传说级的产品大佬似乎看起来都不怎么依赖数据决策，反而好像更多依赖直觉。直觉和数据有时就像一个跷跷板的两端，依赖直觉的产品经理主观性更高、依赖数据的则客观性更高。

但事实真的是这样吗？

其实不然，做决策是一件非常复杂的事情，唯直觉论和唯数据论都会走向不同的极端。数据并不代表客观，因为数据本身是没有实际业务意义的，只是因为我们选择从这个角度看，才赋予了其意义。因此，数据本身也是被观察者所干扰的一种特征，那唯数据论其实就是一种悖论。

这里我很认同邱岳老师的一句话：“让数据成为自己的语言，用数据重构直觉，而不是用情绪和好恶来构建直觉”。因此，看数据的本质是为了通过「持续的提炼-预测-验证」来培养修正我们对事物更为准确和客观的直觉。

因此，掌握产品关键的数据指标势在必行。因笔者身处SaaS行业，且SaaS产品在最近迎来了小的行业爆发期，于是本篇将和大家分享下SaaS产品通用的十几种数据指标。

经过2周的内容组织和打磨，希望能通过本文向你讲透SaaS产品指标的核心内容。本次干货分享将从以下4个方面展开：

• 指标的定义与价值
• SaaS产品的指标选择原则及常见指
• 不同产品阶段，该关注哪些核心指标？
• 【案例】以教培SaaS为例，如何找出北极星指标并针对性优化？

此外，如果你以前看SaaS产品数据指标有看n次忘n次的现象，那么笔者自己也整理了一份SaaS产品指标字典，关注公众号【产品冰冰酱】，回复关键词【指标】即可获得。

OK，下面我们就正式开始干货分享！

一、指标的定义与价值

既然是谈论指标，那我们就需要先理清指标的准确定义到底是什么？掌握这些数据指标对我们有什么好处？

指标是用户衡量事物发展程度的单位，也称为度量。通常与具体业务的中间目标或最终目标直接相关。

指标需要经过计数、加和、平均等汇总计算方式得到，并且需要在一定的前提条件下进行汇总计算，如事件、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。

【举例】某电商SaaS中的日活跃数为10000、订单量为230、用户数量为1000，这些就是对该平台订单、用户的一种度量。

由此可见，SaaS产品的数据指标本质上是用来度量SaaS产品发展程度的。那么，理清一款产品的数据指标有何价值呢？

• 更为聚焦业务关键点
• 快速掌握产品特征和全貌
• 团队作战方向一致、更具凝聚力
• 尽快识别问题并采取措施

二、SaaS的指标选择原则及常见指标

看完了前面一堆正确的唠叨话，那么，想必大家最关注的就是SaaS产品到底需要看哪些指标。但看了那么多相关文章，你有思考过为什么要选这些指标而不是其他指标吗？

为什么核心的SaaS指标是LTV、CAC，而不是DAU、MAU呢？为什么看了那么多零散的指标科普，最终都没有形成任何记忆点呢？

这可能就是因为你没有理解SaaS产品选取指标背后的出发点。一旦你理解了，那一下子就会豁然开朗（其实，说的就是笔者自己啦

）。

因此，在和大家分享具体的SaaS指标之前，要先来和大家聊聊应该从什么角度去选取指标。

01 如何选取SaaS产品的关键指标？

前面我们提过指标的定义：即用来度量产品的发展程度。那么，与其说是选取SaaS产品的指标，不如说我们需要怎样去衡量一款SaaS产品的好坏。

除了个别公益类等产品之外，大部分产品都兼具用户价值和商业价值：用户价值指产品能够实实在在解决用户需求、且用户愿意用你的产品来解决问题；而商业价值则指该产品还能养活公司一帮子人吃饭，给企业带来持续的利润。

