SaaS领域如何分析收入增长?
今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。这对常规收入的计算会极有帮助,例如企业级应用软件(SaaS)或消费者订阅业务。
SaaS公司。对这样的公司而言,月活跃用户(MAU)增长和月常规收入(MRR)增长都是关注点。别忘了我们仍然关注月活跃用户(MAU)分析。如果当月流失用户,那么很可能对应的当月收入也会相应减少。现在,让我们来探究月常规收入(MRR)随时间推移呈不断上升状的图。

就像分析月活跃用户那样,我们拆分月常规收入的组成部分看看,其中会有些细微差别。对于月活跃用户的分析,区别在于用户是流失还是留存。那么收入呢,用户或许留存或许流失,但当月花的钱可能比上个月多,也可能比上个月少。所以我们不妨拆分出增加收入和减少收入,关注以下两个等式:
唤醒用户收入 (t) +增加收入 (t)MRR(t – 1个月) = 留存用户收入 (t) + 流失用户收入 (t) +减少收入
(t)如果某用户上月消费了$10,当月消费了$12。我们认为$10是留存用户收入,$2为增加收入,同理可作减少收入。只有当用户当月完全没有消费时,我们才判定为用户流失,而用户再次花费时,我们才判定为用户唤醒。上述等式可重新整理如下:
唤醒用户收入 (t) +增加收入 (t) – 流失用户收入 (t) – 减少收入
(t)这五个部分如下图所示:

我们再一次计算速动比率,根据月份和用户留存率的不同,MRR速动比率在1到1.5之间波动,此处用户留存率不超过40%。
减少收入)或者(等式分子/分母同时除以总收入)速动比率 = (月增长率 + 流失率) / 流失率 = 1 +
月增长率/流失率回到对消费类APP月活跃用户的分析,速动比率在1.5是不错的数据,但就常规收入而言却不是。

右侧两个公司是我们的被投企业,左侧两个则不是。左上方A公司讲的一口好故事,说他们的增加收入很多,一定意味着product-market
fit良好。然而真实情况却是被减少的收入掏空,导致必须产生月增长收入来抵消月减少收入带来的不利影响,从而产生净增长。
我们已经探讨了如何分析月活跃用户和月常规收入,其实对所有一切相关量的分析对生意而言都有必要。假如你做了一个社交消费类APP,觉得仅月活跃用户还远远不够,期望他们每天都能用你的APP。在这种情况下,判定用户的活跃度就不能仅依赖于月活跃分析了,需要知道用户是否日活,通过Facebook的L28就可以帮助做出判断。举例,某用户的L28=10,意味着在过去的28天中活跃天数为10。如果汇总过去一个月内所有用户的L28,就可得到该月的日活跃用户分析。随后可比较当月和次月的L28总数,并做分析。如果用户的L28高于上月数值,则视为增加,反之减少。这就得到了日活跃用户的月度增长分析。
总的来说,增长分析的框架可适用于任何场景下对用户各方面累积价值(收入、日活跃度、内容贡献等等)。其中存在一个明显的缺陷:流失数据不够细化,不知流失用户是新是老,即无法明晰用户的生命周期。http://www.cda.cn/view/16685.html
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