SaaS 业务指标分析：计算 MRR/ARR、流失率…

当你需要为 SaaS 业务计算收入、流失、单位经济与队列留存指标，或准备投资人月度报告和收入预测时使用。

适用场景

解决思路

1. 收入指标计算：MRR = 所有活跃订阅月价值之和；ARR = MRR × 12。
2. 拆分 MRR 组成：new_mrr（本月新订阅）、expansion_mrr（升级）、contraction_mrr（降级）、churn_mrr（取消订阅的 MRR）、reactivation_mrr（重新激活订阅）。
3. 计算净新增 MRR：net_new_mrr = new_mrr + expansion_mrr + reactivation_mrr - contraction_mrr - churn_mrr。
4. 计算增长率：mrr_growth_rate = (ending_mrr - starting_mrr) / starting_mrr × 100；mom_growth = (current_mrr - previous_mrr) / previous_mrr × 100。
5. 绘制 MRR 瀑布图：从 Starting MRR 出发，逐项加减 New、Expansion、Reactivation、Contraction、Churn，得到 Ending MRR 与 Net New MRR。
6. 计算 Logo Churn：customers_lost / customers_start_of_period × 100，SMB 月流失基准 <5%，企业级 <2%。
7. 计算 Gross Revenue Churn：churned_mrr / starting_mrr × 100，月基准 <3%。
8. 计算 Net Revenue Churn：(churned_mrr - expansion_mrr) / starting_mrr × 100，目标为负值（净扩张）。
9. 计算净收入留存 NRR：(starting_mrr - churn + expansion) / starting_mrr × 100；100-110% 为好，110-120% 为优秀，>120% 为顶级。
10. 制作 Churn 分析模板：包含摘要表（Logo Churn、Gross Revenue Churn、NRR 对比基准与状态）、流失原因分解表（原因、客户数、MRR 损失、占比）、队列表现（各季度队列留存率、企业级细分留存）。
11. 计算客户生命周期价值 LTV：ARPU × Gross Margin % / Churn Rate。
12. 计算客户获取成本 CAC：Sales & Marketing Spend / New Customers Acquired。
13. 计算 LTV:CAC 比率：LTV / CAC。基准：<1x 差，1-2x 可接受，2-3x 好，3-5x 优秀，>5x 极佳。
14. 计算 CAC 回收期：CAC / (ARPU × Gross Margin %)；企业级 <18 个月，中端市场 <12 个月，SMB <6 个月，消费者 <3 个月。
15. 计算毛利率基准：SaaS 典型 70-85%，基础设施 50-70%，服务密集型 40-60%。
16. 按注册月份定义队列，构建留存矩阵：行是各月队列，列是 Month_0 到 Month_12，值为 active_customers / initial_customers × 100。
17. 构建收入队列：值为 current_mrr / initial_mrr × 100；计算队列 LTV：sum(all_revenue_from_cohort) / initial_cohort_size。
18. 计算 Quick Ratio：(new_mrr + expansion_mrr) / (contraction_mrr + churn_mrr)；<1 萎缩，1-2 可持续增长，2-4 良好增长效率，>4 极佳（高增长潜力）。
19. 生成投资人月度报告：关键指标摘要表（ARR、MRR、Net New MRR、NRR、Logo Churn、LTV:CAC、CAC Payback 的当前值、上期值、变化与基准）、MRR 瀑布图、按细分客户指标表（Enterprise/Mid-Market/SMB 的客户数、MRR、ARPU、Churn）、现金与烧钱情况（Cash Balance、Monthly Burn、Runway、Revenue/Burn Ratio）、目标 vs 实际表（New Customers、Net New MRR、NRR、CAC Payback）、下月展望（Pipeline、预计成交客户数、预计 MRR、关键风险）。
20. 构建自下而上的收入预测模型：设定 base_mrr、new_customers_monthly、avg_new_customer_mrr、expansion_rate、contraction_rate、logo_churn_rate；每月按 new_mrr = new_customers × avg_mrr，expansion_mrr = existing_mrr × expansion_rate，contraction_mrr = existing_mrr × contraction_rate，churn_mrr = existing_mrr × churn_rate，得出 ending_mrr = starting_mrr + new_mrr + expansion_mrr - contraction_mrr - churn_mrr。
21. 输出 12 个月投影表（Month、Starting、New、Expansion、Churn、Ending、Growth）并汇总起始 ARR、期末 ARR 与年度增长率。
22. 按维度做细分分析：by_plan（Starter/Professional/Enterprise 的 MRR、客户数、ARPU、churn）、by_industry（各行业 MRR 与 churn）、by_company_size（1-50、51-200、201+ 的 ARPU 与 churn）。
23. 输出结果时按 Executive Summary 结构给出：优势（如 NRR 高于 100%、Quick Ratio 良好、企业级留存高）、待改进项（如 LTV:CAC 未达标、CAC 回收期过长、SMB 流失偏高）、建议（降低 CAC、改善 SMB 留存、扩张企业级、增加扩展收入）以及关键指标速览表。

适用边界 · 注意事项

• 需要从 Stripe、Chargebee、Mixpanel 等平台直接拉取支付或行为数据时，本技能本身不提供数据源，需先具备相应工具或导出数据。
• 没有订阅/经常性收入模型的业务（如一次性买断或纯服务项目）不适用这些 SaaS 指标口径。