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Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 1
Treball de Fi de Grau
Enginyeria en Tecnologies Industrials
Desarrollo de un modelo de valorización de
startups
MEMORIA
Autor: Alejo Sangrà Álvarez
Director: Jose Luís Eguía Gómez
Convocatoria: Enero 2024
Escola Tècnica Superior
d’Enginyeria Industrial de Barcelona
Pág. 2 Memoria
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 3
Resum
Aquest estudi presenta un model avançat de valoració per a startups SaaS
1
en les seves
etapes inicials, abordant la necessitat crítica de mètodes de valoració adequats en aquest
sector dinàmic i en ràpida evolució. A través d'una anàlisi exhaustiva del mercat de SaaS, es
van seleccionar meticulosament mètriques quantitatives fonamentals per desenvolupar un
model de valoració objectiu. Aquesta selecció es basa en la seva rellevància i capacitat per
proporcionar valoracions precises.
El model es va sotmetre a un procés rigorós de validació, utilitzant dades d'empreses SaaS
que recentment han sortit a borsa. Aquest enfocament únic va permetre comparar les
valoracions teòriques del model amb les valoracions reals del mercat, oferint una perspectiva
valuosa sobre la seva aplicabilitat i precisió. La tria d'aquestes empreses per a la validació es
va fer per proporcionar una anàlisi realista i basada en dades del mercat, el qual és crucial en
la valoració de startups en etapes inicials.
A més, l'estudi tracta la tendència a dependre excessivament de la informació qualitativa en
les valoracions de startups SaaS, destacant la importància d'un enfocament quantitatiu
rigorós. Es discuteixen les limitacions de confiar només en factors subjectius i es demostra
com un enfocament basat en mètriques pot proporcionar avaluacions més objectives i fiables.
El model no només és una eina valuosa per a inversors, sinó que també serveix com a guia
per a startups SaaS en les seves fases inicials, permetent-los entendre millor el seu valor de
mercat i ajustar les seves estratègies per atreure inversió. Aquest enfocament equilibrat i ben
fonamentat ofereix una metodologia robusta i accessible per valorar startups SaaS, equilibrant
la simplicitat amb la profunditat analítica.
1
SaaS (Software as a Service): Model de distribució de programari on les aplicacions s'ofereixen en
línia mitjançant subscripció, sense necessitat d'instal·lació local.
Pág. 4 Memoria
Resumen
Este estudio presenta un modelo de valoración avanzado para startups SaaS
2
en sus etapas
iniciales, abordando la necesidad crítica de métodos de valoración adecuados en este sector
dinámico y en rápida evolución. A través de un análisis exhaustivo del mercado de SaaS, se
seleccionaron meticulosamente métricas cuantitativas fundamentales para desarrollar un
modelo objetivo de valoración. Esta selección se basa en su relevancia y capacidad para
proporcionar una valoración precisa.
El modelo se sometió a un proceso riguroso de validación, utilizando datos de empresas SaaS
que han salido recientemente a bolsa. Este enfoque único permitió comparar las valoraciones
teóricas del modelo con las valoraciones del mercado real, ofreciendo una perspectiva valiosa
sobre su aplicabilidad y precisión. La elección de estas empresas para la validación se hizo
con el fin de proporcionar un análisis realista y basado en datos del mercado, lo cual es crucial
en la valoración de startups en etapas tempranas.
Además, el estudio aborda la tendencia de depender excesivamente de la información
cualitativa en las valoraciones de startups SaaS, resaltando la importancia de un enfoque
cuantitativo riguroso. Se discuten las limitaciones de confiar solo en factores subjetivos y se
demuestra cómo un enfoque basado en métricas puede proporcionar evaluaciones más
objetivas y fiables.
El modelo no solo es una herramienta valiosa para los inversores, sino que también actúa
como una guía para las startups SaaS en sus fases iniciales, permitiéndoles entender mejor
su valor en el mercado y ajustar sus estrategias para atraer inversión. Este enfoque
equilibrado y bien fundamentado ofrece una metodología robusta y accesible para valorar
startups SaaS, equilibrando entre simplicidad y profundidad analítica.
2
SaaS (Software as a Service): Modelo de distribución de software donde las aplicaciones se ofrecen
en línea mediante suscripción, sin necesidad de instalación local.
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Abstract
This study introduces an advanced valuation model for early-stage SaaS
3
startups, addressing
the critical need for appropriate valuation methods in this dynamic and rapidly evolving sector.
Through an exhaustive analysis of the SaaS market, key quantitative metrics were
meticulously selected to develop an objective valuation model. This selection is based on their
relevance and ability to provide comprehensive and accurate valuations.
The model underwent a rigorous validation process, using data from recently IPO'd SaaS
companies. This unique approach allowed for comparing theoretical model valuations with real
market valuations, offering valuable insights into its applicability and accuracy. The choice of
these companies for validation was made to provide a realistic and data-based market
analysis, which is crucial in valuing early-stage startups.
Additionally, the study addresses the tendency to overly depend on qualitative information in
SaaS startup valuations, highlighting the importance of a rigorous quantitative approach. The
limitations of relying solely on subjective factors are discussed, and it is demonstrated how a
metric-based approach can provide more objective and reliable evaluations.
The model is not only a valuable tool for investors but also serves as a guide for early-stage
SaaS startups, enabling them to better understand their market value and adjust their
strategies to attract investment. This balanced and well-founded approach offers a robust and
accessible methodology for valuing SaaS startups, balancing simplicity with analytical depth
3
SaaS (Software as a Service): A software distribution model where applications are offered online
through a subscription, without the need for local installation.
Pág. 6 Memoria
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Contenido
Resum _________________________________________________________________ 3
Resumen _______________________________________________________________ 4
Abstract ________________________________________________________________ 5
Contenido _______________________________________________________________ 7
Glosario y Nomenclatura __________________________________________________ 8
Lista de figuras _________________________________________________________ 10
Lista de tablas __________________________________________________________ 11
1. Prefacio ____________________________________________________________ 13
2. Introducción ________________________________________________________ 14
2.1 Motivación ____________________________________________________________ 14
2.2 Alcance del trabajo ______________________________________________________ 15
2.3 Objetivos del trabajo ____________________________________________________ 16
3. Introducción teórica __________________________________________________ 18
3.1. Fundamentos teóricos ___________________________________________________ 18
3.2. Estado del arte _________________________________________________________ 20
3.2.1. Métodos de valoración _____________________________________________________ 20
2.3.01 Métricas de rendimiento ___________________________________________________ 29
4. Metodologia ________________________________________________________ 41
5. Validación del modelo ________________________________________________ 47
6. Resultados _________________________________________________________ 63
7. Planificación ________________________________________________________ 67
8. Estudio económico ___________________________________________________ 69
9. Estudio ambiental ___________________________________________________ 71
10. Estudio social y de igualdad de genero _________________________________ 72
11. Conclusiones ______________________________________________________ 73
12. Agradecimientos __________________________________________________ 75
Bibliografía ____________________________________________________________ 77
Referencias bibliográficas ______________________________________________________ 77
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Glosario y Nomenclatura
Startup
Palabra inglesa utilizada para hacer referencia a empresas de reciente
creación, a menudo fundadas por jóvenes emprendedores, que se
caracterizan por tener un enfoque innovadora, ágil y proponer
soluciones disruptivas a problemáticas presentes en el mercado.
ARR
Del inglés Anual Recurrent Revenue. En castellano, ingresos
recurrentes anuales.
CAC
Del inglés Cost of Acquisition. En castellano, coste de adquisición.
Hace referencia el coste medio de la adquisición de un cliente.
DCF
Del inglés Discounted Cash Flow. En castellano, desduento de flujos
de caja.
EBITDA
Del inglés Earnings Befores Interest Taxes, Depreciation and
Amortization. En castellano Ingresos antes de intereses, impuestos
depreciaciones y amortizaciones.
EV
Del inglés Enterprise Value. Es una medida de la valoración total de
una empresa.
LTV
Del inglés Life time value. En castellano valor de vida del cliente. Es
una métrica utilizada para representar el valor que un cliente
generará a una empresa a lo largo de toda su relación comercial con
la misma.
MRR
Del inglés Monthly Recurrent Revenue. En castellano, ingresos
recurrentes mensuales.
NRR
Del inglés Net Revenue Retention. Es una métrica utilizada en
empresas SaaS para medir el porcentaje de ingresos recurrentes
retenidos de clientes existentes en un periodo específico, después de
contabilizar cancelaciones y expansiones.
PER
Del inglés Price-to earnings ratio. Es un indicador financiero que
mide la relación entre el precio de mercado de una acción y las
ganancias por acción de la empresa.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 9
SaaS
Del inglés Software as a Service. Modelo de distribución de software
donde las aplicaciones se ofrecen en línea mediante suscripción, sin
necesidad de instalación local.
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Lista de figuras
Figura 3.2.2.1: Crecimiento ARR Global (%)..……………………………………………
Figura 3.2.2.2: Crecimiento ARR EE.UU. (%)..……………………………………………
Figura 3.2.2.3: Crecimiento ARR Europa (%)..……………………………………………
Figura 3.2.2.4: Evolución Margen Bruto..……………………………………….…………
Figura 3.2.2.5: Evolución de la métrica LTV/CAC..………………………………….……
Figura 3.2.2.6: Evolución múltiplo EV/Ingresos en compañías SaaS..…………………
Figura 3.2.2.7: Rentabilidad media de las compañías SaaS..……………………………
Figura 5.1: Precio de cotización y valor de Matterport..………………………………..…
Figura 5.2: NDR en el último trimestre de 2020 y evolución estimada en el futuro....…
Figura 5.3: Precio de cotización y valor de DigitalOcean..……………….………………
Figura 5.4: Precio de cotización y valor de Smartsheet..…………………………………
Figura 6.1: Diagrama de Grant..……………………………………………………………
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 11
Lista de tablas
Tabla 3.2.1.1: Tabla del modelo de Berkus..………………………………………………
Tabla 3.2.1.2: Comparativa entre Valoración Futura y DCF...……………………………
Tabla 3.2.1.3: Riesgos y sus respectivos pesos relativos..………………………………
Tabla 3.2.2.1: Tabla del Múltiplo del Consumo de Capital..………………………………
Tabla 4.1: Regla del cuarenta..………………………………………………………………
Tabla 5.1: Cuenta de resultados de Matterport..…………………………………………..
Tabla 5.2: Aplicación de la tabla modelo para Matterport..………………………………..
Tabla 5.3: Cuenta de resultados simplificada de DigitalOcean..………………………….
Tabla 5.4: Aplicación de la tabla modelo para DigitalOcean..……………………………
Tabla 5.5: Cuenta de resultados simplificada de Smartsheet..………………………..…
Tabla 5.6: Aplicación de la tabla modelo para Smartsheet..………………………………
Tabla 7.1: Desglose de gastos..……………………………………………………………
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1. Prefacio
En el cambiante escenario empresarial del siglo XXI, las startups han surgido como auténticos
motores de innovación y cambio disruptivo. Estas empresas, están revolucionando industrias
enteras y generando un impacto significativo en la economía global. Sin embargo, el camino
hacia el éxito para una startup, especialmente en sus fases iniciales, es un viaje plagado de
incertidumbres, desafíos y oportunidades únicas.
El proceso de valoración de startups en sus etapas más tempranas se ha convertido en un
desafío fundamental para los inversores, los emprendedores y el ecosistema empresarial en
general. ¿Cómo se puede determinar con precisión el valor de una empresa que carece de
historial financiero sólido y cuyos activos a menudo son intangibles, como la innovación, la
tecnología y la visión del equipo fundador? Esta pregunta se ha vuelto aún más apremiante
en un entorno en el que el respaldo financiero es esencial para el crecimiento y la
supervivencia de las startups.
Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo abordar esta cuestión, diseñar un modelo de
valoración integral, específicamente adaptado para startups en sus fases más iniciales. Se
explorará en profundidad las metodologías, los indicadores clave de rendimiento (KPIs) y los
factores únicos que influyen en la valoración de estas empresas emergentes. Las startups se
distinguen por su dinamismo, su agilidad y su capacidad para crecer exponencialmente en un
corto período de tiempo, lo que plantea desafíos y oportunidades únicas para los inversores
y los emprendedores por igual.
En este contexto, consideraremos la importancia de factores como la tracción del mercado, la
adopción del producto, la escalabilidad y el potencial de crecimiento como elementos críticos
en el proceso de valoración. Además, abordaremos las cuestiones relacionadas con la
incertidumbre, tanto en términos de mercados volátiles como de innovaciones disruptivas, y
cómo estas incertidumbres deben ser reflejadas en el proceso de valoración.
A medida que avancemos en nuestra investigación, veremos cómo este modelo de valoración
específico para startups en sus fases iniciales puede proporcionar una base sólida para la
toma de decisiones informadas. Los inversores podrán identificar oportunidades de inversión
más prometedoras, y los emprendedores podrán comprender mejor el valor subyacente de
sus empresas, lo que les permitirá tomar decisiones estratégicas más acertadas.
Pág. 14 Memoria
2. Introducción
2.1 Motivación
La inspiración detrás de la realización de este trabajo de fin de grado encuentra sus raíces en
una experiencia profesional que tuve mis prácticas en el departamento de capital riesgo de
GVC Gaesco. Estas prácticas, que marcaron un hito en mi camino académico y profesional,
me abrieron una ventana hacia el mundo de las startups en sus fases iniciales.
Durante mi tiempo en el departamento de capital riesgo, pude sumergirme en el ecosistema
de las startups. Desde el primer día, me interesó y me enganchó la energía y la pasión de los
fundadores y equipos que impulsaban estas empresas emergentes.
Sin embargo, surgió una necesidad imperante. Al observar de cerca el proceso de toma de
decisiones y la evaluación de inversiones en startups, me di cuenta de la complejidad y la
singularidad de este mundo. Las startups en sus fases más iniciales carecían de datos
financieros históricos sólidos y, en su lugar, se apoyaban en proyecciones y potencial de
mercado. Esta particularidad hizo plantearme el siguiente desafío: ¿cómo valorar y analizar
adecuadamente estas empresas en crecimiento sin un historial tradicional?
Esta pregunta, sumado a la necesidad que tenia por responderla para poder ejecutar y llevar
a cabo un buen trabajo, se convirtió en el motor que me impulsó a buscar herramientas y
metodologías que permitieran una valoración precisa y un análisis integral de startups en sus
fases iniciales. Me llevó a explorar el campo de la valoración de startups desde sus cimientos,
comprendiendo la importancia de evaluar no solo los números, sino también la visión, el
equipo y la capacidad de adaptación.
Este trabajo representa mi esfuerzo por abordar estas inquietudes y desafíos, y al mismo
tiempo, contribuir al crecimiento sostenible del ecosistema de startups. Al diseñar un modelo
de análisis y valoración específico para estas jóvenes empresas, espero que este trabajo sirva
como un recurso valioso tanto para los inversores que desean respaldar el futuro de la
innovación como para los emprendedores que buscan comprender y comunicar el valor único
de sus startups en sus fases iniciales. Esta experiencia en el departamento de capital riesgo
de GVC Gaesco ha sido la causa que ha impulsado mi pasión por este campo y mi
compromiso con la promoción de la innovación y el emprendimiento en la sociedad actual.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 15
2.2 Alcance del trabajo
El alcance de este proyecto se adentra en un segmento específico del panorama empresarial
actual: las empresas SaaS (Software as a Service) en sus fases tempranas. Estas compañías,
que se dedican a ofrecer servicios y soluciones basadas en software, se han convertido en
un motor de innovación y crecimiento en la economía digital. Su capacidad para proporcionar
soluciones escalables y eficientes a una amplia variedad de industrias las coloca en una
posición privilegiada para la transformación de los negocios y la sociedad en general.
