如何计算投资回收期计算案例(初创企业)

企业创始人经常用 LTV / CAC 比率——即客戶终生价值(LTV)与客户获取成本(CAC)来描述其单位经济正如 Netsuite 所示,LTV / CAC 是用于展示一家公司市场团队健康状况的一个强大的指标但是,这┅指标对于早期阶段的初创企业来说通常没有什么意义

原因何在?因为一个只有一年或者两年甚至三年销售历史的公司并不能准确预测愙户的生命周期如果一家企业的客户流失率非常高,那倒是可以在几年时间内就计算出自己的 LTV 数值

但是大多数软件公司每年的单位客戶流失率也就是在 10% 左右。那按照 10% 这个单位流失率来看三年之后,还有 73% 的客户在付钱享用产品或者服务 LTV 数值不断增加。这些客户会留多玖你可以投射一条直线,预测一个固定的每年客户流失率但这可能并不现实。你的业务支出随着时间的推移会发生怎样的变化时候鈈到,我们都无法去做出准确的预测

除此之外,你还必须要做出决定采用哪种方法来计算 LTV并且,大多数早期阶段初创企业可能没有足夠的样本来计算出具有统计学意义的 LTV 数值

更为复杂的一点是,LTV / CAC 比率是被用作衡量何时调整销售和营销支出的一个指标如果 LTV / CAC 比率大于 3,那就需要增加支出这一策略所面临的一个挑战是,它将当下的营销支出与预计的未来客户现金流量挂钩而正如我们前文所提到的那样,要进行这一计算是非常棘手的一件事

在初创企业早期阶段,一个比较好的可用指标是投资回收期计算案例为什么?因为在 14-18 个月内夶多数初创企业将能够收集到有关客户获取投资回收期计算案例的具体数据,而 LTV 观察结果往往需要 3 年、5 年甚至 7 年时间才能得出

由于公共鉯及私人投资回报期都有基准值存在,并且由于投资回报期的计算不需要进行一些长期的假设所以得出的数据也会更加标准化,早期阶段初创企业就可以更快得对市场营销策略进行评估更快的迭代周期是一个竞争性优势。对于初创企业来说将营销支出与 LTC 联系到一起是┅个挑战,因为这就要求他们用当下手头很少的数据来对未来多年之后的情况作出预设所以,早期阶段初创企业应该使用投资回收期计算案例这一指标来代替

编译组出品。编辑:郝鹏程

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原标题:一个技术型投资人眼中嘚云计算

【编者按】百万、千万、1亿、10亿……没有资本的推动不会有如今云计算的高速发展;人人、世纪互联、360等企业私有化之后的路數已经尽显,多家云创新企业CEO桌头也已摆满了新三板上市咨询建议书;“大众创新、万众创业”中最重要的一环就是“互联网+”的技术型創业云涌之中,风口中心的投资人怎么看特别邀请拥有20多年高科技领域行业经验,已投资数家明星云企业的光速安振中国创投执行董倳张矩分享他的观点《技术变革中的资本盛宴,一个投资人眼中的云计算》已发表在《程序员》5B电子刊中

从概念普及、市场教育到价徝创造,云计算的盛宴已如火如荼在这一技术改变和重构系统架构的时代,资本将聚焦在新产生的生态系统中即软件定义数据中心、運维管理、性能管理、ITOA、安全等方面。其中能够实现特色企业信息化的创业企业更有机会。

2015年4月是云计算行业非常热闹的月份国际上荿熟的云计算服务公司Amazon AWS和Microsoft Azure迎来了巨大利好:财报显示,亚马逊第一季度AWS云计算业务营收15.6亿美元同比增长49%;而微软的财报显示,云计算服務业务营收本季度达到15亿美元同比增长106%。同时云计算下一代技术的代表企业Docker和Slack分别获得了9500万美元和1.6亿美元的融资成为高科技历史上增長最快,影响力最大的新创企业在国内,新春时节带来的不仅是基础架构服务厂商(IaaS)频频获得融资的消息而且SaaS厂商也终于迎来了迟箌的春天——公司发展、客户增长、高额融资似乎成了每日惯常的新闻。这些消息标志了整个云计算产业从概念普及和市场教育走到了在實体行业中得到了广泛应用的价值创造阶段

作为一个骨子里根深蒂固技术人的投资人,还是更偏执的喜欢用逻辑思维来观察世界和推演未来云计算(Cloud Computing)这个词最早于2006年出自当时Google CEO Eric Schmidt之口,之后被广泛传播倍加追捧,最终成为定义当前信息技术变革大潮的名称从字面上看,我们会很容易联想到云计算的核心就是把当前发生在本地的“计算”搬到“云端”从企业内部迁移到云计算服务提供商。这样的认知粗一看和很多实际的案例都很吻合其实,这是对云计算技术的一个由于过渡简单化带来的误解这样的误解很容易让我们对技术法阵的方向产生错误的判断。

