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精益数据分析（36/126）：SaaS商业模式的指标动态与实践案例

news 来源：原创 2025/5/3 6:35:31

精益数据分析（36/126）：SaaS商业模式的指标动态与实践案例

在创业与数据分析的学习道路上，我们不断探索各种商业模式的核心要点。今天，依旧怀揣着和大家共同进步的想法，深入研读《精益数据分析》中SaaS商业模式的相关内容，通过实际案例剖析关键指标的动态变化，希望能为大家带来新的启发。

一、SaaS公司关键指标的动态变化：随业务发展而调整

SaaS公司在不同的发展阶段，关键指标会发生变化。以假想的项目管理工具公司为例，初期可能更关注用户黏性，因为产品需要用户长期使用才能创造价值，且第一印象很重要。在这个阶段，获取早期用户可以通过口碑、直销或社交网络等方式，暂时可能不需要完备的自动化市场营销方案。当然，也需要转化一些付费用户来测试市场，但数量只要满足测试黏性即可。

Backupify的发展历程就是一个典型案例。在创立初期，它把精力放在网站访问量上，因为需要让更多人看到产品。随着业务推进，当有一定用户基础后，重心转移到产品试用和注册量（从免费试用版到付费版的转化）上，此时月再发收入（MRR）成为关键指标。

云存储行业早期，Backupify发现尽管营收在增长，但客户获取成本（CAC）居高不下，每个客户的营销成本高达243美元，而年费仅39美元。由于备份服务缺乏病毒性，难以抵消高昂的获客成本，于是公司转型至企业级SaaS 。转型后，Backupify依旧注重月再发收入，同时开始跟踪客户终身价值（CLV）。如今，其客户终身价值是客户获取成本的5到6倍，这得益于较低的流失率，也体现了云存储的锁定作用。

此外，Backupify的CEO罗伯特还关注客户回本时间，目标是在12个月或更短时间内收回客户获取成本。客户回本时间是一个受多种因素影响的多因子指标，包括市场营销有效性、营收、现金流、流失率等。

二、参与度指标在SaaS中的重要性：不同产品的差异

参与度是SaaS公司的重要指标之一，衡量参与度的终极指标是日活跃量。对于不同类型的产品，参与度的表现和培养方式有所不同。

像印象笔记这类希望成为日常应用的产品，付费用户往往是最有可能天天使用的。虽然其付费转化率只有1%，但凭借庞大的用户基数（4000多万用户），依旧有发展空间。印象笔记通过收购圈点等公司以及增加照片上传功能来提高参与度，投资者也认可这种先提升参与度再关注转化率的策略。

而对于一些非日常应用，如用于报销的Expensify和用于画线框图的Balsamiq，虽然普通用户使用不频繁，但特定人群（如销售代表、UI设计师）可能会高频使用。这就需要在产品推广初期，通过测试用户反应，找出对产品反响最大的人群，以他们的需求为重点进行产品优化和市场拓展。

三、代码实例：计算SaaS公司关键指标并分析趋势

为了更直观地理解SaaS公司关键指标的计算和分析方法，我们通过Python代码模拟一个SaaS公司的运营数据场景。假设我们有用户注册时间、付费情况、付费金额、使用天数等数据，来计算和分析部分关键指标。

import pandas as pd
from datetime import datetime# 模拟SaaS公司用户数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'registration_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'is_paid': [True, False, True, True, False, True, False, True, True, False],'payment_amount': [100, 0, 150, 200, 0, 120, 0, 180, 220, 0],'usage_days': [10, 2, 8, 4, 1, 7, 3, 6, 9, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['registration_time'] = pd.to_datetime(df['registration_time'])# 计算参与度（假设以使用天数衡量，计算平均使用天数）
average_usage_days = df['usage_days'].mean()
print(f"平均使用天数（参与度指标）: {average_usage_days}")# 计算转化率
total_users = len(df)
paid_users = len(df[df['is_paid'] == True])
conversion_rate = paid_users / total_users if total_users > 0 else 0
print(f"转化率: {conversion_rate * 100:.2f}%")# 计算月再发收入（假设每月都有相同比例用户付费，且付费金额不变，简化计算）
monthly_recurring_revenue = df[df['is_paid'] == True]['payment_amount'].sum()
print(f"月再发收入: {monthly_recurring_revenue}")# 计算客户终身价值（假设所有付费用户只付费一次，简化计算）
customer_lifetime_value = df[df['is_paid'] == True]['payment_amount'].sum() / paid_users if paid_users > 0 else 0
print(f"客户终身价值: {customer_lifetime_value}")# 假设客户获取成本为100（仅为示例），计算客户获取成本与客户终身价值比例
customer_acquisition_cost = 100
clv_cac_ratio = customer_lifetime_value / customer_acquisition_cost if customer_acquisition_cost > 0 else 0
print(f"客户终身价值与客户获取成本比例: {clv_cac_ratio}")