Teljes útmutató a havi előfizetési (SaaS) üzletág előrejelzéséhez

Russian

Ez a cikk része a SaaS Business Startup Guide-nak, amely a cikkek kurátált felsorolását tartalmazza, amelyek segítenek a SaaS üzletének megtervezésében, megkezdésében és növelésében.

Mi vagyunk élni egy előfizetési világban. Egyre többet, mindazt, amit csinálunk és használunk, már nem adunk el minket közvetlenül. Ehelyett most fizetünk havonta mindenféle dolgot.

Bár sok sajtó kapott a Szoftver-as-a-Service boom (SaaS) -nek, az előfizetések mindenütt megtalálhatók. Egyes előfizetési modellek, például tornatermi tagságok és magazinok már régóta vannak, míg más előfizetési vállalkozások teljesen újak és innovatívak.

Manapság kis havi díjakat fizetünk, hogy szinte mindent megközelítsünk világunkon. A zenei szolgáltatások, például a Spotify, a Rdio és a Beats, a Netflixhez hasonló film streaming oldalak, mint a NatureBox és a HelloFresh számára készített ételeket és ételeket, úgy tűnik, hogy bármi és mást is igénybe vehet.

A helyi fűtési javítóműhelyem egyre inkább feltörekvő előfizetési szolgáltatások iránti igénye, és elindította a $ 10 / hó előfizetési szolgáltatást, amely magában foglalja az alapvető rendszer-javításokat, karbantartást és a nagyobb karbantartási szolgáltatások kedvezményeit.

Előfizetési szolgáltatások azért népszerűek, mert gyakran kevesebbet költ, rövid távon, egy szolgáltatás használatának megkezdéséhez. Egy album megvásárlásakor az iTunes-on egy hónap alatt hozzáférhetek a zenék egész világához. Az új DVD megvásárlásának feleért kaphatok hozzáférést a Netflixhez elérhető tartalom mélykatalógushoz. A futópad megvásárlásának töredékéért egy teljes tornatermet is használhatok.

Nem csoda, hogy az ügyfelek egyre inkább előfizetési szolgáltatásokat keresnek, hogy helyettesítsék azokat a dolgokat, amelyeket egyszer megvásároltak és tulajdonukban állnak. És nem csoda, hogy a vállalkozások igyekeznek új és innovatív előfizetési üzleti modelleket felállítani, amelyeket az ügyfeleiknek felajánlhatnak.

Ha vállalkozása előfizetői szolgáltatást állít fel, megbízható értékesítési előrejelzést teremt, amely kulcsfontosságú lépés a megértéshez hogyan növekszik a vállalkozásod, és milyen kulcsfontosságú a bevételnövekedés.

A következő lépésben bemutatom az előfizetési előrejelzés kritikus elemeit, és pontosan megmutatom, hogyan készítheted el a sajátodat. Termékünk, a LivePlan automatikusan automatikusan feliratkozik az előfizetési előrejelzésekre, így ha már Ön is egy LivePlan felhasználó, akkor szerencséje van, és kihagyhatja ezt a cikket. De ha egy táblázatot használsz, és előre meg kívánja építeni az előrejelzéseidet, akkor gondosan figyelni fogsz.

Néhány meghatározás, amelyet meg kell tudnia készíteni az előfizetési előrejelzés elkészítéséhez:

egy előfizetési értékesítési előrejelzés készítése, néhány olyan kifejezésre van szükséged, amelyet meg kell értened, hogy nem fogod megtalálni a hagyományos értékesítési előrejelzésedben.

A periodikumok gyakran éves előfizetési időszakokkal rendelkeznek.

A Előfizetési időszak , amely lényegében azt az időtartamot jelenti, amikor az ügyfél kötelezettséget vállal arra, hogy feliratkozik a szolgáltatására. Számos szolgáltatás havi előfizetési időszak alatt működik, ami azt jelenti, hogy az ügyfelek havi díjat fizetnek a szolgáltatáshoz való hozzáférésért, és bármikor lemondhatnak - gondolja a Netflix vagy a tornaterem tagjai. Egyes szolgáltatások éves előfizetési idővel rendelkeznek. Ebben az esetben az ügyfelek évente fizetnek, hogy hozzáférjenek a szolgáltatáshoz, majd az év végén megújíthatók. A magazinok és a vállalati szoftverek kínálata gyakran éves előfizetési időszakokkal rendelkezik. Ebben a cikkben a havi előfizetési szolgáltatás értékesítésének előrejelzésére összpontosítok. Éves előfizetésekre és egyéb előfizetési hosszakra vesznek be egy jövőbeni bejegyzést.

Az új előfizetők szintén meglehetősen alapkoncepció. Ez egyszerűen azon új ügyfelek száma, akiket egy adott hónapban regisztrálsz a szolgáltatásodért.

A lemondás pontosan az, ami úgy hangzik, hogy minden hónapban megszünteti a szolgáltatást.

Végül Churn, , amely a végső szám, hogy minden előfizetési üzleti modellt használó vállalatnak nagyon szoros figyelemmel kell lennie. A lemorzsolódás az az arány, amellyel az ügyfelek törlik és elhagyják a szolgáltatást. Az alacsony kibúvás megegyezik a boldog ügyfelekkel, míg a magas csorzás azt jelenti, hogy a felhasználók gyorsan törlik a szolgáltatásukat, és nem jelentkeznek régóta a szolgáltatására.

