共计 3893 个字符，预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。
导读：基于行业教训，好的 SaaS 企业服务公司，LTV 个别要大于 3 倍的 CAC。那如何通过数据来更高效地获取客户和进步客户生命周期价值呢？
文|章毅鹏
网易智慧企业数据开发工程师
SaaS 概述
SaaS 简介
SaaS，是 Software-as-a-Service 的缩写名称，意思为软件即服务，即通过网络提供软件服务。不同于传统软件服务，SaaS 平台供应商将应用软件对立部署在本人的服务器上，客户按需订购获取服务，并且按定购的服务多少和工夫长短领取费用。
想要通过数据驱动业务，必须先足够理解业务的特色。那 Saas 模式的特点是什么呢？
SaaS 模式特点
放一张经典图，上图是 SaaS 模式的一个典型客户的现金流模型。横轴是工夫，纵轴是客户给企业所带来的支出。能够看到，咱们通常会付出很大的老本来获取一个客户，而盈利点在于客户之后的继续支出。
从图中能够看出 SaaS 模式的两大特点：
获客老本高，相比于 To C 产品来讲，SaaS 模式获取一个客户所付出的老本更高，须要市场、销售、售前、技术支持等多部门多环节反对，耗费人力更多；
营收来自较长的服务周期，不同于传统软件服务的一锤子买卖，SaaS 免费是继续的，只有客户胜利了，并且留存下来，可能继续发明支出，SaaS 模式才算衰弱。
基于以上特点，咱们能够推断出，一个 SaaS 企业胜利的要害有两个方面：
高效获取客户，用更低的老本获取更多的付费客户 。能够通过获客老本 CAC(Customer Auqusition Cost) 形容，即获取一个典型客户须要付出的老本。
进步客户生命周期价值，让客户在应用产品或服务的整个生命周期中，更多地付费。与之对应的也有一个指标：LTV(life time value)，生命周期总价值，也就是一个典型客户在整个生命周期中为企业奉献的支出。
基于行业教训，好的 SaaS 企业服务公司，LTV 个别要大于 3 倍的 CAC。那如何通过数据来更高效地获取客户和进步客户生命周期价值呢？
如何更高效地获取客户
新客数量 = 线索数 * 成单率，如何更高效地获取客户，实质上就是管制老本的前提下晋升线索数和成单率。
如何晋升线索数
线索数 = 访客数 * 注册转化率
1. 减少访客数量 & 品质：
1.1 市场营销成果剖析，通过剖析访客的渠道特色对线索数量、线索成单率、线索客单价的影响，掂量内容营销、社会化营销、SEM、DSP 等推广工作的成果。哪些渠道的投资回报率更高是咱们须要十分关注的，咱们须要辨认出这种高质量的获客渠道，从而加大投入。
1.2 B2B DMP 精准触达指标客户。利用 DMP 的企业关系网络、行业等数据能力，定位产品指标客户群体的外围对接人，利用外呼机器人邮件短信等形式精准触达。
2. 晋升注册转化率：
2.1 落地页流量剖析，晋升从访客到注册试用比例。咱们的最佳实际案例，通过剖析访客在官网的行为轨迹、各落 地页跳出率、拜访深度、热点图等，改版优化了几个关键点，使得注册转化率从 2‰晋升到了 5‰，晋升了 2.5 倍。
- 行为轨迹样例图：
如何进步成单转化率
成单率 = 销售能力 * 销售效率
1. 开释销售能力，让销售接触更适宜的线索。
1.1 Leads 评级，促使适合的线索给到适合的销售。2B 的销售场景往往比较复杂，会有 SDR、电销、KA、渠道代理商等多职能团队，不同的团队甚至不同的销售都会有各自善于的畛域。所以咱们依据线索的企业根底属性（规模、行业等）、注册信息（渠道、注册时段、信息欠缺度等）、拜访动向度（停留时长、沟通形式、历史到访次数等）、试用深度等对不同特色的线索进行分级分类，并依据销售能力为各团队打上标签，把线索交由更适合的销售跟进。
2. 进步销售效率：过程线上化，治理自动化，能力数据化。
2.1 过程线上化，最根本的一点是用好 CRM，缩小手工录入、手工计算。2B 的销售过程，因为人工操作较多，常会随同着聊天、邮件、Excel 等多种形式记录。而用好 CRM，指的是不断完善 CRM 零碎，尽量将线下工作流和线下数据迁徙到线上。这样一方面保证数据的完整性和准确性，便于机器统计分析，缩小手工工作量，缩小数据品质导致决策出错概率。另一方面通过 CRM 治理销售人员和销售过程，便于操作，效率也能大大晋升。
2.2 治理自动化，制订销售的 SOP 规范流程，并通过全链路数据监控，自动化监控 SOP 标准，监控客户销售过程异样（比方客户试用期数据异样，销售预测回款未达成、线索跟进异样等），便于销售团队及时发现问题解决问题，进一步还能够自动化培养线索。
2.3 能力数据化，打造 Sales 能力图谱，能够思考 Sales 的业绩实现状况、销售客单价、成单周期、增购续费能力、分行业分规模客户赢单能力等。
如何进步客户生命周期价值
