SaaS业务模式与核心指标

时间：2023-03-14 09:52:02 | 来源：电子商务

时间：2023-03-14 09:52:02 来源：电子商务

背景

SaaS：Software-as-a-Service缩写，意为软件即服务，即通过网络提供软件服务。从Gartner报告看SaaS全球市场规模为1570亿$/年，并且在该体量下保持15% CAGR。

从近些年发展来看Salesforce、ServiceNow、Office365等耳熟能详软件一方面赢得大量的客户，也获得资本市场的追捧。但行业里永远是长江后浪推前浪，Snowflake、Atlassian、DataDog等后起之秀的快速发展又让先行者虎躯一震，闪耀着令人羡慕的光芒。然后从历史发展来看SaaS从概念到火热并非一蹴而就，大致经历三个阶段：

Stage1：从计算机到软件（1980-2005）

在苹果发布Mac前，计算机对大部分人而言是奢侈品，业务问题依赖于手工和拍脑袋来解决。苹果在80年代把计算机从一种小众工具推向到一个更大市场Scope。之后WinTel抓住X86体系发展独特机会，把硬件和软件做了解绑，在Windows上衍生大量软件生态赚得盆满钵满。那个时代大部分ToB软件都运行在PC上。

Stage2：软件服务在线化（2005-2015）

大家应该都知道早在2005年，AWS就发布EC2与S3两款产品开创云计算的先河。但大部分人不知道的是，在2002年初Amazon做了一件很了不起的事情，把Amazon上API以Web Service方式提供出来供外部所有人使用。个人认为这是软件服务在线化的一个早期的试水尝试，也是云计算、SaaS产业的萌芽。

2012年起国内发完了3G牌照，国内移动互联网发展大大催生了数字化的进程，线上化业务模式在各行业被越来越多被接受。而背后API开放、软件应用在线化等概念也逐步流行。这个时代一个很重要的特征是，移动互联网打开了在线化的趋势。

Stage3：SaaS逐步开启（2015-）

在2015年后，在欧美国家大量公司开始拥抱云计算，并且在业务上云后积极地使用SaaS作为企业服务首选，其中有几个关键的催化剂：

• 人口规模带红利逐步降低，企业回归最初的商业本质。企业需要Focus在核心业务上，非核心需要Sourcing。
• 降低TCO：SaaS大部分都是按量收费模式与订阅，能够节省大量前期投入。
• 聚集效应：企业一旦在某些领域接受SaaS外，在其他领域接受SaaS程度会急剧提升。例如美国办公软件组合Office365、ServiceNow、PagerDuty后逐渐有了SnowFlake、DataDog等数据分析SaaS业务，这些软件相互连接互通，大大降低了适配门槛。
• 开放API计划：在一些碎片化需求场景，开放的API能够通过二次开发弥补产品功能缺失。

核心指标

海外SaaS成功不光影响了企业，也吸引了资本市场的关注。除了通用营收指标（例如财报和运营中的常规运营数据），我们应该如何看一个SaaS产品、运营能力的好坏呢？让我们来看看有哪些独特指标。

SaaS业务模式

SaaS商业模式在提出产品之前往往是重投入的，需要一定周期产品研发、并依赖销售和推广费用，因此在业务前期要依靠较重的现金流，我们可以用一张图表来理解：

• 前期通过大量的成本6000$ 获得一个客户
• 客户每个月通过软件订阅付费500$

从图上看这两者差别很大，往往看起来是赔本生意。但如果我们能够保证客户长时间留存，那么经过一段长时间后，能够看到累计的现金流实际上是正的，从图中的变量上来看，客户获取的成本和生命周期是非常重要的。

另外一个重要变量是增长速度，从下图中我们可以看到如果增长速度更快，未来正向现金流也会变化更快，这也是资本市场最青睐的地方。

在解读完基本原理后，我们来看看有哪些核心指标（KeyMetric）：

MRR/ARR（月每年经常性收入）

一般用在订阅型SaaS上，计算出每个每月/每年贡献的GAAP收入。也可以把总数除以付费客户数，获得每个客户平均每月收入。

MoM （月复合增长率）

SaaS 相比传统软件，没有太大的销售成本，渠道主要来自互联网。因此营收的增长率是一个最核心的指标。遇到春节，特殊情况等Case可能会有部分回落，一般可以用3个月平均增长率来刻画整体发展情况。

Churn Rate（顾客流失率）

主要指客户流失数量与全部消费产品的比例，这个指标和MoM同样重要，如果我们能够保证一个低流失率，并且确保客户增长的速度足够的快，那两者的之差就能够保障及时我们投入更多的钱在获客上，也能够剪刀差出足够的利润率。一个低流失率代表产品好的口碑，产品切中了客户的核心痛点。

CAC（客户获取成本）

Cost of Acqusition 是指获取一个客户平均需要的花费，SaaS虽然是在线的产品，但面临激烈的竞争，因此必须借助传统的销售手段来获取高净值客户。

一般高毛利率产品可以有较高的客户获取成本，例如酒吧（经常能够看到在外部拉客），中介（到外面去发传单）。客户获取渠道也是多种多样，例如市场部、互联网运营（免费获客）、交叉销售等。甚至可以看到Elon Musk把自己搞成了一个活PR。CAC有一些细分的市场指标：

• Direct Cost of ADS：广告费用
• Direct cost of content promotion or nay other：内容运营费用
• Cost of retargeting ads: 定向广告费用
• Cost of the marketing team and the sales team：市场运营与销售费用
• Cost of the onboarding/customer success team：用户成功与案例的费用

