特殊的经营模式，使得企业级 SaaS 在产品、销售、市场营销、客户成功等方面更具挑战。这就要求我们监测正确的数据指标，搭建完善的数据指标体系，才能做出由数据驱动增长的正确决策。

  Salesforce、HubSpot 等成功的 B2B 上市公司，从产品、销售、市场营销、客户成功及公司整体 5 个方面，归纳整理了企业级 SaaS 增长的 18 大关键指标。如下，您可进行一定的跳阅：

  独立访客量是指访问官网的独立身份用户数，如果某人多次访问官网，则可将他/她视为一个独立访客（注：在访客每次都使用相同的设备和浏览器，并且不清除访问记录的情况下）。

  虽然仅凭这个指标并不能获取很多信息，但它可以很好地反映受众规模，衡量营销工作的整体效果。另外，通过统计不同来源的独立访客量，我们还可以衡量不同渠道的营销效果。

  除了独立访客量外，也要适当关注参与度指标，像平均网站停滞时间、平均访问页面、重复访问、内容下载量等。这些指标将告诉我们，流量的质量与数量一样重要。

  对于可试用/体验的企业级 SaaS 而言，注册量可能是最重要的指标。无论是通过活动、内容还是搜索引擎优化，我们的目标都应该是增加注册量。

  在理想状态下，用户能自己学习产品，定期使用，并在其中找到足够的价值，来转化为付费客户。增加注册量主要有两大方向，一是扩大流量来源；二是提高注册转化率。

  有效线索可大致分为 MQL（市场验证的线索）、SQL（销售验证的线索）和 PQL（产品验证的线索），每家企业根据其业务的不同都会有不同的标准。

  对于免费增值业务模式来说，PQL 是一种新型的 MQL，能够在一定程度上帮助我们预先根据产品的使用情况对潜在客户进行评估。

  PQL 的评估标准一般包括：使用的功能数量、在产品中花费的时间以及使用频率等。

  线索转化率可以通过漏斗模型来呈现。根据上一点对线索的不同定义，可以生成不同层级的漏斗，由此就可以发现是哪一层级出了问题，进而进行相对应的优化。

  一般市场营销关注前半段，对 MQL（或者 SQL 和 PQL）的转化率负责；销售关注后半段，对有效线索转化为付费客户负责。

  无论线索的转化率如何，请确保是根据不同的用户分群来计算的。线索转化率是评估获客工作的一项基准，而它的提高，将直接带来收入的增加。

  渠道可以分为自然流量渠道（像自有媒体）和付费流量渠道（像 SEM）。作为市场或者运营，我们可以通过不同渠道带来的流量、注册量、成交客户数及成交客户金额等指标，去衡量每个渠道的 ROI。

  B2B 业务的成交链路相对较长，如果我们只衡量渠道的流量或者注册数，会很容易迷失方向。因为很有可能某个渠道虽然流量低、注册低，但成交客户却很多。

  早期的 Dropbox、Slack 等公司，它们的快速发展都离不开用户间的传播。可以说，病毒式传播是每个企业级 SaaS 初创公司的梦想，但这也深深依赖于产品形态。

  例如，病毒系数为 1.5，就意味着每一次注册都会带来 0.5 次额外的注册。所以，100 次注册实际上是 150 次。 病毒系数越大，公司发展得越迅速。

  活跃用户是指使用产品相对频繁的用户，是监测客户群体健康状况的基准。更多的用户、更频繁的使用，就是我们产品有较高健康度的有力证明。

  但是，由于不同产品的使用方式和使用频率有所差异，目前还不存在衡量某种使用状况好坏的通用方法。换句话说，每家公司都必须自行定义活跃用户：

  这些问题没有标准答案，每家公司都是不一样的。相对通用的标准是，当用户执行某些操作会带来不可忽视的价值时，就可以将其定义为活跃用户。

  很显然，我们希望开发一款客户喜欢并希望持续使用的产品。如果客户不再使用我们的产品，也就意味着断约。客户留存率表示在一段时间内继续使用产品的客户比例，与之相对的是客户流失率。

  例如，如果上个月初使用产品的客户数为 200，而上个月末继续使用产品的客户数为 170，则客户留存率为 170÷200，即 85％。

  除此之外，NPS 还具备这 2 个作用：一是评估客户成功团队的效力；二是根据反馈，监测产品新版本的变动好坏与否。

  NPS 指的是老客户向他人推荐一家公司或其产品的可能性，通常用 0-10 的数字来表示。其中 0 表示用户永远不会推荐该产品；而 10 则表示用户肯定会推荐该产品。