El enfoque de este proyecto en las empresas SaaS en sus fases iniciales responde a la
necesidad de abordar de manera específica y detallada los desafíos y oportunidades que
caracterizan a estas startups en sus etapas iniciales de desarrollo. En estas fases, estas
empresas suelen carecer de un historial financiero sólido, lo que hace que la valoración y el
análisis tradicionales sean insuficientes para comprender su verdadero potencial y su impacto
en el mercado.
El objetivo central de este proyecto es diseñar un modelo de análisis y valoración que se
adapte de manera óptima a las particularidades de las empresas SaaS en sus fases de
reciente creación. Para lograrlo, se explorarán en profundidad las métricas cuantitativas clave,
los indicadores de desempeño y las metodologías específicas que permitirán una evaluación
precisa de su valor intrínseco y su potencial de crecimiento. Se prestará especial atención a
la identificación de los factores críticos de éxito en el ámbito de las empresas SaaS,
considerando su capacidad de adquisición de clientes, su tasa de retención, su expansión en
el mercado y su capacidad de generar ingresos recurrentes.
Este proyecto no se limita a la teoría; busca traducir sus hallazgos en una aplicación práctica.
Se emplearán casos de estudio y ejemplos reales de empresas SaaS en sus fases tempranas
para ilustrar la utilidad y efectividad del modelo propuesto. Además, se destacará la
importancia de la agilidad, la innovación y la visión estratégica en la valoración de estas
empresas, aspectos que a menudo son fundamentales en su éxito en un mercado altamente
competitivo y en constante cambio.
El alcance de este proyecto abarca un análisis profundo y detallado de las empresas SaaS
en sus fases iniciales, con la intención de diseñar un modelo de análisis y valoración que sea
una herramienta valiosa y práctica para inversores, emprendedores y otras partes
interesadas. Con el fin de contribuir al crecimiento sostenible del ecosistema de startups y al
fortalecimiento del mercado de software como servicio, este trabajo aspira a proporcionar una
base sólida para la toma de decisiones informadas y una comprensión más precisa del valor
y el potencial de estas empresas en crecimiento.
Pág. 16 Memoria
2.3 Objetivos del trabajo
Los objetivos marcados para este trabajo de final de grado se enfocan en los resultados
concretos que se buscan alcanzar dentro del marco de la investigación y el diseño del modelo
de valoración de startups SaaS en sus fases iniciales. Estos objetivos son los siguientes:
1. El objetivo principal de este trabajo es el diseño e implementación de un modelo para
la evaluación de startups que se encuentren en fases tempranas. El objetivo de este
modelo es focalizarse en la valoración de empresas que se rijan bajo un modelo de
negocio SaaS.
2. Revisión de Literatura y del estado del arte: Realizar una revisión exhaustiva de la
literatura existente relacionada con la valoración de startups, en particular, aquellas
que operan en el campo de Software as a Service (SaaS) y se encuentran en sus
fases iniciales. Esto permitirá comprender las metodologías y enfoques previos y
servirá como base para el desarrollo de un modelo personalizado.
3. Identificación de métricas cuantitativas: Identificar y seleccionar las métricas más
relevantes y específicas para evaluar el desempeño y el valor de las empresas SaaS
en sus fases iniciales. Esto incluye considerar indicadores relacionados con la
adquisición de clientes, retención, crecimiento de ingresos y otros elementos críticos.
4. Desarrollo del Modelo de Valoración: Diseñar un modelo de valoración que integre las
métricas identificadas y aborde la incertidumbre característica de las startups en sus
fases iniciales. El modelo deberá ser personalizado y específico para las empresas
SaaS.
5. Validación Empírica: Aplicar el modelo de valoración a través de casos de estudio y
ejemplos prácticos de startups SaaS en sus fases tempranas, demostrando su utilidad
y efectividad en situaciones reales. Esta validación empírica es esencial para verificar
la aplicabilidad del modelo.
6. Democratización de la inversión: El modelo debe ser simple y sencillo para que sea
de fácil comprensión para el inversor particular. Las métricas utilizadas deben ser de
fácil acceso tanto para inversores institucionales y particulares.
Estos objetivos específicos conforman un enfoque claro y detallado para la investigación y el
diseño del modelo de valoración, lo que permitirá abordar de manera sistemática los desafíos
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 17
relacionados con la valoración de startups SaaS en sus fases tempranas y proporcionar
resultados concretos y aplicables en el campo de la inversión y el emprendimiento tecnológico.
Pág. 18 Memoria
3. Introducción teórica
3.1. Fundamentos teóricos
Las startups, definidas como empresas emergentes con un alto potencial de crecimiento y
una fuerte inclinación hacia la innovación, constituyen un pilar fundamental en el panorama
empresarial contemporáneo (Blank, 2013). Dentro de esta categoría, las startups que adoptan
el modelo SaaS se destacan por su enfoque innovador en la entrega de soluciones
tecnológicas. El modelo SaaS permite a los usuarios acceder a software a través de internet,
eliminando la necesidad de instalaciones locales y promoviendo un modelo de negocio
basado en suscripciones (Benlian, Koufaris, & Hess, 2011).
En sus fases tempranas, conocidas como early stage, estas startups están en el proceso de
definir su propuesta de valor y validar su modelo de negocio en el mercado. Durante este
período, el enfoque principal es desarrollar un producto mínimo viable (MVP) que responda a
las necesidades no satisfechas del mercado, permitiendo una iteración rápida basada en la
retroalimentación de los primeros usuarios (Ries, 2011; Maurya, 2012). Este enfoque se alinea
con las metodologías ágiles, que enfatizan la importancia de la adaptabilidad y el aprendizaje
continuo en el desarrollo de startups (Blank, 2020). La singularidad de las startups SaaS en
su etapa inicial no solo radica en su modelo de negocio, sino también en su potencial para
escalar. A diferencia de los modelos tradicionales, el software basado en la nube ofrece una
escalabilidad y flexibilidad significativas, facilitando una rápida expansión del mercado y una
adaptación dinámica a las cambiantes demandas de los consumidores (McKelvey & Zaring,
2018). Este aspecto es crucial, ya que la capacidad de escalar no solo impacta el crecimiento
de la empresa, sino también su sostenibilidad a largo plazo y su atractivo para los inversores
(Gompers, Kovner, Lerner, & Scharfstein, 2008).
Otro elemento clave en el desarrollo de startups SaaS en sus fases iniciales es la construcción
y mantenimiento de una base de clientes sólida. La adquisición y retención de clientes son
vitales, ya que proporcionan no solo ingresos recurrentes, sino también comprensión y
validación del mercado para el producto ofrecido (Furr & Dyer, 2014). Las estrategias efectivas
de publicidad y ventas, junto con un fuerte enfoque en la experiencia del cliente, son
fundamentales para el éxito en este ámbito (Kotler & Keller, 2016).
Además, las startups SaaS deben navegar por desafíos específicos relacionados con la
infraestructura tecnológica, la seguridad de los datos y la privacidad, aspectos cada vez más
relevantes en la era digital. La confianza y la fiabilidad se convierten en componentes críticos
del valor ofrecido a los clientes, especialmente cuando se manejan datos sensibles y se
operan en sectores regulados.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 19
En conclusión, el análisis de startups SaaS en sus etapas iniciales requiere una comprensión
detallada de su modelo de negocio único, estrategias de escalabilidad, adquisición y retención
de clientes, y los desafíos tecnológicos y de seguridad inherentes. Comprender estos
elementos es esencial para evaluar su potencial de éxito y sostenibilidad en el competitivo
mercado actual.
Pág. 20 Memoria
3.2. Estado del arte
El análisis del valor de las startups SaaS en sus fases tempranas representa un gran desafío
para inversores, emprendedores y académicos. La innovación y el rápido cambio en el
mercado de estas empresas requieren un enfoque de valoración que vaya más allá de los
métodos tradicionales. En este contexto, las métricas cuantitativas emergen como
herramientas esenciales para evaluar el potencial y el rendimiento de las startups SaaS en su
etapa inicial (Damodaran, 2009).
Todos l os modelos históricamente utilizados para la valoración de startups tienen un aspecto
en común, todos fusionan métricas y valores cuantitativos y cualitativos. Con esta fusión de
métricas y valores, pretenden dejar de lado valores relacionados con la eficiencia y el
rendimiento de la empresa (que ya se presupone que son negativos) y buscan dar relevancia
a otros aspectos que pueden sumar valor.
A continuación, exponemos los métodos más extendidos y conocidos para llevar a cabo la
valoración de estas empresas en el mundo del capital riesgo:
3.2.1. Métodos de valoración
Descuento de flujos de caja:
La valoración de startups, especialmente aquellas en el sector de Software as Service (SaaS)
en sus etapas iniciales, presenta retos únicos debido a su naturaleza basada en
especulaciones acerca de sus rendimientos futuros y sus modelos de negocio innovadores.
Uno de los enfoques tradicionales en la valoración empresarial es el método de Descuento
de Flujo de Caja (DCF)
4
, que ha sido ampliamente utilizado y estudiado en el ámbito financiero
(Brealey, Myers, & Allen, 2011). El método DCF se basa en la premisa de que el valor de una
empresa está determinado por su capacidad para generar flujos de caja futuros. Estos flujos
se proyectan y luego se descuentan al presente utilizando una tasa de descuento que refleja
el riesgo de la inversión. En el contexto de startups SaaS, este método enfrenta desafíos
particulares debido a la dificultad de predecir flujos de caja en empresas que están en una
fase de crecimiento rápido y que pueden no haber alcanzado aún la rentabilidad (Damodaran,
2012).
A pesar de sus limitaciones, el método DCF ofrece un marco riguroso para la evaluación
4
A lo largo de la memoria, se utilizará el acrónimo DCF (Discounted Cash Flow) para referirse al
descuento de flujos de caja.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 21
financiera. Permite a los inversores y analistas estimar el valor intrínseco
5
de una startup
basándose en la viabilidad y sostenibilidad de su modelo de negocio. Esto es particularmente
relevante para startups SaaS en fases tempranas, donde los modelos de suscripción y los
ingresos recurrentes proporcionan una base para proyecciones de flujos de caja. Sin
embargo, aplicar el método DCF a startups SaaS en fases iniciales implica asumir ciertas
hipótesis altamente especulativas. Estas incluyen la tasa de crecimiento de ingresos, la
escalabilidad del modelo de negocio, la duración del ciclo de vida del producto, y la tasa de
retención de clientes. La selección de una tasa de descuento apropiada también es un
aspecto crucial, ya que debe reflejar el riesgo inherente de la inversión en una empresa en su
etapa temprana (Lerner, Leamon, & Hardymon, 2012).
Modelo de Berkus:
Este método de valoración fue ideado por Dave Berkus en 1996 y primeramente citado por
Amis y Stevenson en 2001. Desde entonces esta metodología de valoración ha sido adoptada
por muchos profesionales del sector. Esta aproximación a la valoración se ciñe a las startups
que se encuentran en fases iniciales y de las que se espera que puedan alcanzar veinte
millones de dólares en ingresos al final de un periodo de cinco años. (Berkus, 2016).
Valorar la empresa en base a cinco factores de éxito: valor básico, tecnología, ejecución,
relaciones estratégicas en el núcleo de mercado, producción y ventas.
Para llevar a cabo una valoración correcta se debe determinar el valor monetario que se le
asigna a cada uno de los cinco factores de éxito. La valoración de la startup será la suma de
cada uno de esos valores. Este modelo suele valorar hasta en medio millón de dólares cada
uno de los cinco factores para una valoración máxima pre-inversión de dos con cinco millones
de dólares, como se observa en la tabla 3.2.1.1.
En palabras del creador de este método Dave W. Berkus “Pensé que la mejor manera para
valorar una startup es dándole valor a aquellos elementos de progreso por el emprendedor o
el equipo que reducen el riesgo de éxito. Es exactamente lo opuesto de dar valor a un éxito
financiero proyectado.”
A continuación, se adjunta la última versión del método Berkus, la cual, como se ha indicado
con anterioridad, identifica cinco factores de riesgo que son comunes en compañías jóvenes.
A cada factor se le asigna un valor entre cero y quinientos mil euros dependiendo del riesgo
que considere el inversor para cada factor (Berkus, 2016).
5
Valor intrínseco: En el contexto del DCF, el valor intrínseco es el valor actual de los flujos de caja
futuros esperados Representa el valor “verdadero” estimado de una empresa en su capacidad de
generar flujos de caja en el futuro.
Pág. 22 Memoria
Tabla 3.2.1.1: Tabla del modelo de Berkus. Tabla realizada por el autor.
Coste de Duplicado:
Dentro del panorama de valoración de startups, especialmente aquellas en el sector SaaS
(Software como Servicio) en sus fases tempranas, el método “Coste de duplicado” surge como
una alternativa. Este enfoque, centrado en calcular el costo de replicar la empresa desde cero,
ofrece una perspectiva tangiblemente distinta en comparación con métodos basados en
proyecciones futuras como el DCF (Descuento de Flujo de Caja) (Smith & PARR, 2000).
El modelo evalúa principalmente los activos tangibles e intangibles de una startup, como la
tecnología desarrollada, la propiedad intelectual, el software y los activos físicos. En el
contexto de las startups SaaS, este método presta especial atención a los costos asociados
con el desarrollo del software y la tecnología subyacente, junto con cualquier patente o
propiedad intelectual. La premisa subyacente es que el valor mínimo de una empresa no
debería ser menor que lo que costaría crear una entidad similar desde el principio. Sin
embargo, al aplicar este modelo en startups SaaS, surgen desafíos significativos. El principal
es que el modelo a menudo subestima el valor real de la startup, ya que no tiene en cuenta el
potencial de crecimiento, la base de clientes existente, la reputación de la marca o el talento
del equipo fundador, factores que son especialmente críticos en las fases tempranas de
desarrollo de una startup (Berkus, 2006). Por lo tanto, este método puede proporcionar una
base de valor, pero no captura adecuadamente el potencial de crecimiento futuro o la
innovación inherente a las startups SaaS.
Además, en el ámbito tecnológico y de software, los costos de duplicación pueden ser
engañosos. El avance tecnológico y la naturaleza cambiante del desarrollo de software
Factores
Valor añadido a la compañía
Valor básico
500.000 €
Prototipo
500.000 €
Equipo
500.000 €
Relaciones estratégicas
500.000 €
Tracción del producto
500.000 €
Total
2.500.000 €
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 23
significan que los costos históricos pueden no ser representativos del valor actual o futuro
(Amit & Zott, 2001). Por ejemplo, el software que resultó un gasto significativo para
desarrollarlo en sus inicios podría replicarse a un costo significativamente menor hoy en día
debido a los avances en la tecnología y metodologías de desarrollo.
Método de Valoración futura:
En el mundo de las startups SaaS, la valoración basada en la aproximación al valor futuro se
ha consolidado como un método relevante y progresivo. Este enfoque, que busca estimar el
valor potencial de una empresa en un punto futuro, es particularmente aplicado en startups
en sus etapas tempranas, donde la incertidumbre y el potencial de crecimiento juegan roles
cruciales (Damodaran, 2009). El método de valoración futura se basa en la proyección de los
ingresos, beneficios y flujos de caja de la startup, extrapolando estos valores a un futuro donde
la empresa se espera que esté funcionando en su capacidad plena o cerca de ella. Este
enfoque es especialmente útil para startups SaaS, cuyos modelos de negocio basados en
suscripciones proporcionan una base para proyecciones de ingresos relativamente estables
y predecibles (Penman, 2010).
