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SaaS财务指标系统化:ARR与NRR
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作者在之前的文章中分享了 Saas 产品的四种收入指标,其中 ARR 收入是皮刚公司未来收入潜力的重要指标,也是考核团队的指标之一。这篇文章,我们来分享一下 ARR 和 NRR 这两个指标的系统化内容。

在正式写 ARR 和 NRR 指标系统化之前,先写一下个人在产品设计之前的部分思路:

第一步:简化 / 宽泛的计算公式,可能是行业通用,或者公司内部定义,财务指标一般可以对接公司的财务同学配合一起确认公式和计算规则;

第二步:将公式结合公司具体情况进一步分类,这一步很关键,是以哪个关键属性进行分类。比如 ARR 是以产品分类类,周期性产品才算年化;而会计收入确认则是以履约方式来,区分按时长履约按使用量履约,所以这个具体的分类就非常关键,也一定程度决定了本次架构设计的扩展性;

第三步:具体到几类的公式分别的因子拆解,公式都是由将影响因子作为输入,那需要明确影响因子是什么;

第四步:明确影响因子的定义和取值逻辑,比如购买时长,是取值合同里填写的购买时长还是客户实际开通关闭的时长(可能略有差异);

第五步:从业务场景出发,哪些业务流程或功能会影响到因子,比如影响因子之一是商品刊例价,那商品库修改在卖商品的刊例价就是一个需要在文档说明的场景;

第六步:重新规整几类公式的影响因子,形成一个整体文档,包括不同正向、逆向、特殊场景的关于公式的计算和影响因子的取值。

接下来正式进入 ARR 和 NRR 指标系统化的介绍:

一、指标概念

ARR(Annual Recurring Revenue)年度经常性收入 / 年化收入,是将长期订阅的合同经常性收入部分规范为一年期的价值。计算方式先将商品按照交付方式分为不同的类型,如硬件类、服务类、按时间交付等,核心在于区分哪些商品时长期订阅型。然后将收入按一定的规则在各商品层面进行分拆,再折合成一年期。

NRR(Net Dollar Retention Rate)净金额留存率 / 净续期利率 / 净收入保持。指在规定时间内从现有客户那里得到的净收入。净收入保持率考虑了总收入减去任何收入流失 ( 由离开或降级客户造成 ) 加上升级、交叉销售或提高销售的收入增长。

指标使用场景:

(1)对外:投融资公司估值重要参考指标

对于 SaaS 公司的投资者来说,ARR 是一个重要指标,可以证明公司业务模式具有可持续性的盈利能力,资方会关注这两个指标来评估公司的价值和潜在回报。NRR 是衡量 Saas 产品竞争力的核心指标,NRR 大于 100% 代表着即使没有新客户,第二年仍会有稳定的增长。以上两个指标也是招股书披露的核心指标。

(2)对内:公司 / 团队 / 个人收入衡量指标

在《聊聊常听到 SaaS 公司的 4 类收入指标》中有写到,ARR 是 SaaS 公司衡量公司收入的重要指标之一。在常规 SaaS 公司,ARR 和 NRR 也是考核销售、CSM 等商务团队的指标之一,年化增长结果是保持 / 增长 / 下降,某种程度上代表了客户实际的健康关系和运营情况。

二、ARR 指标系统化

2.1 ARR 指标的计算公式

ARR= 周期性产品的年化和 = ∑单个产品的年化价值

订单产品金额 =(该产品产品结算总价 / ∑产品结算总价)* 订单金额

单个产品的年化价值 = 订单产品金额 / 购买时长 / 购买数量

2.2 ARR 指标系统化

影响因子:哪些数据会影响到指标的计算结果,因子的取值逻辑分别是什么。从财务数据指标系统来看,影响因子都是来自于业务系统。需要定义清楚分别来自于那些业务域哪些字段取值。并就影响这些因子的业务都需要进行场景支持

计算公式:根据具体用于计算指标的变量。计算公式将影响因子作为输入,通过特定的运算和逻辑关系计算出结果。ARR 的计算公式基于产品分类的不同而有不同的计算,后续如果业务扩展,会有更多的产品类型,也可以在此基础上扩展,而不影响原有的产品分类的计算

2.2.1 影响因子取值说明

首先是影响因子拆解,在给到研发的 PRD 中,需要描述清楚每一种计算因子是来源于哪个系统哪个字段,有什么取值逻辑:

(1)商品 - 产品分类

根据 ARR 指标计算规则,会看到【周期性】关键词,那如何定义哪些产品是周期性呢

SaaS 公司产品分类一般包括:

第一类是 SaaS 类 - 按时长购买,比如按月购买,按年购买的订阅收入

第二类是 SaaS 类 - 按次数购买,比如按调用次数的 API,按使用次数的某种服务

第三类是服务类,比如培训、实施服务,有部分 SaaS 公司针对服务或上门实施是单独收费的

第四类是硬件类,购买某实物,在 SaaS 公司一般是硬件

从以上四种购买来看,按时长购买和按次数购买属于周期性产品;而服务类和硬件类不算。在实际业务中可能还有其他的分类方式,可以依据公司内部具体情况来看。系统实现逻辑:

