本文編譯自Social Capital關(guān)于在SaaS領(lǐng)域如何分析用戶(hù)增長(zhǎng)，創(chuàng)業(yè)公司在自己的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中可以借鑒這些分析方法，以密切關(guān)注自身成長(zhǎng)和不斷提升收入增長(zhǎng)。分享給大家，希望你會(huì)覺(jué)得有用!

　　在上一篇中，我們通過(guò)對(duì)月活躍用戶(hù)增長(zhǎng)以及挖掘不同潛在用戶(hù)群的分析，探討了如何分析用戶(hù)增長(zhǎng)，更好地理解增長(zhǎng)動(dòng)力。今天我們?cè)囍鴮⑵淠Ｊ竭\(yùn)用到收入增長(zhǎng)上進(jìn)行分析。這對(duì)常規(guī)收入的計(jì)算會(huì)極有幫助，例如企業(yè)級(jí)應(yīng)用軟件(SaaS)或消費(fèi)者訂閱業(yè)務(wù)。

　　列舉某公司通過(guò)月度訂閱獲得營(yíng)收為例，為了更細(xì)化一些，假設(shè)這是一家B2B SaaS公司。對(duì)這樣的公司而言，月活躍用戶(hù)(MAU)增長(zhǎng)和月常規(guī)收入(MRR)增長(zhǎng)都是關(guān)注點(diǎn)。別忘了我們?nèi)匀魂P(guān)注月活躍用戶(hù)(MAU)分析。如果當(dāng)月流失用戶(hù)，那么很可能對(duì)應(yīng)的當(dāng)月收入也會(huì)相應(yīng)減少。現(xiàn)在，讓我們來(lái)探究月常規(guī)收入(MRR)隨時(shí)間推移呈不斷上升狀的圖。

　　上圖模擬了月均16%的常規(guī)收入增長(zhǎng)率

　　就像分析月活躍用戶(hù)那樣，我們拆分月常規(guī)收入的組成部分看看，其中會(huì)有些細(xì)微差別。對(duì)于月活躍用戶(hù)的分析，區(qū)別在于用戶(hù)是流失還是留存。那么收入呢，用戶(hù)或許留存或許流失，但當(dāng)月花的錢(qián)可能比上個(gè)月多，也可能比上個(gè)月少。所以我們不妨拆分出增加收入和減少收入，關(guān)注以下兩個(gè)等式：

　　MRR(t) = 新用戶(hù)收入 (t) + 留存用戶(hù)收入(t) + 喚醒用戶(hù)收入 (t) +增加收入 (t)MRR(t - 1個(gè)月) = 留存用戶(hù)收入 (t) + 流失用戶(hù)收入 (t) +減少收入 (t)

　　如果某用戶(hù)上月消費(fèi)了$10，當(dāng)月消費(fèi)了$12。我們認(rèn)為$10是留存用戶(hù)收入，$2為增加收入，同理可作減少收入。只有當(dāng)用戶(hù)當(dāng)月完全沒(méi)有消費(fèi)時(shí)，我們才判定為用戶(hù)流失，而用戶(hù)再次花費(fèi)時(shí)，我們才判定為用戶(hù)喚醒。上述等式可重新整理如下：

　　MRR(t) - MRR(t - 1個(gè)月) = 新用戶(hù)收入 (t) + 喚醒用戶(hù)收入 (t) +增加收入 (t) – 流失用戶(hù)收入 (t) – 減少收入 (t)

　　這五個(gè)部分如下圖所示：

　　上圖模擬了月常規(guī)收入增長(zhǎng)

　　我們?cè)僖淮斡?jì)算速動(dòng)比率，根據(jù)月份和用戶(hù)留存率的不同，MRR速動(dòng)比率在1到1.5之間波動(dòng)，此處用戶(hù)留存率不超過(guò)40%。

　　速動(dòng)比率 = (新用戶(hù)收入 + 增加收入) / (流失用戶(hù)收入 + 減少收入)或者(等式分子/分母同時(shí)除以總收入)

　　速動(dòng)比率 = (月增長(zhǎng)率 + 流失率) / 流失率 = 1 + 月增長(zhǎng)率/流失率

　　回到對(duì)消費(fèi)類(lèi)APP月活躍用戶(hù)的分析，速動(dòng)比率在1.5是不錯(cuò)的數(shù)據(jù)，但就常規(guī)收入而言卻不是。

