LTV计算中1/c错误gydF4y2Ba

本文是关于SaaS指标的新想法的系列文章的第三篇gydF4y2Ba无利可图的SaaS商业模式陷阱gydF4y2Ba而且gydF4y2BaCOC:取消的新指标gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

你不可能在阅读一篇关于SaaS指标的文章时不碰到LTVgydF4y2BalgydF4y2Ba机上娱乐系统gydF4y2BatgydF4y2Ba输入法设置gydF4y2BaVgydF4y2Ba客户的价值。也就是说,你期望从一个客户的整个生命周期中获得的总收入。gydF4y2Ba

传统公式为gydF4y2BaMRRgydF4y2Ba是gydF4y2Ba米gydF4y2Ba在gydF4y2BargydF4y2BaecurringgydF4y2BargydF4y2Baevenue,gydF4y2Ba流量gydF4y2Ba是gydF4y2BaggydF4y2Ba罗斯gydF4y2BapgydF4y2Ba得益于gydF4y2Ba米gydF4y2Baargin(即支付服务客户的成本(如服务器、带宽和技术支持)后剩余MRR的百分比),以及gydF4y2BaNgydF4y2Ba是“预期的月数”,即你期望这个客户停留几个月:gydF4y2Ba

LTV = MRR * GPM * ngydF4y2Ba

诀窍在于计算gydF4y2BaNgydF4y2Ba;其他数字很简单。传统的方法是gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 1 /gydF4y2BacgydF4y2Ba在哪里gydF4y2BacgydF4y2Ba是你每月的取消率,如果每个月有2%的客户取消,gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 50。gydF4y2Ba

我相信gydF4y2Ba对N的计算太慷慨了gydF4y2Ba,这是一个gydF4y2Ba导致软件即服务公司的盈利能力出现问题gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

的推导gydF4y2BaNgydF4y2Ba= 1 /gydF4y2BacgydF4y2Ba公式似乎合乎逻辑。考虑到1月份注册的客户群体。1月份你从他们那里获得R收入。然后在2月,c抵消,所以每个R(1-c)在2月。然后另一个cgydF4y2Ba那些gydF4y2Ba取消,所以在3月你得到R(1-c)(1-c)如果你继续这个过程gydF4y2Ba无限gydF4y2Ba,把它们加起来,你得到R * 1/c,因此1/c是每个客户停留的“平均”月数。gydF4y2Ba

换句话说,无限个月的实际收入分配加起来是一样的gydF4y2Ba好像gydF4y2Ba所有客户都住了一个月,然后都取消了。gydF4y2Ba

因此,从LTV的角度来看,我们所关心的是“客户生命周期内的总收益,不管这个生命周期是长是短。gydF4y2BacgydF4y2Ba看起来物有所值gydF4y2BaNgydF4y2Ba.gydF4y2Ba

事实上,我有gydF4y2Ba我之前也这么说过gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

论证中的谬论是"gydF4y2Ba无限gydF4y2Ba”部分。gydF4y2Ba即使有些客户确实会待很长一段时间,比如10年,但gydF4y2Ba用这个不正确gydF4y2Ba用于LTV计算。gydF4y2Ba

对于一家年轻的公司来说,不可能预测未来几年的时间,而对于一家成熟的公司来说,可能只有4-6年。在这些时间范围内gydF4y2Ba预计gydF4y2Ba市场条件的剧烈变化——一个强大的新竞争者出现或死亡,经济衰退或飙升,颠覆性技术改变了格局,等等。gydF4y2Ba

这反过来又会导致定价、留存率、重新组织的客户细分、使用水平、服务水平等方面的重大变化。gydF4y2Ba

计算预期的月份与gydF4y2Ba无限gydF4y2Ba方法会引导你gydF4y2Ba高估你可以依赖的总收入gydF4y2Ba.所以当你做出诸如“LTV:CAC比值为3:1是健康的”这样的决定时,你就会gydF4y2Ba低估gydF4y2Ba可靠的LTV,从而错误地认为你是在以合理的成本获得客户。这就导致了gydF4y2Ba不盈利的增长gydF4y2Ba.gydF4y2Ba

