[CONSEJO — Doc 13] Contrarian: Tener 40 KPIs no es tener claridad — es tener confusión con más números. El North Star de un SaaS de inventario con motor estadístico se define en torno a si el cliente está tomando decisiones de compra con el sistema o sin él. Todo lo demás es ruido hasta que ese comportamiento esté habituado. First Principles: La métrica más importante en los primeros 6 meses no es MRR — es el porcentaje de OCs que genera el motor y el cliente realmente aprueba. Un cliente que aprueba el 80% de las OCs del motor confía en el sistema. Un cliente que aprueba el 20% está usando StockMind como calculadora cara. Expansionist: Las métricas de producto (engagement, activation, feature adoption) predicen el revenue futuro. Los founders que solo miran MRR van 3 meses detrás de la realidad. Agregar métricas de producto desde el primer cliente. Outsider: El Net Revenue Retention (NRR) es la métrica de largo plazo que determina si el modelo de negocio es autosustentable. Un NRR >100% significa que el negocio crece aunque no adquiera un cliente nuevo. Un NRR <90% significa que el balde tiene un hueco y puedes seguir llenando agua sin llegar a ningún lado. Executor: Las alertas deben llegar a las personas correctas en el momento correcto. Una alerta de churn que llega 3 semanas tarde es inútil. Definir hoy el umbral de alerta Y la persona que actúa Y la acción que toma. Security Auditor: Las métricas de negocio (MRR, número de clientes, ARPU) son información confidencial. No publicar dashboards de métricas con datos reales en URLs públicas. Usar credenciales de acceso aunque sea una herramienta interna. Chairman: Lo que se mide, se gestiona. Lo que no se mide, se asume. En el early stage, cada supuesto que no se convierte en métrica es un riesgo oculto. El primer cliente que se va sin que lo notes es el más caro.
1. North Star Metric
North Star: Órdenes de compra aprobadas por el motor por mes (OC aprobadas/mes)
Por qué este North Star: 1. Es una acción que requiere que el cliente confíe en el motor (no es solo "login") 2. Correlaciona directamente con el valor entregado (cada OC aprobada = capital bien invertido) 3. Es un leading indicator de retención (clientes que aprueban OCs son los que renuevan) 4. Captura tanto engagement (¿usa el sistema?) como calidad del motor (¿confía en las sugerencias?)
Meta North Star por fase:
| Fase | OC aprobadas/mes total (todos los clientes) | OC aprobadas/cliente/mes |
|---|---|---|
| MVP (mes 3) | 20 (5 pilotos × 4 OCs/mes) | 4 |
| V1.0 cierre (mes 6) | 60 (10 clientes × 6 OCs/mes) | 6 |
| V1.2 cierre (mes 12) | 320 (40 clientes × 8 OCs/mes) | 8 |
| V1.5 cierre (mes 18) | 780 (65 × 12/mes) | 12 |
Alarma North Star: si la media de OC aprobadas/cliente baja de 4 en mes 6, hay un problema de confianza en el motor o de engagement.