回归本质来看信息系统的根本功能在于面向数据的操作。面向数据的操作分为两类:数据的处理(计算)和数据嘚流动(网络)而一个信息系统设计的本质在于针对系统数据操作的成本和效率之间的平衡和优化。信息技术发展史上的主机时代、小型机时代、客户端/服务器时代以及当前的云计算时代都是这一设计平衡在不同技术阶段和成本结构下的体现随着信息技术,特别是半導体技术(CPU和存储)、网络技术和分布式系统技术的高速发展新一代信息系统中数据操作的成本将无限逼近于零,数据操作的效率也会依照摩尔定律的得以指数级提升这就导致了信息系统中数据操作的分布会向趋于合理化和最优化快速演进。

信息系统中数据操作分布的匼理化的重要指标是系统范围内数据处理的效率和综合成本其本质是数据处理发生在系统内最经济、最合理的时间和位置。随着实体经濟的快速数字化企业信息系统的规模和复杂程度也随之快速增长。这一次的技术变革的核心是在日益复杂的大规模系统内如何实现和保障数据操作的合理化其中包括基础架构层面资源的管理和分配,业务应用和服务的管理和交付以及系统运行保障相关的工具和技术生態。无论是虚拟化技术、软件定义的存储以及软件定义的网络技术面向应用的平台化服务、企业服务移动化以及各种形式的SaaS都无一不是這一技术趋势在不同层面上和不同领域内的体现。

在这样的系统认知框架下来理解云计算的技术本质其实是大规模信息系统合理化的最佳实践发展过程中的一个由量变到质变的里程碑:云计算技术带来的变革是更大规模、更高效率(运行更快、更稳定)的新一代信息系统,实现更灵活的系统架构更精细的系统运营。云计算技术变革产生的商业价值是在企业内部通过信息系统实现企业业务行为的及时性業务演变的灵活性以及业务组织的分布化,从而极大地提高企业业务的竞争力在我们目前正在见证的质变过程中,云计算技术正在改变囷重构传统的企业信息系统架构因而导致整个企业信息系统服务生态的洗牌。考虑到整个信息产业每年4万亿美元的规模云计算技术带來的变革也是一场正在进行中的资本盛宴。

同样如果用技术人的语言来定义,风险投资应该是利用资本的杠杆实现技术驱动的颠覆性变革并产生足够的商业价值,从而获得非对称性的高回报在理解技术发展趋势的同时,对投资机会的理性判读还取决于对市场的大小以忣市场发展的时机的判断云计算技术是一个市场性很强的统称,本身就是一个庞大的体系涵盖了很多的领域,也触及了信息技术市场嘚方方面面市场发展中必然的不均衡也同样预示了不同细分市场中不同的创业与投资的机会。

和技术趋势同等重要的是云计算的另一核惢理念:对信息系统中资源、能力和应用的进一步抽象和重构这一理念衍生出了新一代信息系统架构下多种多样的商业模式。三层模型(IaaS、PaaS和SaaS)是最通用云计算技术架构模型也是理解云计算市场机会的有效视角。如果抛开三层模型中的技术细节和相互依赖关系我们可鉯将IaaS的本质理解为是资源的抽象、PaaS对应的是能力、SaaS对应的则是服务。在这三层模型对应的市场机会中IaaS和SaaS的发展是先行的。这是因为资源囷服务在传统信息系统是非常成熟的概念更为关键的是在传统信息系统架构中资源和服务的界限定义非常清晰,使得企业在升级迁移到噺一代基于云计算技术的系统相对更加可行在国际市场上已经发展相对成熟的云计算厂商Amazon Azure以及Salesforce和Workday,国内市场中获得高额融资的云计算初創企业基本上都是属于这两个层面而能力的概念和抽象虽然在传统的信息系统中有明确的阐述,但没有对应的成熟的实践现有的企业業务系统中基本上都缺失对能力的定义和抽象,从而导致了目前PaaS的现有市场狭小而且发展相对缓慢。然而应用与服务的通用化和规模化依赖于信息系统中能力的抽象和提供是对大规模系统合理化至为关键的一环。我们认为由SOA架构演化来的微服务架构将是云计算新系统丅普适的应用架构,在中长期会越来越模糊IaaS、PaaS和SaaS之间的界限形成基于由API为主要契约形式的高度软件定义化的系统架构。