那么,如何修正公式gydF4y2BaNgydF4y2Ba?gydF4y2Ba

解决方案1:月上限gydF4y2Ba

“月上限”的意思是“让我们只计算未来4年的收入。(这就是我目前在WP Engine所做的。)gydF4y2Ba

因此,在上面的解释中,你把48个月的收入加起来,而不是无限个月的收入加起来。这个公式,假设上限是gydF4y2Ba米gydF4y2Ba个月,是:gydF4y2Ba

N = \frac{1-(1-c)^m}{c}gydF4y2Ba

这个公式和通常的有什么不同?这里有一个不同值的例子gydF4y2BacgydF4y2Ba,因为gydF4y2Ba米gydF4y2Ba= 48:gydF4y2Ba

cancellation-versus-48monthsgydF4y2Ba

简而言之,对于大的取消率来说,这并不是一个巨大的差异(但谁在乎呢,因为每月5%的取消率,你就陷入了严重的财务困境!),但对于健康的取消率来说,这是相当重要的——事实上,它可能被夸大了2倍!gydF4y2Ba

解决方案2:贴现率gydF4y2Ba

修正公式的另一种方法是使用金融分析师所说的“贴现率”。gydF4y2Ba

我是这么想的。在gydF4y2Ba今天的gydF4y2Ba美元,未来的美元值多少钱?例如,通货膨胀会使未来的美元以今天的美元计算价值下降,而你看得越远,我们就越会用今天的美元来“贴现”(或“减少”)那些美元。gydF4y2Ba

更重要的是,gydF4y2Ba仅仅是未来美元的不确定性gydF4y2Ba让它们以今天的美元贬值。gydF4y2Ba

所以把五年甚至十年后的收入加起来是可以的,但你要折现它的价值。gydF4y2Ba

一般来说,你计算折扣的方法与上面注销的方法完全相同——比如说,你在未来每个月扣除1%/月的额外费用,以解释这种不确定性。这相当于(大约)12%/年,因此,例如,在第8年,我们仍然在增加收入,但将其折现64%,考虑到8年后我们仍然以相同的方式运营的不确定性。gydF4y2Ba

包含折扣率的公式非常简单——每月折扣率为gydF4y2BadgydF4y2Ba例:在上面的例子中,gydF4y2BadgydF4y2Ba=0.01),您只需将其添加到gydF4y2BacgydF4y2Ba并使用相同的公式,因为从数学上讲,贴现率与取消率的计算完全相同!所以:gydF4y2Ba

N = \frac{1}{c+d}gydF4y2Ba

这个公式和通常的有什么不同?这里有一个不同值的例子gydF4y2BacgydF4y2Ba,因为gydF4y2BadgydF4y2Ba= 0.01:gydF4y2Ba

cancellation-versus-discountgydF4y2Ba

与月上限技术一样,这是健康取消率的实质性差异。我个人认为gydF4y2BadgydF4y2Ba=0.01太慷慨了,除非这是一个成熟的、可预测的业务。gydF4y2Ba

哪一种方法?gydF4y2Ba

虽然我们一直在WP Engine中使用月上限方法,但现在我们已经进入这个行业3年了,我们对多年留存率有了更好的了解。48个月的上限对我们的老客户来说毫无意义,所以尽管我仍然喜欢每月上限的概念,但贴现率方法似乎更适合我们的数据。gydF4y2Ba

你怎么看?gydF4y2Ba这与你的数据和预期相符吗?让我们在评论中继续讨论吧。gydF4y2Ba

关于“LTV计算中1/c的错误”的22个回答gydF4y2Ba

  1. 也许你应该利用你的借款利率来获得折扣,这对于一个初创公司来说通常是很高的。如果你想弄清楚为一个每月只给2美元的客户支付100美元是否值得,真正重要的是借100美元有多痛。gydF4y2Ba

    • 你可以这么做,但这并不是许多初创公司的实际利率。因为:gydF4y2Ba

      如果初创公司正在成长,在其他方面看起来很健康,它可以以比银行贷款更优惠的条款筹集资金。即使是认股权证也比银行强。gydF4y2Ba

      如果创业公司看起来不够好,不适合投资,那么在当今的经济环境下,银行不太可能愿意以任何利率借钱给你。gydF4y2Ba

      一般来说,对于一家初创公司来说,今天的资金比未来的价值要高得多,因为初创公司无论如何都有可能失败,因为没有今天的资金,失败的风险会急剧增加。目前尚不清楚如何用通常的财务方法来解释这一点。gydF4y2Ba