2. Árbol de métricas completo
NORTH STAR: OC aprobadas/mes
│
├── ADQUISICIÓN
│ ├── Leads cualificados/mes
│ ├── Demos realizadas/mes
│ ├── Tasa conversión demo → trial/piloto
│ ├── Tasa conversión trial → pago
│ └── CAC ponderado por canal
│
├── ACTIVACIÓN
│ ├── Time to first OC (días desde signup)
│ ├── Tasa activación (% clientes que generan ≥1 OC en 7 días)
│ ├── SKUs importados / SKUs totales del cliente (% completitud del inventario)
│ └── Clientes con primera OC aprobada en <7 días
│
├── ENGAGEMENT / RETENCIÓN
│ ├── OC aprobadas/cliente/mes (North Star)
│ ├── Tasa de aprobación de OCs del motor (aprobadas / sugeridas)
│ ├── DAU/MAU ratio (sesiones activas)
│ ├── % SKUs con forecast actualizado en últimos 7 días
│ └── Clientes que ejecutan motor manualmente (señal de confianza alta)
│
├── REVENUE
│ ├── MRR (Monthly Recurring Revenue)
│ ├── ARR (Anual)
│ ├── ARPU (MRR / clientes activos)
│ ├── Net Revenue Retention (NRR)
│ ├── MRR Expansión (upsell tier)
│ ├── MRR Contracción (downsell)
│ └── MRR Churn (cancelaciones)
│
├── RETENCIÓN / CHURN
│ ├── Churn mensual (% clientes que cancelan)
│ ├── Churn en MRR ($)
│ ├── Net Revenue Retention (NRR)
│ ├── Customer Lifetime (meses)
│ └── Razones de churn (clasificadas: precio, funcionalidad, competencia, cierre negocio)
│
└── CALIDAD DEL MOTOR
├── MASE promedio del método ganador por tenant
├── % SKUs con drift_status = 'alert' o 'critical'
├── % OCs bloqueadas por guardrails G1-G2 (anomalías)
├── Tiempo promedio de run del motor (minutos)
└── % SKUs en cold_start (señal de adopción temprana)
3. Definiciones operacionales
3.1 MRR
MRR = Σ (precio_plan × (1 - descuento)) por cada cliente activo este mes
No incluye: - Setup fees (one-time) - Clientes en período de gracia (piloto gratuito) - Clientes con pago fallido no recuperado (están en MRR At-Risk, no en MRR)
3.2 Churn mensual
Churn_rate_mensual = Clientes_cancelados_mes / Clientes_inicio_mes
Churn en MRR = MRR_cancelado_mes / MRR_inicio_mes
Un cliente que "pausa" por 1 mes no es churn hasta que formalmente cancela.
3.3 Net Revenue Retention (NRR)
NRR = (MRR_inicio + Expansión - Contracción - Churn_MRR) / MRR_inicio × 100%
NRR >100% = crecimiento de revenue sin adquisición nueva
NRR = 100% = revenue estable (expansión compensa exactamente el churn)
NRR <100% = contracción
Meta NRR: - Mes 6: ≥95% (esperado churn alto early stage) - Mes 12: ≥100% (inicio de upsell) - Mes 18: ≥105% (expansión dominando)
3.4 Tasa de aprobación de OCs del motor
Tasa_aprobacion = OC_aprobadas / OC_sugeridas × 100%
>70%: cliente confía en el motor → señal de producto saludable
50–70%: confianza media → puede necesitar ajuste de parámetros o entrenamiento del usuario
<50%: desconfianza → intervenir con Serlyn para entender por qué
3.5 Time to First OC (TTFOC)
El número de días entre que el cliente sube su inventario y aprueba su primera OC sugerida por el motor.
