⽤于SAAS 公司的MRR 模型--对⼀个公司LTV 的预测⼀、客户分类
1、分类表
所有注
册客户
新客户（本⽉新注册
客户）新
增
1、本⽉开通会员⽆
变
化
2、本⽉未开通会员⽼客户（本⽉之前
注册的客户） 流
失1、本⽉会员到期未继续购买。
新增2、本⽉不是会员，新开会员扩
展
3、会员升级，例：从⾼级会员到超级会员缩
减margin rate
4、会员降级，例：从超级会员到⾼级会员⽆
变
化5、会员到期，继续购买相同会员；会员未到期；本⽉不是会员，未购买会员。这⾥将会员分摊到每个⽉中，⽐如4.25号开通三个⽉的会员，则将会员费⽤分摊到，4⽉，5⽉，6⽉三个⽉中
2、结构图
⼆、指标定义
1、LTV：⽤户⽣命周期价值，基础估算⽅式：LTV=每个⽤户的平均⽉度⽑利 / ⽉度收⼊流失率
2、CAC：获取⽤户所花费的成本
3、MRR：每⽉收⼊，包括新客收⼊和⽼客收⼊
4、NEW MRR ：新客户在本⽉带来的收⼊
churn MRR：流失的收⼊，可以通过计算本⽉流失客户在上⽉的带来的收⼊来获取
Expansion MRR：发⽣业务扩展的客户所带来的收⼊
Net New MRR：本⽉净新收⼊
5、ARPA：每个账户的平均收⼊
三、LTV预测⽅式
对于⼀家SaaS公司，获得盈利需要⼀定的时间（⽤户⽣命周期），如果客户对企业服务满意，她就会长期使⽤服务，从⽽企业可以获得更⾼的利润。反之，如果客户不满意，她们 就会迅速流失，企业会因为获得她们进⾏的投资⽽亏损。因此SaaS公司必须完成两项任务。第⼀，争取客户；第⼆，留住客户（最⼤化⽤户⽣命周期价值也就是LTV）。
如何争取客户，⼀般的企业想要获取客户就需要组建运营团队去做投放，也就是打⼴告，⽽打⼴告就需要成本，这就形成了获取客户的成本CAC。在通过投放获取客户之后，企业可以从客户的⽣命周期中获取价值，这就形成了LTV。⼀般的LTV和CAC的⽐值，可以衡量⼀个投放渠道的好坏，或者指导是
否加⼤投放⼒度。CAC很容易获取，因为在投放的时候我们已经知道，但是LTV如何获取，由于是否加⼤投放⼒度是⼀个前瞻性的⼯作，⽽真正的LTV需要在⼀个投放结束之后才能知道，因此LTV需要采⽤合理的⽅式去预测。
1、⼀种传统的LTV计算⽅式（单位按⽉）
其中ARPA为每个⽉新增客户带来的平均收⼊，churn rate of user为每个⽉的客户流失率，Gross margin%为⽑利率。
案例：假设企业每⽉流失3%的客户，且五⽉份新增⽤户的ARPA为100，⽑利为80%。
⽤户平均⽣命周期=1 / ⽤户流失率=1 / 3%=33.3
五⽉份⽤户LTV=100*80%*33.3=2664
注：在该计算⽅法中，仅仅考虑了企业的⽤户流失率。但是在⼀个企业所有的客户中，有⼤客户与⼩客户，流失3%的⼤客户和流失3%的⼩客户带来的结果是完全不同的，因此我们需要⽤⼀种收⼊流失去代替⽤户流失。
2、收⼊流失，即通过计算每个⽉的收⼊流失来计算⽤户⽣命周期价值
churn rate of revenue为每个⽉的收⼊流失率，即本⽉流失客户上个⽉所带来的收⼊以及客户业务降级带来的损失所占的⽐例（分母为上⽉的总收⼊）。
案例：假设企业在五⽉份的收⼊流失为2%，且五⽉份新增⽤户的ARPA为100，⽑利为80%。
五⽉份新增⽤户LTV=100*80% / 2%=4000
注：在该计算⽅法中，考虑了不同客户的影响，但是这⾥没有考虑到时间价值的影响，很明显的就是企业今天获得100元和⼀年后获得100元的价值是不同的，因此需要考虑⾦钱在时间上的折扣。
3、假设按⽉折扣为10%，即今天的100元在⼀个⽉后对企业的价值为90元。
discount为价值折扣。
则按2中的例⼦去计算。
k=(1-2%)(1-10%）=0.882
五⽉份新增⽤户的LTV=100*80% / (1-0.882)=678
注：这⾥设置的折扣率有点夸张，⼀般按⽉折扣⼩于1%。

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