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随着近年来SaaS产品的持续升温,产品种类不断增加,针对客户和业务的精细数据分析能力成为了最重要的核心竞争力之一,矗立在行业顶端的团队都有着深厚的数据决策文化,这篇文章里我总结了 SaaS 类产品中最关键的 6个指标,以供大家参考。
一、SaaS产品最需要关注的6个指标
1. 月度订阅营业额 Monthly Recurring Revenue (MRR)
计算公式:每个付费客户平均到月的营业额的总和
SaaS类产品与传统产品的核心区别,就是订阅式的服务:根据需求,客户需要按月,按季度或者按年支付使用产品的费用。这个金额与合同金额不一样,MRR实际是合同金额摊销到每个月的收入,这样能够将不同付款周期的客户统一到月度维度进行统计,MRR能够展现持续的销售额增长,并且能够反映客户流失的情况。
根据具体发生的原因,MRR也可以更详细的分为:
a. 新增MRR - 特制新增加的客户支付的MRR
b. 扩张MRR - 现有付费客户购买了新功能或者升级到更贵的产品
c. 收缩MRR - 现有付费客户降级
d. 流失MRR - 客户停止订阅或者支付费用
MRR = 新增MRR+扩张MRR-收缩MRR-流失MRR
2. 客户流失率 CUSTOMER CHURN
除了MRR之外,另外一个极其重要的业务指标就是客户流失率,在这里是指客户取消产品订阅的频率。客户流失率和留存率直接代表着一款产品的持续盈利能力,也应该是各SaaS团队最需要关注并持续优化的关键指标。
根据不同产品业务的特性,流失率的定义也都不同,普遍使用的流失率公式是这样的:
客户流失率 = (在指定时间段内取消的客户数量)/(在同一时间段开始时的付费客户的数量)
因为国内客户大多数签署的是年度合同,并且 2B 类的业务有着明显的季节性,利用用户流失集群分析可以将这两种情况都展现出来进行直观的监测。
在上面的留存图中,我们可以清晰看到每一个功能每一天来访的客户在今后的留存率,留存高的功能就可能是我们的增长点。
3. 客户身价 LTV
SaaS不是一锤子买卖,每个客户在使用一段时间后都有可能离开,客户身价反映了整个客户活跃的订阅周期里的营业额。客户身价能够给市场部门策划活动,销售策略执行提供快速衡量投入产出比的标准。
客户身价的计算可以用下面这个比较实用的计算方法:
LTV = ARPA / 客户流失率(*ARPA 平均客月价)
平均每个客户的月度营业额计算公式:当月MRR/当月活跃客户数
在产品刚刚发布数据还不完善的时候,可以先暂时用平均客单价来代替LTV,等到有足够的数据后,再转为更精准的计算方式。
4. 客户复订率
复订率,也就是付费客户留存率,在前期数据并不充足的情况下,比流失率能够更准确的反映出产品被客户的接受程度的高低。
客户复订率 = 完成复订的客户数量/当期到期的客户合同数量
5. 获客成本 CAC
客户获取成本是大家都比较熟悉的指标,获客成本需要包括市场和销售的费用,然而在实际执行中市场和销售费用进行实时统计会有难度,一个折中的办法是将市场和销售费用分开,围绕单个市场活动独立计算销售线索获取成本,再跟踪CRM系统中各活动的线索转化率,计算出一个复合获客成本。
获客成本和客户身价一样,持续的跟踪能够为市场和销售计划的实施提供指导性的标杆,美国SaaS产业衡量一款产品是否有未来主要看客户身价是否超过了 3 倍的获客成本,然而这个数字目前尚未在国内得到广泛的验证。
6. 客户健康度指标
上面提到的几个指标都是事后指标,也就是发生以后才会反映出来,对这些指标的关注和分析尽管可以提升未来的整体情况,但是在单个客户层面缺乏实际执行意义。而对客户健康度指标(下图)的监控是实时的,一般来说会是几个关键事件(比如平均登录次数,帮助页面的PV,联系客服的次数,使用核心功能的次数)整合后得出的数字。
通过对一段时间内流失的客户进行详细的行为分析,圈定几个在流失前发生频率有明显下降的事件,持续监测新的流失客户在圈定事件上的表现,如果一致,那么就可以加到健康度指标内。建议一开始跟踪的事件不要超过5个,并每隔一段时间就对比一次流失客户和健康度的指标。
健康度指标模型不可能一劳永逸,随着产品的进步,健康度指标也会不断的变化,要准备好随时更新。
二、如何把这些指标用起来?
很多团队跟踪核心指标的方式不同,最常见方法是每隔一段时间将整体的指标计算后再通过邮件发出去。这种方式尽管方便,却无法提供实时的反馈,核心指标的趋势和变化也不便观察。
最好的办法,是将这些重点的指标都放在一个能够实时更新的仪表板(如上图)上,并放在一个能够让团队所有的人都能访问的地方。有条件的话,最好是大家都能看到的实体屏幕上,如果没条件,也应该是一个每天早晨到公司第一件事就打开的链接。通过「概览」和「我的订阅」可以实时关注,这样不仅方便了对关键数据的跟踪,还无形中统一了整体团队的关注点。
原作者:殷旻哲
文章来源:微信公众号GrowingIO
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