Resumo Executivo

Marcius Leandro Junior; Valquiria Aragão Leoneti

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Esta pesquisa desenvolve, aplica e analisa um framework automatizado de avaliação da viabilidade financeira de startups em estágio inicial, combinando métricas quantitativas com percepções qualitativas dos fundadores. A proposta supera as limitações dos métodos de valuation tradicionais, inadequados para o ecossistema de inovação. Startups, operando em alta incerteza, demandam uma abordagem que integre indicadores financeiros à visão estratégica dos empreendedores sobre mercado, clientes e escalabilidade. A ausência de dados históricos torna modelos como o Fluxo de Caixa Descontado (FCD) subjetivos e imprecisos para empresas nascentes. Portanto, a pesquisa estrutura uma metodologia que quantifica o potencial de retorno e serve como ferramenta de diagnóstico e apoio à decisão, alinhando as expectativas de fundadores e investidores para um planejamento estratégico mais assertivo.

A avaliação de novas empresas no cenário digital apresenta desafios únicos. A literatura aponta que o valor de uma startup reside em seus ativos intangíveis, como a força da equipe, a inovação do modelo de negócio e a escalabilidade, não apenas em ativos tangíveis (Moradi e Fadaei, 2021). Métodos convencionais de finanças corporativas falham em capturar essa complexidade. Estudos de Köhn (2018) e Montani et al. (2020) destacam a necessidade de incorporar projeções futuras, análises de cenários e uma compreensão do modelo de negócio no processo de valuation. Nesse contexto, a avaliação torna-se um processo estratégico que orienta a captação de investimentos, a alocação de recursos e a definição de metas de crescimento.

Diante dessa lacuna, a pesquisa responde à questão: “Como testar de forma assertiva a viabilidade financeira de startups iniciantes utilizando uma ferramenta automatizada?”. A justificativa reside na necessidade de um método estruturado que reduza as incertezas do ecossistema empreendedor. A avaliação de startups em estágio inicial é frequentemente mais intuitiva que analítica, o que pode levar a decisões equivocadas por parte de empreendedores, que superestimam ou subestimam seu potencial, e de investidores, que enfrentam dificuldades para mensurar risco e retorno. A metodologia proposta mitiga essa subjetividade ao fornecer um framework que organiza premissas, automatiza cálculos e traduz a estratégia de negócio em projeções financeiras consistentes.

O framework desenvolvido neste estudo já era aplicado em uma aceleradora de empresas onde o autor atua, demonstrando sua eficácia na orientação de decisões. A pesquisa consolida essa metodologia com respaldo acadêmico e científico, compartilhando seus resultados com a comunidade empreendedora. A abordagem não se limita a gerar indicadores financeiros como Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR), mas também analisa o impacto qualitativo da ferramenta na percepção dos fundadores. Investiga-se como a interação com o modelo financeiro estruturado altera a visão estratégica dos empreendedores, levando a ajustes no modelo de negócio e a um planejamento mais realista e alinhado às demandas do mercado.

A contribuição central do trabalho é uma ferramenta prática e acessível que sistematiza a análise de viabilidade financeira. Integrando quatro grupos de indicadores – Mercado, Gastos, Faturamento e Administrativos – em uma planilha digital interligada, o framework permite que os fundadores transformem premissas de negócio em um diagnóstico financeiro. Essa estrutura facilita a comunicação com investidores, ao adotar métricas reconhecidas pelo mercado, e educa o empreendedor, forçando-o a refletir sobre as variáveis críticas que determinam o sucesso de sua jornada. A pesquisa avança o conhecimento sobre valuation de startups e oferece uma solução tangível para um dos maiores desafios de empresas em estágio inicial.

A pesquisa utilizou uma abordagem de métodos mistos (Creswell, 2018), combinando análises quantitativas e qualitativas para uma compreensão aprofundada do fenômeno. O delineamento é um estudo de múltiplos casos, aplicado a startups digitais participantes de um programa de aceleração em 2025. Essa escolha metodológica permitiu uma análise comparativa entre empresas de diferentes perfis, como fintechs, e-commerce, Software as a Service (SaaS), marketplaces e healthtechs, enriquecendo a validade externa dos achados. A natureza mista foi essencial para mensurar a viabilidade financeira e capturar o impacto da ferramenta nas decisões estratégicas dos fundadores.