在商品库中增加字段配置,实现 SKU 与产品类型的对应关系管理

这里需要注意的一点,就是商品的上下架是属于商务管理,而结算类型的分类是属于财务侧的定义,如何实现商品上架或调整之后,对应的结算类型也补充完整,需要以审批流或者待办工单等进行拉齐

(2)商品 - 定价方式 + 产品刊例价

商品定价会有几种分类:一口价、阶梯价等,不同的定价方式,对应不同的标准价格的取值逻辑:

(3)订单 - 订单合同等信息

这部分的字段取值比较好理解,取值订单侧相关的数据逻辑。一般可以取订单快照的信息。

2.2.2 数据清洗或过滤

业务数据对应到财务数据,会存在业务数据清晰或校准的过程,或者说数据过滤

因为 ARR 指标本身比较简单,订单创建之后即可计算 ARR,与是否回款、是否审批通过没有关系,所以这个步骤比较简单

而其他的财务指标,如收入核算,会需要订单审批通过才计算,所以需要有一层过滤逻辑。过滤逻辑可以以规则引擎实现配置化

2.2.3 计算公式

(1)第一步:计算订单产品金额

订单产品金额 =(该产品产品结算总价 / ∑产品结算总价)* 订单金额

处理的是产品的标准价格在总标准价格的占比,以此用于订单金额的分拆

计算公式说明:

产品结算总价:根据不同的产品分类会有不同的计算公式。比如按使用量购买的就是标准价格 * 购买数量

优惠活动:有优惠的话,在处理上会比较复杂。如果优惠类型是整单优惠或整单折扣,则相对于每个商品对应折扣,订单产品金额的分拆比例不变。如果优惠类型是单商品的优惠金额或单商品的折扣,则相当于商品对应的分拆比例不能仅看商品库标准价,还需要将优惠金额考虑进去,减少优惠商品的分拆份额

分拆顺序:所有商品都是按标准价时不影响,但部分公司会存在部分商品特殊处理的情况,就要考虑分拆顺序的逻辑

时长处理:SaaS 公司有可能不是购买整年,所以购买时长可以按天数计算,需要特别注意闰年处理

尾差处理:订单金额分拆还比例进行,会有尾差需要处理

(2)第二步:计算 ARR

单个产品的年化价值 = 订单产品金额 / 购买时长 / 购买数量

购买时长大于 1 年时比较好处理,当购买时长小于 1 年时,年化是直接取值订单产品金额还是需要发大订单产品金额就需要公司来定义规则了。如 1 年 366 天,某产品的订单产品金额是 5000 元,如果客户购买了 183 天。那年化是直接认为是 5000 元,还是 5000/183*366=10000 元

(3)其他说明

以上的影响因子和计算公式都是偏正向售卖场景的支持。而在实际业务中,

(1)特殊 / 逆向场景:会有很多逆向 / 特殊场景的 ARR 计算。比如订单 / 商品作废、订单调整,所有对影响因子有影响的场景都会涉及到 ARR 的计算

(2)历史数据处理:在实际使用 ARR 数据中,新增的订单可以按照以上的产品方案进行计算,而历史订单需要按给到的规则重跑历史数据,但是交易系统也是不断迭代升级的,所以针对历史订单的 ARR 影响因子或需要支持的场景,与当前的不一定一致,需要单独出文档给到

三、NRR 指标系统化

NRR 指标与 ARR 指标系统化最大的不同,是有客群和生效节点的概念。先看 NRR 这边的计算公式

NRR= 该客群在此刻在约的 ARR 之和 /12 个月前在约的客群的 ARR 之和

客群:自然年前在约的付费的所有客户

3.1 客户生效节点

针对 NRR 的计算有生效的概念,看每个公司的需求不同

订单层的生效逻辑:只要订单在时间点生效则认为是生效

产品层的生效逻辑:有的公司颗粒度更细,订单且产品生效,如果一个订单多三个产品,其中两个在这个节点未生效,则这两个产品不认为算 ARR。这里需要注意一点,如果是按使用量购买的产品,其生效周期可以按产品的可用时间区间来

以下图简单示例,则客群只有 A 和 B,所以在计算 NRR 时,只看 A 和 B 公司在 23 年 12 月 31 日在约的客户的 ARR,而 CDE 都不是 NRR 的客群

3.2 客群分析维度

对外披露,或者 NRR 一般会看不同客群的 NRR 指标,

客群一般会按以下几个分类:

公司规模:如公司规模 500W 以上的 KA 客户的 NRR 指标,小微客户的 NRR 指标,全量客户的 NRR 指标。为什么要分开看,一般情况下,小微客户本身的成立与发展、倒闭可能性很大,所以看小微客户的 NRR 指标很难反映公司的维护客群情况,而 KA 客户所带来的收入,和其本身的稳定性更能反映业务发展,所以对外披露上,一般会规模以上公司的 NRR 指标

区分市场:SaaS 公司一般会有经典产品,对应比较成熟的市场,而创新型产品一般属于探索期,其市场和客户都不稳定,所以区分来看 NRR,更有代表性

本文由 @亚亚的半亩产品田 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

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