SAAS核算的实践首要触及两个问题，一个是数据的整理整合，一个是核算的要点

文章背景为，假定某订阅制SAAS产品，付费形式为月、季度、年档。项目已阅历商场相对空白到竞品围歼的多重阶段。

针对客户生命周期价值（问题做了评论，经整理成文，文章是一个思考的过程，对大家或许无法形成理论性辅导，但作为开辟思路之用还算尚可。

订阅制的SAAS类产品的核算方式

首要来说，客户生命周期价值（）对SAAS类产品而言，是其商业形式健康和可继续的中心目标，但LTV的核算，是一个复杂的、需求多部门深度协同的工程。

一、根据SAAS产品的核算办法

核算LTV的中心目的是猜测客户在整个生命周期内，为公司带来的净收入。比较常用的办法是根据现金流的猜测，这好像更贴近SAAS产品的特点。

中心核算公式是：=(平均每月经常性收入)*毛利率%*平均客户生命周期(月)

其中对平均每月经常性收入的核算，比较引荐的是按按客户群/层级核算（例如按获客月份、按套餐等级、按客户规划分组），分组核算LTV会更有意义。

毛利率方面，一般来说毛利率=(收入-直接服务该客户的可变本钱)/收入*100%。不过关于软件类产品来说，会存在一些可变本钱，比方服务器等基础设施，能够依照用户使用量分摊。比较麻烦的是客户的支撑本钱，这大部分是人的本钱，很难精确分隔，只能依照可归属部分做大致分摊。

这里面是不包括研制本钱、一般管理本钱（比方非一线岗位人员的本钱等）等这些固定本钱的，这里的LTV更看重客户带来的毛利润奉献。

比较难猜测的部分是平均客户生命周期，通常的做法是：平均客户生命周期(月)≈1/月客户丢失率。其中月客户丢失率=该月内丢失的客户总数/月初客户总数*100%。当然，丢失率仍是应该尽量依照客户群来核算，由于新老客户、不同套餐的客户丢失率差异或许非常大，不做分组的核算，会导致数据反常高或反常低，干扰最终的判断。

二、LT的核算实践

核算的实践首要触及两个问题，一个是数据的整理整合，一个是核算的要点。

2.1、数据的来历和整理整合

CRM(如Salesforce)：客户基本信息、合同价值、订阅开端/完毕日期、增购/降级/丢失记载。

订阅/计费体系：精确的MRR、ARR、交易流水、续约状况、退款记载。这是收入数据的中心来历。

产品剖析工具：用户行为数据（活跃度、功用使用深度），这些是猜测丢失和增购潜力的重要目标。

财政体系：本钱数据（服务器费用、支付手续费、客户成功/支撑本钱分摊）。

客户支撑体系：支撑工单量/类型/处理时刻、客户健康度评分。

2.2、核算的要点

客户分组：按获客时刻、获客途径、初始套餐、客户规划、行业等进行分组核算。过于寻求平均的LTV数据价值并不大。

区分毛丢失与净扩张：核算丢失率时，区分客户数量丢失和收入丢失，并清晰NRR的核算。

处理可变合同：关于用量计费或合同价值波动大的客户，MRR的核算需求更精密（如翻滚平均）。

本钱分摊：建立清晰、一致、可审计的规矩来分摊可变本钱到客户或客户群。防止过度复杂化，但也要确保合理性。