A coleta de dados ocorreu em cinco etapas. Na primeira, um questionário exploratório inicial (survey) capturou as percepções dos fundadores sobre a viabilidade de seus negócios antes da intervenção, utilizando escalas Likert (Feijó, Vicente e Petri, 2020) e campos abertos. Na segunda, os participantes inseriram dados financeiros de suas operações. A terceira etapa consistiu no uso da ferramenta automatizada, que processou os dados para gerar projeções de fluxo de caixa e calcular indicadores como VPL e TIR. Na quarta etapa, o mesmo questionário foi reaplicado para mensurar mudanças na percepção dos empreendedores. Na quinta etapa, realizou-se uma análise comparativa entre os dados pré e pós-uso da ferramenta.

Para a análise qualitativa, foram coletados feedbacks por meio de perguntas abertas sobre a experiência de uso. As respostas foram submetidas a um processo de análise de sentimento e processamento de linguagem natural (PLN) com um script em Python (bibliotecas NLTK e TextBlob), seguindo os princípios da análise de conteúdo de Bardin (2011). Essa abordagem classificou as percepções em positivas, negativas ou neutras e identificou os termos mais recorrentes com uma nuvem de palavras, conforme sugerido por Camargo e Justo (2013). A escolha por perguntas abertas e neutras buscou evitar vieses e capturar de forma autêntica os pontos fortes e as dificuldades encontradas, seguindo as práticas de pesquisa qualitativa de Flick (2009) e Patton (2015).

A confidencialidade e a proteção dos dados dos participantes foram garantidas. Todas as informações foram coletadas e apresentadas de forma anonimizada e agregada, sem identificação individual. Acordos de confidencialidade (NDA) já estavam em vigor entre as empresas e a aceleradora. A participação foi voluntária, em contrapartida ao uso gratuito do framework, e não envolveu dados sensíveis, o que, aliado à ausência de riscos, dispensou a submissão a um Comitê de Ética em Pesquisa (CEP). A metodologia assegurou que os resultados fornecessem insights relevantes sobre o papel do valuation automatizado no desenvolvimento de startups.

Os resultados quantitativos, de um questionário com 20 respondentes, revelaram lacunas no domínio de indicadores financeiros por parte dos fundadores. A segmentação por estágio mostrou que 36,4% das empresas estavam na fase de validação, enquanto maturidade, escala e operação representavam 18,2% cada. A fase de tração, o “vale da morte”, continha apenas 9,1%. A análise das respostas em escala Likert indicou que métricas de mercado como TAM (Total Addressable Market), SAM (Serviceable Available Market) e SOM (Serviceable Obtainable Market) apresentaram domínio intermediário (médias entre 3,27 e 3,45 em uma escala de 5), sugerindo uma compreensão superficial sobre dimensionamento de mercado.

A análise dos indicadores de faturamento mostrou que, enquanto Markup e Faturamento eram bem compreendidos (médias de 4,18 e 4,55), métricas cruciais para modelos escaláveis, como a Receita Recorrente Anual (ARR), apresentaram baixa familiaridade (média de 3,09). Nos gastos, os dados confirmaram a dificuldade em diferenciar despesas operacionais (OPEX) de investimentos de capital (CAPEX), com médias de 3,73 e 3,36, respectivamente. No grupo de indicadores administrativos, métricas de análise de investimentos como TIR (3,55) e VPL (3,36) também mostraram domínio intermediário, contrastando com a maior familiaridade com o ponto de equilíbrio (Break-even), com média de 4,09. Esses achados validaram a necessidade do framework.

Com base nesses resultados, foram realizadas alterações no framework. A principal foi reordenar as abas da planilha, posicionando “Gastos” antes de “Faturamento”. Essa mudança induz o empreendedor a quantificar sua estrutura de custos antes de definir seu modelo de precificação, mitigando o erro comum de precificar sem uma base de custos sólida. O framework foi enriquecido com novos indicadores. Na aba “Mercado”, foram incluídos cálculos de Churn, Growth Mensal (Gm) e Net Growth. Na aba “Gastos”, os custos foram categorizados em blocos (Estratégico, Comercial e Operacional) e o cálculo do Markup foi integrado para conectar custos à precificação.

A aba “Faturamento” foi aprimorada com indicadores como ARR, Custo de Aquisição de Cliente (CAC), Margem Operacional (MO) e Margem Líquida (ML), métricas essenciais para modelos de negócio digitais. Na aba “Avaliação”, o indicador de “crise” foi substituído por cálculos de Payback (tempo de retorno do investimento) e Maturação (tempo para o faturamento igualar as saídas), fortalecendo o rigor analítico. A consolidação do framework em uma planilha interligada permitiu que premissas inseridas em uma aba alimentassem automaticamente os cálculos nas outras, criando um modelo financeiro integrado que evolui com a maturidade do empreendedor.

