apenas 0,1 ponto percentual, talvez não justifique um esforço significativo de Produto, Vendas ou Customer Success. Um impacto modelado maior dá ao time um argumento muito mais forte para priorizar.
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 cenários mais detalhados, Nadim exporta do ChartMogul os segmentos de clientes, a performance dos cohorts e o net MRR churn e ajusta as premissas no Excel e no Claude. Isso permite modelar mudanças dentro de um grupo específico, em vez de aplicar a mesma melhoria a toda a base de clientes.
Colocando a retenção em operação
Os mesmos dados de retenção também são usados para gerir a performance do Customer Success.
A Modash atribui os clientes maiores a gerentes de Customer Success individuais e marca cada conta por portfólio no ChartMogul. A empresa consegue então acompanhar a retenção de cada portfólio e usar essa performance para calcular bônus.
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.
A Modash tem uma plataforma dedicada de Customer Success, mas calcula a remuneração a partir do ChartMogul, porque os dados de assinatura e retenção estão mais atualizados. Parte do bônus de cada gerente está, portanto, diretamente ligada à expansão de receita recorrente dos clientes que ele atende.
O acesso ao ChartMogul é aberto para toda a empresa. Finanças e liderança são os que usam mais, enquanto o Customer Success usa para gerenciar portfólios. O time de engenharia pode não abrir a ferramenta todo dia, mas ainda assim consegue ver como a adoção do produto se conecta à retenção e à expansão.
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, a confiança não vem de ter mais um dashboard. Vem de poder rastrear uma mudança no churn até um segmento de clientes, identificar os comportamentos no produto por trás dela e estimar se mudar esses comportamentos teria impacto financeiro suficiente para justificar o trabalho.