由此得出，衡量一款产品的好坏则在于综合判断其用户价值和商业价值。因此，我们将SaaS产品的指标划分为2大类：产品指标和商业指标。

下面，我们将结合SaaS产品的特性来讲讲具体的产品指标和选择该指标来衡量SaaS产品好坏的原因。

02 SaaS的产品指标

相较于传统软件买断式的售卖方式，SaaS产品是按月/按年等订阅式的出售方式，这是因为其理念的突破点就在于：软件不是一次性交付的产品，而是一种长期提供的服务。

由这样的订阅方式我们可以看出，客户在初次购买到期后，如果产品不满意，则很有可能直接流失掉。那么，衡量客户是否满意，则是一个非常关键的指标。

这里，我们将产品指标分为过程（领先）指标和结果（滞后）指标2大类：

• 过程指标是在事物行进过程中的指标，是一种输入型指标，关注行动和过程，容易改变但难以衡量；
• 结果指标是事物发生结束之后的指标，是一种输出型指标，关注结果，容易衡量但难以改变

过程指标

结果指标很好理解，例如订阅到期后用户是否愿意续费还是直接流失，这就是一个很明显的结果。那为什么还要过程指标呢？

这是因为如果我们等到用户订阅到期后再去看留存的话，客户可能已经都流失了，我们也错过了最好的改进时机。因此，制定领先指标能够帮助我们在用户使用期间就提前预测留存和流失情况，并通过策略及时挽回。

这里，我们介绍一种客户留存情况的领先指标框架：

（图源见水印）

举个例子：若50%的客户在1个月内完成了打考勤，则达到了客户留存率的领先指标。当然，这里的客户百分比、时间区间和事件都需要根据系统所传递的核心价值来进行确定和不断调整，具体案例可以参考第四部分北极星指标的制定。

结果指标

常见的产品结果指标包含客户生命周期、留存率、流失率、净推荐值，具体见下表：

客户生命周期LT

英文名：LifeTime

指标意义：指从企业与客户建立业务关系到完全终止关系的全过程

计算方式：=1/客户流失率

行业参考标准：不同行业差异性较大

留存率

英文名：Retention rate

指标意义：指从企业与客户建立业务关系到完全终止关系的全过程

计算方式：=（本期末客户数-本期内新增客户数）/上期末客户数

行业参考标准：面向中小企业 SaaS: 60% 好, 80% 很好；面向大型企业 SaaS: 70% 好, 90% 很好

流失率

英文名：Achurn（Average churn）

指标意义：以一个简单问题，衡量顾客对企业品牌/商品的忠诚度

计算方式：=推荐打分的均值

行业参考标准：30分（根据2020年SaaS行业NPS基准）

03 

SaaS的商业指标

商业变现的核心公式就是：利润=收入-成本。因此，如果要衡量SaaS产品的商业价值，那势必绕不开这个公式。

但是，利润、收入、成本本身是财务名词， 那我们产品经理也需要从财务的角度去计算这些数据吗？

当然不是。对于整个利润公式而言，不仅产品经理可以控制和影响的收入来源及支出成本较为有限，同时，产品相关的收入和成本也只占公式的一部分。与其关注整个公式，倒不如聚焦在和产品相关的收入和成本上，通过有针对性的产品策略来提升整体的利润，最大化发挥自己的价值。

