En la primera parte de esta guía analizamos algunas de las principales métricas que pueden aparecer durante una ronda de inversión: crecimiento, MRR y ARR, churn y retención, CAC, LTV, margen bruto, burn rate o runway.
Sin embargo, conocer una métrica no significa necesariamente saber interpretarla.
No todas las startups deben medirse con los mismos indicadores ni se espera lo mismo de una compañía pre-seed que de una Serie A. El modelo de negocio, el sector, la madurez y los objetivos de la ronda determinan qué datos son realmente relevantes.
En esta segunda parte analizamos cómo cambian las métricas según la fase y el modelo de negocio, qué contexto busca un inversor detrás de cada cifra y cómo presentarlas correctamente durante un proceso de fundraising.
¿Quieres revisar primero MRR, ARR, churn, CAC, LTV, margen, burn rate y runway? Consulta la Parte I de esta guía →
Qué métricas importan según la fase: pre-seed, seed y Serie A
Uno de los errores más frecuentes al analizar KPIs de startups consiste en exigir a compañías muy tempranas las mismas métricas que a empresas que ya han validado su modelo comercial.
Pre-seed: validar antes que optimizar
En pre-seed puede no existir suficiente historial como para calcular de manera fiable LTV, CAC o churn.
La atención suele dirigirse entonces hacia señales de validación: funcionamiento del producto, usuarios activos, engagement, pilotos, primeras ventas, feedback de clientes o capacidad de convertir conversaciones comerciales en pruebas reales.
En proyectos tecnológicos también pueden adquirir especial relevancia los avances técnicos, propiedad intelectual, pruebas de concepto y madurez de la tecnología. Los Technology Readiness Levels (TRL), definidos en los anexos generales de Horizon Europe mediante una escala de 1 a 9, ofrecen un marco para describir distintos grados de madurez tecnológica.[4]
En esta fase, diez clientes que utilizan intensivamente un producto pueden aportar más información que un sofisticado LTV calculado sobre una muestra insuficiente.
Seed: demostrar que la tracción empieza a ser repetible
En seed comienza a existir más evidencia para evaluar el comportamiento del negocio.
Las primeras ventas dejan de demostrar únicamente que alguien está dispuesto a pagar y empiezan a permitir analizar si existe un patrón repetible: crecimiento, retención, conversión comercial, margen, CAC inicial y consumo de caja.
Esto no significa que una startup seed deba tener sus unit economics perfectamente optimizados. El modelo todavía puede evolucionar. Lo relevante es disponer de suficiente información para entender qué está funcionando, qué queda por validar y qué permitirá conseguir el nuevo capital.
Serie A: demostrar escalabilidad y eficiencia
A medida que avanza la compañía aumenta el peso de la predictibilidad y la eficiencia.
Los inversores pueden querer entender si existe un proceso repetible de adquisición, cómo evoluciona la retención, cuánto tarda en recuperarse el CAC, qué margen genera el negocio y cuánto capital necesita para producir crecimiento adicional.
Los benchmarks cobran entonces mayor utilidad, siempre que se comparen empresas razonablemente similares. Tanto Bessemer como los estudios de SaaS Capital muestran que crecimiento y retención deben interpretarse atendiendo a variables como escala, tipo de compañía y características de la muestra.[1][2]
Qué métricas importan según el modelo de negocio
La fase importa, pero también la naturaleza de la empresa. Aplicar el mismo cuadro de KPIs a un SaaS, un marketplace o una DeepTech puede conducir a conclusiones equivocadas.
Métricas SaaS: recurrencia, retención y eficiencia
MRR y ARR permiten analizar ingresos recurrentes; churn y NRR, retención y expansión; CAC, LTV y CAC Payback, eficiencia comercial; y margen bruto o burn multiple aportan información sobre la economía y eficiencia del modelo.