      在任何情况下,显然这只是一种观点,而不是事实,但思考起来很有趣!gydF4y2Ba

  2. 如果设置正确,贴现率会非常有用,因为它有多种功能。gydF4y2Ba

    一个是货币的时间价值。你今天收到的100美元可以重新投资来发展你的业务,而你三年后收到的100美元除了给投资者留下深刻印象外,现在对你没什么好处。适当的贴现率比每个月的简单收入总和更能准确地反映这一点(不考虑通货膨胀的影响,这对大多数SaaS公司来说可能并不重要)。gydF4y2Ba

    它也解释了不确定性。如果你认为更远处的收入概率更低,那么增加贴现率将反映这一点。gydF4y2Ba

    得出正确的贴现率并不容易,但如果你能找到正确的贴现率,计算就会变得简单。在某些情况下,多阶段模型可能会有所帮助,即前48个月的取消/贴现率为x%,之后为100%。如果你注意到超过2年的客户留存率有所增加,你可以分两部分进行计算来反映这一点。gydF4y2Ba

  3. 真的很有帮助的帖子。我有一个关于流失率(c)的问题。gydF4y2Ba

    所有这些方法都假设c在所有时期都是常数吗?对于订阅服务,对于一个特定的注册队列,c可能在早期更高,然后在后期随着用户变得更忠诚而降低?gydF4y2Ba

    当为这样的企业计算N时,您如何解释随着客户群体在生命周期中的发展,流失率的可变性?gydF4y2Ba

    • 你的质疑完全正确!我同意。gydF4y2Ba

      理想的模型是每个月使用“MRR仍然保留”,然后可能还添加贴现率或每月上限,以考虑未来的不确定性和“以后的钱”的较小价值。gydF4y2Ba

      具体来说,假设第n个月保留的MRR为Rn。对于一个真正的常数c,它是Rn = (1-c)^n。例如,当c=2%=0.02时,第一个月的成功率(大约)为98%,第二个月为96%,以此类推。你把所有这些都加起来,在这个理想的版本中是一样的。gydF4y2Ba

      但事实上,第一个月的留存率通常是80-90%,第二个月是70-85%,然后可能会稳定下来,成为长期客户,每个月可能会下降1-3%。gydF4y2Ba

      在这篇文章中,我提出了一个(相对)简单的公式,假设前M个月有X%的取消(例如,前3个月可能有25%的取消),然后有一个相对恒定的取消率(例如,之后每月2%)。gydF4y2Ba//www.b737-10.com/cancellation-rate-in-saas-business-models.htmlgydF4y2Ba

      我认为这种模式对许多SaaS企业来说还不错,而且公式相对简单。gydF4y2Ba

      然而,你想要测量你的队列的真实Rn是正确的,并尽可能将你的LTV模型与实际数据相匹配。gydF4y2Ba

      • 有趣的东西。我想知道,那些以年度形式与大多数客户签约的公司——比如这里的一些网站主机,还有像亚马逊Prime这样的服务——是如何处理这种指标的。gydF4y2Ba

        在你的第一批同伴满12个月之前,你是完全盲目飞行的。gydF4y2Ba

        • 如果你拒绝看,你就是瞎子!: -)gydF4y2Ba

          对于SaaS公司来说,因为你拥有服务器,所以你总是可以知道你的客户在做什么。例如,在过去30天内没有使用过产品的客户可能没有获得价值,并会在更新时流失。gydF4y2Ba

          • 呵呵。gydF4y2Ba

            我想这取决于你的SaaS是否为常规使用而设计。我想到了跟踪登录数据,但对于我将要进入的细分市场(细分市场的网页设计即服务,类似于RestaurantEngine的模式),大多数客户在第一个月后就不会登录,除非有一些无关的情况需要,比如价格变化或团队页面上的某人退出。gydF4y2Ba