Una consideración clave en este método es la selección de la tasa de crecimiento adecuada
para proyectar los flujos de caja futuros. Esta tasa debe reflejar no solo el potencial del
mercado sino también la capacidad de la startup para capturar y retener una porción
significativa de ese mercado. Además, es fundamental considerar el ritmo de adopción
tecnológica y la evolución del entorno competitivo, factores que pueden influir
significativamente en el rendimiento futuro de una startup SaaS (Koller, Goedhart, & Wessels,
2010). Sin embargo, el uso de la valoración futura conlleva desafíos inherentes. La principal
crítica a este método es su dependencia en suposiciones y proyecciones que pueden ser
altamente especulativas, especialmente en el sector tecnológico donde el cambio es
constante y rápido (Brealey, Myers, & Allen, 2011). La incertidumbre acerca de la trayectoria
futura de la empresa, cambios en el mercado, y la aparición de nuevas tecnologías o
competidores pueden afectar significativamente la precisión de las valoraciones futuras.
Por lo tanto, mientras que el método de valoración futura ofrece una visión optimista y hacia
adelante del valor de una startup SaaS, es crucial que se utilice en conjunto con otros métodos
de valoración y se complemente con un análisis riguroso y realista del entorno de mercado y
de las capacidades internas de la startup (Lerner, Leamon, & Hardymon, 2012).
Este modelo de valoración puede aparentar tener un gran parecido a un DCF a continuación
se adjunta la tabla 3.2.1.2 en la cual se señalan las diferencias más significativas entre ambos
métodos.
Pág. 24 Memoria
Método de Valoración Futura
Método de Descuento de Flujo de Caja
(DCF)
Estima el valor de la empresa en un
momento futuro específico, asumiendo
que ha alcanzado la madurez o estabilidad
operativa.
Proyecta los flujos de caja futuros y los
descuenta al valor presente, reflejando el
riesgo y el valor del tiempo.
Más especulativo y asume un escenario
donde la empresa ha logrado ciertos hitos.
Las proyecciones a largo plazo son
altamente inciertas.
Mitiga la incertidumbre con el descuento de
flujos de caja. La tasa de descuento debe
reflejar el riesgo específico del negocio.
Desafiante para startups tempranas
debido a las inciertas proyecciones de
ingresos y crecimiento. Útil para visualizar
el potencial a largo plazo.
Complicado para startups, especialmente
las no rentables o con flujos de caja
irregulares. Requiere ajustes y
suposiciones cuidadosas.
A menudo se combina con otras
metodologías para obtener una visión
completa del valor de la empresa.
Enfoque más tradicional, basado en teoría
financiera pero requiere ajustes para
aplicarlo en startups.
Tabla 3.2.1.2: Comparativa entre Valoración Futura y DCF. Tabla realizada por el autor en la
que se muestran las diferencias significativas entre la Valoración Futura y el DCF.
Valoración mediante sumatorio de riesgos:
Método elaborado por Bill Payne y, al igual que el método Berkus, es idóneo para la valoración
de empresas en fase pre-inversión. Permite evaluar una startup a partir de una comparación
con compañías que se encuentran en la misma localización geográfica y que se encuentren
en un misma fase de desarrollo (Payne, 2011).
Se acerca a una valoración de la startup teniendo en cuenta todos los posibles riegos
asociados con el negocio que pueden afectar al retorno de la inversión. Primero se valora a
la empresa a través de cualquiera de los métodos anteriormente señalados. Una vez llegados
a una valoración primera, se le aplican deducciones dependiendo de los riesgos asociados
con el negocio, al final el valor final puede ser superior o menor que el valor inicial (Payne,
2011).
En la tabla que se muestra a continuación se exponen los riesgos que se tienen en cuenta y
el peso de los mismos.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 25
Factores/Riesgos
Peso Relativo
Fortaleza del equipo directivo
0-30%
Tamaño de la oportunidad (escalabilidad)
0-25%
Producto
0-15%
Entorno Competitivo
0-10%
Marketing/Canales de venta
0-10%
Inversión adicional necesaria
0-5%
Otros
0-5%
Tabla 3.2.1.3: Riesgos y sus respectivos pesos relativos. Tabla realizada por el autor a
partir de (Payne, 2011)
Una vez el usuario/inversor ha completado la tabla con los porcentajes que considera
pertinentes, tiene que sumar todos los factores y multiplicar la suma de los cuales a la por la
valoración que haya obtenido con anterioridad a través de cualquier otro método. Por lo tanto,
este método sirve como factor corrector o de descuento a valoraciones hechas previamente.
Las valoraciones previas pueden estar edulcoradas dependiendo de la metodología utilizada.
Hay que tener en cuenta que la mayoría de estas metodologías provienen de EE.UU. dónde
las valoraciones son más altas. Esta disonancia entre el ecosistema norte americano y el
europeo se debe a diversas causas (Cano, 2020):
En EE.UU. existe una fuerte relación entre la inversión en investigaciones académicas y la
financiación del capital riesgo. Europa ha de tratar de replicar esta estructura de manera
generalizada.
• Las empresas de capital riesgo europeas necesitan que se aplique un sistema de
armonización fiscal intercomunitaria para poder competir de tú a tú con las empresas
estadounidenses.
• La cultura europea es más reticente en torno a la inversión en empresas jóvenes, el
inversor europeo medio prefiere invertir en empresas maduras y consolidadas.
Pág. 26 Memoria
Valoración por el método Venture Capital:
Para llevar a cabo este método de valoración debemos contar con una serie conceptos
previos para poder llevarlo a cabo:
• Valoración post-inversión
6
: Es el valor que tiene una startup después de recibir
una inyección de capital.
• Valoración pre-inversión
7
: Es el valor que tiene una startup antes de recibir una
inyección de capital.
• Valor terminal: Es el valor final estimado al final de un periodo de proyección.
• Retorno de la inversión (ROI)
Es importante tener claro que el método Venture Capital tradicional no asume las
participaciones que van a venderse en un futuro, de forma que el porcentaje que adquiere el
inversor va a mantenerse constante hasta el momento de su salida, lo cual no resulta del todo
realista ya que a medida que la compañía va levantando rondas, lo más probable es que las
participaciones del inversor se vean diluidas.
Según este método, si queremos conocer la valoración pre-inversión de una compañía
primero debemos calcular la valoración post-inversión y para ello, a su vez, habrá que
determinar un valor terminal de la startup y un ROI.
Para determinar el valor terminal podemos estimarlos a través de unas expectativas
razonables sobre laos ingresos que obtendrá la empresa en el año de salida y determinar las
ganancias que tendrá en ese mismo año gracias a estadísticas y métricas del sector en el que
opera la startup.
Una vez hayamos determinado el valor terminal, lo dividiremos entre el ROI y obtendremos
así la valoración post-inversión de la compañía:
6
La valoración post-inversión es comunmente conocida como valoración post-money en la literatura
anglosajona y en español.
7
La valoración pre-inversión es comunmente conocida como valoración pre-money en la literatura
anglosajona y en español.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 27
La valoración pre-inversión la obtendremos restándole a la valoración post-money nuestra
inversión:
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛*𝑝𝑟𝑒𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟*𝑝𝑜𝑠𝑡𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛 − 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛
Sin embargo, como se ha mencionado anteriormente, este método no resulta del todo realista
ya que no tiene en cuenta las posibles futuras diluciones que sufrirá nuestra participación.
Método de valoración por múltiplos:
La valoración de empresas mediante múltiplos es un método ampliamente utilizado en el
ámbito financiero, y resulta particularmente relevante en el contexto de las startups,
especialmente en el sector de Software como Servicio (SaaS). Este enfoque proporciona una
manera rápida y comparativa de estimar el valor de una empresa basándose en métricas
financieras clave y comparándolas con empresas similares o "comparables" dentro del mismo
sector (Damodaran, 2012).
En el método de múltiplos, el valor de una empresa se determina aplicando un múltiplo
específico, obtenido de empresas comparables, a una métrica financiera relevante de la
empresa objetivo. Los múltiplos comúnmente usados en la valoración de startups SaaS
incluyen el múltiplo de beneficios PER
8
, el múltiplo de EBITDA y en algunos casos, múltiplos
más específicos del sector como el múltiplo de ingresos recurrentes mensuales (MRR).
La aplicación de múltiplos en startups SaaS tiene varias ventajas:
• Simplicidad y facilidad de uso: Los múltiplos ofrecen un método de valoración
relativamente simple y rápido, lo que es particularmente útil en situaciones donde se
requiere una valoración ágil, como en negociaciones de financiamiento o en
transacciones de fusión y adquisición.
• Comparabilidad: Al basarse en empresas comparables, los múltiplos permiten a los
inversores y analistas evaluar una startup en el contexto de su mercado y sector,
proporcionando una perspectiva de cómo está valorada en relación con sus pares
8
PER, Price earnings ratio, en castellano relación entre precio y beneficios. Es una métrica extendida
que indica a cuantas veces beneficios se encuentra el valor de una empresa.
Pág. 28 Memoria
(Gompers, Kovner, Lerner, & Scharfstein, 2010).
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 29
2.3.01 Métricas de rendimiento
En el competitivo y dinámico entorno de las startups de Software como Servicio (SaaS), las
métricas de rendimiento, comúnmente conocidas como Indicadores Clave de Rendimiento
(KPIs, por sus siglas en inglés), desempeñan un papel crucial. Estas métricas no solo
proporcionan una visión integral del rendimiento actual de la empresa, sino que también sirven
como guías esenciales para la toma de decisiones estratégicas y operativas.
A continuación, se muestran las métricas de rendimiento más importantes y extendidas para
valorar el rendimiento de las startups SaaS.
Ingresos reucurrentes anuales (ARR):
El ingreso anual recurrente (ARR
9
) es una métrica financiera fundamental para las empresas
que operan bajo el modelo de SaaS. Este indicador representa los ingresos que una empresa
puede esperar recibir de sus clientes en un año, asumiendo que las condiciones de
suscripción permanecen constantes. Es una métrica esencial para evaluar la salud financiera
y el crecimiento potencial de las startups SaaS (Gupta, 2013).
En el sector SaaS, donde los ingresos se generan a través de suscripciones y servicios
recurrentes, el ARR proporciona una visión clara y predecible de los flujos de ingresos futuros.
Esta previsibilidad es crucial para la planificación y la toma de decisiones estratégicas, ya que
permite a las empresas proyectar con mayor certeza sus ingresos futuros y ajustar sus
estrategias publicitarias, ventas y expansión de productos.
El crecimiento en ARR que registran los SaaS son considerados como una métrica de
rendimiento y tal como se puede observar en la Figura 3.2.2.1 existen grandes diferencias
entre las mejores compañías SaaS y la media.
9
ARR: Annual Recurrent Revenues, en castellano ingresos anuales recurrentes. A lo largo de la
memoria utilizaremos el acrónimo en inglés debido a su uso extendido en toda la literatura.
Pág. 30 Memoria
Figura 3.2.2.1: Crecimiento ARR Global (%). Figura realizada por el autor a partir de datos
extraídos de: Informe SaaS Benchmark Report (Capchase).
Como se observa en el gráfico anterior las compañías más iniciales crecen más rápido, esto
es debido a que empiezan desde bases muy pequeñas. A medida que el ARR de la compañía
aumenta, sus expectativas de crecimiento disminuyen. Sin embargo, tal y como se puede
observar en el gráfico, en la franja entre los cinco y diez millones de dólares de ARR, existe
un repunte del ratio de crecimiento de las compañías. Finalmente, las compañías más
exitosas tienen un ratio de crecimiento en torno al sesenta por ciento una vez salen a bolsa.
154,40%
102,10%
130,60%
100,60%
62%
59,20% 52,40% 55,30%
45,90% 41%
$1-3m $3-5m $5-10m $10-15m Public SaaS
Top Media
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 31
Figura 3.2.2.2: Crecimiento ARR EE.UU. (%). Gráfica realizada por el autor a partir de
datos extraídos del Informe SaaS Benchmark Report (Capchase). En la figura se
diferencian los ritmos de crecimiento de las empresas SaaS más destacadas respecto a
la media de empresas SaaS dentro del ecosistema estadounidense.
Figura 3.2.2.3: Crecimiento ARR Europa (%). Gráfica realizada por el autor a partir de datos
extraídos del Informe SaaS Benchmark Report (Capchase). En dicha figura se diferencian los
ritmos de crecimiento de las empresas SaaS más destacadas respecto a la media de
empresas SaaS dentro del ecosistema europeo.
155%
145%
160%
138%
66% 57% 51% 45%
$1-3m $3-5m $5-10m $10-15m
Top Media
172%
75% 72% 65%
50% 55% 58% 42%
$1-3m $3-5m $5-10m $10-15m
Top Media
Pág. 32 Memoria
Como podemos observar en los dos gráficos anteriores, los ritmos de crecimiento de las
compañías europeas y las americanas son muy dispares. A pesar del crecimiento de las
compañías SaaS europeas en los últimos dos años, las compañías europeas están muy por
detrás en términos de crecimiento que sus homologas norte americanas cuando sobre pasan
los tres millones de dólares en ARR.
Múltiplo de Consumo de Capital:
El múltiplo de consumo de capital
10
se ha establecido como una métrica esencial en la
valoración de startups SaaS en fases iniciales. Sirve para hacer una evaluación de la
eficiencia de gasto en las compañías. Esta métrica aporta una visión sobre como una startup
utiliza sus recursos financieros en relación con el crecimiento de los ingresos.
Debido a la naturaleza del modelo de negocio de los SaaS basado en suscripciones y la
necesidad de un equilibrio entre el crecimiento y la sostenibilidad financiera, esta métrica
resulta de gran importancia. La métrica ayuda a los fundadores de estas empresas a
comprender cuanto capital están consumiendo para generar un crecimiento de los ingresos.
Uno de los principales motivos por los que la métrica de consumo de capital es crucial en las
etapas tempranas es que proporciona una visión clara de la eficiencia del gasto. Un múltiplo
alto puede ser una señal de alarma, indicando que la startup está gastando demasiado en
comparación con el crecimiento que está logrando. Esto es especialmente crítico en el sector
SaaS, donde el costo de adquisición de clientes y los gastos operativos pueden ser
significativos antes de alcanzar la rentabilidad (Ries, 2011).
Como contra parte, un consumo de capital bajo puede ser indicador de una gestión eficiente
del capital, donde la empresa está logrando un crecimiento sostenido de los ingresos con una
inversión relativamente menor al mismo crecimiento. Sin embargo, también es importante no
interpretar un múltiplo bajo como una señal inequívoca de éxito, ya que un gasto insuficiente
podría limitar el crecimiento y la captura de mercado en una etapa crucial del desarrollo de la
empresa (Horowitz, 2014).
La métrica de consumo de capital se puede calcular mediante la siguiente fórmula
11
:
10
La métrica de consumo de capital es conocida como Burn Multiple en toda la literatura anglosajona
y en español. Debido a que la memoria está redactada en castellano, se ha optado por la traducción
consumo de capital.