Stripe incluye MRR, ARR, CAC, churn, LTV y conversión entre las métricas principales para analizar empresas de suscripción.[3]
El objetivo no es presentar veinte indicadores en el pitch, sino seleccionar aquellos que mejor explican cómo funciona la compañía.
Marketplaces: GMV, take rate y liquidez
En un marketplace, el Gross Merchandise Value (GMV) representa el volumen total transaccionado, pero no equivale a los ingresos de la empresa. Para entender qué parte captura realmente la compañía hay que observar también el take rate.
Además, pueden importar la frecuencia de transacción, compradores y vendedores activos, recurrencia y, especialmente, la liquidez del marketplace.
NFX analiza en su metodología factores como frecuencia, concentración o fragmentación de oferta y demanda, densidad geográfica, control del flujo de pagos y otras variables propias de negocios con efectos de red.[5]
B2C y aplicaciones: de las descargas a la retención
En productos de consumo es habitual destacar usuarios registrados o descargas. Son datos útiles, pero insuficientes.
Una aplicación descargada cien mil veces pero abandonada después del primer uso puede tener menos valor que otra mucho más pequeña cuyos usuarios regresan semanalmente.
Por ello cobran importancia métricas como DAU, MAU, activación, retención por cohortes, conversión a pago, ARPU o CAC.
La pregunta relevante deja de ser “¿cuántas personas han probado el producto?” y pasa a ser “¿cuántas obtienen suficiente valor como para seguir utilizándolo?”.
DeepTech, HealthTech y Biotech: cuando el progreso no se mide solo en ingresos
No todas las startups pueden evaluarse principalmente mediante métricas comerciales.
Una DeepTech puede tardar años en alcanzar ingresos significativos. En estos casos pueden tener mucho más peso la evolución de su madurez tecnológica, resultados de pruebas, pilotos industriales, patentes, propiedad intelectual, capacidad de fabricación, certificaciones o hitos técnicos.[4]
En HealthTech y Biotech pueden añadirse aspectos como validación clínica, progreso regulatorio, resultados de ensayos, centros participantes, pipeline o acuerdos con hospitales y compañías farmacéuticas.
En estos proyectos, el inversor intenta entender principalmente qué riesgos tecnológicos, regulatorios y comerciales se han eliminado y cuáles siguen pendientes.
Cómo interpreta un inversor las métricas: nivel, tendencia y contexto
Imaginemos una startup con 50.000 euros de MRR. ¿Es una buena cifra?
Por sí sola, no permite responder.
Si hace doce meses generaba 10.000 euros, existe una señal de fuerte crecimiento. Si generaba 48.000, la interpretación cambia.
Una métrica suele adquirir verdadero significado cuando se analiza en tres dimensiones:
| Dimensión | Pregunta |
|---|---|
| Nivel | ¿Cuál es la cifra actual? |
| Tendencia | ¿Cómo está evolucionando? |
| Contexto | ¿Qué explica esa evolución y cómo se relaciona con el resto del negocio? |
SaaS Capital señala, por ejemplo, que comparar pequeñas compañías SaaS privadas con grandes empresas públicas puede producir referencias poco útiles. Fase, escala y modelo de negocio modifican considerablemente la interpretación de una métrica.[1]
Vanity metrics y errores al presentar métricas a inversores
Algunos números resultan impresionantes en una presentación, pero explican poco sobre la calidad del negocio.
Usuarios registrados sin usuarios activos, descargas sin retención, visitas web sin conversión o un enorme pipeline comercial que nunca se transforma en contratos pueden convertirse en vanity metrics cuando se presentan sin contexto.
También puede dañar la credibilidad seleccionar únicamente los periodos favorables, cambiar la definición de un KPI sin explicarlo, presentar ingresos puntuales como recurrentes o calcular un CAC incompleto.
La guía 16 Startup Metrics de Andreessen Horowitz pone especial énfasis en la necesidad de utilizar definiciones consistentes para comprender correctamente la situación de una compañía.[6]
Las métricas no necesitan ser perfectas. Es preferible explicar un dato mejorable, su causa y las acciones adoptadas que intentar ocultarlo detrás de otra cifra más atractiva.
