RESUMO

O cliente que não paga e é subsidiado por clientes pagantes é essencial para uma série de empresas, incluindo meios de comunicação, serviços de emprego e empresas de TI. Mas, como gera receita apenas indiretamente, descobrir quanto realmente vale — e quanta atenção deve receber — sempre foi difícil. 

Modelos tradicionais de cálculo do valor de clientes não ajudam; concentram-se exclusivamente em clientes pagantes e ignoram efeitos de rede — ou seja, como um cliente ajuda a atrair outros. Um novo modelo, criado pelos autores, leva em conta não só efeitos de rede diretos (quando um comprador atrai mais compradores ou um vendedor atrai mais vendedores), mas também efeitos de rede indiretos (quando compradores atraem mais vendedores, e vice-versa). Esse modelo calcula o impacto a longo prazo de cada cliente adicional sobre o lucro da empresa, computando sua capacidade de atrair outros clientes — pagantes ou não — e o efeito dominó que estes, por sua vez, exercem. 

O modelo ajudou uma casa de leilões na internet a tomar várias decisões cruciais. Embora a receita do site viesse da comissão cobrada de vendedores, a empresa sabia que a clientela não-pagante — os compradores — também tinha valor. Com o acirramento da concorrência, seu medo era não estar atraindo um número suficiente de compradores. Usando o modelo, a empresa descobriu que efeitos de rede de compradores eram grandes e que cada cliente desses valia mais de US$ 1 mil — mais do que o imaginado. Munida dessa informação, fez mais pesquisas sobre compradores, direcionou mais publicidade a esse grupo e melhorou sua experiência. O modelo também ajudou o site a identificar efeitos de várias estratégias de preços sobre vendedores, o que levou a empresa a aumentar a comissão cobrada.

LEIA NA ÍNTEGRA 

Um cálculo sem base concreta do valor do cliente não-pagante pode levar à estratégia errada. 

O cliente que paga pouco ou nada e é subsidiado por outro grupo de clientes é essencial para uma série de atividades empresariais, incluindo shopping centers, imobiliárias, empresas de tecnologia da informação, casas de leilão, meios de comunicação impressos e online e serviços de emprego e relacionamentos pessoais. Segundo uma estimativa, esse modelo de negócios responde pelo grosso da receita de 60 das 100 maiores empresas do mundo.¹ Com a explosão no número de serviços gratuitos na internet, o predomínio desse mercado de dois lados (two-sided market) só tende a aumentar. 

 

A lógica dessa abordagem, naturalmente, é que ao cobrar pouco ou nada de parte do público a empresa atingirá a massa crítica de clientes necessária para atrair grandes contingentes de um outro grupo de usuários — e que a renda gerada por estes últimos superará, em muito, o custo de aquisição e atendimento dos primeiros. O desafio, seriíssimo, é determinar quanto vale realmente cada cliente que não paga. Embora saibam que o cliente não-pagante é importante, muitos executivos tendem a subestimar sua relevância. Por dois motivos: primeiro, o gestor naturalmente se concentra mais em clientes que geram o grosso da receita. Segundo, falta um método rigoroso para o cálculo do valor vitalício do cliente não-pagante. Neste artigo, damos uma descrição de alto nível de um modelo que criamos para a obtenção dessa informação e explicamos como usá-lo. 

Saber qual o valor vitalício do cliente não-pagante é crucial para determinar o seguinte: 

A melhor maneira de crescer. Quanto a empresa deveria gastar em momentos distintos da trajetória para adquirir e reter clientes que não pagam ou são altamente subsidiados? 

O verdadeiro valor da empresa. Quanto um investidor ou comprador deveria pagar por parte ou pela totalidade de uma empresa com esses clientes? 

A melhor estrutura organizacional. Como estruturar a empresa e seus sistemas de incentivo para levar unidades responsáveis por clientes pagantes e não-pagantes a trabalharem juntas? 

Uma resposta errada a essas perguntas pode significar o fim da empresa. Só que modelos tradicionais de cálculo do valor de clientes não ajudam em nada. Primeiro porque se concentram exclusivamente em clientes pagantes (estimando o valor presente líquido daquilo que comprarão menos o custo do marketing a eles direcionado) e ignoram quem não paga. Além disso, embora certas abordagens computem efeitos de rede diretos — quando um comprador atrai mais compradores ou um vendedor atrai mais vendedores (veja “Quanto vale a indicação pessoal?”, HBR Outubro 2007) —, ainda não vimos nenhuma que leve em conta efeitos de rede indiretos, ou o poder de um número maior de compradores de um produto, ou de usuários de um serviço, de atrair mais vendedores, e vice-versa. Nosso modelo de avaliação considera ambos os tipos de efeito de rede. Foi criado com base na vasta experiência que adquirimos ao ajudar empresas a criar modelos capazes de prever a demanda e foi testado e aperfeiçoado durante o trabalho para uma importante casa de leilão. 

