ในอุตสาหกรรมการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) มูลค่า 420 พันล้านดอลลาร์ การเติบโตมักขึ้นอยู่กับว่าธุรกิจต่างๆ สามารถวัดผล คาดการณ์ และเข้าใจความผันผวนในอนาคตได้ดีเพียงใด รวมถึงสามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วเพียงใด

การคาดการณ์รายได้ SaaS จะช่วยให้เห็นภาพชัดเจนว่าธุรกิจของคุณมีรายรับและสูญเสียรายรับอย่างไร โดยเมื่อทำได้อย่างถูกต้องแล้ว จะมีรายละเอียดเพียงพอที่จะช่วยตัดสินใจในเรื่องต่างๆ ทั่วทั้งบริษัทได้ ตั้งแต่จำนวนพนักงานไปจนถึงการกำหนดราคา ด้านล่างนี้คือกรอบการทำงานที่ชัดเจนสำหรับการสร้างโมเดลรายรับจาก SaaS ของคุณ ซึ่งสามารถตรวจสอบได้อย่างละเอียดและปรับเปลี่ยนได้ตามธุรกิจของคุณ

เนื้อหาหลักในบทความ

• การคาดการณ์รายรับจาก SaaS คืออะไร
  
• ตัวชี้วัดใดที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ที่แม่นยำ
  
• คุณจะสร้างและจัดโครงสร้างการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ได้อย่างไร
  
• สมมติฐานและปัจจัยทางการตลาดควรมีอิทธิพลต่อการคาดการณ์ของคุณอย่างไร
  
• ธุรกิจ SaaS จะต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อคาดการณ์รายรับ
  
• คุณควรดำเนินการกับการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ของคุณอย่างไร
  

การคาดการณ์รายรับจาก SaaS คืออะไร

การคาดการณ์รายรับจาก SaaS คือกระบวนการสร้างมุมมองที่อิงข้อมูลเกี่ยวกับทิศทางของรายรับจากการเรียกเก็บเงินตามแบบแผนล่วงหน้า ด้วยโปรโตคอลการพยากรณ์ที่แข็งแกร่ง ทำให้ผู้ให้บริการ SaaS สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง ตรวจพบปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และช่วยให้ทีมทำงานได้อย่างตรงเป้าหมาย

รายรับในธุรกิจแบบสมัครสมาชิกมักจะผันผวน และการคาดการณ์จะช่วยให้คุณสร้างโมเดลและติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นได้ เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องคาดเดาว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป แต่คุณจะมีข้อมูลการคาดการณ์ที่ช่วยให้คุณตอบสนองล่วงหน้าและเปลี่ยนแปลงทิศทางได้หากจำเป็น เมื่ออัตราการเลิกใช้บริการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โมเดลของคุณจะแสดงให้เห็นว่าคุณจะต้องเสียค่าใช้จ่ายเท่าใดในไตรมาสถัดไป เมื่อการขยายตัวแข็งแกร่ง โมเดลจะบอกคุณว่าคุณสามารถคาดหวังการเติบโตได้มากน้อยเพียงใด

ลักษณะข้อมูลที่มีจำนวนมากของ SaaS จะให้สัญญาณที่ชัดเจนและละเอียดที่สามารถนำไปสู่การคาดการณ์ที่มีความหมายได้ หากคุณใช้ข้อมูลเหล่านั้นอย่างชาญฉลาด การคาดการณ์ของคุณก็จะทำหน้าที่เป็นแนวทางไปในตัว

ตัวชี้วัดใดที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ที่แม่นยำ

เพื่อให้ได้การคาดการณ์ที่แม่นยำ คุณต้องเริ่มต้นด้วยข้อมูลป้อนเข้าที่ถูกต้อง รายรับจาก SaaS นั้นมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ขึ้นอยู่กับการชำระเงินตามแบบแผนล่วงหน้า การรักษาฐานลูกค้า การขยายตัว การหดตัว และการเลิกใช้บริการ ดังนั้นโมเดลรายรับจาก SaaS ของคุณจึงต้องสามารถจับการเคลื่อนไหวเหล่านั้นได้อย่างชัดเจน