Cómo presentar las métricas de una startup durante una ronda de inversión
Un pitch deck no debería convertirse en una hoja de cálculo proyectada en una pantalla.
Conviene seleccionar pocos indicadores realmente significativos y, cuando sea posible, mostrar su evolución, no únicamente el último dato.
Si existe una anomalía importante —un mes excepcional, pérdida de un gran cliente, cambio de pricing o incremento puntual del CAC— suele ser preferible explicarla.
El detalle deberá estar preparado para conversaciones posteriores. Durante el análisis y la Due Diligence pueden solicitarse series históricas, cohortes, composición de ingresos, concentración de clientes, pipeline comercial, estructura de costes o hipótesis financieras.
Entonces, ¿cuáles son las métricas más importantes de una startup?
No existe una lista universal.
En términos generales, los inversores intentan comprender cinco grandes cuestiones: si la empresa está creciendo, si los clientes permanecen, si puede captar nuevo negocio eficientemente, si su modelo genera suficiente valor económico y si utiliza el capital de forma razonable.
En un SaaS eso puede traducirse en ARR, crecimiento, NRR, CAC, LTV, margen bruto y burn rate. En un marketplace aparecerán GMV, take rate y liquidez. En DeepTech o Biotech, determinados hitos tecnológicos, regulatorios o científicos pueden resultar mucho más relevantes que la facturación actual.
Las mejores métricas no son las que hacen parecer más grande a una startup. Son aquellas que permiten entender qué ha conseguido, cómo lo ha conseguido y hasta qué punto existen evidencias de que pueda repetirlo a mayor escala.
Preguntas frecuentes sobre métricas según fase y modelo
¿Qué métricas son importantes en una startup seed?
En seed suelen adquirir especial relevancia la tracción, crecimiento, retención, recurrencia, conversión comercial, margen, CAC inicial y consumo de caja.
¿Cambian las métricas según el modelo de negocio?
Sí. Un SaaS puede analizarse mediante MRR, ARR, churn, NRR o CAC, mientras que un marketplace necesita observar también GMV, take rate y liquidez. En DeepTech pueden ser más relevantes los hitos tecnológicos, pilotos, propiedad intelectual o madurez tecnológica.
¿Qué métricas deben aparecer en un pitch deck?
No es necesario incluir todos los KPIs disponibles. Conviene seleccionar aquellos que mejor demuestren validación, crecimiento y funcionamiento del modelo y mostrar su evolución cuando sea posible.
¿Cómo deben utilizarse los benchmarks?
Como referencia, no como una nota de examen. Deben compararse empresas razonablemente similares en fase, escala, sector, modelo de negocio y tipo de cliente.
Fuentes y bibliografía
- SaaS Capital — “2026 Private B2B SaaS Company Growth Rate Benchmarks”. Benchmarks sobre crecimiento y NRR de compañías privadas B2B SaaS. Consultar fuente
- Bessemer Venture Partners — “Scaling to $100 Million”. Benchmarks sobre crecimiento, retención, margen y escala en compañías cloud. Consultar fuente
- Stripe — “Análisis de SaaS: métricas que toda empresa de suscripción debe controlar”. Guía sobre MRR, ARR, CAC, churn, LTV y otras métricas SaaS. Consultar fuente
- European Commission — “Horizon Europe Work Programme 2026–2027: General Annexes”. Documento oficial que incluye las definiciones de TRL 1 a TRL 9. Consultar fuente
- NFX — “The NFX Marketplace Scorecard”. Metodología para analizar marketplaces y negocios con efectos de red. Consultar fuente
- Andreessen Horowitz — “16 Startup Metrics”. Guía sobre definiciones y principales métricas utilizadas al analizar startups. Consultar fuente
Este contenido tiene carácter exclusivamente informativo y no constituye asesoramiento financiero, legal ni de inversión.