Porque el ARR No es una métrica de referencia
Peras con plátanos
Durante años, el ARR (Annual Recurring Revenue) ha sido la métrica de referencia para evaluar negocios SaaS. Pero, en la práctica, cada empresa lo calcula a su manera. ¿Resultado? Una supuesta métrica estándar que no estandariza nada.
El ARR debería ser claro. Pero no lo es.Todo el mundo se lo inventa sobre la marcha. Literalmente.
El ARR debería ser claro. Pero no lo es.En teoría, el ARR debería ser una medida coherente, comparable y fácil de entender. En la realidad, cada empresa adapta la definición a su narrativa. Lo que parecía una comparación entre manzanas, termina siendo una mezcla entre frutas tropicales.
Todo el mundo se lo inventa sobre la marcha. Literalmente.
¿Cómo calculan el ARR las empresas que cotizan?
Algunas lo hacen de una manera simple y directa, otras no tanto y lo ajustan a su narrativa.
Adobe, por ejemplo, simplemente suma el valor anual de suscripciones a Creative Cloud y Document Cloud. Claro, transparente, entendible.
Pero luego está el caos.
Confluent combina distintos métodos, el ARR de su plataforma incluye compromisos contractuales a 12 meses, mientras que el ARR de su nube se calcula anualizando el uso de los últimos tres meses.
MongoDB lo lleva aún más lejos, usa una ventana de 90 días para clientes de ventas directas y solo 30 días para autoservicio. ¿El riesgo? Ese plazo tan corto para pymes puede inflar artificialmente el ARR en momentos de alta actividad temporal.
¿Qué se incluye (y qué no) en el ARR?
Casi todas excluyen los servicios profesionales. Hasta ahí, bien. Pero a partir de ahí, la confusión reina.
La gran división es el revenue por consumo.
Confluent y MongoDB lo incluyen como recurrente.
Dynatrace, en cambio, lo excluye si es "excedente del compromiso base".
HubSpot adopta un enfoque radical: excluye no solo servicios, sino también ingresos por pagos y comisiones de partners. Limpio, sí... pero ¿demasiado conservador?
¿Qué periodo se anualiza?
Cada empresa escoge su ventana temporal:
Diario: JFrog, Klaviyo, Dynatrace
Mensual: Atlassian,GitLab
Valor total del contrato (multi-anual): CyberArk, Zscaler, Varonis, Guidewire
Esto tiene consecuencias:
Anualizar datos diarios puede generar alta volatilidad: un ingreso puntual multiplicado por 365 puede parecer más sólido de lo que es.
Contratos multi-anuales inflan el ARR con ingresos aún no realizados. Es el temido CARR (Contracted ARR): mucho “ingreso comprometido” pero poco efectivo real en caja.
Si quieres maquillar tus finanzas, habla de tu CARR.
Una pesadilla contable
El pricing basado en uso rompió la lógica tradicional del ARR. Fue un cambio aún más radical que el salto del modelo de licencias perpetuas al SaaS.
Los modelos por uso pueden inflar el ARR de forma temporal y oscurecer señales de churn, especialmente en épocas de crisis o baja demanda.
Para analistas e inversores, esto convierte el ARR en un campo minado. Las diferencias no son solo técnicas: reflejan filosofías distintas sobre qué significa realmente tener ingresos “recurrentes”.
Ejemplo:
Una empresa que anualiza ingresos diarios (como Dynatrace) muestra patrones muy diferentes a otra que lo hace trimestralmente.
El tratamiento del contrato multi-anual también varía: algunas reconocen el valor anual completo, otras lo prorratean según el periodo restante. Esto puede crear ilusiones de crecimiento (o de caída) sin relación con la realidad operativa.
¿Qué significa todo esto?
El ARR sigue siendo una métrica útil… pero solo si está bien contextualizada.
El desorden actual revela un problema más profundo: la industria SaaS ha evolucionado mucho más rápido que los marcos contables pensados para medirla.
Estamos intentando meter mantenimiento, pricing por uso y modelos híbridos en una sola caja: la de “ingresos recurrentes”. Y esa caja ya no da abasto.
Conclusión
Para inversores y operadores, la lección es clara: hay que mirar bajo el capó.
Las definiciones importan.
El calendario importa.
El contexto importa.
Y si una empresa no explica con claridad cómo calcula su ARR, esa métrica deja de ser una verdad objetiva para convertirse en una narrativa conveniente.
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