นี่คือตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุด

รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR)

MRR จะติดตามรายรับจากการชำระเงินตามรอบบิลที่เข้ามาทุกเดือน นี่เป็นพื้นฐานสำหรับการคาดการณ์ธุรกิจ SaaS ของคุณ: จำนวนลูกค้าคูณด้วยรายรับเฉลี่ยต่อลูกค้าต่อเดือน นอกจากนี้ยังมีวิธีการคำนวณ MRR ประเภทอื่นๆ ที่ติดตามจำนวนลูกค้าที่เพิ่มเข้ามา หรือจำนวนลูกค้าที่ลดลง

รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อปี (ARR)

ARR เป็นโมเดลการเติบโตในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานกว่า ให้ภาพรวมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และมักใช้เป็นข้อมูลหลักในการรายงานต่อคณะกรรมการ

อัตราการเลิกใช้บริการ

การเลิกใช้บริการคือสิ่งที่คุณสูญเสียไปเมื่อลูกค้ายกเลิกหรือดาวน์เกรดลง การเลิกใช้ของลูกค้าหมายถึงจำนวนลูกค้าที่สูญเสียไป และการสูญเสียรายรับซึ่งเป็นรายรับจากการเรียกเก็บเงินตามแบบแผนล่วงหน้าที่พวกเขานำไปด้วย การเลิกใช้บริการสามารถทวีคูณได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นการคาดการณ์จึงมีความสำคัญ

การขยายตัวและการหดตัว

การขยายคือเมื่อคุณสร้างรายรับมากขึ้นจากผู้ใช้เดิมด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การขายสินค้าที่ราคาสูงกว่าเดิมและแพ็กเกจใหม่ๆ ส่วนการหดตัวคือสิ่งที่ตรงกันข้าม นั่นคือผู้ใช้เดิมลดระดับการใช้งานลง การแยกแยะสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณเห็นว่าอะไรเป็นปัจจัยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงของรายรับสุทธิ

การรักษารายรับสุทธิ (NRR)

NRR จะคำนึงถึงการเลิกใช้บริการ การหดตัว และการขยายตัว เพื่อบอกคุณว่าคุณสร้างรายรับจากลูกค้าปัจจุบันมากน้อยเพียงใด ค่า NRR ที่มากกว่า 100% หมายความว่าธุรกิจของคุณกำลังเติบโต แม้ว่าคุณจะไม่ได้เพิ่มผู้ใช้ใหม่ก็ตาม

มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) และต้นทุนในการหาลูกค้า (CAC)

LTV และ CAC ของคุณอาจไม่ได้สะท้อนโดยตรงในการคาดการณ์รายรับของคุณ แต่เป็นตัวกำหนดสมมติฐานการเติบโตของคุณ หาก LTV สูงกว่า CAC มาก การขยายธุรกิจที่เร็วขึ้นอาจเป็นเรื่องสมเหตุสมผล แต่ถ้าไม่เป็นเช่นนั้น การคาดการณ์ของคุณอาจต้องปรับจังหวะให้เหมาะสม

ตัวชี้วัดสำหรับการใช้งาน (สำหรับการกำหนดราคาตามการใช้งาน)

หากรายรับของคุณขึ้นอยู่กับการใช้งาน (เช่น ต่อการเรียกใช้ API, สิทธิ์ใช้งาน หรือกิกะไบต์) การคาดการณ์รายรับจะต้องอาศัยการติดตามพฤติกรรม แนวโน้มการใช้งาน ฤดูกาล และการมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ ที่ล้วนเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องนำมาพิจารณา

คุณจะสร้างและจัดโครงสร้างการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ได้อย่างไร