11
Tam b i én se puede calcular el múltiplo dividiendo el consumo de capital anual entre el crecimiento del
ARR.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 33
𝑀ú𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑜 = * 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜*𝑑𝑒*𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙*𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙
*𝐶𝑟𝑒𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜*𝑀𝑅𝑅
A continuación, se adjunta una tabla explicativa en la que se relaciona el múltiplo con su
eficiencia.
Consumo de capital
Eficiencia
<1
Sobresaliente
1 - 1.5x
Notable
1.5 - 2x
Bueno
2- 3x
Sospechoso
>3
Malo
Tabla 3.2.2.1: Tabla del Múltiplo del Consumo de Capital: Tabla creada por el autor en la cual
se relaciona el Múltiplo del Consumo de Capital con su eficiencia.
El múltiplo de consumo de capital nos ayuda a discernir si el crecimiento de una empresa se
debe a que su producto ha encajado en el mercado y es el propio mercado quien empuja al
producto (caso de un múltiplo bajo) o si es la propia startup la que trata de empujar su producto
en el mercado (múltiplo alto) a través de inversiones en campañas de publicidad (Abdullah,
2021).
Uno de los aspectos más relevantes de esta métrica es que sobre ella impactará cualquier
problema eventual que suceda que pueda tener la empresa:
• Problemas con el margen bruto: Si la compañía gasta mucho en
aprovisionamientos para llevar su producto al mercado, la cantidad de dinero
quemada incrementará igual de rápido que el escalado de la compañía.
• Problema eficiencia de ventas: Si el CAC de la compañía es muy elevado, la
cantidad de dinero quemada incrementará en relación al nuevo ARR.
• Problemas de crecimiento: si el crecimiento de la compañía está estancado, esta
quizás trata de solucionar este estancamiento invirtiendo más en marketing,
descuentos, promociones. Esto conllevará a un aumento del múltiplo de consumo de
capital (Abdullah, 2021).
Pág. 34 Memoria
A pesar de que siempre se busca que las compañías trabajen con un buen múltiplo de
consumo de capital, hay situaciones concretas en las que se entiende que la empresa no
tenga un rendimiento óptimo en cuanto a este múltiplo. Mayormente, podemos aceptar un mal
múltiplo durante los primeros años de la compañía cuando las ventas son incipientes y el
producto todavía está en desarrollo.
Este múltiplo debería mejorar a medida que la empresa madura:
• Semilla: Una compañía puede tener un múltiplo 3x ya que justo ha empezado a
vender.
• Series A: Debería bajar a 2x.
• Series B: El múltiplo debería bajar todavía más
Eventualmente, a medida que la compañía se acerca a un negocio rentable, el múltiplo
debería acercarse a cero.
Regla del cuarenta:
La "Regla del cuarenta" se ha establecido como una métrica de eficiencia financiera clave en
el mundo de las startups, en particular para aquellas en el sector de SaaS. Esta regla
proporciona un marco sencillo pero poderoso para evaluar el equilibrio entre el crecimiento y
la rentabilidad en una empresa (Bradford, 2018).
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la regla del cuarenta no es una fórmula
mágica aplicable a todas las startups en cualquier circunstancia. La fase de desarrollo de la
empresa, el mercado en el que opera, y sus objetivos estratégicos específicos son factores
cruciales que deben considerarse al aplicar esta regla. Además, para startups en etapas muy
tempranas, donde el crecimiento acelerado es crítico y la rentabilidad puede ser aún
inalcanzable, esta métrica debe ser interpretada con cautela (Siebel, 2019).
Cuanto más joven sea la compañía, más facilidad tendrá para superar el umbral del cuarenta
por ciento. A medida que la compañía crece, resulta más complicado superar el umbral, esto
es debido a que el crecimiento acostumbra a decrecer mucho más rápido de lo que crece el
margen. Las compañías de software que sobrepasan el umbral del cuarenta por ciento,
acostumbran a tener el doble de valoración (EV/Ingresos) que las compañías que no lo
alcanzan.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 35
Margen Bruto:
El Margen Bruto es una métrica financiera fundamental que mide la eficiencia con la que una
empresa genera ingresos a partir de sus costos directos. En el contexto de startups,
particularmente en el sector de SaaS, el Margen Bruto adquiere una importancia significativa,
ya que refleja la capacidad de la empresa para controlar sus costos de producción y servicios
mientras genera ingresos.
Para las startups SaaS, el Margen Bruto se calcula como el porcentaje de ingresos que queda
después de deducir los costes de bienes vendidos, que en el caso de SaaS, incluyen
principalmente los costos asociados con la entrega y soporte del software, como los costes
de servidores, soporte técnico y otros costes operativos directamente relacionados con el
servicio.
Figura 3.2.2.4: Evolución Margen Bruto. Figura realizada por el autor a partir de datos
extraídos del Informe SaaS Benchmark Report (Capchase). En dicha gráfica se compara la
evolución del margen bruto entre las compañías más destacadas y la media de las
compañías.
De la figura anterior podemos extraer que las compañías top consiguen tener de manera
constante a lo largo de su vida un margen bruto por encima del ochenta por ciento. A medida
que las compañías SaaS van creciendo, estas empiezan a vender servicios de
implementación junto a sus productos. Esto, al requerir más recursos humanos, comparado
con un servicio puramente SaaS, implica una reducción en sus márgenes brutos, esta decaída
se puede observar a partir de que las empresas tienen un ARR superior a los diez millones
83% 81% 85% 82% 80%
69% 72% 77%
69%
75%
$1-3m $3-5m $5-10m $10-15m Public
Top Media
Pág. 36 Memoria
de euros.
LTV/CAC
En el ecosistema de las startups SaaS hay dos métricas financieras clave son el Valor de Vida
del Cliente (LTV, por sus siglas en inglés)
12
y el Coste de Adquisición de Cliente (CAC). La
relación entre estas dos métricas, conocida como la ratio LTV/CAC, es fundamental para
evaluar la sostenibilidad y la eficiencia del modelo de negocio de una startup SaaS (Gupta,
2013).
Valor de vida del cliente (LTV):
El LTV es una métrica que aproxima el valor total que se espera generar de un cliente
promedio durante su relación con la empresa. En el contexto de SaaS, donde los modelos de
negocio se basan en suscripciones recurrentes, el LTV es una métrica crucial para entender
el valor a largo plazo que cada cliente aporta. Se calcula considerando el ingreso promedio
por usuario, la tasa de retención y la duración promedio de la relación con el cliente.
𝐿𝑇𝑉 =𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜*𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜*𝑝𝑜𝑟*𝑐𝑙𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 ·𝐷𝑢𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛*𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛*𝑐𝑜𝑛*𝑒𝑙*𝑐𝑙𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒
Coste de Adquisición de cliente (CAC):
El CAC representa el costo total incurrido para adquirir un nuevo cliente. Esto incluye todos
los gastos de marketing y ventas divididos por el número de clientes adquiridos en el mismo
período. En startups SaaS, donde la captación de nuevos clientes es esencial para el
crecimiento, el CAC es un indicador de la eficiencia de las estrategias de marketing y ventas.
𝐶𝐴𝐶 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙*𝑔𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠*𝑒𝑛*𝑝𝑢𝑏𝑙𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜*𝑑𝑒*𝑐𝑙𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠*𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠
La ratio LTV/CAC proporciona una visión integral de la relación entre el valor que un cliente
aporta a la empresa y el costo para adquirir dicho cliente. Una ratio LTV/CAC saludable indica
que una startup está generando un valor significativo de sus clientes en comparación con lo
que cuesta adquirirlos. Generalmente, una ratio LTV/CAC de tres a uno o superior se
considera saludable en la industria SaaS, indicando que el valor de un cliente es tres veces
mayor que el costo de adquisición (Ries, 2011). Sin embargo, dependiendo del sector al que
esté enfocado el servicio que ofrece la empresa, la ratio LTV/CAC promedio puede variar.
Una ratio LTV/CAC baja puede ser una señal de alarma, sugiriendo que la empresa está
12
A lo largo de toda la memoria se utiliza el acrónimo inglés LTV (Life Time Value) para referirnos al
valor de vida del cliente
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 37
gastando demasiado en adquisición de clientes en relación con el valor que estos clientes
generan. Esto puede llevar de sostenibilidad a largo plazo. Por otro lado, una ratio muy alta
puede indicar que la empresa no está invirtiendo lo suficiente en crecimiento y adquisición de
clientes.
Figura 3.2.2.5: Evolución de la métrica LTV/CAC. Gráfica realizada por el autor a partir de la
información extraída de Informe SaaS Benchmark Report (Capchase). En dicha gráfica se
observa como evoluciona el LTV/CAC dependiendo del nivel de ARR de la compañía.
Al no haber una diferenciación clara entre compañías top y medias, se han suscrito todas las
bajo la categoría de media. Como podemos observar, el LTV/CAC se encuentra en su máximo
punto de crecimiento cuando el ARR de la compañía se sitúa entre diez y quince millones de
dólares. Posteriormente, a pesar de que la gráfica no lo recoge, el LTV/CAC va disminuyendo
paulatinamente ya que a mayor tamaño mayor es el esfuerzo requerido para adquirir nuevos
clientes.
Retención Neta de Ingresos (NRR)
La Retención Neta de Ingresos (NRR)
13
es una métrica significativa para las startups SaaS.
Esta métrica es fundamental para comprender la eficiencia con la que una empresa mantiene
y aumenta sus ingresos de los clientes existentes. Especialmente en las empresas que siguen
13
A lo largo de toda la memoria se utiliza el acrónimo inglés NRR (Net Revenue Retention) para
referirnos a la retención neta de ingresos.
4,2x
3,3x
4,6x
6,2x
$1-3m $3-5m $5-10m $10-15m
Media
Pág. 38 Memoria
un modelo de negocio tipo SaaS, donde los ingresos recurrentes son fundamentales, el NRR
proporciona una visión detallada de la salud financiera y la sostenibilidad a largo plazo de la
empresa (Forehand, 2020).
El NRR mide no solo la capacidad de una empresa para retener clientes, sino también la
capacidad que tiene la empresa de que los clientes mejoren su plan de suscripción. Un NRR
superior al cien por cien indica que los ingresos de los clientes existentes están creciendo, lo
cual es un signo de un modelo de negocio es sostenible y escalable en el entorno SaaS.
𝑁𝑅𝑅 = * 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠*𝑎𝑙*𝑝𝑟𝑖𝑛𝑐𝑖𝑝𝑖𝑜*𝑑𝑒*𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 − 𝐶ℎ𝑢𝑟𝑛 +𝐼𝑛𝑐𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜*𝑑𝑒*𝑖𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠
𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠*𝑎𝑙*𝑝𝑟𝑖𝑛𝑐𝑖𝑝𝑖𝑜*𝑑𝑒*𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 ·100
Para realizar el cálculo se coge un cohorte de clientes (grupo de clientes) y se analiza los
ingresos provenientes de ese grupo de clientes al inicio de un periodo y al final del periodo
Valoración de las compañías SaaS en bolsa:
Valoración de empresas SaaS cotizadas:
Los negocios SaaS experimentaron un gran crecimiento desde 2015. A partir de la pandemia
su crecimiento se vio impulsado durante la pandemia impulsó todavía más.
El EV/Ingresos es el múltiplo más extendido para la valoración de SaaS. Como muchas de
estas compañías todavía no son rentables ya que están centradas en el crecimiento, los
múltiplos de rentabilidad no son aplicables. Al mismo tiempo, el múltiplo de ingresos dividido
el EBITDA futuro esperado, nos puede dar un múltiplo EBITDA aproximado. Por ejemplo, una
compañía que cotice a cinco Ingresos y tenga un EBITDA futuro estimado del treinta por
ciento, implica un múltiplo dieciséis con siete veces EV/EBITDA.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 39
Figura 3.2.2.6: Evolución múltiplo EV/Ingresos en compañías SaaS. Gráfica extraída de
CapitalIQ.
El múltiplo EV/Ingresos de las compañía SaaS creció de manera lenta y constante entre 2015
y 2020. Cuando llegó la pandemia el múltiplo medio de valoración se disparó pasando de
trece con seis a diecinueve con cuatro. Tras mantenerse el múltiplo en torno a diecinueve a
lo largo de todo el 2021, este cayó en picado en 2022 en cuanto los bancos centrales
empezaron a subir el tipo de interés (Belcher, 2022). Durante 2023, el múltiplo ha repuntado
ligeramente situándose en siete con ocho veces a finales de la primera mitad de año.
Por otro lado, también debemos tener en cuenta la rentabilidad del negocio, básicamente
porque el flujo de caja es la manera más esencial para valorar un negocio. Desde 2015 hasta
2019, de media las compañías iban en camino de la rentabilidad a través de una mejora de
sus EBITDAs y márgenes de beneficio. Sin embargo, estas mejoras se estancaron en 2019.
Durante los pasados tres años, una SaaS cotizada media operaba con un resultado neto entre
menos ocho y catorce por ciento.
1er y 3er cuartil
Mediana
Pág. 40 Memoria
Figura 3.2.2.7: Rentabilidad media de las compañías SaaS. Gráfica extraída de CapitalIQ. En
dicha gráfica se muestra la evolución histórica de la media del margen EBITDA y la media del
margen de beneficio de las compañías SaaS que están listadas en mercados de valores.
Los negocios SaaS se están adaptando a este nuevo paradigma económico. Algunos han
recortado plantilla, congelado las contrataciones, disminuido las inversiones y han recortado
de forma agresiva sus gastos operativos.
Al final del primer cuatrimestre de 2023, tan solo veintitrés compañías de las sesenta y nueve
compañías (pertenecientes al índice utilizado para realizar este informe) eran rentables.
• Compañías rentables: Valoración EV/Ingresos 7.8x
• Compañías NO rentables: Valoración EV/Ingresos 6.7x
Si nos centramos en la correlación existente entre la regla del cuarenta y los múltiplos de
valoración de SaaS podemos extraer observaciones que resultan relevantes para realizar una
valoración.
En enero de 2023, el crecimiento de los beneficios se desaceleró y este no fue compensado
por el incremento del margen de rentabilidad. Las compañías que batieron el umbral del
cuarenta por ciento fueron bastantes menos que en años anteriores.
Margen de beneficios
neto
Media margen EBITDA
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 41
4. Metodologia
Una vez revisado el estado del arte, donde hemos visto y analizado cuales son los modelos
que se utilizan actualmente en las principales instituciones de capital riesgo a la hora de
analizar startups y, una vez hemos analizado las principales métricas que se utilizan para
analizar las empresas de tipo SaaS -dejando de lado análisis de flujos de caja-, a continuación
nos centraremos en el objetivo del trabajo, la creación de un modelo para analizar startups
SaaS en sus fases iniciales tratando de dejar de lado métricas “subjetivas “comúnmente
utilizadas como son los estudios superiores de los fundadores, la calidad de la idea, la
innovación tecnológica que aporta la empresa, entre muchas otras.
Para poder establecer un modelo a seguir, primero hay que analizar cual es la información
cuantitativa que este tipo de empresas aportan en sus presentaciones a inversores. Tras
haber realizado una extensa búsqueda y análisis de presentaciones de startups, que en su
momento se encontraban en fases iniciales pero que posteriormente se convirtieron en
empresas de gran éxito, he llegado a la conclusión que la información predominante en estas
presentaciones es mayormente cualitativa y acerca del modelo de negocio que la joven
compañía ofrece, todas ellas son escasas de información financiera por dos motivos
principales. El primer motivo es que los datos financieros que registran estas empresas son
muy negativos ya que carecen de la tracción suficiente para reflejar buenos números y
además, debido a su poca madurez, estas empresas suelen ser muy poco eficientes. El
segundo motivo por el que carecen de datos financieros es porque al tener equipos muy
reducidos, muchas veces carecen de un perfil financiero dentro de la empresa y, por lo tanto,
por puro desconocimiento, no añaden estas métricas que resultan tan importantes en sus
presentaciones.