Meta TTFOC: ≤7 días
Alarma: >14 días → Serlyn contacta proactivamente
4. Dashboard operacional — Founders (revisión semanal)
| Métrica | Frecuencia de revisión | Fuente | Alarma |
|---|---|---|---|
| MRR | Semanal | sm_subscriptions | Caída >5% WoW |
| Clientes activos | Semanal | sm_tenants | Caída absoluta |
| Clientes At-Risk (pago fallido) | Diaria | sm_invoices.status = 'failed' | Cualquier fallo |
| OC aprobadas (North Star) | Semanal | sm_purchase_orders | <3 OC/cliente/semana |
| Nuevos leads | Semanal | CRM Serlyn | <5 leads/semana |
| Demos programadas | Semanal | CRM | 0 demos = alarma |
| NPS (últimas 30 días) | Mensual | Typeform/encuesta | <7 = intervención |
| Uptime | Diaria | Uptime Kuma | <99.5% → revisión |
| Errores Sentry | Diaria | Sentry | >10 errores únicos/24h |
| Motor run time | Después de cada run | sm_forecast_runs | >90 min = alarma |
4.1 Reporte semanal de founders (formato)
Todos los viernes, Serlyn produce un reporte de 1 página:
SEMANA X — StockMind Weekly
MRR: $X,XXX (+/-X% vs semana anterior)
Clientes: XX activos (X nuevos, X cancelaron)
North Star: XXX OC aprobadas esta semana (XX/cliente promedio)
PIPELINE
Leads: XX nuevos
Demos: X realizadas, X conversiones a piloto
Pilotos: X activos → X al final del mes convierten
PRODUCTO
Uptime: 99.X%
Motor runs: X corridas, promedio XX min
Bugs P0/P1: X (detalles abajo)
CLIENTE EN RIESGO: [nombre empresa] — 0 OC aprobadas en 14 días → Serlyn llama hoy
ACCIÓN PRIORITARIA ESTA SEMANA: [1 cosa]
5. Dashboard de salud del motor
| Métrica | Cálculo | Meta | Alarma |
|---|---|---|---|
| MASE promedio (todos los SKUs) | Promedio de MASE del método ganador | <1.0 (mejor que Naïve) | >1.2 → revisar datos |
| % SKUs drift_alert | SKUs con drift_status='alert' / total | <10% | >20% → cambio de mercado |
| % SKUs drift_critical | SKUs con drift_status='critical' / total | <2% | >5% → re-run inmediato |
| % SKUs cold_start | SKUs con <30 días de historial / total | Baja con el tiempo | >50% en cliente maduro → datos incompletos |
| % OC bloqueadas (G1-G2) | OC con status='blocked' / OC sugeridas | <1% | >5% → datos corruptos |
| Tasa de aprobación motor | OC aprobadas / OC sugeridas | ≥65% | <40% → intervención de CS |
| Tiempo de run motor | sm_forecast_runs.duration_seconds | <5,400s (90 min) | >5,400s → alarma infra |
6. Métricas de adquisición y ventas
| Métrica | Meta mes 3 | Meta mes 6 | Meta mes 12 | Alarma |
|---|---|---|---|---|
| Leads cualificados/mes | 15 | 25 | 40 | <10/mes → revisar outreach |
| Tasa demo → trial | 30% | 35% | 40% | <20% → revisar demo |
| Tasa trial → pago | 60% | 70% | 75% | <50% → revisar propuesta de valor |
| CAC promedio | <$650 | <$500 | <$400 | >$800 → revisar canal |
| Time to close (días) | 21 | 18 | 14 | >45 → ciclo muy largo |
| Referidos / total clientes | 10% | 20% | 35% | <10% en mes 6 → programa weak |
7. Métricas de retención y éxito del cliente
| Métrica | Meta mes 6 | Meta mes 12 | Meta mes 24 | Alarma |
|---|---|---|---|---|
| Churn mensual | <5% | <3% | <2% | >7% → crisis de producto |
| NRR | ≥95% | ≥100% | ≥108% | <90% → modelo en riesgo |
| TTFOC (días) | ≤7 | ≤5 | ≤5 | >14 → onboarding roto |
| NPS | ≥7 | ≥8 | ≥8.5 | <6 → intervención inmediata |
| DAU/MAU (clientes activos) | 30% | 40% | 50% | <20% → baja retención |
7.1 Señales de churn predictivo (intervenir ANTES de que cancelen)
Un cliente está en riesgo de churn cuando muestra ≥2 de estas señales:
| Señal | Umbral |
|---|---|
| Sin login en X días | >10 días sin sesión |
| OC aprobadas bajan | <2 OC aprobadas en las últimas 2 semanas |
| OC rechazadas suben | >50% de OCs del motor rechazadas en 7 días |
| No subió inventario actualizado | >30 días sin ningún movimiento nuevo |
| Pago fallido | Cualquier fallo de pago |
Protocolo de intervención: Serlyn envía email personalizado a las 48h de detectar la señal. Si no hay respuesta en 48h, llama. El objetivo es entender el problema antes de que cancelen, no hacer retención reactiva.
