经常性收入(Recurring Revenue)是未来持续可获得的收入，就SaaS而言，经常性收入来自客户的持续订阅，具有稳定、可预测、高度确定的特点。通过统计MRR/ARR可以清晰地呈现业绩状况和收入变化。

在SaaS业务中，通常按月或按年签订合同。

在MRR/ARR统计中，并不会计算一次性收入，例如定制的功能费用。

将每个客户每月支付的费用相加得出MRR，公式如下。

MRR=SUM(每位客户每月支付费用)

例如，当月共拥有2个客户，每个客户支付100元/月，那么MRR=100+100=200元。下个月又增加了1个客户，那么MRR=100+100+100=300元。

同时，我们也要注意套餐不同，月费不同的情况。

例如，当月拥有1个客户，支付100元/月，那么MRR=100元。在下个月，增加了1个客户，订阅1000元/年(ARR)，那么相当于83元/月(MRR)，虽然2个客户的总收款为1100元，但MRR=100+83=183元。

MoM MRR增长率(MoM MRR Growth Rate)是按月计算MRR增长率，用于衡量SaaS业务增长速度、市场吸引力和业务扩展情况的指标，公式如下。

MRR增长率=(MRRt-MRRt-1)÷MRRt-1×100%

例如，上个月产生了1000元的MRR，本月产生了2000元的MRR，我们的MRR增长率=(2000-1000)÷1000×100%=100%

通过拆解MRR的各个组成部分，帮助我们了解到具体业务收入进和出的状况，以及导致MRR波动的原因。MRR主要包括如下内容。

利用以上信息，我们可以计算净新增MRR(Net New MRR)，公式如下，示意图如图1所示。

净新增MRR=(新增MRR+扩展MRR+重新激活MRR)-(客户流失MRR+客户收缩MRR)

例如，当月产生了1000元的新MRR，又产生了1000元的向上销售收入，由于客户流失而损失了500元MRR，那么我们的净新增MRR=1000+1000-500=1500元。

▲图1 净新增MRR

确认收入(Revenue Recognition)是非常重要的财务知识，在SaaS业务中，确认收入与合同金额(Bookings)、收款金额(Billings)有很大的区别。

例如，按年收费的SaaS产品，年费1200元，那么：

LTV(Customer Lifetime Value)又称为CLTV或CLV，代表客户生命周期的财务价值，即单个客户在整个使用期间内所支付的费用，如图2所示。通过跟踪LTV可以帮助我们评估SaaS业务的健康状况，以及做出对业务发展而言更有可持续性帮助的决策。

▲图2 客户生命周期价值

要计算客户生命周期价值，我们需要知道以下3个变量，公式如下所示。

LTV=ARPA×毛利率×客户月留存时长

由于客户月留存时长=(1÷客户流失率)，因此

LTV=ARPA×毛利率×(1÷客户流失率)=ARPA×毛利率÷客户流失率

例如，每个账户的平均收入为1000元，毛利率为80%，客户流失率为10%，那么客户终身价值LTV=1000×80%÷10%=8000元。

可以采用以下4种策略增加LTV。

提高毛利率。提高自动化投入，进而降低人力投入并获得规模化效益。

CAC(Customer Acquisition Cost)指获取单个新客户所需要的成本。通过跟踪和统计CAC可以帮助我们分析和比较不同的渠道，以及确定当前的获客成本是否在SaaS可持续经营的合理范围内。

对于大多数B2B SaaS业务而言，CAC包括以下内容。

将给定时间段中的营销和销售支出总额相加除以新客户总数，公式如下。

CACt =总成本t÷获得的客户总数t

例如，一个月里在营销和销售上花费了50000元，并获得了50个新客户，则该月的客户获取成本CAC=50000÷50=1000元。

CAC存在两种不同的计算方式。

混合CAC可以为我们提供业务的整体概况，查看付费CAC可以帮助我们确定哪些渠道有效，哪些渠道无效，以及对比各个渠道，图3所示是CAC可视化折线图。

▲图3 CAC可视化折线图

LTV:CAC用于估算客户获取的投资回报率(ROI)。通常情况下，LTV:CAC≥3被行业认为是一个良好的指标，如图4所示。

▲图4 LTV：CAC比率

例如，客户的生命周期价值为3000元，而获客成本为1000元，则LTV:CAC=3:1。

通过计算CAC投资回收期(CAC Payback Period)得知获利(未考虑后期维护成本的情况)需要等待的时长，即从客户身上获取收入需要多长时间才能抵消获客成本，公式如下。

CAC投资回收期=CAC÷(ARPA×毛利率)

例如，客户获取成本为1000元，每位客户平均每月收入为100元，毛利率为80%，那么CAC投资回收期为1000÷(100×80%)=12.5个月。

此外，CAC投资回收期≤12个月被认为是一个不错的指标，如图5所示。投资回收期越短，公司的现金流就越好，且还有助于减少因客户流失而沉没的获客投入。

▲图5 CAC投资回收期≤12个月

我们想要尽快实现盈利，就需要客户订阅收入尽可能快地超过获取成本(CAC)，通常可以采取以下方式，实现这一目标。

▲图6 增加收入

▲图7 降低CAC

▲图8 向上销售和交叉销售

ARPA(Average Revenue Per Account)指每个账户(客户)每月或每年产生的平均收入。用于衡量平均账户或客户的每月贡献。通过跟踪和统计ARPA可以帮助我们绘制出客户消费的变化情况，以及细分不同客户群体的价值。