LTV（客户生命周期价值）

Life Time Value，客户生命周期价值。CAC和LTV这两个指标往往会放在一起，考验我们产品的运营能力。如果 CAC < LTV ，那么说明我们产品后期价值是没有办法支撑我们营销费用的。我们来看几个例子：

• 360杀毒：软件免费，LTV可以认为0，但他为搜索和广告转化了流量，看整体产品矩阵的LTV远远大于CAC。
• 在线教育：根据一些公开的材料，在线教育CAC > 3000/4000元，所以经常能看到9.9元买20课的大量赔本赚吆喝的活动。我们可能会想，这个钱商家怎么才能赚回来？实际上，K12中有一个基本逻辑：“一旦获客后，家长是很难再去换平台的（对孩子而言换平台风险太高了）”。因此在内容没有明显差异的情况下，未来长时间可能都会选择这个品牌。因此几千元的CAC长远看是远远小于LTV。
• 游戏行业：游戏是是一个短周期剪刀差的生意，所以能够看到很多新游戏如果熬不过6个月是会关停的，不会像在线教育有较长的容忍周期。背后原因很简单，因为对新游戏而言换平台实在是太容易了，抢占用户注意力的平台有太多。因此新游戏在上线后，会非常关注几个月内用户Churn Rate及LTV，如果发现短期内没有起来，就会快刀斩乱麻。

从经验值来看，一个好的SaaS产品应该是：LTV > 3 * CAC，并且在前12个月内必须有能力去承载CAC费用。

组合指标

1. CAC vs Growth Speed

在大力发展阶段，市场营销可以是增长的，毕竟对一个激烈竞争的市场，如果我们不能持续发声，相当于给竞争对手有更大的机会。但营销费用增长幅度应该是小于CAC幅度。这里就要求我们能够更懂用户，提高获取客户的能力。

1. Month to Recover CAC

该组合指标主要揭示了平均多少个月客户的累计付费能够覆盖客户获取成本，一些负责的业务，例如电信运营商等（在未推出携号转网前：））信用卡公司等可以接受更长的时间。

两个例子

1. Snowflake

Snowflake（SNOW）是2020年数据分析领域最闪光公司，我们根据财报数据来解读下他的SaaS模式：

从数据看，SNOW所在企业级数仓行业是一个高客单价的行业，因此Snowflake销售成本（CAC）是非常高的，远高于行业汇总公司（例如Zoom、Twilio、Atlassian等）。SNOW Go-To-Market (GTM) 就是针对大企业高层的direct sales（很早就建立了传统的top down模式），包括AE(account executives), inside sales, partnership。但现在也开始用self service, free trial等模式，进一步提高销售效率。

因为财报中没有体现CAC费用，因此我们可以用S&M（市场销售费用）来代替，我们可以看到SNOW的费用还是很高的，大约是293M$，在所有SaaS软件中属于搞投入。

我们从客户结构上也能看到这点：SNOW有3000+客户，146个Fortune 500客户贡献了26%的收入。 平均客单价16万$，56个客户超过100万$，年同比+154%。好在他的平均客单价还可以，因此(CAC/Revenue)处于21.8个月，在行业的中游水平。

从以上两个指标上可以看到，虽然SNOW在S&M上每年花很多的钱（基于是Zoom一倍），但是他的LTV控制的很好（几乎都在增长），用户增速>100%，因此LVT/CAC是保持下降的，所以长远来看随着时间经营活动会越来越好。

2. Datadog

DataDog是一家从监控起家，迈向APM、日志分析、甚至Security&Compliance的公司。

我在2020年6月做过一轮对比，NewRelic营收是datadog 1.6倍，客户数是5.6倍，但估值只有DataDog 1/6，为啥会如此疯狂？其中最大的差别在于83%增长率在SaaS商业下撬动了较大的估值。

我们来看看他的用户数，Datadog有8864个客户，超过100W以上客户为42个，客单价为3.7W$，可以看到Datadog客单价较低，因此他的CAC或（S&M费用）必须要远远小于SNOW才能玩得转。

从财报看他的Revenue/CAC（这张图上实际上是净利/CAC，为10个月)非常优秀，比行业标准低很多，也就意味着他的获客成本足够低，如果ARR/MRR可以延续，剪刀差可以放大到一个更大的数值。可以对比的Elastic Search母公司ETSC。ElasticSearch通过开源策略来销售，虽然数目庞大，但通过软件授权和服务模式不如SaaS跑得快，因此在该指标上是DataDog的1.5倍（需要花更多时间才能Cover成本），也造成了资本市场对于市值的差异。

从另外一个层面来看，Datadog在不断的完善他的产品矩阵，不光减少流失率，也在提升客户的LTV。如分组图所示：随着时间的推移，客户在不断自己提升客单价，例如2014年群组ARR从截至2014年12月31日的480万美元增加到截至2018年12月31日的1920万美元，倍数为4.0倍。此外，截至2018年12月31日，前25名客户的ARR增加了33.9倍，非常漂亮的产品内自身造血能力。

参考内容

• ATA：SaaS应用行业洞察-参加第四届SaaS应用大会感受（子起）
  
• Medium：saas-investor-updates-key-metrics-to-include-in-your-deck
  
• Medium：2016 SaaS Survey Infographic
• https://www.forentrepreneurs.com/saas-metrics-2/