就像历史上任何┅次技术驱动的颠覆性变革在核心主线之外,在新的系统架构周围会伴随市场的发展产生所需的生态系统其中基础资源构建,周边支撐体系以及新系统所需的安全解决方案都会在不同的时间点呈现多种多样的创业机会。目前已经初露端倪的领域包括:基础资源构建领域的软件定义的数据中心技术(例如超融合架构的代表厂商Nutanix)、周边支撑体系中的运维管理(例如Chef和Puppet)、性能管理(例如New Relic和AppDynamic)以及Gartner新近推絀的ITOA(IT operation automation)安全解决方案中的虚拟化安全(例如Bromlum),以及云服务数据安全(例如CipherCloud、Netskope)等正如在客户端/服务器架构时代产生的Dell、BMC、Symantec,我們同样期待在云计算生态中有类似的初创公司得以诞生并成长壮大

特色企业信息化拥有更大机会

相比消费者,企业对信息服务的选择更加理性化、避险化理性化的主要表现是对信息系统建设或信息服务购买投资回报率的高度关注;而避险化最主要的表现更多的是品牌敏感度和厂商依赖度。同时企业对信息系统或信息服务的选用通常是和企业管理的商业流程息息相关,也和同行业内信息系统的最佳实践密不可分这些微妙之处决定了在企业信息服务领域的创新需要具备很强的系统连续性,这也对这个领域内的初创企业在技术能力之外的執行力有很高的要求

而中国企业信息系统建设具有明显的中国特色。我们绝大多数的企业没有欧美企业20多年的信息化建设的积累一方媔人才和经验储备不足,发展基础薄弱;另一方面系统连续性的要求大大降低,使得行业的跳跃性发展成为可能同时,相比于美国超過85%的企业具有互联网接入的现状我们的数字不到20%,但4G智能***的快速普及已让中国大多数企业实现了网络化而且是全面移动化。最后国内信息技术产业的整体发展具有典型的政策相关性,行业热点、技术走向、市场倾斜都与中央政府的政策密不可分这些特色是目前Φ国信息技术产业现状的直接成因:基础研究能力相对薄弱、行业中缺乏龙头企业、市场运作整体相对灰色。在云计算领域也表现出IaaS厂商嘚低水平低质量竞争和客户和行业的分散性以及SaaS厂商发展的滞后性都与此相关。

是中国企业信息化发展具有历史意义的转折点这个转折点是由多个因素聚集而形成的。首先中国企业信息系统的发展是倒逼的企业在哪个层面和对手竞争决定了企业自身包括信息系统建设嘚水平。过去30年中国企业的高速发展造就了越来越多的中国企业(其实包括政府本身)已经成长到与世界领先企业竞争的水平与领先的對手竞争,就需要有对等的武器这是中国企业信息系统目前高速发展的最直接的动力;同时,新一届政府对国内信息技术产业发展的大仂支持以及对中小企业和创业企业的政策导向很大程度上引爆了市场上的需求;另外,80后人群逐渐成为企业运行的中坚力量大大提高叻企业整体对于信息技术网络技术的熟悉度和接受度;最后,以开源软件(Hadoop、OpenStack、Docker等)为基石的云计算技术的迅猛发展在很大程度上使中国初创企业可以相对容易地快速拉近与世界领先技术上的差距这些因素造就了从2014年下半年开始的企业信息服务初创企业的高速发展。而在紟后的12到18月内我们认基于云计算技术,具有中国特色的企业信息化创业机会将主要集中在移动化面向垂直行业的SaaS面向微服务的新一代PaaS,自主的超融合基础架构产品去中心化的企业管理信息系统以及新一代基于大数据的企业信息安全系统。

本文试图用逻辑的思维解读云計算领域的发展和机遇逻辑思维依赖于归纳与推演,而归纳与推演通常是基于历史的数据来试图理解发生的事件并预测未来的走向也許这个尝试是徒劳无功的,因为颠覆性变革的本质就在于与历史发展平滑性的背离其本质是跳跃的、破坏性的、不可预见的。也许对于預测最好的工具是疯狂的想象力;也许面对未知机遇最好的办法不是试图理解它而是创造它。(编辑/郭雪梅)

张矩光速安振中国创投執行董事。中美两国超过20年的高科技领域的行业经验目前专注于中国投资领域,如企业软件及服务云计算与大数据,SaaS和存储和IT服务積极参与的被投企业包括:青云和瀚思。

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上周我和澳洲一位做电商 SaaS 的老板在徐家汇的一家西班牙餐厅吃沙拉,他提出了一个非常令人费解的问题:我们公司的 LTV/CAC* 比值高达 50这是好事还是坏事?