因此，常见的SaaS产品商业指标在应用时都会经过一些产品视角的改造，与真正财务所计算的准确指标存在一定的出入。

下面，就与大家分享12个常见的SaaS商业指标，如果大家需要完整的SaaS产品商业指标文档，关注微信公众号【产品冰冰酱】，回复关键词【指标】即可获得：

收入型指标x7：

月经常性收入MRR

英文名：MRR（Monthly Recurring Revenue）

概念：用于衡量每月订阅收入，如果有一些年度订阅，除以 12，再分摊到每月来计算 MRR

计算方式：=SUM每位客户每月支付费用

与财务区别：不会计算一次性和可变的收入

月经常性收入增长率

英文名：MoM MRR

概念：用于衡量SaaS 业务增长速度、市场吸引力和业务扩展的指标

计算方式：=（本月MRR-上个月MRR）/上个月MRR

与财务区别：不会计算一次性和可变的收入

净月经常性收入

英文名：Net New MRR

概念：通过拆解 MRR 的各个组成部分，帮助我们了解到具体业务收入进和出的状况，以及导致 MRR 波动的原因

计算方式：=（新增 MRR+扩展 MRR+重新激活 MRR）-（客户流失 MRR+客户收缩 MRR）

备注：新增——新客户MRR，扩展——老客户的扩大销售，重新激活——老客户重新订阅，流失——退订，收缩——降低订阅

年经常性收入ARR

英文名：ARR（Annual Recurring Revenue）

概念：多年合同除以合同年限，再分摊到每年来计算 ARR

计算方式：=SUM每位客户每年支付费用

与财务区别：不会计算一次性和可变的收入

客户终身价值LTV

英文名：LTV（Life Time Value），也称CLV或CLTV

概念：对一段正在进行中的客户-产品关系所能产生净利润的预估 

计算方式： = ARPU /流失率

续费率

英文名：Renewal Rate

概念：指的是在订阅期结束时选择续费的用户占所有应续费用户的百分比

计算方式：=在订阅期结束时，实际续费客户数/所有应续费客户数 

每帐户/用户平均收入ARPA/ARPU 

英文名： ARPA/ARPU（average revenue per account/user）

概念：衡量单个客户为公司带来的金钱数量

计算方式：=某时期总收入 / 同期客户数

成本型指标x1：

获客成本CAC

英文名：CAC（Customer Acquisition Cost）

概念：指用户获取成本，即是你花多少钱获取一个新客户

计算方式：=获得客户的总支出/获得的客户数量

与财务区别：产品关注的获客成本一般分为运营成本和销售成本

备注：一般包含1、销售和营销团队的工资 2、用于获取新客户的广告支出（搜索/展示广告、社交广告、赞助等） 3、用于销售和营销的软件/硬件成本 4、涉及销售和营销的代理、公关或任何第三方成本

利润型指标x1:

毛利率

英文名：GM%（Gross Margin）

概念：毛利率是衡量公司价能力的指标

计算方式：（总收入-销货成本）/销售额

与财务区别：产品所关注的毛利率一般不包含研发成本

备注：上市公司一般不低于60-70% 

其他复合指标x3：

LTV/CAC

概念：通常被吹捧为企业的北极星，LTV/CAC>3是有较大概率占据行业领先地位的，是衡量企业健康状况的最重要的指标

备注： LTV/CAC=3左右，是一个比较好的状态，若3，很有可能说明在市场拓展中还太保守，没有尽快的的占领市场

CAC投资回收期

英文名：CAC Payback Period 

概念：从客户身上获取到收入需要多长时间才能抵消获客成本

计算方式：= CAC/（ARPA*毛利率%）

备注：≤12 个月，被认为是一个不错的指标。投资回收期越短，公司的利润就越大

40%法则

英文名：Rule of 40

概念：SaaS厂商财务状况满足增长率+利润率（Growth+Profit）之和要达到40%，象征着是个比较健康的指标

计算方式：即增长率+利润率≥40% 

三、不同产品阶段，该关注哪些核心指标？

在掌握常见的SaaS指标之后，我们就需要将单个的指标置于完整的产品中去应用了。产品本身并不是一个一尘不变的观测对象，那不同的产品阶段关注的指标自然有所不同。

举个例子，前面我们讲了40%法则（增长率+利润率≥40%），即增长率30%、利润10%和增长率10%、利润30%都是可以接受的健康状态。但增长和利润在初期扩张的情况下可能就是一个反义词：注重增长势必要投入更多成本、利润可能就会相应降低。