Decifrando efeitos de rede

Nosso modelo considera o exato papel que cada segmento de clientes exerce no crescimento da empresa e na geração de valor. Leva em conta a influência exercida pelo número de clientes não-pagantes no número de clientes pagantes — e vice-versa — e como ambos são afetados por iniciativas de marketing da empresa. Com isso, podemos deduzir o impacto do acréscimo de cada cliente (pagante ou não) sobre o lucro a longo prazo. O valor vitalício de um cliente não-pagante é, basicamente, o efeito incremental desse cliente sobre o valor presente líquido de fluxos de caixa da população de clientes pagantes. Depende do poder do cliente não-pagante de atrair outros clientes (pagantes ou não) e do impacto que estes novos exercem sobre outros clientes. Quando esses efeitos de rede adquirem grandes proporções, a empresa ganha mais e o valor vitalício do cliente sobe. 

Efeitos de rede diretos (quando um comprador atrai mais compradores ou um vendedor atrai mais vendedores) podem ser positivos ou negativos. São positivos, por exemplo, no caso de um serviço de videogame como o Xbox Live: quanto mais gente estiver usando o Xbox Live na internet, mais usuários tendem a se somar ao jogo. Já em sites de emprego ou em shopping centers, um efeito de rede direto pode ser negativo. No caso de sites de emprego, competir com outras empresas por bons candidatos pode não agradar às empresas. No caso do shopping, uma loja pode não querer muita competição direta pelo público circulando pelas dependências. Quando efeitos de rede diretos são fortes e negativos, a empresa enfrenta o desafio de reunir uma massa crítica de atores no lado em questão. Muitos dos mercados online criados durante o boom das pontocom não vingaram porque muitas empresas não queriam estar no mercado ao lado de concorrentes. 

Efeitos de rede indiretos, entre compradores e vendedores, também podem ser positivos ou negativos. São positivos, de novo, na indústria de videogames — na qual a popularidade de um determinado aparelho vai levar ainda mais programadores a criar games para o console em questão, aumentando a variedade de jogos disponíveis e atraindo ainda mais usuários. Na mesma veia, casas de leilão e imobiliárias sentem efeitos positivos quando mais compradores atraem mais vendedores, e vice-versa. Em geral, o mesmo vale para serviços de emprego e de relacionamento pessoal. Quando efeitos de rede indiretos são fortes e positivos, a empresa ganha imensamente com o efeito bola-de-neve e pode, a certa altura, virar o único padrão do setor. Foi o que aconteceu há pouco com a Sony quando o formato Blu-ray (para DVDs de alta definição) atingiu uma massa crítica de simpatizantes entre consumidores, varejistas e produtoras de cinema, o que levou a Toshiba a abandonar o mercado. Em uma situação dessas, a clientela não-pagante dos estágios iniciais da empreitada é crucial — e a empresa deve estar disposta a investir um belo volume de recursos para conquistar seu apoio. 

Na indústria da comunicação, é possível enxergar efeitos indiretos tanto positivos como negativos. Um público telespectador ou leitor maior atrai mais anunciantes (efeito positivo), mas aumentar o volume de publicidade em relação à programação ou ao conteúdo editorial pode afugentar o telespectador ou o leitor (efeito negativo). No caso da televisão, a saída é limitar o tempo destinado à publicidade para cada hora de programação ou, no caso de canais nobres como a HBO, eliminar a publicidade e cobrar mais do assinante. Enquanto o total de tempo na televisão é fixo,

obviamente, um jornal tem a opção de acrescentar páginas para comportar mais publicidade. Contudo, se o efeito de anúncios sobre o leitor for forte e negativo, há um limite ao total de páginas que o jornal pode veicular. 

Uma empresa dessas pode, naturalmente, aumentar os preços em resposta à demanda maior de anunciantes. O desafio é achar um equilíbrio entre preço e número de anúncios. É impossível chegar a tal equilíbrio sem uma nítida compreensão da natureza e da magnitude dos efeitos de rede entre os dois grupos de clientes.  

 

Um modelo para uma empresa de leilões

O trabalho que fizemos em 2006 para uma grande firma internacional de leilões na internet é um exemplo da aplicação de nosso modelo. Dada a natureza fechada do projeto, não podemos identificar a empresa, que chamaremos aqui de Auctions.com. Além disso, alteramos dados e histórico de vendas no exemplo. A casa de leilões vinha operando havia cinco anos e, de forma lenta mas contínua, aumentara a atenção e os recursos que dedicava a vendedores — sua clientela pagante, afinal de contas. Embora a empresa fosse uma das grandes do mercado e crescesse a passos largos, várias concorrentes vinham desafiando sua posição. A cúpula temia que a empresa talvez não estivesse investindo o bastante para atrair novos compradores e manter a liderança no mercado. Embora reconhecessem o valor de compradores, seus executivos não tinham como quantificá-lo. 

