这两个常用的SaaS运营公式并非放之四海而皆准

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SaaS 运营中有几个著名的公式,它们可以相对概括地反应出SaaS企业的运营状况,同时也反应着SaaS运营的种种规律。以美国为例,十多年来SaaS模式已经发展壮大并走向成熟,那么客观既定的事实必有其规律可循,同时,SaaS是典型的计算机输入、输出回路模式,是一个逻辑严谨的计算流程,所以,用公式来说明运营状况是无可指摘的。


但任何函数都有适用区间,我们套用了很多组数据以后发现,现有的几个SaaS度量公式也不例外,具体讲就是,它们只适用于做中小客户的SaaS,这些企业都是走量的,而只有比较大的量才能支撑起这些公式。另一个原因是这些公式是从美国引渡来的,而美国SaaS企业以做中小客户居多。Anyway, 现在展示几组数据的套用结果供大家一阅。(欢迎拍砖与剧烈讨论)


目标公式:


1、LTV / CAC >3

LTV:客户生命周期价值

CAC:获客成本


2、CAC / 每客户平均MRR < 12 ( 收回CAC的月数)


先看下LTV / CAC,按照常规这个比率高于3就是好SaaS,如果我们用国内一个做大客户的SaaS企业的实际数据来套用:


CAC是8000元,

LTV=ARPA * 客户生命周期 = 2万 * 33个月=66万 (客户流失率3%每月,故客户生命周期=1/3%=33个月)

LTV/CAC=82.5


你看到了,82.5与“3“ 这个衡量标准根本不在一个数量级上,"3" 这个参数的评判标准可认为失效。


同时这家企业每客户平均MRR是2万元,

CAC / 每客户平均MRR = 8000 / 20000 =0.4


同样的问题, 0.4与"12" 这个衡量标准也不在一个数量级上, "12" 这个参数的评判标准同样可认为失效。


那么换做中小客户的SaaS的数据会是如何呢?我们用两个比较知名公司的数据尝试一下:


Cirrus Insights

客户数:10万人

月平均单个用户收入(ARPU):6美

月经常性收入(MRR):64万美元

年经常性收入(ARR):768万美元

获客成本(CAC):85美元

每个客户支付的平均总费用(LTV):750美元

LTV / CAC:8 (非常健康,公司获取客户可实现盈利)

CAC / 每客户平均MRR: 14


Nathan:

客户数:12万人

月平均单个用户收入(ARPU):20美元

月经常性收入(MRR):240万美元

年经常性收入(ARR):2880万美元

毛流失率:4%

获客成本(CAC):100美元

每个客户支付的平均总费用(LTV):500美元

LTV / CAC:5

CAC / 每客户平均MRR: 5


你会看到,针对中小客户的SaaS企业,上述两个指标与衡量标准线都在一个数量级上,因此可以说衡量标准生效。


以7-8年的年限来看,做中小客户的SaaS企业,其客户量级大多能达到10万左右,而做大型客户的SaaS,客户数通常是1000,这是根本性的差别,所以还是那句话,只有比较大的量才能支撑起上述两个公式。进一步讲,这些公式的求证是来源于统计学上的概率反推,当数据量不符合统计数量要求时,自然就要另当别论了。


符合统计学反推的还有如下这个关于客户生命周期价值的公式,这是一种比较精确的计算方法,考量了各种相关因素,但它的创建依据是下面的曲线走势图,或者说这个公式只有如此搭配各项参数、套用数据以后才能符合曲线图的走势。当然定性的逻辑也是成立的,a/c是基础值,m(1-c) / c平方是增长值,因为是增长值,所以分母用c的平方。

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    本文作者:于宜杉 本文来源:牛透社
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