A kiszolgálót kiszámítja egy hónap alatt törölt ügyfelek számával, az ügyfelek a hónap elején voltak:

Churn = Lemondás egy hónap alatt ÷ Ügyfelek a hónap elején

De a roncs a roncs fogalmához, mert valójában olyan, mint egy szivárgó vödör. Gondolj a kúszásra, mint egy lyuk a vödör alján. Mindaddig, amíg a lyuk (kiesés) kicsi, egyszerűen egyszerűen megtarthatja a vödröt azzal, hogy hozzáadja a vizet (új előfizetők), mint az elvezetés.

A fenti definíciók mindössze annyit kell tudniuk, növekedés. A következő néhány dolog, amiről beszélünk, az ezekből az ügyfelekből származó bevételhez kapcsolódik.

Előfizetési szolgáltatásokból származó bevételek kiszámítása

A számlázás elkezdéséhez meg kell becsülnie a Átlagos bevétel felhasználó / ügyfél (ARPU) szerint . Ez az, hogy mennyit szándékozik havonta tölteni egy ügyfelet. Ha egy olyan előrejelzést készít, amely különböző árszintekkel rendelkezik, előfordulhat, hogy minden egyes árszintre külön előrejelzést szeretne készíteni. Egy kicsit később elmondunk többet erről.

Az elváltozás százalékában könnyedén kiszámíthatja az ügyfél életciklus értékét (LTV). Az Ön százalékos aránya segít megjósolni, hogy az átlagos ügyfél átlagosan mekkora előfizetést fog előfizetni a szolgáltatására, és segít megjósolni, hogy mennyi pénzt várnak el az ügyfelektől az előre jelzett élettartamuk alatt. Az LTV kiszámítása úgy történik, hogy a Felhasználónkénti Átlagos Bevételt Churn szerint osztja:

LTV = ARPU ÷ Churn%

Ez a számítás megmutatja, hogy mekkora az átlagos ügyfél az Ön számára. Például, ha a szolgáltatás ára 19 dollár / hó, és a lemorzsolódás 5 százalék, akkor az átlagos ügyfél 380 dollárt ér.

Az átlagos vásárló várható élettartamát is kiszámíthatja, ha az LTV-t ARPU-val osztja:

Ügyfél élettartam = LTV ÷ ARPU

Az Ügyfél élettartamát úgy is kiszámíthatjuk, hogy egyszerűen elosztjuk az 1-et az elválasztási sebességgel:

Ügyfél élettartam = 1 ÷ Churn

A fenti példa alapján az átlagos ügyfél élettartama 20 hónapon belül (380 ÷ 19 = 20) vagy (1 ÷.05 = 20).

Végül szeretnénk tudni, hogy mennyi pénzt előre jeleznek havonta, más néven Havi ismétlődő bevétel MRR). Az MRR kiszámításához az ARPU-t szorozza meg az adott hónap elején elhelyezett ügyfelek számával, valamint az új vásárlók számával:

MRR = ARPU x (Kezdő Subscribers + New Előfizetők)

Itt az ideje, hogy előrejelzést készítsen

Most, hogy az előfizetési előrejelzés alapvető terminológiája van, itt az idő o Tekintse meg az aktuális előrejelzés elkészítését. Mint már említettem, ebben a cikkben egy egyszerű előrejelzést készítünk egy havi előfizetési üzletre vonatkozóan, de az itt tárgyalt fogalmak közül sok felhasználható előfizetési előrejelzés készítésére a különböző előfizetési időszakokra vonatkozóan.

Itt van, mi a táblázat fog kinézni:

Ismét ez egy meglehetősen egyszerű modell, amely feltételezi, hogy a szolgáltatás nem rendelkezik egyszeri beállítási díjakkal, és hogy az Ön vállalkozása egy egyszerű havi előfizetési szolgáltatást működtet, ahol az ügyfelek előre fizetnek egy hónapra a szolgáltatás. A modell bonyolultabbá válhat, ha a felhasználók idővel frissíthetik szolgáltatásaikat, vagy ha egyszeri beállítási díjakat vagy különböző szerződési időt vehetnek igénybe.

A minta modelljében havonta módosíthatja az egy felhasználóra jutó átlagos bevételt (ARPU) arra számít, hogy átlagosan egyes ügyfelek magasabb árakon kínált szolgáltatásokat tudnak feljavítani.

Az Előfizetők elindítása azoknak az ügyfeleknek a száma, amelyeknek egy hónap elején van. Ebben az előrejelzésben az első hónapban nullás előfizetőként kezdjük új üzletként. A jövő hónapokban kiszámítjuk a kezdő előfizetőket, ha megnézzük, hogy hány ügyfelünk volt az előző hónap elején, majd felvettük az új előfizetőket és kivonjuk azokat a vásárlókat, akik úgy döntöttek, hogy visszavonják.

Ebben a minta modellben azt feltételezzük, fizetni egy hónapos szolgálati idő előtt, ezért kiszámítjuk a kiszáradási arányt azon ügyfelek számán alapulva, amelyeket minden hónapban elkezdünk, nem pedig azon ügyfelek számával, amelyekkel a hónap végét vesszük.

Innen kiszámoljuk a kiáramlást, az átlagos ügyfél hónapokra és dollárra tervezett élettartama és végül kiszámolja az adott hónapban várható összes havi ismétlődő bevételt.