การคาดการณ์ที่ชัดเจนจะแสดงให้เห็นว่าธุรกิจของคุณสามารถสร้างรายรับ รักษา และเติบโตได้อย่างไร รวมถึงแนวโน้มในอนาคตด้วย นี่คือวิธีการสร้างโมเดลการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ที่ใช้งานได้จริง

สร้างโมเดลของคุณโดยอิงจากข้อมูล

ใช้ข้อมูลจริงที่เป็นประโยชน์ เช่น MRR แนวโน้มการเลิกใช้บริการ และอัตราการใช้งาน ให้ดึงตัวเลขเหล่านี้จากระบบการเรียกเก็บเงิน การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) และการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ หากจำเป็น ให้ผสานรวมระบบของคุณเพื่อให้กระบวนการดึงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ทำได้ง่ายและสอดคล้องกัน

พิจารณาว่ารายรับเคลื่อนผ่านธุรกิจของคุณอย่างไร

เมื่อคุณคาดการณ์ คุณสามารถผสมผสานและเลือกใช้โมเดลต่างๆ ให้เหมาะสมกับกระแสรายรับของคุณได้ บริษัท SaaS ที่เป็นแบบ B2B ที่เน้นการขายเป็นหลักจะไม่ใช้โมเดลเดียวกันกับเครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วยการใช้งาน และไม่ควรพยายามทำเช่นนั้นด้วย

โดยทั่วไป การคาดการณ์ SaaS จะใช้การผสมผสานต่อไปนี้

• การคำนวณ MRR แบบสะสม เพื่อติดตามการเติบโตของฐานรายรับเมื่อเวลาผ่านไป ให้เพิ่ม MRR ใหม่ หักลบด้วยอัตราการเลิกใช้บริการ และเพิ่มชั้นการขยายตัวและการหดตัวเข้าไปด้วย

• การสร้างโมเดลตามรุ่นสำหรับธุรกิจที่มีความหลากหลายอย่างมีนัยสำคัญในพฤติกรรมวงจรชีวิตของลูกค้า ให้ติดตามการรักษาฐานลูกค้าและการขยายตัวตามกลุ่มลูกค้าที่ลงทะเบียน

• การคาดการณ์ไปป์ไลน์สำหรับทีมขาย ให้ใช้โอกาสทางการขายที่เปิดอยู่ โดยถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นและขั้นตอน เพื่อคาดการณ์ยอดจองในอนาคต

• การสร้างโมเดลการใช้งานเพื่อกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นตามปริมาณการใช้งาน ให้วิเคราะห์ตามแนวโน้มการใช้งานผลิตภัณฑ์หรือพฤติกรรมตามฤดูกาล

อธิบายการขับเคลื่อนของคุณให้ชัดเจน

ใช้เวลาในการกำหนดความคาดหวังของคุณ: ตัวอย่างเช่น “อัตราการเลิกใช้บริการจะลดลงจาก 6% เหลือ 4% ภายในไตรมาสที่ 3” หรือ “ฝ่ายขายจะปิดการขายได้ 250,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับ ARR ใหม่ในไตรมาสหน้า” ให้สนับสนุนความคาดหวังเหล่านั้นด้วยเหตุผล อัตราการเลิกใช้บริการดีขึ้นในไตรมาสที่แล้วหลังจากที่คุณเปิดตัวคู่มือการดูแลลูกค้าฉบับใหม่หรือไม่ การคาดการณ์ยอดขายนั้นเชื่อมโยงกับไปป์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจงหรือไม่ ให้ถือว่าสมมติฐานนั้นเป็นสมมติฐานร่วมกัน และกำหนดความรับผิดชอบให้กับทีมต่างๆ หากเป็นไปได้ โดยฝ่ายขายรับผิดชอบอัตราการปิดการขาย ฝ่ายความสำเร็จของลูกค้ารับผิดชอบอัตราการเลิกใช้บริการ และฝ่ายผลิตภัณฑ์รับผิดชอบเกี่ยวกับการใช้งาน

