客户群分析是了解订阅业务增长方式的可靠方法。它不会把客户群当作一个单一数字来处理，而是将其划分为有意义的群体，从而让你看到真实用户是如何采用您的产品、再次使用、扩展使用，或是逐渐疏远您的产品的。

当团队试图提高留存率、降低流失率或建立更健康的经常性收入时，软件即服务 (SaaS) 客户群分析是一个能够提供比笼统平均值更清晰洞察的框架。

本指南讨论了 SaaS 客户群分析是什么，以及它如何帮助提高留存率、降低流失率并建立更健康的经常性收入。

本文内容

• 什么是 SaaS 客户群分析？
  
• 为什么 SaaS 客户群分析对订阅业务很重要？
  
• SaaS 客户群分析中最重要的指标是什么？
  
• 客户群分析如何帮助团队理解并改善留存、流失和收入扩展动态？
  
• 哪些挑战会影响客户群分析的准确性和解读？
  
• 哪些最佳实践能帮助企业改进其 SaaS 客户群分析？
  

什么是 SaaS 客户群分析？

SaaS 客户群分析是一种跟踪在相同条件下进入的客户群体，并观察其行为随时间变化的方法。团队通常按客户注册的月份进行分组，然后跟踪每个组在接下来数周或数月中的表现。

典型的客户群视图是一个表格或图表，其中每一行代表一个注册月份，每一列代表注册后的一个时间点。您可以看到一个客户群是在缩小还是趋于稳定。当您把不同月份的曲线放在一起比较时，模式就会显现：健康的客户群曲线会趋于平缓，较弱的会迅速下降，而某个月份的突然变化则值得调查。

您可以按套餐类型、地区、获客渠道或早期行为等维度对客户进行分组——任何可能影响他们与产品长期关系的因素都可以。与用一个笼统的平均值掩盖细节不同，客户群分析会以时间为主线，为你呈现不同客户群体如何采用并留存的详细过程。

为什么 SaaS 客户群分析对订阅业务很重要？

订阅业务的成功源于客户持续发现足够的价值并选择留下。虽然不同业务类型的可接受年度流失率有所不同，但 SaaS 企业通常应将目标定为年度流失率5% 或更低。客户群分析是查看客户在哪些环节发现价值、在哪些环节开始流失的最佳方法之一。

它能为您的业务带来以下价值。

看见平均值背后的真相

汇总流失率可能会呈现一个令人安心但具有误导性的结果。您可能看到一个稳定的流失率并认为一切正常，但实际上新的客户群可能比维持整体指标稳定的老客户群流失得快得多。客户群分析能将这些客户群体分开，让您能够跟踪每个客户群的留存曲线并发现行为变化的节点。

如果多个客户群在同一时间点出现流失，您就能准确知道应该从哪里入手，判断是新用户引导问题、期望管理不当，还是外部因素影响了他们的体验。

衡量增长的质量

客户群还能帮助您判断新客户是否是“合适的客户”。两个营销活动可能带来相同数量的注册用户，但它们的客户群行为可能大相径庭。客户群分析能揭示这些差异，使您能够优先投资能带来长期价值的获客渠道。

同样的逻辑也适用于产品更新。例如，当您比较重大改版或定价调整前后的留存曲线时，您就能判断这些变化是提升了还是削弱了早期用户参与度。

构建跨团队的客户健康视图

客户群分析能成为产品、营销、客户成功和财务团队之间的连接纽带。它让团队的讨论聚焦于客户在加入后的几个月内的实际行为。团队不再争论理论，而是通过客户群曲线判断业务是否朝着正确的方向发展。

SaaS 客户群分析中最重要的指标是什么？

重点关注那些能够真正解释客户如何采用、留存和使用您的产品增长的指标。

主要包括以下几项：

• 留存率：客户群中在注册后的每个时间点仍然活跃的客户百分比。留存曲线能显示增长动力在哪里增强或中断，以及客户群最终是否会稳定在一个忠诚的核心客户群体上。

• 流失率：客户群中在每个周期内流失的客户比例。流失能显示关系在哪些具体时刻开始恶化，而比较不同客户群可以帮助您判断流失是在客户生命周期中提前还是延后发生。

• 月度或年度经常性收入：展示客户群收入随客户升级、降级或取消订阅而变化的情况。健康的客户群会显示收入随时间增长或保持稳定，而收入曲线萎缩则表明产品契合度不足或扩展潜力有限。

• 净收入留存率 (NRR)：衡量在考虑了客户升级和降级之后，您从现有客户群中保留了多少收入。NRR 高的客户群表明存在深度采用，而 NRR 低的客户群则表明客户账户价值在下降或未能扩展。