因此，不同阶段的关注点虽然有所不同，但最终整体还是要保持一定的平衡。

大家都熟知产品通常会被分为4大阶段（探索期/引入期、成长期、成熟期、衰退期），如下图所示：

下面我们来逐一介绍SaaS产品4个阶段关注的核心指标：

01 探索期

处于探索期的产品核心目标就是通过一个MVP去验证PMF（产品-市场匹配度），即验证客户是否有对应的需求、我们的解决方案是否能够很好的满足客户的需求，产品推出去有没有市场、客户是否愿意付费等。

在这一阶段，其实还未积累足够的样本和数量，很难通过数据得出准确的结论，因此，更多是通过定性调研的方法来进行验证。

而定量则一般通过留存率和NPS来进行衡量，此外还可以为大家提供2种比较不错的定量验证方法：

产品领先指标

这一阶段可以使用的产品指标是前面所述的产品领先指标，即P%的客户在T时间内完成了活动E。

（图源见水印）

逆向调研问卷

如果我们直接问客户：你是否还愿意继续再使用我们的产品？用户会出于各种各样的原因给出尽可能迎合出题人期望的回答，那么，当我们真正大规模推向市场时，这些回答「是」的用户可能并不会用。

于是，我们可以通过逆向思维去提问客户：如果不能再使用产品，你会有什么感觉？

• 非常失望
• 有点失望
• 不失望（产品不是很有用）
• 不会再用它

将这样的问卷发给你认为已经体验过核心场景的活跃用户，看看他们有什么反馈。一般我们认为40%以上的用户说“非常失望“则反映了产品和市场是相对契合的。

02 成长期

成长期产品的核心要素是持续打磨产品和增长扩张。

针对产品体验的打磨，通常较为关注客户生命周期LT、留存率、流失率、NPS等；针对增长扩张则较为关注MRR、市场占有率、LTV。

03 成熟期

成熟期产品基本已经达成了较高的市场占有率，即圈进来了足够的用户，那么，这一阶段最重要的就是提升利润和商业变现。因此，更为关注ARPU、LTV、MRR这些和利润直接挂钩的数据。

04 衰退期

衰退期产品则以最大化发挥余热，并更多关注新产品的二次成长曲线。笔者也没有太多相关经历，可能大家日常也较难遇到，因此这里不做指标的举例。

从前面3个核心阶段我们可以看出：每个阶段的核心指标都服务于该阶段的核心目标，以上的举例因不同产品形态/业务/行业/打法都会有所不同，更多以参考为主，实际应用还需以自身所处行业为准。

四、以教培SaaS为例，如何找出北极星指标并针对性优化？

前面三节均为理论篇，本节将以教育培训机构所使用的SaaS产品为例，带大家将整个指标应用起来，从而更好的进行理解和运用。

教育培训SaaS是一种帮助机构进行招生、教务管理和课时课消统计的SaaS产品。
核心价值是通过企业信息化来帮助机构提升效率、并辅以客户营销手段来持续获客招生，再通过大数据提升财务和统计经营效率，赋能教育培训行业从业者。

那接下来，我们将以这类产品为例，来讲讲如何找出该SaaS产品的北极星指标，并针对性地进行优化。

01 确立PMF阶段的北极星指标

除了要关注留存、NPS这类通用结果指标之外，我们最需要确立的就是找到PMF阶段的北极星指标（也可以用作领先指标）。

依据商业模式画布，产品本身就是一个「创造价值-传递价值-收获价值」的过程，那么，北极星指标自然就在这条核心价值传递的链路上。

因此，我们要先找出教培SaaS的核心价值链路，如下图所示：

对于整个教育培训机构而言，学生在机构的核心价值传递就在于上课，而前面的招生、试听、报名都是最终能够上课的前置先决条件。通过上课，学生获得了内容和服务、机构获得了课消和收入。