Dejando de lado las carencias en cuanto a métricas que tienen algunas presentaciones, hay
cuatro métricas que están presentes en toda buena presentación o que a pesar de no estar
incluidas en la presentación se pueden calcular a partir de la información que la empresa
facilita. Estas métricas son las siguientes:
• Crecimiento de ingresos
• LTV/CAC
• Regla del cuarenta
• NRR
Pág. 42 Memoria
La idea principal era hacer una lista de métricas más extensa, sin embargo, si la hiciéramos
más extensa estaríamos contradiciendo uno de los principales objetivos del modelo, que sea
accesible a todo el mundo. Este punto lo incumpliríamos porque mucha de las demás métricas
solo se puede conseguir si se trata de un gran fondo de capital riesgo el cual atrae la atención
de la empresa y esta está dispuesta a facilitar más información de la que incluye en sus
presentaciones. Este tipo de información por otra parte es de muy difícil acceso para el
pequeño inversor, por lo cual la idea de “democratizar” el modelo no se estaría cumpliendo.
Por otra parte, a pesar de que la lista parece escueta, las métricas seleccionadas están
balanceadas entre si y en ellas va implícita mucha información acerca de la empresa a partir
de la cual podemos obtener una visión general del funcionamiento de la startup. A
continuación, veremos la información que hay implícita dentro de estas métricas y
observaremos como se balancean la una con la otra.
Crecimiento de ingresos y regla del cuarenta: La explicación de estas dos métricas la haremos
conjunta ya que gracias a la relación que se establece entre ellas, podemos observar una de
las relaciones más importantes a la hora de analizar una startup SaaS, crecimiento y
eficiencia.
El crecimiento de los ingresos se basa en el crecimiento de la facturación que ha registrado
la empresa en los últimos doce meses. Lo ideal sería contar con la tasa anual de crecimiento
compuesto (TACC), sin embargo, como muchas veces las empresas cuentan con muy poco
tiempo desde su fundación no tenemos un periodo lo suficientemente largo (dos años) como
para poder calcularlo.
La regla del cuarenta se trata de la suma del margen EBITDA y del crecimiento de los ingresos
en los últimos doce meses. Esta regla es conocida ya que históricamente las startups SaaS
que posteriormente se convertían en empresas de éxito, conseguían un resultado de cuarenta
cuando se sumaba su crecimiento interanual a su margen EBITDA.
Dependiendo al número obtenido en la regla del cuarenta podemos encontrarnos en los
siguientes escenarios:
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 43
Regla del cuarenta
>40
1. Buen crecimiento y buen margen EBITDA
Aceptable
2. Excelente crecimiento y mal margen
EBITDA
Aceptable
<40
3. Buen crecimiento y mal margen EBITDA
A estudiar
4. Mal crecimiento y mal margen EBITDA
No aceptable
Tabla 4.1: Regla del cuarenta. Tabla realizada por el autor en la que se recogen las principales
casuísticas a la hora de analizar la regla del cuarenta.
En el primer caso, buen crecimiento y buen margen EBITDA, nos referimos a aquellas
empresas con un crecimiento de ingresos en los últimos doce meses cercano o superior al
cien por cien y con un margen EBITDA cercano o superior al menos veinte por ciento (hay
que recordar que estamos analizando una startup). En este caso no encontramos delante de
una empresa que está demostrando que sus servicios están generando interés entre sus
potenciales clientes y eso se ve reflejado en su crecimiento el cual año tras año se duplica.
Es muy probable que ese crecimiento no sea orgánico y sea debido a campañas se publicidad
realizadas por la empresa para adquirir clientes, de allí viene en parte un margen EBITDA
negativo. La compañía aspira a ganar tracción con el paso de tiempo y registrar mejores
márgenes EBITDA y por ende eficiencia.
En el segundo caso, nos encontramos delante de una empresa con crecimientos de ingresos
cercanos o superiores al doscientos por cien, este crecimiento viene acompañado de grandes
inversiones -en relación al tamaño de la empresa- en publicidad, por lo tanto se trata de un
crecimiento inorgánico pero eficiente ya que la suma entre margen EBITDA y crecimiento es
superior a cuarenta. Al igual que en el primer caso, la compañía aspira a ganar tracción y
retención de ingresos con el paso del tiempo.
En el tercer caso se trata de un caso donde debemos analizar lo que sucede. Lo establecemos
para las empresas que tienen una regla del cuarenta cercana o inferior al cuarenta por ciento.
Se trata de una empresa que no tiene un buen crecimiento pero que tiene un margen EBITDA
muy negativa. En este caso nos podemos encontrar delante de dos situaciones. Primero que
la compañía no esté llevando a cabo estrategias publicitarias eficientes y por lo tanto está
realizando grandes inversiones en publicidad que no están dando frutos en cuanto al
crecimiento de la empresa. La segunda opción es que la compañía parta de un modelo de
negocio ineficiente, lo cual lo podremos saber mirando el margen bruto de la empresa que, al
Pág. 44 Memoria
tratarse de un SaaS debería estar cercano al ochenta por ciento, o que los servicios que ofrece
la compañía no son los suficientemente atractivos para un potencial cliente. La primera opción
tiene solución y pasa por planear una estrategia publicitaria más eficiente y efectiva.
En el último caso, nos encontramos delante de empresas que tienen una regla del cuarenta
bastante inferior al cuarenta por ciento y por lo cual podemos determinarlas como ineficientes.
LTV/CAC: Como se ha visto en el estado del arte, está métrica indica la relación que hay entre
los ingresos que genera un cliente a lo largo de toda su relación con la empresa y el coste
invertido por la empresa para adquirirlo. Una relación superior a uno, ya indica que el coste
de adquisición del cliente es eficiente. Las startups SaaS exitosas tienen un LTV/CAC,
superior a tres. Sin embargo, LTV/CAC muy elevados pueden significar que la empresa no
está invirtiendo todo lo que podría en publicidad y que por lo tanto está sacrificando su ritmo
de crecimiento.
NRR: La Retención Neta de Ingresos, indica el crecimiento de facturación un grupo
determinado de clientes, cohorte, al inicio y al final de un periodo. Las startups SaaS, exitosas
tienen un NRR cercano o superior al cien por cien. Esto indica dos aspectos fundamentales
de la empresa:
• Baja tasa de perdida de clientes: A pesar de que retención de clientes no es lo
mismo que retención de clientes, es muy complicado conseguir una buena retención
de clientes (cercana al cien por cien) si una empresa cuenta con una tasa elevada de
perdida de clientes.
• Escalabilidad de los servicios: Las empresas que tienen una retención de ingresos
cercana o superior al cien por cien son aquellas las cuales cuentan con un plan de
suscripciones escalables, donde a mayor suscripción más servicios.
En resumen, a partir de las métricas seleccionadas, estamos teniendo en cuenta la tracción o
el aumento de tracción que tiene una empresa (crecimiento de ingresos), la eficiencia de
ese crecimiento (regla del cuarenta), si en un futuro esa adquisición de clientes se puede
rentabilizar (LTV/CAC) y la escalabilidad y la calidad de la oferta (NRR).
Una vez establecidas las métricas, llega el momento de construir un modelo de valoración
para las startups SaaS, en sus fases iniciales.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 45
Construcción del modelo:
Durante la revisión del estado del arte, tenia la idea inicial de construir un modelo a partir de
realizar un descuento de flujos de caja donde a partir de la aplicación de ponderaciones y
multiplicadores a partir de las métricas seleccionadas, pudiéramos llegar a una valoración
positiva de una compañía. Sin embargo, llegue a la conclusión de las startups no suelen
proporcionar la información necesaria al inversor minorista para que realice un descuento de
flujos de caja y que los multiplicadores, ponderaciones y modificaciones añadirían mucha
subjetividad a la valoración final.
Por lo tanto, el modelo se basará en información disponible para un inversor minorista y a
través de la combinación de dos métodos de valoración ya existentes:
• Tablas de valoración: Tal y com o hemo s vist o en el modelo de Berkus y el de
valoración de riesgos.
• Múltiplos de valoración: En este caso utilizaremos un múltiplo de valoración
EV/Ingresos.
A diferencia que la tabla de Berkus y la de valoración de riesgos, en nuestro modelo
utilizaremos métricas cuantitativas, estas métricas son las que hemos seleccionado en el
apartado anterior. Cada métrica recibirá una valoración del uno al quince dependiendo si se
encuentra por encima o per debajo de la media de las startups SaaS exitosas en esa métrica.
Si una métrica se encuentra justo en el valor referencia (media de las startups exitosas)
aplicaremos una puntuación de cinco y dependiendo de los superior o inferior que se
encuentre el valor del valor referencia, puntuaremos la empresa con un valor o inferior o
superior a cinco. La idea de establecer el valor referencia en la media que registran las
empresas exitosas es conseguir una valoración exigente.
Luego, multiplicaremos la puntuación por las siguientes ponderaciones dependiendo de la
métrica:
• Crecimiento de los ingresos: Entre treinta y treinta y cinco por ciento.
• LTV/CAC: Entre veinticinco y treinta por ciento.
• Regla del cuarenta: Entre veinte y veinticinco por ciento.
• NRR: Entre veinte y veinticinco por ciento.
Finalmente sumaremos todos los valores obtenidos y conseguiremos el múltiplo de
valoración.
Pág. 46 Memoria
Inicialmente, se había pensado puntuar cada una de las métricas del uno al diez, pero se llegó
a la conclusión que, si el valor máximo para cada una de las métricas era diez, el múltiplo
EV/Ingresos máximo sería de diez. Sin embargo, hay empresas que cuentan con métricas
financieras excelentes y muy prometedoras y que por lo tanto tienen valoraciones superiores
a diez veces ingresos.
Para tratar de solucionar esta limitación del sistema de puntación se analizó cual era los
múltiplos promedio más altos en los años previos a la COVID-19. En dicho análisis se encontró
que hasta 2019 las compañías que contaban con mayores múltiplos de valoración, tenían un
múltiplo promedio de quince veces ingresos (Clayton, 2019). Por lo tanto, se estableció el
quince como puntuación máxima para cada una de las métricas. Las compañías
sobresalientes en una métrica contarán con una puntuación de diez en d, pero aquellas
compañías que destaquen por mucho en una métrica pueden llegar a alcanzar la puntuación
de quince. Por lo tanto, a través de este modelo, la valoración máxima a la que aspira una
compañía es de quince veces ingresos.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 47
5. Validación del modelo
Este proyecto aborda la validación de un modelo de valoración diseñado para startups SaaS
en sus fases iniciales, empleando un enfoque innovador. Sin embargo, para llevar a cabo la
validación del modelo hemos utilizado empresas SaaS que recientemente han salido a bolsa.
La elección de estas empresas para la validación se basa en la disponibilidad y fiabilidad de
sus datos financieros, especialmente los relacionados con el período justo antes de su salida
a bolsa. A través de este enfoque, buscamos establecer una comparación entre las
valoraciones derivadas de nuestro modelo y las valoraciones de mercado de estas empresas
en un punto crítico de su evolución.
La razón de este enfoque se fundamenta en la hipótesis de que las startups SaaS en sus
etapas tempranas poseen características y potencial de crecimiento similares a las de
empresas que han alcanzado la madurez suficiente para cotizar en bolsa. Al comparar con
empresas que han superado con éxito esta transición, esperamos validar la robustez y la
aplicabilidad de nuestro modelo en un contexto más amplio y realista del mercado. Esta
comparación también pretende ofrecer comprensión sobre cómo las valoraciones pueden
evolucionar a medida que una startup SaaS avanza hacia etapas de mayor madurez y
visibilidad pública.
Caso Matterport:
Introducción y principales magintudes financieras:
Matterport es una empresa estadounidense fundada en 2011. Se encuentra ubicada en
Sunnyvale, California y ofrece servicios en el campo de la digitalización de espacios físicos.
La compañía ofrece una interacción entre los usuarios y los espacios físicos a través de la
creación de modelos digitales en 3D. Gracias a su tecnología, la compañía ofrece al usuario
la captura y la modificación de espacios de manera digital de espacios físicos con realismo y
precisión. El producto que ofrece la compañía abarca el interés de una gran cantidad de
industrias como arquitectura, construcción y especialmente el sector de los bienes raíces. La
propuesta de valor de la compañía ha generado un gran impacto en el sector inmobiliario y
en la manera en el que se muestran y se comercializan las propiedades, habilitando a posibles
compradores e inquilinos visualizar y explorar de manera remota las propiedades que las
agencias inmobiliarias ofrecen.
En el pasado julio de 2021, a través de un proceso de salida a bolsa la compañía empezó a
cotizar en el mercado bursátil americano NASDAQ. El precio inicial de la compañía en bolsa
fue de catorce con veintitrés dólares por acción. A su vez, la compañía se valoró en
aproximadamente dos mil trescientos millones de dólares. Esta valoración fue basada en un
precio inicial de diez dólares por acción.
Pág. 48 Memoria
Basándonos en el folleto de inversión presentado por la compañía podemos extraer cual es
el modelo de negocio de la misma. La compañía ofrece un sistema operativo en la nube en el
que se almacenan los espacios digitalizados escaneados por los usuarios, en el momento de
realización del folleto, cada espacio digitalizado tenía un precio de suscripción mensual de un
dólar. Según el folleto de venta de la compañía, en 2020 esta registró las siguientes métricas
de eficiencia:
• LTV/CAC: 12x
• Crecimiento de ingresos: 86,7% (información extraída de CapitalIQ)
• Margen EBITDA: (7,9%)
• NDR: 112%
(cifras expresadas en millones de euros)
2019
2020
2021
2022
Ingresos
41,6
77,7
100,6
123,2
Crecimiento respecto año anterior
-
87%
29%
22%
Margen bruto
20
43,4
54,3
46,9
%Margen Bruto
48%
56%
54%
38%
EBITDA
(23,7)
(6,1)
(127,6)
(235,8)
%Margen EBITDA
(57%)
(8%)
(127%)
(191%)
EBIT
(27,5)
(10,5)
(132,9)
(247,8)
%Margen EBIT
(66%)
(14%)
(132%)
(201%)
Resultado neto
(28,9)
(12,7)
(305,8)
(100,7)
Tabla 5.1: Cuenta de resultados de Matterport. Tabla realizada por el autor a partir de datos
extraídos de CapitalIQ.
Aplicación del modelo:
Con la información recopilada en el primer apartado de introducción y principales magnitudes
económicas, podemos empezar a aplicar el modelo de valoración diseñado en los apartados
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 49
anteriores. Primero de todo, al basarse la compañía en un modelo de suscripción a un sistema
operativo que se encuentra en la nube, podemos determinar que nos encontramos delante
de un modelo SaaS. Segundo, la valoración que vamos a realizar la haremos bajo el supuesto
de que no encontramos a principios de 2021, meses antes de la salida a bolsa de la compañía
y con la información financiera de 2020. Durante la aplicación del modelo trataremos en
basarnos al máximo en la información disponible en el folleto y trataremos de utilizar el mínimo
posible la información disponible en CapitalIQ. Utilizamos la información de este modo con la
intención de ponernos en la piel del inversor particular, al cual va dirigido este modelo, y el
cual en su mayoría no tiene acceso a plataformas como CapitalIQ.