  为什么要计算 LVR 呢？因为转化一定比例的 PQL（或 SQL 等） 只是时间问题，LVR 可以很好地预测未来的销售业绩。

  我们知道线索转化率后，根据收入目标反向推算所需线索的数量，这个数字可能不太现实。但如果关注的是每个月增加的线索量，便可以在年底之前轻松实现年度收入目标。

  举个例子，假设本月创建了 1100 个线 个合格线索，LVR 就是以每月 10％ 的速度在增长。

  如果线索质量保持不变，就可以使用平均销售周期来预测未来几个月的新销售收入。

  每帐户平均收入（ARPA），也称为每个用户或企业的平均收入（ARPU），是对每个帐户收入所得的统计。可以根据自身的业务特性，按年/季/月计算。

  比如说按月计算 ARPA ，就等于，月底时的总 MRR（每月常规性收入）除以当时的活跃客户数。

  一个比较好的做法是：分别计算新客户和现有客户的 ARPA，以了解 ARPA 的发展情况或者新老客户行为上的差异。

  企业级产品，收到客户一定数量的投诉、质疑和建议是不可避免的。我们可以关注每日、每周和每月的反馈数量增长趋势。

  建议按照类型（故障、功能请求、问题、建议等）井井有条地给用户反馈打标签。

  如此一来，当反馈数激增时，我们就能够快速确定是产品存在问题，还是客户要求推出新功能。

  平均第一响应时间是客户提交问题后，我们对此做出响应所花费的平均时间。客户不喜欢等待解决问题，所以平均第一响应时间与客户满意度息息相关。

  换句话说，平均第一响应时间、平均解决时间越短，客户就会越满意，参与度就会越高。

  我们应该仔细筹划人员安排，根据客户的数量开展业务。当企业迅速发展时，就不能低估反馈数量了，在制定预算时，应该提前雇用、培训技术支持人员以备不时之需。

  续费率包括客户续约率和金额续费率。这是与客户成功绩效有最直接关系的指标，也是我们需要重点关注的指标。

  一般来说，面向中小企业，客单价较低的，更应该关注客户续约率，也就是续约的企业数上；面向中大企业，客单价较高的，更应该关注金额续费率，也就是续费的金额上。

  客户流失率是指在一定时间段内流失的用户比例。流失的原因通常是：用户对产品不满意、竞争对手的报价更低等。客户流失率过大，可能迅速导致一家 SaaS 公司破产。

  客户流失率一般每年保持在 5-7% 为正常水平。面向小型企业的 SaaS 公司可能会有更高的客户流失率；

  但面向大型企业的 SaaS 公司应该向更低的、甚至是负的客户流失率努力。比如：

  如果一家公司每月的客户流失率是 5％，但其余 95％ 的客户在产品方面都是成功的，甚至购买了附加服务并增加了 5％ 的收入，那么本月收入将是上个月的 110％ 。

  CAC 经常被称为初创企业杀手，因为有很多解决了 PMF（产品/市场匹配）问题的初创企业，最终失败就是因为没有找到低成本获客的方法。

  对于前者，想要降低 CAC，可以用 A / B 测试来提高转化率：最大程度地减少完成订单所需的流程；或者改进试用流程，使产品更易于使用。

  常规性收入是任何一家 SaaS 企业的命脉。无论我们的定价计划或计费周期是怎样的，MRR 都是一个可以追踪的单一且持续的数字。

  这些计算看似很简单，但是 SaaS 企业需要根据业务的复杂性来计算多种 MRR 数据。例如，所有 SaaS 公司都会计算新增 MRR 和流失 MRR 以得到净 MRR。

  客户生命周期价值（LTV）是了解客户最重要的指标之一，可以让我们制定市场营销、销售、客户成功、产品等方面的业务决策。

  要计算 LTV，首先必须计算客户的生命周期。如果每月客户流失率为 5％，则客户生命周期为 20 个月（1 / 0.05）；如果每年客户流失率为 25％，则客户生命周期为四年（1 / 0.25）。

  客户流失会对 LTV 产生直接影响。如果可以将流失率减半，那么 LTV 将会翻倍。

  在判断 SaaS 业务模式的可行性时，LTV 也是一个重要指标。在可行的 SaaS 企业运行或他任何形式的常规性收入模型中，LTV 应该约为 CAC 的三倍。

  缺少对这些指标的监控，就像在黑暗中驾驶一辆仪表盘坏了的汽车一样。我们可能在朝着正确的方向前进，但却不知道达到目标所需的速度或时间。

  方便我们随时随地监测它们，关注这些指标是否发生了变化、何时发生了变化以及为什么发生了变化，并且迅速采取相对应的策略。

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