A análise qualitativa, com respostas de 5 empreendedores, complementou os achados quantitativos. A análise de sentimento revelou avaliações positivas, especialmente sobre a clareza que a ferramenta trouxe aos indicadores. A nuvem de palavras destacou termos como “ajudar”, “indicador”, “custo”, “premissa” e “retorno”. As palavras “ajudar” e “organizar” refletem a utilidade da ferramenta para estruturar o pensamento financeiro, enquanto “custo” e “premissa” apontam para a conscientização gerada sobre as variáveis críticas do negócio.

O gráfico de similitude mostrou fortes conexões entre “custo”, “receita” e “indicador” com termos como “projetar” e “viabilidade”, indicando que o framework auxiliou os empreendedores a conectar suas operações com a estratégia financeira de longo prazo. A análise de clusterização via K-Means identificou quatro núcleos semânticos: um operacional (cálculo, facilidade, dificuldade); um estratégico (indicador, viabilidade, custo, aquisição); um financeiro (investimento, modelo, retorno); e um de percepções críticas (difícil, fácil, premissa). Essa organização demonstra que o framework atua tanto como uma calculadora operacional quanto como um instrumento de reflexão estratégica.

A discussão integrada dos resultados reforça a tese de que um framework automatizado e estruturado é uma ferramenta poderosa para aumentar a maturidade financeira de startups. Os dados quantitativos expuseram as lacunas de conhecimento dos empreendedores, enquanto os aprimoramentos no framework foram desenhados para preencher essas lacunas de forma didática. A realocação da aba “Gastos” foi uma resposta direta à dificuldade observada na conexão entre custos e preços. A análise qualitativa confirmou que as melhorias foram bem-sucedidas, com os empreendedores relatando maior clareza e capacidade de tomar decisões mais embasadas.

A pesquisa consolidou e aprimorou uma ferramenta automatizada de valuation que capacita empreendedores a avaliar a viabilidade financeira de seus negócios com maior precisão. O framework demonstrou ser um recurso acessível para o planejamento estratégico, minimizando riscos e ampliando as chances de sucesso. A análise do impacto da ferramenta revelou que a exposição a métricas objetivas promove ajustes nos modelos de negócio e nas estratégias de crescimento, fomentando uma cultura de gestão baseada em dados. A ausência de planejamento financeiro é uma das principais causas de falha em novos empreendimentos, e este estudo oferece uma solução prática para mitigar esse problema.

A combinação de métodos quantitativos e qualitativos validou a robustez técnica do modelo e permitiu compreender a experiência do usuário, resultando em um instrumento poderoso e intuitivo. A pesquisa contribui para o ecossistema de inovação ao fornecer um referencial mais sólido para a tomada de decisão, beneficiando tanto empreendedores, que ganham clareza sobre seu potencial, quanto investidores, que contam com análises mais estruturadas. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que um framework automatizado que integra métricas quantitativas e percepções qualitativas é uma ferramenta eficaz para testar a viabilidade financeira de startups em estágio inicial e para apoiar a tomada de decisões estratégicas mais assertivas.

Referências:
Bardin, L. Análise de conteúdo. São Paulo: Edições 70, 2011.
Camargo, B. V.; Justo, A. M. IRAMUTEQ: um software gratuito para análise de dados textuais. Temas em Psicologia, v. 21, n. 2, p. 513-518, 2013.
Creswell, J. W.; Creswell, J. D. 2018. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 5ed. Sage Publications, Thousand Oaks, CA, EUA.
Feijó, A. M.; Vicente, E. F. R.; Petri, S. M. 2020. O uso das escalas Likert nas pesquisas de contabilidade. RGO – Revista Gestão Organizacional 13(1): 27-41.
Flick, U. Introdução à pesquisa qualitativa. 3. ed. Porto Alegre: Artmed, 2009.
Köhn, A. 2018. The determinants of startup “valuation” in the venture capital context: A systematic review and avenues for future research. Management Review Quarterly 68(1): 3-36.
Montani, D.; Rabetino, R.; Pöppel, M.; Figueiredo, L. 2020. Startup “valuation” in business ecosystems: A systematic review and research agenda. Journal of Small Business and Enterprise Development 27(4): 541-567.
Moradi, M.; Fadaei, F. 2021. Evaluating startup “valuation” methods: The role of intangible assets and business model factors. Journal of Business Research 130(2): 300-315.
Patton, M. Q. Qualitative research & evaluation methods. 4. ed. Thousand Oaks: Sage, 2015.
Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jaffe, J. F. (2012). Corporate finance. McGraw-Hill/Irwin.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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