Como la empresa no muestra magnitudes relacionadas con la perdida de clientes, omitiremos
la valoración y el porcentaje de esta métrica, ajustando el porcentaje de las demás métricas
para que en un final lleguen a sumar un total del cien por cien.
En la tabla que se adjunta a continuación se puede observar una muestra de como queda la
tabla de valoración con el porcentaje atribuido a cada métrica y su puntuación del uno al diez.
Tabla de puntuación
Factor
Valor
Puntuación
Porcentaje
LTV/CAC
12x
8
35%
Crecimiento de ingresos
86,70%
5
25%
Regla del 40
79%
8
20%
NDR
112%
7
20%
Puntuación total
7,05x
Tabla 5.2: Aplicación de la tabla modelo para Matterport. Tabla realizada por el autor.
A continuación, exponemos la puntación otorgada a la empresa en cada uno de los factores
de valoración y el por qué de esta valoración:
• LTV/CAC: Según el folleto presentado por la empresa antes de su salida a bolsa, esta
registraba una ratio LTV/CAC de doce. Es decir, de promedio, los ingresos que recibía
la empresa procedente de un cliente a lo largo de toda su relación contractual con la
empresa, eran doce veces superiores que la inversión media realizada por la empresa
para adquirir dicho cliente. Para asignarle una puntación a esta métrica, hemos
recurrido a comparar el múltiplo que la empresa registraba a finales de 2020
(información disponible en el folleto publicado por la compañía antes de su salida a
Pág. 50 Memoria
bolsa) con el LTV/CAC promedio de las compañías SaaS. Debido a que la ratio que
registra Matterport es de casi el triple, consideramos que en este aspecto la compañía
registra un rendimiento sobresaliente en cuanto a este aspecto. Sin embargo, tal y
como se ha comentado en la revisión del estado del arte, una métrica de LTV/CAC es
indicativo que la empresa no está explotando todo su potencial de crecimiento y por
lo tanto puntuamos a la empresa con un ocho. La razón por la cual no otorgamos una
calificación superior a esta métrica es porque se puede hacer la siguiente anotación
negativa en cuanto a esta cifra de LTV/CAC. Podemos llegar a pensar que la
compañía no está aprovechando del todo su potencial de crecimiento (lo cual se
observa en el crecimiento de sus ingresos), ya que podría invertir más dinero en
acciones publicitarias destinadas a la captación de clientes debido a que su ratio es
muy elevada. Esta inversión le posibilitaría llegar más rápido a potenciales clientes y
por lo tanto aumentar su crecimiento.
• Crecimiento de los ingresos: Respecto al año anterior a su salida a bolsa, la
compañía registró un crecimiento de ingresos del ochenta y seis con siete por ciento.
Tenie ndo en cu enta que el ritmo de crecimiento de las startups SaaS cuando
sobrepasan los diez millones de facturación se encuentra en torno al ciento cuarenta
por ciento y que Matterport registró entre 2019 y 2020 un ritmo de crecimiento bastante
por debajo, la puntuación que hacemos respecto a este factor de valoración es de un
cinco. A pesar de que según los criterios fijados en el apartado de realización del
modelo se ha establecido que el cinco se situaría en la media que registren las mejores
compañías, debido a que Matterport no se ajusta a la definición de una empresa en
fases tempranas se es más laxo con la puntuación en este aspecto.
• Regla del 40: En cuanto a la regla del cuarenta, la compañía registra una suma de
crecimiento y margen EBITDA del setenta y nueve por ciento, por lo tanto, se
encuentra en un notable balance entre crecimiento y rentabilidad, por lo tanto en
cuanto a este factor hemos decidido otorgarle una nota de ocho.
• NDR: Para finalizar con los factores de valoración que otorgamos a la compañía
analizamos su métrica de NDR, la cual según el folleto informativo de la misma se
sitúa en torno al ciento diecisiete por ciento. Al ser un buen registro le asignamos un
valor de siete.
Con todo esto, obtenemos una puntación y por ende un múltiplo de valoración de siete veces
ingresos. Por lo tanto, si multiplicamos los ingresos de la compañía por el múltiplo de siete
obtenido, obtenemos una valoración inicial de quinientos cuarenta y tres millones de euros.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 51
Evolución de la compañía:
Figura 5.1: Precio de cotización y valor de Matterport. Figura elaborada por el autor a partir
de los datos de cotización de la compañía bajo la etiqueta NASDAQGM:MTTR de CapitalIQ.
Como se muestra en la Figura 5.1, tras justo a salir a bolsa la compañía aumentó de valor de
manera continuada hasta alcanzar su máximo valor en noviembre de 2021 situándose en con
un valor en bolsa de seis mil ochocientos millones de euros. En términos de múltiplos, la
compañía estaba valorada en setenta y uno coma cuarenta y cuatro veces los ingresos que
había registrado desde hacía doce meses atrás. En otras palabras, la compañía tenía un
múltiplo de valoración diez veces superior al múltiplo de valoración calculado bajo nuestra
tabla modelo. Atribuimos dos factores principales a esta escalada de la valoración que
pasamos a exponer ahora.
En esta primera validación del modelo observamos que a pesar de haber obtenido un múltiplo
de valoración bastante inferior al múltiplo de valoración al que salió la compañía bolsa, todavía
dista del múltiplo de valoración actual. Consideramos que esta disonancia entre el múltiplo
obtenido a partir de nuestro modelo a través de nuestro modelo y el múltiplo obtenido actual
al que cotiza la acción es debido a que la evolución de la compañía después de su salida a
bolsa fue bastante pero que en su año anterior a la salida. Si observamos la cuenta de
resultados de la compañía, la compañía paso de crecer a un ritmo del ochenta y siete por
ciento en 2020 al veintinueve por ciento en 2021. Además, el margen EBITDA, pasó del
0
1b
2b
3b
4b
5b
6b
7b
0
5
10
15
20
25
30
35
21/7/21
21/8/21
21/9/21
21/10/21
21/11/21
21/12/21
21/1/22
21/2/22
21/3/22
21/4/22
21/5/22
21/6/22
21/7/22
21/8/22
21/9/22
21/10/22
21/11/22
21/12/22
21/1/23
21/2/23
21/3/23
21/4/23
21/5/23
21/6/23
21/7/23
21/8/23
21/9/23
21/10/23
21/11/23
21/12/23
Valor de la empresa en euros Precio de la acción en euros
Pág. 52 Memoria
menos ocho por ciento en 2020 al menos ciento veintisiete por ciento en 2021 y menos ciento
noventa y uno por ciento en 2022. Esta diferencia de valoraciones, nos será de mucha utilidad
a la hora de extraer las conclusiones acerca la robustez del modelo.
Caso Digital Ocean:
Introducción a la compañía
Digital Ocean es una compañía estadounidense con base en Nueva York fundada el en 2012.
La compañía ofrece servicios de infraestructura de servidores en la nube de una manera
simplificada, sencilla y accesible. La compañía destaca por su oferta en computación en la
nube enfocada a los desarrolladores, startups y pequeñas y medianas empresas. La
compañía hace hincapié y enfoca su oferta en la nube para que sea sencilla de utilizar en
comparación con la complejidad asociada a menudo con los grandes proveedores de
servicios en la nube. Todo ello se ve aplicado en una plataforma intuitiva y centrada en el
usuario.
DigitalOcean abarca una extensa gama de servicios en la nube que van desde servidores
virtuales, redes, base de datos como servicio y herramientas adicionales para la gestión de
aplicaciones, desarrollo de sistemas operativos y ciberseguridad. Toda esta gama de s ervicio s
está diseñada de tal manera que permiten una gran escalabilidad. La compañía monetiza
estos servicios a partir de un pago mensualizado que varía dependiendo de las herramientas
y servicios que el usuario requiere.
La empresa empezó a cotizar en la bolsa de Nueva York bajo el símbolo de “DOCN” tras su
oferta pública inicial el veintitrés de marzo de 2021 a una valoración de cuatro mil millones de
euros.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 53
Principales magnitudes financieras y métricas:
(cifras expresadas en millones de euros)
2019
2020
2021
2022
Ingresos
230,5
288
387,7
521,4
Crecimiento respecto año anterior
25,4%
25%
35%
34%
Margen bruto
119,9
156,4
233,4
329,7
%Margen bruto
52%
54%
60%
63%
EBITDA
21,8
42,1
58,1
73,1
%Margen EBITDA
9%
15%
15%
14%
EBIT
(27,0)
(14,3)
(9,7)
(8,5)
%Margen EBIT
(12%)
(5%)
(3%)
(2%)
Resultado neto
(36,5)
(39,4)
(17,6)
(25,2)
Tabla 5.3: Cuenta de resultados simplificada de DigitalOcean. Tabla realizada por el autor a
partir de datos extraidos de CapitalIQ.
Al igual que en el caso de Matterport, para hacer la valoración de la empresa, trabajamos bajo
el supuesto de que nos encontramos a principio de 2021 meses antes de la salida a bolsa de
la compañía. Por lo tanto, la información con la que trabajamos es la de las dos primeras
columnas años 2019 y 2020. De la cuenta de resultados extraemos que la compañía registró
un crecimiento de sus ingresos entre 2020 y 2021 del veinticinco por ciento, a pesar de que
es una cifra muy por debajo de la media de las startups SaaS de éxito, hay que tener en
cuenta que la compañía fue fundada en 2012 y por lo tanto ya no registra datos de crecimiento
tan elevados como los que podía registrar en un principio. De la cuenta de resultados también
extraemos que la compañía registra un margen EBITDA del quince por ciento, cifra muy
positiva para tratarse de una startup. Al igual que en el caso del crecimiento de los ingresos,
esta cifra está desvirtuada ya que la compañía lleva en activo desde 2012 y por lo tanto tiene
a sus espaldas un recorrido considerable para registrar un EBITDA positivo, al contrario que
con el crecimiento de los ingresos, en este caso el margen EBITDA va a tener un impacto
positivo en la valoración de la empresa. Sin embargo, y a pesar de que el modelo no lo
contempla, consideramos necesario comentar el margen EBIT de la compañía el cual es
negativo. Esto es debido a la naturaleza del negocio el cual implica grandes amortizaciones
Pág. 54 Memoria
en servidores, en el año 2020 estas amortizaciones ascendieron hasta los cincuenta y seis
millones de euros aproximadamente.
Figura 5.2: NDR en el último trimestre de 2020 y evolución estimada en el futuro. Gráfico
elaborado por el autor a partir de datos extraídos del folleto de la empresa.
Como se observa en la Figura 5.2, a finales de 2020 la empresa registraba un NDR del ciento
cinco por ciento, a pesar de que se trata de una cifra positiva ya que está por encima del
umbral del cien por ciento, sorprende debido al modelo de negocio de la empresa basado en
la escalabilidad de los servicios que ofrece.
La compañía no ofrece datos de la tasa de perdidas de cliente, por lo tanto, en este punto
vamos a hacer una suposición que se trata de un cinco por ciento. Para calcular el LTV, en
vez de utilizar la fórmula estandarizada, vamos a aplicar una modificación de la misma a través
de el ingreso medio por usuario por sus siglas en inglés ARPU, dato el cual la compañía
proporciona y es de cuarentaisiete con setentaiocho euros mensuales a finales de 2020, lo
cual, aplicando el cambio de divisa de finales de diciembre de 2020 (cero con ochenta y dos
céntimos de euro por dólar) representa un ingreso promedio por cliente de treinta y nueve con
diecisiete euros mensuales por usuario es decir, cuatrocientos setenta con quince euros.
𝐿𝑇𝑉 =𝐴𝑅𝑃𝑈
𝑇𝑎𝑠𝑎*𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙*𝑑𝑒*𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎*𝑑𝑒*𝑢𝑠𝑢𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠 =470
5% = 9.400
En cuanto el CAC a pesar de que la compañía no los especifica de manera específica, en su
informe de resultados anuales señala que durante 2020 adquirió cerca de treinta mil clientes
y que sus gastos en publicidad y ventas fueron de treinta y tres millones cuatrocientos setenta
y dos mil euros. Con lo cual con la información aportada por la empresa podemos hacer una
105%
107%
113%
116%
Q4 2020 Q1 2021E Q2 2021E Q3 2021E
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 55
aproximación del CAC y el LTV/CAC.
𝐶𝐴𝐶 =𝑖𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛*𝑒𝑛*𝑝𝑢𝑏𝑙𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑
𝑢𝑠𝑢𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠*𝑎𝑑𝑞𝑢𝑖𝑟𝑖𝑑𝑜𝑠 =33.472.000
30.000 = 1.115,73
𝐿𝑇𝑉
𝐶𝐴𝐶 =9.400
1.115,73 = 8,4𝑥
En resumen, las métricas clave de la compañía son las siguientes:
• Crecimiento de los ingresos: 25%
• LTV/CAC: 8,4x
• Regla del 40: 40%
• NDR: 105%
A continuación, pasaremos a la aplicación de la tabla modelo para poder conseguir un múltiplo
de valoración.
Tabla de puntuación
Factor
Valor
Puntuación
Porcentaje
LTV/CAC
8,4x
10
30%
Crecimiento de suscripciones
25,00%
2
30%
Regla del 40
40%
5
20%
NRR
105%
6
20%
Puntuación total
5,8
Tabla 5.4: Aplicación de la tabla modelo para DigitalOcean. Tabla realizada por el autor.
A continuación, exponemos la puntación otorgada a la empresa en cada uno de los factores
de valoración y el por qué de esta valoración:
• LTV/CAC: La compañía muestra un buen rendimiento en cuanto a en la relación entre
la inversión realizada en la captación de cliente y el número de clientes captados. Por
ello decidimos puntuar con un diez este factor. En cuanto, el porcentaje otorgado,
hemos decidido ponerlo al mínimo para tratar de reducir la subjetividad aplicada a este
Pág. 56 Memoria
factor ya que hemos hecho una suposición de la tasa anual de la pérdida de clientes
de la compañía.
• Crecimiento de los ingresos: La compañía registró un crecimiento de los ingresos
entre el año 2020 y 2021 del veinticinco por ciento. Al igual que el apartado anterior
hay que tener en cuenta la relativa longevidad de la compañía y que por lo tanto los
ritmos de crecimiento son mucho más moderados que los de una compañía que se
encuentra en una fase muy temprana. Sin embargo, a pesar de que un crecimiento de
los ingresos de un veinticinco por ciento para cualquier otra compañía de más de diez
años de otro sector sería una cifra extremadamente positiva, si lo comparamos con
los ritmos de crecimiento de las compañías SaaS en momentos previos a su salida a
bolsa, DigitalOcean se queda alejada de las cifras que registran las mejores
compañías (sesenta y dos por ciento). Por ello le aplicamos una puntuación de dos.
• Regla del cuarenta: La compañía mantiene un balance entre su crecimiento y su
margen EBITDA, a pesar de que todavía no es una empresa rentable, tal y como se
observa en la cuenta de resultados de la compañía, esta cerca de llegar a serlo.
Siguiendo las directrices establecidas en el diseño del modelo, como la compañía se
encuentra justo en la media de las mejores compañías, se le otorga una puntuación
de cinco.