　　常規(guī)性訂閱帶來(lái)的收入視為默認(rèn)留存，相比較常規(guī)性到訪(fǎng)的非默認(rèn)留存。就其本身而言，訂閱收入中的用戶(hù)流失率很低，速動(dòng)比率很高。

　　如果你覺(jué)得消費(fèi)者訂閱企業(yè)(比如Spotify和Netflix)本來(lái)用戶(hù)流失率就不該高，而速動(dòng)比率本就該高，那么我再舉一些例子。相對(duì)地，純消費(fèi)者交易型零售生意(比如Nordstrom線(xiàn)上平臺(tái))月流失用戶(hù)會(huì)比較多，因?yàn)橛脩?hù)連續(xù)每月消費(fèi)的動(dòng)力不足。如果你認(rèn)為訂閱業(yè)務(wù)依賴(lài)于登錄及其擴(kuò)展業(yè)務(wù)(比如Slack)，不免期望很高的增加收入，因?yàn)槊總€(gè)用戶(hù)增加的消費(fèi)。

　　對(duì)于企業(yè)級(jí)應(yīng)用SaaS公司，速動(dòng)比率大于4會(huì)是我們期待的。

　　如果速動(dòng)比率小于2，那么用戶(hù)流失就太多了，需要補(bǔ)救措施。關(guān)于企業(yè)級(jí)SaaS公司的更多研究可以參考恩·哈米德在2015年初所做的分析。如下是部分企業(yè)級(jí)SaaS公司的實(shí)例分析。

　　恩·哈米德所舉SaaS速動(dòng)比率實(shí)例

　　右側(cè)兩個(gè)公司是我們的被投企業(yè)，左側(cè)兩個(gè)則不是。左上方A公司講的一口好故事，說(shuō)他們的增加收入很多，一定意味著product-market fit良好。然而真實(shí)情況卻是被減少的收入掏空，導(dǎo)致必須產(chǎn)生月增長(zhǎng)收入來(lái)抵消月減少收入帶來(lái)的不利影響，從而產(chǎn)生凈增長(zhǎng)。

　　同樣推薦鮑比·皮尼羅在Intercom融資過(guò)程中所采用的SaaS指標(biāo)分析法。

　　如何分析其它因素

　　我們已經(jīng)探討了如何分析月活躍用戶(hù)和月常規(guī)收入，其實(shí)對(duì)所有一切相關(guān)量的分析對(duì)生意而言都有必要。假如你做了一個(gè)社交消費(fèi)類(lèi)APP，覺(jué)得僅月活躍用戶(hù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，期望他們每天都能用你的APP。在這種情況下，判定用戶(hù)的活躍度就不能僅依賴(lài)于月活躍分析了，需要知道用戶(hù)是否日活，通過(guò)Facebook的L28就可以幫助做出判斷。舉例，某用戶(hù)的L28=10，意味著在過(guò)去的28天中活躍天數(shù)為10。如果匯總過(guò)去一個(gè)月內(nèi)所有用戶(hù)的L28，就可得到該月的日活躍用戶(hù)分析。隨后可比較當(dāng)月和次月的L28總數(shù)，并做分析。如果用戶(hù)的L28高于上月數(shù)值，則視為增加，反之減少。這就得到了日活躍用戶(hù)的月度增長(zhǎng)分析。

　　如果不想分析活躍用戶(hù)或收入，可以嘗試分析鏈接分享(如分享至Twitter)。假如目標(biāo)在于分享鏈接至Twitter，你可能需要做一個(gè)促使鏈接轉(zhuǎn)發(fā)的活動(dòng)，可以用上述方法通過(guò)對(duì)比不同時(shí)段用戶(hù)分享鏈接數(shù)量的多少來(lái)分析活動(dòng)中鏈接分享的增長(zhǎng)。

　　總的來(lái)說(shuō)，增長(zhǎng)分析的框架可適用于任何場(chǎng)景下對(duì)用戶(hù)各方面累積價(jià)值(收入、日活躍度、內(nèi)容貢獻(xiàn)等等)。其中存在一個(gè)明顯的缺陷：流失數(shù)據(jù)不夠細(xì)化，不知流失用戶(hù)是新是老，即無(wú)法明晰用戶(hù)的生命周期。

　　以后我們將繼續(xù)就此話(huà)題延續(xù)討論，歡迎與我們聯(lián)系(tmt@morningsidevc.com)，共同探討合作的機(jī)會(huì)。

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