ให้ทำการปรับอยู่เรื่อยๆ

ตรวจสอบผลลัพธ์จริงเทียบกับการคาดการณ์ทุกเดือน หากอัตราการเลิกใช้บริการเพิ่มขึ้นหรือยอดขายเพิ่มเติมต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ ให้แก้ไขการคาดการณ์ การคาดการณ์จะพัฒนาไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ และโดยทั่วไปจะดีขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป

สมมติฐานและปัจจัยทางการตลาดควรมีอิทธิพลต่อการคาดการณ์ของคุณอย่างไร

การคาดการณ์ทุกครั้งจะสร้างขึ้นจากสมมติฐาน ยิ่งคุณกำหนดสมมติฐานของคุณให้ชัดเจนและเชื่อมโยงกับข้อมูลจริงได้มากเท่าไหร่ โมเดลของคุณก็จะยิ่งมีประโยชน์มากขึ้นเท่านั้น

ให้คำนึงถึงสิ่งที่มีการเปลี่ยนแปลง

สร้างฐานความรู้จากข้อมูลพื้นฐานในอดีตด้วยความรู้ของคุณเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น

ข้อมูลเหล่านี้ ประกอบด้วย

• การอัปเดตราคาหรือการเปลี่ยนแปลงบรรจุภัณฑ์

• การชะลอตัวตามฤดูกาลหรือตามวัฏจักร

• ความล่าช้าในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือแผนงาน

• ข้อจำกัดในการจ้างงานที่ส่งผลต่อยอดขายหรือกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน

รวมสัญญาณต่างๆ จากตลาด

ฐานลูกค้าของคุณต้องเผชิญกับความผันผวนทางเศรษฐกิจจากการชะลอตัวของเงินทุนหรือการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบหรือไม่ สิ่งนี้ควรเป็นปัจจัยสำคัญในการพิจารณาสถานการณ์จำลองต่างๆ ให้สร้างโมเดลที่มีเส้นทางที่แตกต่างกันไปตามสิ่งที่อาจเกิดขึ้น

ทดสอบแรงกดดันจากเครื่องมือต่างๆ

ทำการตรวจสอบความอ่อนไหวอย่างรวดเร็ว หากอัตราการเลิกใช้บริการเพิ่มขึ้น 1% คุณจะสูญเสีย ARR ไปเท่าไหร่ หากยอดขายเพิ่มเติมลดลงในไตรมาสหนึ่ง กระแสเงินสดของคุณจะเป็นอย่างไร

การคาดการณ์ที่ดีจะช่วยให้คุณตอบสนองได้อย่างรวดเร็วในทุกสถานการณ์

ธุรกิจ SaaS จะต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อคาดการณ์รายรับ

แม้จะมีข้อมูลที่แม่นยำและโมเดลที่เหมาะสม การคาดการณ์รายรับจาก SaaS ก็ยังคงมีอุปสรรคอยู่ นี่คือสิ่งที่มักทำให้ทีมงานพลาดพลั้ง

อัตราการเลิกใช้บริการที่ไม่แน่นอน

การคาดการณ์ว่าเมื่อใดและเพราะเหตุใดการเลิกใช้บริการจะถึงจุดสูงสุดนั้นเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับรูปแบบตามฤดูกาล การใช้งานที่ลดลง หรือการเปลี่ยนแปลงงบประมาณของลูกค้า การเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยสามารถทวีคูณได้อย่างรวดเร็ว

การขยายตัวนั้นคาดเดาไม่ได้

การเพิ่มยอดขายและการหดตัวมักขึ้นอยู่กับพฤติกรรมที่ยากต่อการสร้างโมเดล เช่น การใช้งานฟีเจอร์ใหม่ การเติบโตของบัญชีผู้ใช้ และข้อจำกัดในการใช้งาน โมเมนตัมการขยายตัวในไตรมาสหนึ่งอาจไม่ได้ส่งผลต่อเนื่องไปยังไตรมาสถัดไปเสมอไป