计算ARPA即客户(付费用户)产生的每月经常性收入MRR除以当前月份的账户或客户总数，公式如下。

ARPA=MRR÷账户/客户总数t

例如，一家公司有1000个账户，每月产生100000元的收入。每个账户的平均收入ARPA=100000÷1000=100元。

使用账户数还是客户数进行计算，主要与收费模式是否和坐席数有关。如果有关，就可以使用具体的账户数量进行计算。

ARPA可以帮助我们预测和优化收入。例如通过跟踪对比新账户和现有账户的ARPA，可以帮助我们对营销策略、定价策略和产品策略调整效果的评估。随着时间的推移，ARPA的变化趋势也反映了产品/服务的溢价能力。

可以采用以下方法提高ARPA。

1)优化定价结构

2)更多销售

3)扩展产品线

关注现有客户的需求，开发新功能或额外的服务来发展和进化产品，以进一步扩展市场，增加产品价值提高ARPU。例如，一家在线客服系统的应用，扩展智能客服和电话客服的服务。

4)关注高ARPA客户

并非所有的客户都是平等的，我们可以将更多的精力投入到高价值客户的身上。

流失(Churn)客户指在特定时间段内停止订阅服务的客户。对于依赖经常性收入的SaaS业务而言，跟踪流失客户可以评估业务的健康状况以及计算得出客户的生命周期价值。

常见的流失原因如下。

虽然所有的流失都意味着收入的损失，但对于因产品或服务有问题而造成的流失，我们需要着重对其进行完善和优化，以此来提高留存并获得更多的持续性收入。

在SaaS中有2种计算流失的角度。

计算客户流失率，需要先将给定时间段内停止订阅的客户数量相加，然后除以期初的客户总数，公式如下。

客户流失率=流失的客户数t÷客户总数t×100%

例如，在月初有20个付费客户，到了月末只有19个付费客户，那么当月的客户流失率为(20-19)÷20×100%=5%。

听起来合理的月度流失率，可能会造成非常严重的年均流失率，计算公式如下。

年客户流失率=[1-(1-月流失率)12]×100%

例如，月客户流失率5%，听上去并不高，将转化为全年客户流失率，却高达46%。

[1-(1-0.05)12]×100%≈46%

当我们将年客户流失率定为5%～7%时，意味着月流失率仅约为0.5%，即每200个客户流失1个客户。

6%≈[1-(1-0.005)12]×100%

通过上述公式，我们可以从单个月度流失率中提前计算得出年度可能流失率。当我们拥有12个月的数据时，就可以用以下公式更为确切地计算出全年实际客户流失率。

年客户流失率=[1-(1-m1)×(1-m2)×...×(1-m11)×(1-m12)]×100%

假如在当月有3个客户停止订阅服务，第一个客户原本支付10元/月，第二个客户原本支付50元/月，第三个客户原本支付100元/月。那么收入流失就是这些订阅费用的总和，即10+50+100=160元，收入流失公式如下。

MRR流失=SUM(流失客户的MRR)

收入流失率指流失收入占收入的百分比，计算公式如下。

MRR流失率=期间流失MRR÷期初MRR×100%

1)客户流失与收入流失

那为什么会有两种计算方式?

例如，我们的SaaS业务是按照坐席收费，50元/月。拥有200个客户，100个大客户(每个大客户拥有100个坐席)，100个小客户(每个小客户拥有10个坐席)。

当月，我们流失了10个客户，那么月客户流失率为10÷200×100%=5%。

如果在流失的客户中，有8个是大客户，2个是小客户，那么MRR流失[(8×100)+(2×10)]×50=41000元，MRR流失率为41000÷550000×100%=7.45%。

如果在流失的客户中，有2个是大客户，8个是小客户，那么MRR流失[(2×100)+(8×10)]×50=14000元，MRR流失率为14000÷550000×100%=2.55%。

综上，通过不同的计算方式，使得我们可以更加全面、准确的了解到业务中所发生的事情。

2)总MRR流失

总MRR流失(Gross MRR Churn Rate)是由于客户取消订阅和降级而导致的经常性收入损失的百分比，反应了客户对产品的满意度以及企业是否吸引了合适的客户，计算公式如下。

总MRR流失率=[(降级MRR+取消MRR)÷(期初总MRR)]×100%

如果本月流失(取消订阅或套餐降级)的总MRR为200元，而总MRR(在月初计量)为10000元，则MRR总流失率为200÷10000×100%=2%。

3)净MRR流失率

净MRR流失率(Net MRR Churn Rate)是一段时期内现有客户取消和降级而损失的收入减去扩展(向上销售和交叉销售)收入后与期初MRR的百分比关系，公式如下。

净MRR流失率=(损失MRR-扩张MRR)÷期初总MRR×100%

例如，A公司的MRR为50000元，其中向上销售和交叉销售的收入为7000元，客户取消和降级损失了10000元，则净MRR流失率为(10000-7000)÷50000×100%=6%。

B公司的MRR为100000元，其中向上销售和交叉销售的收入为12000元，客户取消和降级损失了7000元，则净MRR流失率为(7000-12000)÷100000×100%=-5%。

当出现负流失时，意味着现有客户每月产生的额外收入大于取消和降级而损失的收入。要达到净MRR流失率为负值，可以采用以下措施。

队列本身不是一个指标，但非常重要。队列分析(Cohort Analysis)是一个可视化图表，用于绘制和比较每个队列的特定指标随时间的进展情况。

在SaaS中，我们会查看留存率随时间的变化趋势，并尝试找出导致高流失率的因素，从而改善客户留存情况。通常，我们基于时间进行队列分组，例如：

常见的队列分析以表格的形式呈现，具有以下几个特征，示例如图9所示。

▲图9 队列分析

队列分析可以帮助我们找到以下问题的答案。

针对流失率高的地方，例如第1个月和第2个月，采取适当的改善行动。然后查看和跟踪后面的队列在1个月和第2个月的流失情况，这样就可以从数据上直观地看出我们的行动是否产生了积极的影响。