Um comprador não pagava nada à casa de leilões — nem por fazer lances, nem por vencer um leilão. Já o vendedor pagava tanto uma taxa por item quanto uma comissão (combinadas, neste exemplo, em um custo único, ou take rate). Esse valor, no entanto, era baseado em um modelo feito para maximizar a receita no curto prazo — e não computava rigorosamente nem efeitos de rede nem seu impacto a longo prazo sobre a rentabilidade da empresa. Além disso, utilizava regras falhas como as descritas no quadro “Soluções inadequadas”. Os gerentes da Auctions.com queriam empregar uma abordagem mais sofisticada para determinar quanto gastar no marketing dirigido a compradores e quanto cobrar de vendedores. Fizemos a empresa percorrer o caminho traçado a seguir para ajudá-la a tirar essas dúvidas. 

1. A Auctions.com reuniu dados históricos sobre o número de vendedores e compradores do site, a taxa de crescimento de ambos os grupos, preços cobrados de vendedores e gastos com marketing para atrair tanto vendedores como compradores. 

2. Valendo-se desses dados, a Auctions.com examinou como o crescimento no total de vendedores e de compradores era influenciado por (a) estratégias de marketing da empresa (publicidade, preços e outros); (b) efeitos de rede diretos; e (c) efeitos de rede indiretos. Montamos duas equações correlatas que registravam essas relações: uma para o aumento no número de compradores e outra para o aumento no número de vendedores. As duas equações formavam o núcleo de nosso modelo de rede, usado para determinar a magnitude de efeitos de rede e de marketing (para detalhes sobre cada equação do modelo, veja “The Value of a ‘Free’ Customer”, de Sunil Gupta, Carl F. Mela e Jose M. Vidal-Sanz, working paper da Harvard Business School, 2008, http://www.hbs.edu/research/pdf/07-035.pdf.) 

A Auctions.com usou o modelo para projetar o aumento no número de vendedores e compradores e obteve os resultados exibidos no gráfico “Padrão de crescimento de compradores e vendedores” (voltamos a frisar que os dados foram alterados). Os resultados sugeriram que os dois grupos teriam crescimento extremamente acelerado até que a empresa atingisse seu 110º ano, mas que a partir daí o aumento diminuiria. A empresa provavelmente atingiria um ponto de saturação de cerca de 10 milhões de compradores e 2 milhões de vendedores em cerca de 150 meses, ou 12 a 13 anos. 

O modelo revelou que efeitos de rede diretos nos dois grupos de clientes eram positivos, embora fossem mais fortes entre compradores do que entre vendedores. Efeitos de rede indiretos também eram positivos: um número maior de compradores tornava o site mais atraente para potenciais vendedores, e vice-versa. Por último, o efeito de compradores sobre vendedores era maior do que o de vendedores sobre compradores — ou seja, um volume maior de compradores era um chamariz mais forte para potenciais vendedores do que o reverso. Esse considerável efeito indireto de compradores tornou esse grupo particularmente valioso para a empresa, algo que abordaremos a seguir. 

3. No passo seguinte, a Auctions.com calculou o valor monetário de adquirir um novo cliente não-pagante em momentos distintos. Cada comprador adicional, mostrou o modelo, teria o efeito de atrair mais compradores e vendedores. Ao multiplicar o aumento resultante no volume de vendedores pela taxa que estes pagariam, deduzir despesas de marketing e descontar a cifra obtida até chegar ao valor presente, a Auctions.com conseguiu determinar o aumento correspondente no lucro da empresa propiciado por cada comprador.  

O gráfico “Valor de um novo comprador muda ao longo do tempo” mostra que um comprador atraído logo depois de a empresa abrir as portas — quando cada comprador era crucial para deslanchar o ciclo virtuoso de compradores atraindo vendedores, e vice-versa — valia cerca de US$ 2.500. Mas esse valor caía com o tempo. Um comprador conquistado no mês 50, por exemplo, valia apenas US$ 1.360. Outro, adquirido no mês 100, valia não mais que uns US$ 200. Essas estimativas fizeram os gerentes da empresa perceberem que os compradores valiam muito mais do que se supunha e ajudaram a cúpula a decidir quanto gastar para atrair compradores em estágios distintos da trajetória da empresa. 