付出肯定的老本获取一个客户之后，晋升客户生命周期价值是 Saas 模式的重要工作。一方面要尽量缩短客户生命周期，让客户继续的为你奉献支出，另一方面，尝试让客户增购，购买更多产品性能，让咱们更好地服务客户。
留存续费
想要 LTV 大于三倍 CAC，客户留存是外围要点。搭建残缺的客户胜利体系，并以数据驱动，是晋升沉闷并让用户续约的重要伎俩。
1. 意识客户，建设企业画像。依据客户的业务应用状况，建设客户分层、生命周期、衰弱度、疲劳度等指标确定客户的续费增购志愿。不同分层、不同生命周期的客户，采取不同经营策略；不同的衰弱度、疲劳度关注水平关注重点不一样
1.1 客户分层：依据 ARR、规模、行业排行等，将客户分为不同类型不同等级，作为差异化经营的根底。实质是要对公司营收奉献大的那类客户上加大投入。
1.2 生命周期：依据客户生命周期实践，并结合实际业务特色，咱们将客户分为新人期、关键期、成长期、续费期、老客期，不同阶段有不同的经营动作，并依据沉闷状况，划分不同的危险度。比方基于数据分析，咱们发现新客开明第 2 到 4 月活跃度高，则续费概率高，咱们把这段期间定义为关键期，那在关键期以及之前的新人期，经营动作就十分重要，这段时间内的客户危险度也应该重点关注。
- 普适模型如下：
1.3 衰弱度：依据客户的产品性能应用状况形容客户本身业务倒退状况以及客户粘性，通过衰弱度看板，就能监控业务整体应用状况，和某个客户的衰弱度变动状况。
1.4 疲劳度（满意度）：依据征询次数、服务可用率、需要实现状况形容客户对产品对服务的满意度。
2. 数据驱动续费，包含疏导新客应用要害性能、搭建续费跟进反馈体系、散失预警、散失挽回等。
2.1 疏导新客应用要害性能，先要通过数据分析，发现新客留存的要害性能，这也往往就是产品的外围或者高价值点。而后通过产品设计优化、CSM 染指等形式，疏导新客户发现应用这些高价值功能模块，尽可能早地为用户发明业务价值，从而晋升新客留存率。
2.2 搭建续费跟进反馈体系，商品到期前提前 3 个月告知 Sales\CSM 对客户进行续费前的各项保护工作，并收集跟进后果，确定客户有无续费动向，而后依据反馈圈定重点关注客户，造成闭环。
2.3 散失预警，提前发现用量环比降落、性能应用频率升高等苗头，揭示 CSM 进行干涉。不要等到客户曾经决定不再续约的时候，才发现客户散失，那就为时已晚了。咱们须要通过对客户性能看板的数据监测，建构模型，提前发现客户可能散失的苗头，及时沟通，及时干涉，最终实现客户的留存和回购。
2.4 散失挽回，在客户散失后，倡议 CSM 进行回访获取散失起因。一方面能够通过剖析散失起因晋升现有客户的留存率，另一方面能够尝试解决问题本源，挽回已散失客户。散失客户挽回须要在解决问题晋升体验的根底上，否则的话挽回客户可能会面临再次散失甚至影响口碑等更蹩脚的后果，如果你最终博得客户回归，请肯定确保他们回归后的客户胜利。
增 购
如果说续费是 SaaS 的外围营收点，那增购就是产品提高、客户认可的重要体现。新客刚付费时，可能没有真正理解本人须要什么，也不理解产品能提供什么，当付费一段时间后，相互之间理解更深，客户也对咱们更信赖的之后，为了更好的服务客户，咱们应该尝试让客户增购。而通过数据能够更好地找准这个节点。
1. 搭建增购后劲客户跟进体系。
首先，通过数据分析，尝试找到客户生命周期中最可能增购的阶段，不同产品模块最可能增购的前置条件。
而后，通过客户所处阶段、各产品性能衰弱度、用量饱和率、性能应用满意率、行业平均水平等数据，定义客户降级增购后劲。
一旦发现客户有较高增购后劲，散发跟进工作给 Sales\CSM 确定增购志愿。比方，咱们搭建的增购模型，客户增购命中率 13.6%，也就是说提供的 8 个客户里就有 1 个客户是确实有增购需要的，且笼罩了 70% 左右的增购金额，这就大大降低了 Sales\CSM 增购工作的难度。
2. 通 过增购数据分析，反哺产品制订典型客户增购降级 journey，也能够尝试组合性能造成新产品解决方案，从而疏导客户增购，疏导不同类型的客户购买不同版本的商品。
总 结
SaaS 公司经营情况通常能被少数几个要害指标形容分明，对这些指标进行小的晋升便能大大改善公司的整体情况。除了上文有提到的 LTV/CAC 以外，还有相似发出 CAC 老本的工夫，支出留存率 NDR(Net dollar retention rate)等重要统计指标，而所有的数据驱动动作，最终功效都会体现这些指标上。
数据驱动不止是指标统计与展现，重要的是基于数据分析采取的经营策略，同时也要继续监控经营策略带来的变动，造成 数据 -> 业务动作 -> 数据 的闭环，而造成闭环最重要的是用数据谈话的团队共识。
以上就是我对 SaaS 数据驱动的肤浅见解，对 SaaS 或者对数据驱动有趣味的同学欢送交换。
作者介绍
章毅鹏，网易智慧企业数据智能组数据开发工程师，深耕 2B 畛域多年，致力于 2B 数据驱动，目前次要从事网易七鱼精益经营相干工作。