• 客户终身价值 (LTV)：客户群在其整个生命周期内产生的累计收入。跟踪实际的 LTV 有助于比较不同获客渠道、客户类型或注册时期的真实价值。

客户群分析如何帮助团队理解并改善留存、流失和收入扩展动态？

客户群分析能让团队更清楚地看到客户关系是如何发展的。

以下是如何精确地研究、比较并根据这些指标采取行动：

• 精准定位客户失去动力的时间点：如果多个客户群在相同时间点出现流失（例如第 14 天、第 2 个月、试用到期的那一刻），您就能准确知道需要在哪个环节优化客户体验。

• 发现表现优秀的客户群的共同特征：当某个客户群表现出异常高的留存率时，这是一个值得深入研究的信号。也许该客户群来自推荐渠道、更早使用了某个功能，或经历了更优的入驻流程。

• 理解每个客户群内部的收入变化：收入客户群能揭示升级、降级和取消背后的真实原因。

• 识别能带来高价值客户的获客渠道：客户群分析能帮助您判断哪些营销或销售渠道带来的客户会续费、扩展使用并长期留存，而哪些渠道带来的只是数量而无法转化为长期价值。

• 验证产品或定价变化的效果：通过比较变化前后的留存曲线，可以判断您的实验是否将客户行为推向了正确的方向。

• 为跨职能决策创造共同语言：产品、营销、财务和客户成功团队可以通过查看相同的客户群曲线来判断哪些方面在改善、哪些在恶化。这让所有人都能围绕同一客户行为时间线进行讨论和决策。

哪些挑战会影响客户群分析的准确性和解读？

问题通常源于不一致的数据输入、不清晰的定义，或对需要更多背景信息的模式的误读。

以下是一些常见挑战：

• 数据混乱或不完整：缺失或冲突的注册、活动或计费信息可能导致客户被分入错误的客户群，或错误地判断其是否活跃。当产品数据与订阅数据不一致时，生成的曲线将无法真实反映客户行为。

• 工具和技能缺口：一些团队避免进行客户群分析，因为它看起来技术性较强，或需要使用结构化查询语言 (SQL) 或高级分析工具。即使这些工具存在，也常常未被充分利用，导致团队错过发现早期信号的机会。

• 客户群划分过细或过粗：将客户分成过小的客户群会导致指标充满噪音、波动剧烈，而客户群过宽则会掩盖重要差异。

• 客户群定义不一致：在一个分析中使用“注册日期”，在另一个分析中使用“首次付款日期”会造成混乱并破坏可比性。清晰、一致的标准能避免团队无意中比较两种完全不同的客户体验。

• 将相关性误当作因果关系：一个留存率高的客户群可能恰好与某个功能的发布时间重合，但这并不意味着该功能导致了改善。季节性、客户结构或外部事件都可能影响曲线。

• 一次分析过多内容：很容易创建几十个客户群，却忘记了最初的问题。没有明确目标的客户群分析会变得混乱而不是清晰。

哪些最佳实践能帮助企业改进其 SaaS 客户群分析？

应将客户群分析视为一个持续运行的系统，而不是一次性报告。目标是让客户群成为解释客户行为的稳定、可重复的方法。

可以通过以下方式实现：

• 围绕最重要的信号构建分析：从一小部分核心指标开始——留存率、经常性收入、净收入留存率 (NRR) 或终身价值 (LTV)——这些指标能够持续反映每个客户群的健康状况。将分析集中在这些核心指标上可以避免团队被无关数据干扰。

• 制定稳定、持久的客户群定义：按注册月份划分的客户群是一个很好的基准，因为它在细节和稳定性之间取得了平衡。额外的细分应该有明确的目的，例如评估新的获客渠道或新用户引导流程，这样每增加一层细分都能带来更深入的洞察，而不是造成混乱。

• 让问题驱动分析：当客户群分析用于回答特定问题时特别有用，例如“新的定价模型是否促进了客户扩展？”一个明确的问题能让分析结果更聚焦且具有可操作性。

• 结合定性信息以增强解读：客户群图表能显示发生了什么变化，但团队往往需要结合客户访谈、支持模式或已知的产品变化来理解原因。定量与定性的结合能让洞察更加可信。

• 让客户群回顾成为常规且跨职能的活动：当产品、客户成功、财务和营销团队按照可预期的节奏查看相同的客户群曲线时，整个组织会开始以时间为维度思考问题。这样更容易及早发现潜在问题，并识别出真正有效的改进。