SaaS投资回报率ROI解读。从自然到商业，事物都具有规律性，都具备生命周期(5)

LTV计算方法是假定客户的人群比例是稳定不变，以某个时间周期内付费客户作为独立样本（忽略样本间相关性），以此 线性回归 得出的预测LTV是平均值，并不能体现个体客户的差别。在面对公司运营策略发生调整，计算结果会产生较大的误差， 描述性模型只能拟合已有现有数据表现，是一种利用简化的逻辑在解释复杂现象 。 对于初创项目而言，在摸索验证商业模式会面临LTV计算的调整，这并不意味着不去计算LTV。恰恰相反，计算LTV 仍然具有积极意义，通过预估LTV可发现战略上可能存在的问题，如投资回收周期（PBP）、如何延长客户生命周期等等。 如果想要提高预测数据的准确性，可以通过引入统计学模型或机器学习等方式。由于SaaS公司的目标客户群体往往具有相似性，很大程度上吻合统计规律，采用贝塔几何（ BG ）/负二项模型（NBG）可以提高 准确性 。该模型可利用客户历史交易数据（RFM）来预测未来每个 客户 的交易次数和流失率，用于描述非契约客户关系情境下重复购买行为。 另外，在快速扩张的情况下，可以侧重关注“40法则：营业收入成长率 + 利润率 ≥ 40%”，保障公司在良性的发展趋势中。

不同模式LTV的差异。

互联网在不同盈利模式下，用户LTV的计算方式也会有所不同。 对于大多数 关注用户的留存情况 产品（广告类、社交 类 、游戏 类 ...）来说，可以通过 LTV=LT*ARPA(DAU) 进行计算，LT指的是用户的活跃天数，ARPA (DAU) 指的是用户活跃一天所能带来的日均收入。 另外，电商类还可以通过 LTV=人均客单价*单个用户平均购买次数 ，进行LTV计算。 04

客户价值应以商业价值为纲 LTV与CAC的博弈。 在实际的渠道投放环节，需要确保 获客成本 （ CAC ）小于LTV才能保证投资回报率（ROI）最大化，实现盈利。CAC通常包括企业运营和营销的全部投入，如客户交付成本（如数据中心的使用）、客户支持成本（如呼叫中心）以及支付给第三方的费用（如软件授权费），以及人力成本等。计算ROI可以预估成本回收周期、判定渠道质量以及支持产品运营决策。 计算公式为： ROI=LTV/ CAC ， 投资回报率（ROI）为 [客户预期能为公司产生平均收入总值]除以 [获取客户所需付出的成本]，这个比值主要反应客户获取效率， 数值越高说明SaaS公司从新客户获取的利润越高 ， 这几乎 是最重要的营销指标。 示例： 天天预约Pro平台LTV=20,000元。假设一个月营销成本为32,000元，获取40位付费新客户，那么这个月的客户获取成本CAC为：32,000/40=800元。（数据为虚构） 基于上述例子， 投资回报率ROI= 20,000 /800=25倍 。 ROI基准 | Guofu draw 一般认为， ROI<1，意味着无利润可言； ROI=1，表示损益平衡；ROI>1.5，基本能跑通商业模式； ROI < 3，可理解为获客成本高，营销转化不足；而 ROI>3， 才能算具备较高的投资价值。 在《2020年“软件即服务”的业务转型报告》指出，SaaS公司要确保稳定增长， LTV需要至少是CAC的3倍，而美国这一数值则是5~6倍 。 目前市场上普遍认为 3≤ROI≤5是比较理想的状况 ，美股中SaaS上市公司这一数值中位数为6.7。 LTV/CAC的挑战在于留存率（流失率）并不是恒定的，会随着时间的变化而变化，获客成本也是如此。 Tips: LTV/CAC的比值亦需要在有效的描述下，否则比值哪怕大于1，也无法评估营销活动的可行性或有效性。 优化业务流程是最优解。 贝恩（Bain）咨询公司认为 “维护现有客户所得利益的成本”只需“开拓新客获取相同利益的成本”的20% 。做好客户服务，提高客户满意度、忠诚度，是降本增效的好方法。 SaaS公司的商业盈利模式依赖于 订阅收入 、 增值升级收入 以及其 本身网络效应 （以数据层串联供应链上下游）所产生的货币价值 。而核心是只有客户把SaaS产品用起来、用好了，把产品体验做到极致，提升客户留存。 想要通过优化业务流程提高ROI，可以试试下面的方法。 1）做好客户分层，满足不同层次客户诉求；