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精益数据分析（38/126）：SaaS模式的流失率计算优化与定价策略案例

news 来源：原创 2025/5/3 7:04:16

精益数据分析（38/126）：SaaS模式的流失率计算优化与定价策略案例

在创业和数据分析的领域中，我们不断探索如何更精准地把握业务发展的关键要素。今天，带着与大家共同进步的想法，深入研读《精益数据分析》，聚焦SaaS模式下流失率计算的优化方法，以及通过ClearFit的案例来探讨SaaS公司的定价策略，希望能给大家带来新的思考和启发。

一、SaaS模式流失率计算方法的优化

在SaaS业务中，流失率是衡量用户留存情况的关键指标，但传统简单的流失率计算方法存在一些问题。常见的简单计算方式是用一段时间内流失的用户数除以时间段开始时的用户数，这种方法没有考虑到用户数量的变化情况，尤其是在用户数量快速增长或波动较大时，计算结果可能会产生误导。

改进后的公式为：流失率 = (一段时间内流失的用户数)÷[(时间段开始时的用户数 + 时间段结束时的用户数)/2] 。这个公式通过取时间段开始和结束时用户数的平均值，在一定程度上改善了计算的准确性。然而，当用户数量呈指数式增长时，该公式的假设可能不成立，因为大部分用户注册和流失可能集中在月末，此时的平均值不具有代表性。

此外，如果以“30天内未登录”为标准计算流失用户数，还可能出现将上个月流失的用户数与这个月新增的用户数作比较的情况，这是一个后见性指标，会导致发现问题时已经滞后一个月。

为了简化计算并提高准确性，有两种可行的方法。一是以断代来衡量流失率，即按照注册时间来比较新增用户和已流失用户的数量，这种方法可以更清晰地了解不同批次用户的留存情况。二是以天为单位计算流失率，所选时间段越短，数据中的噪音就越小，能更及时准确地反映用户流失情况。

二、ClearFit的定价策略转变案例分析

ClearFit是一家提供招聘软件的SaaS公司，在创业初期，公司采用每月（每个职位）99美元的月费模式打包出售服务。但这种定价策略遇到了诸多问题，客户对低廉的定价产生了质疑，认为价格低可能意味着服务质量不佳。同时，客户难以理解为何要为偶尔的招聘需求支付月费，尤其是对于大多是小企业的客户来说，他们的招聘需求时高时低，没有专职人员负责长期招聘。

面对这些问题，ClearFit的创始人本·鲍尔温和杰米·施耐德曼决定转变定价策略，放弃低月费模式，采用按职位收费的方式。将服务重新定价为每个职位350美元（有效期30天）后，公司立即获得了近3倍的销售量。销售量的增长加上定价的提高，使得公司营收一下子增长了10倍。

这种定价方式的转变，不仅让客户更容易理解，也向客户传递了积极的信号，有助于客户将ClearFit的服务与其他解决方案进行比较，更好地适应客户的招聘预算模式。尽管这种定价方式与传统以月费为基础的SaaS公司商业模式不同，但却使ClearFit每个月都能保持30%的营收增长，取得了巨大的成功。这表明，SaaS公司在制定定价策略时，必须深入了解客户的需求、购买方式和评价标准，不能一味遵循固定的商业模式，要根据实际情况进行创新和调整。

三、代码实例：对比不同流失率计算方法并模拟定价策略影响

为了更直观地理解不同流失率计算方法的差异，以及定价策略对营收的影响，我们通过Python代码进行模拟。假设我们有SaaS公司的用户注册和流失数据，以及产品定价和销售数据。

import pandas as pd# 模拟SaaS公司用户数据
user_data = {'month': [1, 2, 3],'start_users': [100, 150, 200],'end_users': [150, 250, 350],'churn_users': [10, 20, 30]
}
user_df = pd.DataFrame(user_data)# 计算简单流失率
user_df['simple_churn_rate'] = user_df['churn_users'] / user_df['start_users']# 计算改进后的流失率
user_df['improved_churn_rate'] = user_df['churn_users'] / ((user_df['start_users'] + user_df['end_users']) / 2)print("简单流失率和改进后的流失率对比：")
print(user_df[['month','simple_churn_rate', 'improved_churn_rate']])# 模拟ClearFit定价策略转变前后的销售数据
pricing_data = {'pricing_model': ['月费模式', '按职位收费'],'price': [99, 350],'sales_volume': [100, 300]
}
pricing_df = pd.DataFrame(pricing_data)# 计算不同定价策略下的营收
pricing_df['revenue'] = pricing_df['price'] * pricing_df['sales_volume']print("\n不同定价策略下的营收对比：")
print(pricing_df[['pricing_model', 'price','sales_volume','revenue']])