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重要的并不是结果，而是要看结果背后的逻辑有无大错。
来源 / ToBeSaaS （ID：gh_66062ec0961b）
作者 / 戴珂
又到了年终总结和规划时间了。不过按流程顺序，首先需要对过往做一个复盘，然后再说总结和规划问题。
一般的复盘都是基于事实结果，其实重要的并不是结果，而是要看结果背后的逻辑有无大错。对于SaaS行业来说，虽说有北极星指标可参考；不过对于复盘来说，大部分指标排不上什么用场。比如大家都用ARR衡量业务的有效性，但很难说5000万的ARR，就一定比2000万ARR要好。因为这还要看这些ARR是用多大的成本获得的。另外，也看不出流失掉多少收入，才剩下这些。实际上，单看NDR也无法知道业务的增长情况。比如，NDR=150%，未必就比NDR=80%要好，因为这个指标只反映了留存，而没有反映出留存的绝对数量和新客户收入。比如，你一共就3个客户，即使NDR做到150%，啥也说明不了。这需要先理解一个重要的概念：单位经济学，一种用于分析公司相对于其“基本单位”的成本收入比的方法。单位经济学模型主要是两种（也许还有更多），所不同的是“单位”的定义：一种是单位被定义为“一件商品”；另一种将单位定义为“一个客户”。显然，SaaS行业单位是“客户”，即围绕一个客户的成本收入分析。也就是说，在SaaS行业，衡量业务有效性是获得了多少有持续贡献价值的客户；而不是卖了多少套软件。SaaS的单位经济学给了我们一个复盘的评价角度。但现在的问题是，如何衡量所获客户的价值？我们自然会想到北极星中的一个指标LTV。不过，在多数人的认知里，LTV是一个用于衡量客户未来贡献收入的指标，也就是你从一个客户那里所获得的全部收入。这个理解虽然不能算错，但是对复盘没有实际意义。实际上，用于复盘目的的LTV，与通常的定义有很大区别。首先，LTV关乎的不是收入，而是利润。所以需要用毛利率、而不是收入去计算LTV。其次，LTV确实与流失率相关。所以实际计算结果与直觉可能会大相径庭，低得令人无法相信。最后，LTV不是像其定义那样，是一个未来指标；而是用倒推方式计算，比如从第0年到第3年实现的利润。现在，把上面所有考虑要素代入，计算出过往的LTV（其实确定流失率之后，也可以测算未来的）。所得出的结果，基本上就可以得出结论：忙活了好几年，究竟是在做一桩有利可图的生意；还是拿了一堆无价值的客户，一直在做赔本买卖？为了直观起见，我通常会把LTV按照时间和金额维度，做一个曲线图呈现给团队。多数情况下，团队可能自己都不会相信，经营的结果是这样？按照倒推方式使用LTV，虽然在一定程度上可以代表经营的水平和结果。但是还漏掉一个重要考量要素：这个结果是花多大的成本获得的？每次估算CAC时，我都会请市场和销售团队自己估算一下。多数情况下，与实际结果都能相差5~10倍!其实CAC远不止市场和销售人员的工资福利那些肉眼可见成本。正确的计算方法是从上至下的，即所有S&M（营销&销售）费用，除以所获新客户数。为什么CAC会比想象的高得多？问题出在S&M这项。它还包含了花在销售失败客户身上的成本，也包括投入到免费客户的成本。最终分摊到所获新客户的头上，当然就高了。建议你也像LTV那样做一张图。我们先把CAC的绝对值放一边，主要看CAC的走势。正常情况下，随着各方面的成熟和稳定，CAC一定是逐年走低的。但是，如果CAC始终平稳、甚至是越来越高，那一定是出大问题了。说到成本，这里只考虑了S&M，其实还有研发、管理、客户成功、云服务设施等更大的成本，所以才有人提出LTV/CAC>3。最后说回复盘的事，其实无需搞那么复杂，两个指标就够了。用LTV从单位经济学角度，可衡量出团队的能力、水平和成果；而CAC则给出了这个生意，能否做成有利可图。用一个养鸡的比喻，LTV评价这是不是一只产蛋率高的鸡？而CAC说明值不值得花这么高的成本养它？在这两个重要结论的基础上，再找出提升LTV、降低CAC的措施，也就是分析和拆解指标背后的业务逻辑和执行方法。