            我猜你的生意也差不多,对吧?我的猜想是,很多WPEngine用户从来不会仅仅因为他们对自己的网站感到满意而登录WPEngine。gydF4y2Ba

          • 另外,我刚刚读完了您关于SaaS指标的整个系列,它们非常有启发性。谢谢。gydF4y2Ba

  4. 嘿,杰森,分析得好。gydF4y2Ba

    折现现金流总是答案。在有特定业务的合理数据以及可靠的市场波动信息之前,将能见度非常低的年份(即5年及以上)折现为0是很有意义的。至少这样你不会破产,而且结果肯定会让你知道你的定价和运营模式是否具有竞争力。gydF4y2Ba
    人们总是可以运行多个场景进行基准测试。gydF4y2Ba

    如果模型被用于销售估价或类似的事情,那就另当别论了。gydF4y2Ba

  5. 这太棒了,有那么多的文章都忽略了这一点,真让我抓狂。我使用了月上限,因为我们的业务与此相关。非常感谢!优秀的文章。: -)gydF4y2Ba

  6. 请原谅我问这个愚蠢的问题,但你能解释一下你是如何得到上限LT公式的吗?(N = (1 - (1 - C) ^) / C)。非常感谢!gydF4y2Ba

  7. 很棒的阅读,杰森(和往常一样)。gydF4y2Ba

    我的观点是:gydF4y2Ba
    由于R[(1-c)^0+(1-c)^1+....(1-c)^n]是几何级数,您可以查看几何分布。gydF4y2Ba

    如果用户有p=0.02的取消机会,并且我们正在计算取消的月份(几何),无论如何,Mean都将等于1/p,而不考虑无穷。用N=1/c很有意义gydF4y2Ba

    很乐意听听你的想法。gydF4y2Ba

  8. 唱一首小诗,唱一首小诗,唱一首小诗,等等。lVhas been making its distinctive purses for many years and it’s managed to produce several timeless favourites like the Neverfull tote and the Speedy satchel, which became famous as the handbag that Audrey Hepburn carried.Men really do never grow up, however the toys get bigger, faster, more powerful and ultimately, more expensive.Felt very good to play at Wembley Stadium.To alleviate this they used an asymmetric cryptosystem to create a secure channel through which they would share their secret key.

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  9. 谢谢你的帖子。应用你上面的修正公式,我得到了差不多的结果——比实际多1.5-2倍。该业务已经运行了6年,因此应该是一个很好的数据基础。但有一个想法(我只看了SaaS指标,所以不要想当然地认为我没有错过明显的东西)——考虑到我只考虑取消的客户,而没有考虑仍然与我们在一起的非常忠诚的客户,我的实际生命周期指标是否扭曲了?渴望你的想法。gydF4y2Ba

    • 我同意,LTV是倾斜的。意思是,如果你把所有人都包括在内,那么它对某些类型的问题是“倾斜的”,如果你不包括,它对其他问题是倾斜的。gydF4y2Ba

      我越来越多地得出结论,LTV并不是一个好概念。用一个数字代表这么多东西,再加上展望未来*年*年,可能更多的是噪音而不是信号。gydF4y2Ba

      更明智的做法可能是关注那些意义更明确的东西,也就是你出于常识性原因决定要改变的东西。例如,“我想提高X或行为y的客户的留存率”或“我想随着时间的推移而增长,因为升级超过取消。”这些都是有价值的,明确了如何衡量,并避免了许多关于LTV的问题。gydF4y2Ba

      • 作为第一步,如果可以的话,我热衷于使用CAC、LTV等“SaaS基础”。我试过你的月度上限——我认为这很有意义——2年的上限非常接近我们实际的客户终身价值,但对于预测来说可能有点短。另一个想法,我不知道如何建模,但我注意到,如果我跟踪一群订阅者,他们的流失是一个适合几何级数的衰减模型,但他们更有可能减少到原来规模的10%左右,而不是零。我想做的是用你5年的每月上限,但包括10%。我可以把10%作为常数减去。你怎么看?gydF4y2Ba

        • 我认为任何超过5年的事情,即使是一个成熟的企业,也不值得包括在内。货币的时间价值已经通过另一个因素压低了这一价值。它不应该影响你今天的支出或策略。巨大的市场变化(客户、竞争对手、需求)可能发生在这样一个时间框架内,从而改变了业务的性质。因此,最好是保守一点,不包括它。gydF4y2Ba

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