• NRR: La compañía registra una notable cifra de NRR, la cual según el folleto
informativo de la compañía se sitúa en el ciento cinco por ciento. Al ser una cifra
superior a lo que hemos establecido como valor referencia (cien por cien), se puntúa
esta métrica con un seis.
Sumando la ponderación de todos los factores de valoración aplicado en DigitalOcean
observamos que la compañía consigue un múltiplo de cinco con ocho veces sus ingresos, lo
cual equivale a un valor de la empresa de mil seiscientos setenta millones de euros, una
valoración muy por debajo al de la compañía en su momento de salida a bolsa. Sin embargo,
el múltiplo que hemos obtenido ahora es muy próximo al múltiplo actual al que cotiza la
compañía, seis con siete.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 57
Evolución de la compañía:
Figura 5.3: Precio de cotización y valor de DigitalOcean. Figura elaborada por el autor a partir
de los datos de cotización de la compañía bajo la etiqueta NYSE:DOCN de CapitalIQ.
En el gráfico anterior se puede observar como ha evolucionado la cotización de la compañía
y su valor empresarial desde su salida a bolsa en marzo de 2021. Al igual que en el caso de
Matterport y que parece una tónica general en todas las compañías SaaS que cotizaban en
bolsa durante 2021, el precio de las acciones ascendió repentinamente pasando de cotizar a
treinta y nueve con sesenta y siete euros en su salida a bolsa hasta alcanzar los ciento catorce
euros en noviembre de 2021. En ese momento la empresa tenía una valoración bursátil de
treinta y cuatro veces ingresos (cabe recalcar que la compañía tenía un resultado neto
negativo). Después de noviembre de 2021, la valoración de la compañía bajo de manera
repentina. Posteriormente la valoración de DigitalOcean ha ido fluctuando entre los tres y los
cinco mil millones de euros.
1b
3b
5b
7b
9b
11b
13b
0
20
40
60
80
100
120
140
24/3/21
24/4/21
24/5/21
24/6/21
24/7/21
24/8/21
24/9/21
24/10/21
24/11/21
24/12/21
24/1/22
24/2/22
24/3/22
24/4/22
24/5/22
24/6/22
24/7/22
24/8/22
24/9/22
24/10/22
24/11/22
24/12/22
24/1/23
24/2/23
24/3/23
24/4/23
24/5/23
24/6/23
24/7/23
24/8/23
24/9/23
24/10/23
24/11/23
24/12/23
Valor de la empresa en euros Precio de la acción en euros
Pág. 58 Memoria
Caso Smartsheet:
Smartsheet es una compañía estadounidense con central en Bellevue, Washington. Es
conocida por su plataforma de colaboración y gestión del trabajo, la cual combina elementos
de hojas de cálculo, gestión de proyectos y automatización bajo una única interfaz intuitiva y
de sencillo uso para el usuario. La plataforma se ha establecido como una relevante
herramienta de gestión en el ámbito laboral y la colaboración empresarial. Los servicios
integrados dentro de la plataforma van desde la gestión de calendarios, compartir
documentos, la asignación de tareas y la colaboración de las mismas en tiempo real. Todo
ello bajo una misma interfaz fundamentada en la dinámica de uso de hojas de cálculo. La
facilidad y la versatilidad de su estructura han permitido que Smartsheet llegue a una gran
variedad de usuario, desde particulares y pequeñas empresas hasta grandes compañías.
En cuanto a su modelo de negocio, Smartsheet opera bajo un modelo de suscripción, el cual
cuenta con distintos rangos de precios dependiendo de las capacidades y características
requeridas por el usuario. Además, esta estructuración de su modelo de negocio, permite que
el usuario escale su programa de suscripción dependiendo de como varíen sus necesidades,
de esta manera, como explicaremos más adelante, la compañía crea un escenario idóneo
para conseguir buenos registros de la métrica de NRR.
La compañía salió a bolsa de Nueva York (NYSE) en abril de 2018 bajo el símbolo SMAR. La
empresa fue lanzada con un precio por acción de once con cincuenta y dos euros (según el
cambio de moneda dólar a euro actual). En su primer día en bolsa, la acción de la compañía
aumento más de un treinta por ciento, cerrando la sesión con un precio por acción de quince
con setenta euros y un valor empresarial en bolsa de uno con cincuenta y cinco mil millones
de euros, lo que equivale a un múltiplo EV/Ingresos de dieciocho veces.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 59
Principales magnitudes financieras y métricas
(cifras expresadas en millones de euros)
2017
2018
2019
2020
2021
2022
Ingresos
61,1
101,5
162,2
247,2
351,7
502,6
Crecimiento respecto año anterior
64%
66%
60%
52%
42%
43%
Margen bruto
48,2
81,7
131,3
198,9
273,7
396,3
%Margen Bruto
79%
80%
81%
80%
78%
79%
EBITDA
(12,9)
(41,0)
(44,1)
(84,4)
(96,6)
(129,4)
%Margen EBITDA
(21%)
(40%)
(27%)
(34%)
(27%)
(26%)
EBIT
(13,9)
(44,8)
(49,2)
(87,5)
(104,9)
(156,1)
%Margen EBIT
(23%)
(44%)
(30%)
(35%)
(30%)
(31%)
Resultado neto
(13,9)
(44,8)
(49,2)
(87,5)
(104,9)
(156,1)
Tabla 5.5: Cuenta de resultados simplificada de Smartsheet. Tabla realizada por el autor a
partir de datos extraidos de CapitalIQ.
Como hemos hecho en los dos casos anteriores haremos la valoración situándonos en meses
previos a la salida a bolsa de la compañía. Como la compañía cierra su año fiscal a finales de
enero tomaremos como referencia la columna del año 2018, la cual recoge los ingresos de la
compañía desde el primero febrero de 2017 hasta finales enero de 2018. En cuanto al
crecimiento de ingresos de la compañía a pesar de que no van en la línea de los ritmos de
crecimiento que hemos visto en el estado del arte, son realmente buenos teniendo en cuenta
la longevidad de la compañía. También podemos apreciar que el margen bruto de la compañía
se sitúa en torno al ochenta por ciento, cifras acordes con las que registran compañías SaaS.
En cuanto al margen EBITDA apreciamos que la compañía a pesar de su longevidad no
consigue establecerse y registra márgenes negativos. El ritmo de crecimiento (a pesar de ser
bueno para la edad de la compañía) y el margen EBITDA. Van a ser dos factores que lastren
el múltiplo de valoración de la compañía en el momento de aplicar la tabla modelo.
A partir de la información aportada por la compañía en un análisis presentado por la mismo a
principios de octubre de 2018, podemos conocer que la métrica de LTV/CAC que la compañía
registraba a principios de año era de seis. Es decir, el promedio de los clientes proporcionaba
un ingreso a la compañía seis veces superior a la inversión realizada por la compañía para
captarlos. Del análisis también extraemos información acerca el NRR de la compañía, el cual
Pág. 60 Memoria
es extremadamente bueno, se encuentra alrededor del ciento treinta por ciento. Este registro
indica que los usuarios que usan el servicio en la nube que ofrece la compañía aumentan su
suscripción con el paso del tiempo. En resumen, las cifras sobre las métricas claves que
registra la compañía quedan de la siguiente manera:
Tabla de puntuación
Factor
Valor
Puntuación
Porcentaje
LTV/CAC
6x
8
35%
Crecimiento de ingresos
66%
4
25%
Regla del 40
26%
2
20%
NDR
130%
12
20%
Puntuación total
6,6
Tabla 5.6: Aplicación de la tabla modelo para Smartsheet. Tabla realizada por el autor.
A continuación procedemos a explicar las valoraciones otorgadas en cada uno de los factores
de valoración otorgados a Smartsheet simulando estar en los primeros meses de 2018:
• LTV/CAC: A principios de 2018, tal y como indica el análisis presentado por la
empresa en octubre de 2018 y que recoge como evolucionaron las métricas de la
misma en los trimestres anteriores, la empresa presentaba una relación del LTV/CAC
de seis, teniendo en cuenta que cualquier relación por encima de uno ya es positiva
ya que implica que la relación entre inversión en adquisición y gasto del usuario es
positiva, y que la empresa asciende este relación hasta seis veces coste de
adquisición, otorgamos una puntuación de ocho a este factor. Si la empresa hubiera
mostrado una relación superior a ocho la puntación hubiera llegado a diez. Debido a
que no hemos tenido que hacer ninguna aproximación de la tasa de perdida de
clientes ya que la empresa muestra su relación de LTV/CAC de manera directa,
volvemos a ajustar el porcentaje de la puntuación hasta el treinta i cinco por ciento tal
y como habíamos hecho en el caso de Matterport.
• Crecimiento de los ingresos: Desde el uno de febrero de 2017 hasta el treinta y uno
de enero de 2018, los ingresos de la compañía aumentaron en un 66%. Tal y como
hemos indicado en el punto anterior, debido a la longevidad de la compañía, el
crecimiento no es acorde al crecimiento que registran las mejores compañías SaaS
en sus fases iniciales no por ello no se trata de una gran cifra para una compañía con
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 61
este recorrido. Por ello se puntúa el crecimiento con un cuatro.
• Regla del cuarenta: En cuanto el margen EBITDA y al contrario que en el caso del
crecimiento de los ingresos, la longevidad de la compañía no explica el porqué de su
rendimiento ineficiente. La compañía debería de haber empezado a registrar
márgenes positivos, sin embargo para nuestro objetivo que es la validación del
modelo, ya nos va bien que la compañía registre un margen negativo ya que la hace
asemejarse más a una startup que se encuentre en fases iniciales. La suma de ambos
parámetros, crecimiento de los ingresos y margen EBITDA da un resultado de
veintiséis muy por debajo del balanceado cuarenta. Por ello puntuamos la regla del
cuarenta con un dos.
• NRR: Este es el factor en el que más destaca la compañía ya que registra un ciento
treinta por ciento de retención de ingresos. Esta cifra implica que gracias a su
escalabilidad la compañía consigue que los usuarios deciden escalar su plan de
suscripción para obtener más herramientas y funciones. También, a pesar de que no
existe una correlación directa entre la retención neta de ingresos y la tasa de pérdida
de clientes, podemos deducir que si debido a que muchos usuarios deciden mejorar
su plan de suscripción, la mayoría de ellos se sienten satisfechos con los servicios que
ofrece Smartsheet y que por lo tanto la experimenta una baja tasa de pérdida de
clientes (la compañía no aporta ningún tipo de información acerca de esta tasa). Por
ello otorgamos al NRR una calificación de doce.
Tenie ndo en cuen ta to dos estos facto res y aplicándolos en la tabla modelo, obtenemos un
múltiplo de valoración EV/Ingresos de seis con seis. A continuación, observaremos y
analizaremos como ha evolucionado a lo largo del tiempo el precio de cotización de la acción
de Smartsheet y el múltiplo de valoración de la misma.
Pág. 62 Memoria
Evolución de la compañía:
Figura 5.4: Precio de cotización y valor de Smartsheet. Figura elaborada por el autor a partir
de los datos de cotización de la compañía bajo la etiqueta NYSE:SMAR de CapitalIQ.
Como se muestra en la anterior figura, la cotización de la compañía y su múltiplo de valoración
ascendieron de manera constante. En cuanto al precio de la acción, observamos que esta
alcanzó su máximo a un precio con setenta con cuarenta y nueve euros en diciembre de 2022.
Por otro lado, el múltiplo de valoración máximo de la compañía fue de treinta y uno con
cincuenta y siete en junio de 2018. Si nos fijamos como ha evolucionado el múltiplo de
valoración de Smartsheet, podemos apreciar que este ha ido en declive alcanzando su
mínimo en noviembre de 2022 con un múltiplo de valoración de cuatro con cincuenta y ocho
veces ingresos.
A día de hoy, la compañía se encuentra con un múltiplo de valoración de seis con seis, el cual
es muy cercano al que hemos obtenido con nuestro modelo.
0,0x
5,0x
10,0x
15,0x
20,0x
25,0x
30,0x
35,0x
10
20
30
40
50
60
70
27/4/18
27/6/18
27/8/18
27/10/18
27/12/18
27/2/19
27/4/19
27/6/19
27/8/19
27/10/19
27/12/19
27/2/20
27/4/20
27/6/20
27/8/20
27/10/20
27/12/20
27/2/21
27/4/21
27/6/21
27/8/21
27/10/21
27/12/21
27/2/22
27/4/22
27/6/22
27/8/22
27/10/22
27/12/22
27/2/23
27/4/23
27/6/23
27/8/23
27/10/23
27/12/23
Múltiplo EV/Ingresos Precio de la acción en euros
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 63
6. Resultados
Una vez ya hemos construido el modelo y lo hemos validado, llega el momento de extraer los
resultados del proyecto.
El proyecto nació con la idea de realizar un modelo de valoración de startups SaaS en sus
fases iniciales que fuera accesible a todo el mundo y que a diferencia de la mayor parte de
modelos que tienen el mismo objetivo, se basase en métricas cuantitativas y no cualitativas.
Para demostrar la robustez del modelo, lo hemos validado con empresas en su momento
anterior a su salida a bolsa y hemos comparado la valoración con la que estas tienen años
después a su salida a bolsa. A pesar de que estas empresas no se ajustan en la definición de
una empresa en fases iniciales, las empresas seleccionadas cuentan con características
presentes en empresas en sus fases iniciales como lo son sus grandes crecimientos, sus
márgenes negativos y su gran retención de clientes. Además, aportan la ventaja que podemos
observar como el mercado las ha valorado a lo largo del tiempo y por lo tanto podemos
comparar el múltiplo de valoración del mercado y el obtenido a través de la aplicación del
modelo.
Una vez aplicada la valoración, observamos que en todos los casos el modelo proporciona
múltiplos de valoración mucho menores a los múltiplos de valoración con el que las empresas
salieron a bolsa, y mucho menores a los múltiplos de valoración que las empresas
consiguieron en 2021. Como hemos repetido a lo largo de toda la investigación, consideramos
que esta disonancia entre los múltiplos de valoración obtenidos con el modelo y los múltiplos
de valoración que el mercado daba a estas empresas en su fase inicial es debido a que
durante el año 2020 y 2021 las valoraciones de las empresas tecnológicas estaban
sobrevaloradas debido a dos factores, la rápida digitalización de todos los sectores causada
por las restricciones de movilidad y reunión de la pandemia y, los tipos de interés bajos que
marcaron los bancos centrales en los meses posteriores a la pandemia.
Pág. 64 Memoria
Figura
Figura 7.1: Evolución del tipo de interés de la Reserva Federal de EE.UU: Gráfico realizado
por el autor a partir de los datos proporcionados por la Reserva Federal de EE.UU.
Figura 7.2: Evolución de la inversión en startups de fondos de capital riesgo europeos: Gráfico
realizado por el autor a partir de la información extraída del informe KPMG: Venture Capital
pulse Q2’ 2023.
Como podemos observar en estos dos gráficos, en el año posterior a la pandemia, los tipos
de interés se encontraban en mínimos y a su vez, las inversiones en startups realizadas por
los fondos de capital riesgo europeos se encontraban en máximos históricos. Con la subida
de tipos los fondos de capital riesgo han ido disminuyendo de forma drástica sus inversiones.
Esto ha provocado que las startups sea más complicado captar fondos y por lo tanto se han
ajustado las valoraciones.
