| Criterio de Éxito | Baseline | Umbral | Real | ¿Cumplido? |
|---|---|---|---|---|
| Net Revenue Retention (NRR) | 98% | ≥ 115% | 108% | ✕ No alcanzado |
| ACV medio · cuentas nuevas | 7.200 € | ≥ 9.800 € | 11.200 € | ✓ Superado +14% |
| Churn mensual | 2,6% | ≤ 1,8% | 2,1% | ✕ No alcanzado |
| Time-to-Value nuevos clientes | 11 días | ≤ 5 días | 4,2 días | ✓ Superado |
| NPS clientes existentes | 38 | ≥ 42 | 36 | ✕ Empeoró |
| Criterio de Cancelación | Umbral | Real | ¿Activado? |
|---|---|---|---|
| Caída de MRR en primeros 60 días | > -15% | -8% (día 30) → recuperado | ✓ No activado |
| Cuentas enterprise canceladas (ACV >20k€) | > 3 cancelaciones | 1 cancelación (Industrias Talón) | ✓ No activado |
- El modelo usage-based atrajo perfiles ICP de mayor ticket: ACV +55% sobre el objetivo, con 3 nuevas cuentas enterprise >15k€ cerradas en el Q4.
- Time-to-Value se redujo un 62% (de 11 a 4,2 días) gracias a la reestructuración del onboarding por flujos de crédito, no por seats.
- Los kill criteria no se activaron: la caída de MRR se contuvo y solo 1 cuenta enterprise abandonó, sin efecto contagio.
- El posicionamiento diferencial fue real: Flowmind tardó solo 8 semanas en replicarlo (no 6 meses como asumimos), lo que valida que el mercado lo percibe como ventaja.
- El NPS de clientes existentes cayó 2 puntos (38 → 36). La migración de 47 cuentas se gestionó con fricción: 35 días vs. 30 planificados y comunicación reactiva.
- El churn (2,1%) mejoró respecto al baseline (2,6%) pero no alcanzó el 1,8% objetivo. Los clientes de baja rotación previa sintieron el cambio como una subida encubierta.
- El NRR no alcanzó el 115%: el uso medio de créditos (38%) fue inferior al supuesto de expansión (40%), limitando el upsell automático esperado.
- El equipo de CS no tenía playbook para el cambio de modelo: la capacitación se improvisó en la semana 2, cuando debía estar lista antes del lanzamiento.
"El segmento mid-market es price-sensitive. Un modelo usage-based introduce variabilidad en el COGS que no tenemos modelada. El riesgo es que los clientes con uso bajo renueven a menor valor y que perdamos previsibilidad de ingresos en el Q4."
Uso real: 38%. La diferencia parece pequeña pero concentra el 80% del NRR gap. Los clientes con uso <30% no expandieron y representan el 40% de la base. Próxima vez: modelar distribución de uso real, no promedio.
El ACV medio de nuevas cuentas (+55% sobre umbral) y las 3 cuentas enterprise nuevas confirman que el mercado valora el modelo flexible. Señal validada.
35 días reales (+17%). El equipo no tenía playbook para cambio de modelo de precios. Subestimación sistemática de la carga operativa de migración; requería contratar 1 CS temporal o diferir el lanzamiento 3 semanas.
Flowmind replicó en semana 8 (2 meses). La ventana competitiva fue 4 meses menor de lo estimado. Lección: no asumir inercia competitiva en mercados SaaS B2B de alta visibilidad; el moat debe ser ejecución, no timing.
¿El aislamiento de Fase 2 (ejecución separada de análisis) funcionó?
PARCIAL
La decisión se aisló correctamente, pero el plan de ejecución no incorporó el riesgo de migración identificado en boardroom.
¿Las preocupaciones del devil's advocate se materializaron?
PARCIAL
El CFO acertó en variabilidad COGS y previsibilidad. No acertó en la magnitud: el impacto fue manejable, no letal.
¿La cadencia de seguimiento (30-60-90 días) fue adecuada?
SÍ
El check de 30 días detectó la caída de MRR a tiempo para no activar el kill criterion. La cadencia fue correcta.
¿Se documentaron los supuestos de forma cuantificable antes de decidir?
PARCIAL
Los supuestos estaban escritos pero no tenían escenarios alternativos (bear/bull). El supuesto de uso al 40% era puntual, no rango.
¿El proceso de toma de decisión fue lo suficientemente riguroso?
SÍ
Boardroom estructurado, disidencia preservada, kill criteria pre-comprometidos. El framework funcionó; la ejecución fue el cuello de botella.
¿Los kill criteria eran los correctos?
SÍ
Ambos criterios cumplieron su función: MRR -8% no superó el -15%, y solo 1 enterprise canceló. El margen fue suficiente para no revertir.
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Crear playbook de migración de modelo de precios para CS: fases, scripts de comunicación y criterios de escalado. Evitar improvisación en semana 2.Owner: CPO Diego Llorente · Deadline: 15 Ene 2026
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Modelar distribución de uso de créditos por segmento (bear/bull/base) antes de cada decisión de pricing. Reemplazar supuesto puntual por rango con percentiles.Owner: CFO Pablo Ruiz · Deadline: 31 Ene 2026
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Lanzar campaña de activación para cuentas con uso <30% de créditos: onboarding avanzado, success manager dedicado por 60 días para el segmento en riesgo de no expandir.Owner: Head of CS · Deadline: 20 Dic 2025
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Revisar el supuesto competitivo en futuros briefs: asumir ventana de 2 meses (no 6) para que los competidores de primer nivel repliquen features de pricing en SaaS B2B.Owner: CEO Marta Sáez · Acción: update company-context.md
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Agendar /cs:brief para abordar la estrategia de NRR: definir nuevo objetivo (120%) y criterios de éxito para el próximo trimestre, con el CFO como sponsor del proceso.Owner: CEO Marta Sáez · Próximo sprint estratégico: Ene 2026