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4. A Auctions.com não sabia ao certo qual a melhor estratégia de preços. Seria a estratégia de skimming — cobrar uma taxa elevada de vendedores durante a fase inicial de crescimento para maximizar a receita a curto prazo e reduzir mais tarde esse valor para afastar produtos concorrentes e combater a desaceleração da demanda? Seria uma estratégia de penetração — na qual o valor cobrado dos clientes pagantes seria baixo a princípio, para atrair mais vendedores, e elevado com o tempo? Ou seria uma estratégia constante, na qual cobraria o mesmo de todo e qualquer vendedor, não importando o momento em que tivesse sido conquistado? Para chegar a uma resposta, a Auctions.com usou nosso modelo de rede para simular o efeito de cada estratégia dessas sobre o lucro (em nosso trabalho, calculamos toda evolução possível dos preços, usando para tanto a otimização dinâmica, ferramenta que emprega possantes algoritmos). Para permitir a comparação de cenários, a Auctions.com se certificou de que o preço médio durante os cem meses da análise fosse exatamente o mesmo. O gráfico “Efeito de estratégias de preços no lucro” mostra o resultado da simulação para o lucro total nos três cenários. 

 

Esse gráfico indica claramente que a estratégia de penetração é a que mais contribui para o lucro. Isso porque um preço baixo na fase inicial atrai muito mais vendedores — que por sua vez atraem mais compradores. Em parte porque os vendedores haviam ficado menos sensíveis ao preço com o tempo, a empresa passou a cobrar mais. 

A análise dos resultados também ajudou a Auctions.com em outras três tarefas críticas:

Fortalecer operações de marketing. A Auctions.com sempre organizara as atividades de marketing pela categoria de produto do bem colocado à venda. Munida das novas descobertas sobre o valor do comprador, a empresa contratou mais gente para se concentrar na experiência desse cliente e para atrair e reter mais compradores. A equipe de pesquisa de mercado alocou mais recursos para tentar entender o comportamento do comprador e analisou a interação de clientes ao longo de vários anos, em vez de um apenas (que compradores tendiam a adquirir de quais vendedores, por exemplo, e por quanto tempo). 

Dar mais atenção a compradores. Agora que conhecia melhor o comportamento do comprador, a empresa resolveu fazer uma série de mudanças. A Auctions.com passou a gastar mais com publicidade dirigida a compradores. Além disso, criou um novo motor de busca para que o usuário tivesse mais facilidade para achar o produto que buscava no site. E adotou uma política de atendimento que melhorou a experiência do comprador, incluindo normas mais rígidas para descadastrar vendedores que recebiam nota baixa de compradores. 

Mostrar seu valor para investidores. Nosso estudo mostrara que o valor vitalício estimado do total projetado de compradores e vendedores tem, na maioria dos casos, estreita relação com o valor de mercado de uma empresa. Era o caso da casa de leilões — o que deu a seus dirigentes munição para rebater o receio do mercado financeiro de que a elevada cotação de suas ações fosse injustificada. 

Já que muitas dessas mudanças foram implementadas há pouco, é cedo para declarar se deram certo ou não. Os primeiros resultados, no entanto, são promissores. 

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Entender o valor do cliente em meios que operam em rede é uma fronteira nova, instigante. Fizemos uma primeira tentativa de solucionar o problema, mas há mais trabalho pela frente. Nosso modelo exige, por exemplo, um mínimo de quatro a cinco anos de dados históricos de vendas para o cálculo do valor do cliente não-pagante. Logo, não serve para empreendimentos novos ou empresas que se encontram nos primeiros estágios de crescimento. Além disso, só pode ser aplicado a empresas que possuem dois grupos de clientes. Muitos negócios de plataforma — incluindo redes de relacionamento como o Facebook, sistemas operacionais como o Windows e empresas de comunicação como emissoras de televisão (que lidam com provedores de conteúdo, anunciantes e público telespectador) — possuem três ou mais grupos de clientes. Para quantificar o valor desses relacionamentos seria preciso um modelo mais sofisticado. 

Embora nosso modelo não seja uma panacéia, é um passo importante para a compreensão do valor do cliente não-pagante. Se corretamente entendido, esse cliente pode ser uma arma poderosa. 

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1. Thomas Eisenmann, “Managing Networked Businesses”, Harvard Business School Note (Harvard University, 2007).  

Sunil Gupta (sgupta@hbs.edu) é titular da cátedra Edward W. Carter Professor of Business Administration na Harvard Business School e co-autor de Gerenciando Clientes como Investimentos (Bookman Companhia Editora, 2006). Carl F. Mela (mela@duke.edu) é professor de marketing na Fuqua School of Business (Duke University), nos EUA.  

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