ข้อมูลที่กระจัดกระจาย

สัญญาณการเรียกเก็บเงิน CRM การใช้ผลิตภัณฑ์ และการเลิกใช้บริการไม่ได้ซิงค์กันเสมอไป การคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลที่กระจัดกระจายอาจนำไปสู่การพลาดสมมติฐานหรือการนับรายรับซ้ำซ้อน

ความซับซ้อนทวีคูณ

ปัจจัยต่างๆ เช่น การกำหนดราคาตามการใช้งาน ข้อตกลงระยะยาว ส่วนลด และจำนวนสิทธิ์ใช้งานที่เปลี่ยนแปลงได้ อาจทำให้รายรับเปลี่ยนแปลงไปในจังหวะที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจทำให้การติดตามนั้นทำได้ยากขึ้นอย่างรวดเร็ว

ความรู้ถูกแยกออกจากกัน

แม้ว่าแต่ละทีมอาจรับผิดชอบในส่วนงานของตน แต่การคาดการณ์ที่อยู่แต่ในฝ่ายการเงินนั้นอาจมองข้ามสิ่งที่ฝ่ายขาย ฝ่ายดูแลลูกค้า และฝ่ายผลิตภัณฑ์นั้นรู้อยู่แล้ว ข้อมูลจากหลายๆ ฝ่ายจะช่วยให้การวางแผนมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณควรดำเนินการกับการคาดการณ์รายรับจาก SaaS ของคุณอย่างไร

การคาดการณ์จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อกระตุ้นให้เกิดการกระทำ เพื่อให้โมเดลการคาดการณ์สำหรับ SaaS สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจได้ ผู้คนจำเป็นต้องเข้าใจว่าโมเดลนั้นบอกอะไร มาจากไหน และใช้งานอย่างไร

เริ่มต้นด้วยเรื่องราว

เริ่มต้นด้วยสิ่งที่สำคัญที่สุด:

• เราอยู่ข้างหน้า ข้างหลัง หรือมั่นคง

• การคาดการณ์นั้นตั้งอยู่บนสมมติฐานอะไรบ้าง

• ความเสี่ยงหรือโอกาสอะไรบ้างที่อาจมีการเปลี่ยนแปลงไป

มอบสิ่งที่เกี่ยวข้องให้กับทีมต่างๆ ทีมขายได้รับเป้าหมายใหม่ ทีมดูแลลูกค้าได้รับข้อมูลการคาดการณ์เกี่ยวกับการเลิกใช้บริการและการขยายตัว และทีมผลิตภัณฑ์ได้เรียนรู้สมมติฐานการใช้งานที่เชื่อมโยงกับการเปิดตัวที่กำลังจะมาถึง

ใช้ความรู้ของคุณ

โมเดลการคาดการณ์สำหรับ SaaS สามารถให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจของคุณได้ในทุกด้าน ให้ใช้โมเดลนี้เพื่อเป็นแนวทางในการจ้างงาน ระดับการใช้จ่าย การจัดลำดับความสำคัญของแผนงาน และการวางแผนในการกันวงเงิน

รักษาการคาดการณ์อย่างต่อเนื่อง

เปรียบเทียบการคาดการณ์กับผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ ให้อัปเดตสมมติฐานของคุณเมื่อข้อมูลนำเข้ามีการเปลี่ยนแปลง จากนั้น ให้แชร์อีกครั้ง การคาดการณ์ที่พัฒนาไปพร้อมกับธุรกิจจะสร้างความเชื่อมั่นให้กับทุกคนและมีบทบาทในการตัดสินใจที่แท้จริง

Stripe Sigma จะช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึก ติดตามแนวโน้ม และวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลของตนได้ง่ายขึ้นจนถึงระดับธุรกรรม เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Sigma ได้ที่นี่