Volviendo de nuevo a las empresas con las que hemos validado el modelo, si nos fijamos en
como han evolucionado las valoraciones, nos percatamos de que en todos los casos estas
han tendido a la baja.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 65
Mútliplo
Inicial
Máximo
Actual
Modelo
Matterport
29,6x
71,44x
2,1x
7,0x
DigitalOcean
14,8x
33,9x
6,5x
5,8x
Smartsheets
18,2x
30,6x
6,6x
6,6x
Tabla 7.1: Comparativa entre los múltplos del modelo y los de mercado. Tabla realizada por
el autor.
La presente investigación ha aplicado un modelo analítico para evaluar la evolución de las
valoraciones de empresas tecnológicas que han emergido en el mercado de valores. Se ha
seleccionado un conjunto representativo de empresas SaaS, con el fin de validar la hipótesis
planteada respecto a las fluctuaciones de sus valoraciones en el tiempo. A continuación, se
detallan los resultados obtenidos para cada una de las empresas en estudio: Matterport,
DigitalOcean y Smartsheets
Matterport inició su andadura en el mercado con un múltiplo de casi treinta veces ingresos.
La empresa experimentó un crecimiento significativo, alcanzando un múltiplo máximo de
setenta y uno, reflejando un periodo de alta valoración en el mercado. Sin embargo, al
momento de este análisis, el múltiplo ha disminuido significativamente a dos con uno. El
modelo propuesto en este trabajo predice un múltiplo de siete veces (año 2021). Se considera
que esta diferencia entre la valoración actual y la valoración del modelo es debida a que la
compañía paso de crecer a un ritmo del ochenta y siete por ciento en 2020 al veintinueve por
ciento en 2021. Además, el margen EBITDA, pasó del menos ocho por ciento en 2020 al
menos ciento veintisiete por ciento en 2021 y menos ciento noventa y uno por ciento en 2022.
Esta diferencia de valoraciones, nos será de mucha utilidad a la hora de extraer las
conclusiones acerca la robustez del modelo.
DigitalOcean, por su parte, comenzó con un múltiplo de catorce con ocho veces ingresos. Su
valoración alcanzó un pico de casi cuarenta veces ingresos, indicando un periodo de
expansión de los inversores. Actualmente, la empresa cotiza a un múltiplo de seis con cinco
veces ingresos. El modelo utilizado sugiere un valor de cinco con ocho, lo que implica que la
valoración actual está en línea con las expectativas del modelo, aunque ligeramente por
encima.
Smartsheets mostró un múltiplo inicial de dieciocho con dos veces, y su valoración más alta
registrada fue de treinta con seis veces ingresos. En el momento actual, la empresa mantiene
un múltiplo de seis con seis. Interesantemente, este múltiplo coincide exactamente con el
Pág. 66 Memoria
pronóstico del modelo, indicando que, según nuestro análisis, Smartsheets está valorada
adecuadamente en el mercado actual.
Estos resultados sugieren que, tras un período de valoraciones que alcanzaron máximos
históricos, las empresas SaaS han visto ajustadas sus valoraciones a niveles que reflejan las
nuevas condiciones del mercado y las tasas de interés. Para DigitalOcean y Smartsheets, el
modelo y la valoración actual del mercado muestran una mayor alineación, lo que sugiere que
las valoraciones se han estabilizado y son congruentes con las predicciones del modelo
propuesto.
Es fundamental destacar que, aunque el modelo proporciona una aproximación robusta, la
valoración de empresas en mercados volátiles como el tecnológico está sujeta a una
multiplicidad de factores, incluyendo, pero no limitados a las condiciones macroeconómicas,
las tasas de interés y el rendimiento intrínseco de la empresa. Por lo tanto, se recomienda
interpretar estos resultados con cautela y en el contexto de un análisis más amplio y profundo.
También destacar que inicialmente este modelo no está destinado al análisis de empresas
que cotizan en bolsa. Para hacer una valoración de empresas cotizadas existen metodologías
mucho más avanzadas que la desarrollada en este proyecto. Como se ha explicado
previamente, el motivo por el cual se han escogido empresas que han salido a bolsa es porque
resulta más fácil hacer una validación del modelo con ellas.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 67
7. Planificación
Para llevar a cabo el proyecto se establecieron desde el primer momento cuatro pasos
fundamentales:
1. Revisión del estado del arte: Donde se llevo a cabo un análisis e investigación para
analizar cuales eran los modelos de valoración más conocidos para valorar startups
en sus fases iniciales y además cuales son los métodos de valoración más utilizados
para valorar empresas en general.
2. Estudio de modelos y alternativas: En este paso se plantearon diversas opciones
de modelos
3. Desarrollo del modelo: Una vez planteada distintas alternativas, finalmente se
seleccionó la alternativa que más se ajustaba con los objetivos establecidos.
4. Validación del modelo: En este apartado se analizó diversas empresas y se
seleccionaron tres para validar el modelo con ellas.
A parte de estos cuatro pasos fundamentales hay un quinto y último paso que es la redacción
de la memoria misma. Este paso se ha ido realizando a medida que avanzábamos en los
cuatro pasos fundamentales.
Figura 6.1: Diagrama de Grant. Figura realizada por el autor.
A pesar de que este era el plan inicial a seguir, como todo los proyectos este no ha estado
Recopilación de bibliografía
Estudio de diferentes opciones
Selección y desarrollo del modelo
Validación
Ajustes del modelo
Revisión del estado del arte
11/9/23
16/9/23
21/9/23
26/9/23
1/10/23
6/10/23
11/10/23
16/10/23
21/10/23
26/10/23
31/10/23
5/11/23
10/11/23
15/11/23
20/11/23
25/11/23
30/11/23
5/12/23
10/12/23
15/12/23
20/12/23
25/12/23
30/12/23
4/1/24
9/1/24
Pág. 68 Memoria
exento de contratiempos. El principal contratiempo se experimento durante el desarrollo del
modelo, ya que nos costo seleccionar un modelo que cumpliera con los objetivos marcados.
Esto supuso un contratiempo de dos semanas el cual afectó a las etapas finales del trabajo.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 69
8. Estudio económico
En este apartado se aborda de manera teórica los costes asociados a la realización del
proyecto que se centra en la creación de un modelo para la valoración de startups SaaS en
su etapa temprana. Estos gastos incluyen, pero no se limitan a, el tiempo invertido en la
investigación y desarrollo del modelo, así como los costos asociados al uso de herramientas
y software especializados, indispensables para la realización del proyecto.
A continuación, pasamos a detallar cada uno de los gastos:
1. Inversión de tiempo: La inversión de tiempo es, sin duda, uno de los componentes
más significativos en el desarrollo de este proyecto. Este tiempo se ha dedicado a una
variedad de tareas que incluyen investigación, desarrollo teórico del modelo, análisis
de datos, pruebas y ajustes del modelo, así como la redacción y revisión del trabajo
final. Cada una de estas etapas ha requerido una dedicación meticulosa y un enfoque
concentrado, lo cual justifica la consideración del tiempo como un recurso valioso en
este análisis económico. Se han invertido aproximadamente un total de trescientas
sesenta horas en el proyecto. Esta inversión de tiempo refleja el compromiso y la
profundidad del trabajo realizado. Para fines de este análisis, se puede asignar un
coste estimado por hora. Este coste puede basarse en un estándar académico o
profesional. Por ejemplo, si consideramos un costo modesto de veinticinco euros por
hora, esto nos daría una inversión total en tiempo de seis mil euros.
2. Licencia de Capital IQ: El uso de Capital IQ ha sido fundamental para el acceso a
datos financieros, análisis de mercado y recursos estadísticos. Esta herramienta
proporciona una base sólida para la toma de decisiones y análisis precisos, lo cual es
imprescindible para el desarrollo de un modelo de valoración riguroso y actualizado.
La licencia de Capital IQ ha permitido el acceso a un conjunto extenso de datos y
herramientas analíticas, facilitando una comprensión más profunda de las tendencias
del mercado y las métricas financieras relevantes para startups SaaS. El precio de
una suscripción de Capital IQ varía dependiendo de si el contratante es una empresa
o un particular. Una licencia particular de Capital IQ puede rondar los mil ochocientos
euros y son anuales.
3. Licencia de Microsoft Office: El paquete de programas de Microsoft Office ha sido
una herramienta fundamental para el desarrollo del proyecto. Desde la utilización de
Word para la redacción del informe, Excel para el análisis de datos y, PowerPoint para
la preparación. El coste mensual de una licencia de Microsoft Office es de siete euros.
Pág. 70 Memoria
Tabla 7.1: Desglose de gastos. Tabla realizada por el autor en la cual se especifican los gastos
del proyecto.
Desglose de gastos
Inversión de tiempo
Cantidad
360 horas
Coste por hora
20 €/hora
Total inversión de tiempo
7.200 €
Licencia de Capital IQ
Periodo de suscripción
1 año mínimo
Coste por suscripción
1.800 €
Licencia de Microsoft Office
Periodo de suscripción
7 €/mensual
Coste de suscripción
5 meses
Coste total licencia
28 €
Coste total del proyecto
9.028 €
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 71
9. Estudio ambiental
Para obtener un resultado cuantitativo en este apartado, se plantea hacer una estimación de
los quilogramos de CO2 emitidos a causa de los recursos utilizados durante la realización del
proyecto. Para realizar el calculo se tendrá en cuenta los recursos energéticos consumidos
por cada uno de los elementos utilizados para la realización del proyecto.
Para la realización del trabajo hemos utilizado un ordenador portátil con un consumo promedio
de 60 vatios, teniendo en cuenta que el ordenador ha sido utilizado durante todo el proyecto.
Por lo tanto:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜*𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑑𝑜𝑟 =60*𝑊 · 360*ℎ = 21,60*𝑘𝑊ℎ
Por lo general, el proyecto se ha realizado de noche o en horas de poca luz y por lo tanto
siempre se ha requerido del uso de luz artificial. Siguiendo el mismo procedimiento que con
el consumo del ordenador:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜*𝑙𝑢𝑧 =10*𝑊 · 360*ℎ = 3,60*𝑘𝑊ℎ
El router utilizado durante la elaboración del proyecto, tiene un consumo medio de cuatro con
catorce vátios. El ordenador ha estado conectado al router durante toda la elaboración del
trabajo.
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜*𝑟𝑜𝑢𝑡𝑒𝑟 =14*𝑊 · 360*ℎ = 5,04*𝑘𝑊ℎ
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜*𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =30,24*𝑘𝑊ℎ
Según la Agencia de Impacto Ambiental de EE.UU. (EPA), un kWh producido a partir de gas
natural equivale a una emisión de medio kg de dióxido de carbono.
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠*𝑑𝑒*𝐶𝑂!=30,24𝑘𝑊ℎ · 0,5 𝑘𝑔
𝑘𝑊ℎ=15,2*𝑘𝑔*𝐶𝑂!
Pág. 72 Memoria
10. Estudio social y de igualdad de genero
Este proyecto, centrado en el desarrollo de un modelo para valorar startups SaaS en etapas
tempranas, no solo tiene una relevancia académica y económica, sino también un impacto
social y en la igualdad de género significativo. Su enfoque en métricas accesibles democratiza
la inversión en startups, tradicionalmente dominada por fondos de capital riesgo.
El modelo propuesto utiliza métricas claras y accesibles, facilitando la comprensión y
aplicación por un público más amplio, incluyendo pequeños inversores e individuos que
históricamente no han tenido acceso a este tipo de inversiones. Esto representa un cambio
significativo en el campo de la inversión en startups, abriendo puertas a nuevos actores y
diversificando el ecosistema de inversión.
Al aplicar un modelo objetivo basado en métricas cuantitativas, se contribuye a reducir los
sesgos de género en el proceso de inversión. Esto es crucial para promover la igualdad de
oportunidades para emprendedores de todos los géneros, en especial para las mujeres, que
a menudo enfrentan mayores desafíos en la obtención de financiamiento.
Este proyecto ha sido llevado a cabo por un hombre (Alejo Sangrà) y supervisado por un tutor
(Jose Luís Eguía), por lo tanto, en materia de igualdad el equipo que conforma este proyecto
no está equilibrado.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 73
11. Conclusiones
Este trabajo ha abordado el desafío de desarrollar un modelo de valoración para startups
SaaS en fases tempranas, destacando la importancia de métricas cuantitativas como
Crecimiento de Ingresos, LTV/CAC, la Regla del Cuarenta, y NRR. A través de un análisis
detallado y una metodología rigurosa, hemos demostrado que, a pesar de la tendencia de
depender de información cualitativa en las etapas tempranas debido a la falta de datos
financieros sólidos, es posible realizar valoraciones objetivas y significativas utilizando estas
métricas clave.
La utilización de empresas SaaS que han salido a bolsa para la validación del modelo ha sido
una estrategia clave. Este enfoque ha permitido no solo probar la eficacia del modelo en un
contexto más amplio, sino también ha aportado información sobre cómo las valoraciones de
las startups pueden alinearse con las expectativas del mercado en el momento de su salida
a bolsa.
Este paralelismo entre la teoría y la práctica añade una capa adicional de validez a nuestro
modelo. Sin embargo, reconocemos que hay áreas de mejora y expansión. Por ejemplo, la
inclusión de factores externos como las condiciones macroeconómicas y las tendencias del
mercado en el análisis podría mejorar aún más la precisión del modelo.
Además, la implementación de un análisis de sensibilidad para evaluar cómo diferentes
escenarios y suposiciones afectan las valoraciones proporcionaría una herramienta más
robusta y adaptable para los inversores. Además, sugerimos que futuras investigaciones
exploren la integración de métricas adicionales que puedan capturar elementos cualitativos
como la cultura de la empresa y la innovación. Esto podría ofrecer una comprensión más
holística del valor y el potencial de una startup SaaS.
Otro aspecto importante es la escalabilidad del modelo. Investigaciones futuras podrían
centrarse en adaptar y probar el modelo en una variedad de contextos, incluyendo diferentes
diversos mercados geográficos. Esto aumentaría su utilidad y aplicabilidad a nivel global.
Finalmente, la retroalimentación continua de los usuarios del modelo y su aplicación en
estudios de caso reales serán cruciales para su evolución y mejora. Esto no solo ayudará a
refinar el modelo, sino también a mantenerlo relevante en un sector que está en constante
cambio.
En resumen, este trabajo proporciona una contribución significativa al campo de la valoración
de startups SaaS. Ofrece un modelo bien fundamentado y práctico que equilibra la simplicidad
con la profundidad analítica, siendo esencial para la toma de decisiones informadas en el
dinámico ecosistema de startups. Las direcciones propuestas para futuras investigaciones
Pág. 74 Memoria
asegurarán que el modelo siga evolucionando y manteniendo su relevancia en el cambiante
panorama de las startups SaaS.
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 75
12. Agradecimientos
En primer lugar, me gustaría expresar mi agradecimiento a Jose Luís Eguía por haber
aceptado llevar la tutoría de este trabajo y por haber estado siempre dispuesto a ofrecer su
mentoría y guiado.
En segundo lugar, me gustaría mostrar mi agradecimiento al equipo de GVC Gaesco que me
brindó la oportunidad de trabajar con ellos y despertó mi curiosidad por el mundo de las
startups.
Como no podría ser de otra manera también quiero agradecer a todos mis familiares y seres
queridos su apoyo incondicional en este y en todos los proyectos que llevo adelante.
Finalmente, le extiendo mi gratitud a usted, el lector. Gracias por haber dedicado su tiempo y
atención en la lectura de este
Pág. 76 Memoria
Bibliografía
Desarrollo de un modelo de valorización de startups Pág. 77
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