那么，如何衡量学生有没有来上课呢？

这里就有一个非常关键的动作——打考勤。打考勤就明确了学生是出勤、请假还是未到，这是一个非常关键的价值触点，对整个核心价值链路起着承上启下的作用。

因此，我们认为，机构的考勤率应该是教育培训SaaS的北极星指标。

02 如何优化北极星指标

前面，我们识别到了教培SaaS关键的北极星指标，下面我们通过一个例子来拆解该指标并完成对其的一次优化。

关于数据指标的优化，这里我们还是应用OSM模型来展开：

OSM模型（Object-Strategy-Measure）
O代表业务目标Object。需要我们思考业务、产品、功能存在的目的是什么、能够解决用户什么问题、满足用户的什么需求；S代表业务策略Strategy。指在我们清楚业务目标之后，为了达成上述目标，我们应当采取的业务策略；M代表业务度量Measure。用于衡量我们的策略是否有效，反映目标的达成情况。

对于PMF阶段的产品而言，考勤率是一个类似于价值激活率的指标。用户只有产生了对应的考勤行为，我们才视为SaaS产品真正完成了首次价值的触达。

例如，在原来100个意向客户中，只有10个客户在2个月内用系统打了考勤，那么我们定个目标：希望能够将这10个客户提升到30个客户，即将新客户考勤率从10%提升到30%，增加了20%。

在明确了目标（Objective）之后，我们就要通过目标倒着来拆解该指标，看看到底是哪些因素和过程阻碍了考勤率。

如下图，我们先列出了机构最终能够达到上课考勤这一步的前置核心流程：

上课的核心要素包含课程、班级、老师、课次、学生（某种程度上还可以再简化），满足了这2个必要条件，学生就可以放入课次中进行打考勤了。

那么，如果要看最终上课考勤的情况，那必然需要知道这6个流程具体的完成情况。因此，我们可以通过埋点等方式来收集各个流程上的相关数据：

• 每个步骤完成的平均时间、页面停留时长
• 每个步骤完成的成功率、跳出率
• 考勤首次完成的平均间隔时间
• ……

通过上述的流程拆解，我们就能从宏观上看出有没有特别影响整个流程的子步骤。

假设，我们发现在第二行学生报名入班的过程中，Web端的成功率极低，也就是说在报名时经常会卡住、从而影响学生入班，最终可能影响到学生上课。

那我们就可以在该子流程中再向下拆解，看看具体报名流程是卡在了其中的哪一个步骤或者交互上。这里，我们可以应用埋点等方式来进行定量分析，同时也可以结合一些客户调研进行定性分析，保证看待问题的客观性和准确性。

如下图所示，常见的报名流程会分为选择学员、填写报名信息和支付结算3个大的步骤。

通过数据埋点，我们发现用户在到了支付结算页后经常还会再频繁点击【上一步】，然后再返回第三步填写支付结算信息。

经过调研，我们才发现原来是：在支付结算页没有及时的展示出前面完成的报名核心信息，而操作报名较多的前台则常常被各项事物打断、常常在一种多进程交杂的情况下完成报名表单的填写，那么，到了第三步时，如果没有学员及报名信息的二次展示和确认，对于整个报名效率会造成较大的影响。

那么，我们就可以针对性的制定这样一个策略（Strategy）：在支付结算页也及时展示此前完成的课程班级、学员信息，降低操作人员反复二次确认的成本，看是否能够提升报名的成功率，并最终影响到考勤率。

在经过2周的持续监测（Measure）之后，我们发现报名成功率得到了有效的提升、考勤率也随之增加了。当然如果在你的策略之下，目标指标没有发生正向变化，那还是需要持续监控并积极调整策略了。

经过理论结合实践，你是否对SaaS产品数据指标已经形成了初步的框架认知呢？我们从指标的定义和价值、SaaS指标的选择原则和常见指标科普、不同产品阶段需要核心关注的指标及教培SaaS小案例，来给大家提供了一套足够入门的框架和方法论。

诚然，不同行业内部也存在非常多的行业指标，需要你持续深耕和挖掘，找到自身所处行业的关键指标。