8. Alertas automáticas del sistema
Las siguientes alertas se disparan automáticamente y llegan a Douglas (técnicas) o Serlyn (comerciales) vía email/Sentry:
8.1 Alertas técnicas (→ Douglas)
| Alerta | Trigger | Urgencia |
|---|---|---|
| Motor run fallido | Celery task status = 'failed' | P1 — <4h |
| Motor run >90 min | duration_seconds > 5,400 | P2 — <24h |
| Drift crítico en SKU A | drift_status = 'critical' en SKU abc_class = 'A' | P2 — <24h |
| Error 500 rate >1% | >1% de requests con status 500 en 1h | P1 — <4h |
| Uptime < 99% | Uptime Kuma detecta caída | P0 — <1h |
| Sentry: >10 errores únicos | 10+ distinct errors en 24h | P2 — <24h |
| Pago fallido webhook | ONVO Pay webhook payment.failed | P1 — <4h |
8.2 Alertas comerciales (→ Serlyn)
| Alerta | Trigger | Acción |
|---|---|---|
| Cliente sin login >10 días | last_login_at < now - 10 days | Email de check-in |
| OC aprobadas/cliente < 2 en 2 semanas | North Star baja | Llamada de CS |
| NPS < 6 en respuesta | Score recibido < 6 | Llamada de seguimiento |
| Pago fallido (comercial) | Cliente con pago fallido >5 días | Email de ayuda + call |
| Piloto llegando al fin (día 75) | days_since_pilot_start = 75 | Email de conversión |
| Nuevo lead calificado | Form en sitio web completo | Contacto en <4h |
9. Herramientas de medición
| Herramienta | Propósito | Cuándo activar |
|---|---|---|
| Plausible Analytics (self-hosted Coolify) | Tráfico web, conversiones en el sitio | Desde V1.0 (mes 4) |
| Uptime Kuma (self-hosted Coolify) | Monitoreo de uptime del sistema | Desde MVP |
| Sentry | Error tracking + performance | Desde MVP |
| structlog + Coolify Logs | Logs del sistema y el motor | Desde MVP |
| Notion (base de datos simple) | CRM de ventas, pipeline, clientes | Desde mes 1 |
| HubSpot Free | CRM más robusto con tracking | Desde mes 4–5 (si Notion no escala) |
| Typeform / Google Forms | NPS surveys, entrevistas de feedback | Desde mes 3 (primer piloto completo) |
| Metabase / Redash (self-hosted) | Dashboard de métricas interno sobre PostgreSQL | Desde mes 6 (cuando hay datos suficientes) |
No usar Google Analytics (conflicto con privacidad bajo Ley 8968 + RGPD). Plausible Analytics es privacy-first y compliant por diseño.
10. Revisión de métricas — cadencia
| Revisión | Frecuencia | Participantes | Duración |
|---|---|---|---|
| Dashboard daily | Diaria (asíncrona) | Douglas + Serlyn | 5 min |
| Weekly review | Viernes | Douglas + Serlyn | 30 min |
| Monthly review | Último viernes del mes | Douglas + Serlyn (+ asesor si hay) | 60 min |
| Quarterly review | Fin de trimestre | Douglas + Serlyn | 2h (revisión de gates + roadmap) |
Template de monthly review: 1. Métricas vs metas (5 min) 2. Por qué nos fuimos del plan y qué aprendimos (15 min) 3. Top 3 clientes en riesgo (5 min) 4. Decisiones del próximo mes (10 min) 5. Ajustes al roadmap si aplica (10 min)
Ver también: Doc 05 (Proyecciones Financieras — metas financieras que derivan del árbol de métricas) · Doc 04 (GTM — métricas de adquisición por canal) · Doc 12 (Roadmap — gates de versión que usan estas métricas como criterios) · Doc 09 (Motor Core — métricas de calidad del motor)