坊间传闻LTV/CAC 比值大於 3,就说明你的 SaaS 生意是个好生意至少我们中国的大部分媒体都是这么写的。然后很多中国的 SaaS 公司就这么信了

我记得之前有家做 CRM 的公司公布过自己的 LTV/CAC 值,是 5 还是 10 来着春阳给忘了总之是远远大于 3,以此来说明他们的获客策略是多么的精准和出色

但可惜的是,这个指标稍囿不慎就会导致走火入魔至少这个指标,在 SaaS 初创公司的适用性上低的一塌糊涂。

原因很简单后面这个 CAC 客户获取成本计算起来倒是不難,但前面这个 LTV 相对有些难以测算——除非你的 SaaS 业务经受了惨不忍睹的客户流失生命周期过早结束,你才能在大量的业务数据中准确的給出这个值但你想想,一家创立 3、4 年不到的 SaaS 公司哪来的这么多 " 客户跑路 " 的业务数据呢?

当然也不是不可能考虑到中国的初创企业大哆也就存活个 2、3 年,他们很可能 " 廉价 " 的死去也当然有可能被 " 廉价 " 的获取。所以这个指标并非预示了一个好现象但它至少可以引起企业管理者对业务健康度的关注。

而这个指标真正被发扬光大应该归功于 SaaS 明星公司 Netsuite,他们面向 SMB 提供 ERP 管理软件服务这家自 1998 年就创立的公司,茬长达 18 年的漫长生命周期中有非常宝贵的业务经验供我们学习。而其中一个就是他们如何依赖 LTV/CAC 持续提升业务表现——以及其他很多好東西。

在 年期间已经运营 11 年的 Netsuite 积累了相当一部分的业务数据沉淀,并依靠优化客户流失率的做法逐步提升 LTV/CAC但很快他们就发现这样的优囮非常有限,原因正如我们上面所说由于面向的是 SMB 市场,很多客户因为自身倒闭或者被收购而被动导致无法使用 Netsuite 的服务而这类结构性硬伤根本无从优化。那么他们如何做到在短短的几年里将

在有限的资料索引中春阳找到了这么一张图,给大伙瞅瞅:

这张图据说是 Netsuite 当年為了 LTV/CAC 指标精细化运营而复盘拆解的示意图它将和 LTV 以及 CAC 有所牵连的其他(部门)关键指标一并纳入:

Success Efficiency)和产品设计部门的工作表现(产品特性不痛不痒,则产品付费价值不高)

右侧的 CAC则能反映市场推广部门的策略有效性 ( Marketing Efficiency ) 因为如果推广定位不准,公司将会花一大笔冤枉钱;洏销售效率(Sales Efficiency)也相对容易理解如果大量的客户线索被浪费,CAC 就会显著提高

这张图非常简单直白春阳不打算作过多的解读。

既然有如此多的指标可以影响 LTV/CAC 的表现Netsuite 是如何知道到底应该从哪个地方入手的呢?

但好在他们有大量试错的时间Netsuite 的做法是,他们计算出了各个指標对于 LTV/CAC 的影响灵敏度(sensitivity)通过分析确定了一系列指标的优化优先级。比方说他们如果发现降低服务器托管成本能够有效提高毛利率进洏提升 LTV/CAC 的话,他们就会集中精力优化这个环节

我们可以看到,LTV 和 CAC 的测算囊括了几乎 SaaS 业务中绝大多数的关键指标因此如果我们只是将这個值计算出来,是对这个指标的暴殄天物这个值本身甚至没有什么值得留恋的意义,但它所牵连的各项其他指标的效率表现绝对值得关紸知名投资人 Tomasz Tunguz 曾经用一段非常精彩的话总结过这个指标背后的哲学:

单一的 LTV/CAC 的指数测算将会最终演化成全公司范围的 " 整顿 " 运动,任何一個表现匮乏的部门都会得到内部增长的机会这才是这种指标对于 SaaS 公司应有的威力。

那么回到开头那位老板提出的问题LTV/CAC=50 这到底是一件好倳还是一件坏事?

春阳实在没好意思告诉他你可能算错了老兄但即便是算对了,考虑到他们家公司刚刚展开 A 轮融资目前也不过仅仅 30 位付费客户,所以 LTV/CAC 的测算对他们来说毫无意义

但他们似乎急需通过这个指标证明一些什么。或者是对投资人也或者是对同行,也有可能昰对自己

但你选错了指标,老兄

对于初创的 SaaS 公司来说(在春阳眼里,创立不到 2 年的 SaaS 公司皆为初创)我一向不太建议跟踪太多的指标,一些基本的获客成本、销售人效这些除外当然随着业务数据的增长,LTV/CAC 的测算尝试也未尝不可但这一定是在公司成长到一定阶段(瓶頸期)的时候需要做的事情。

那么有没有什么指标在 SaaS 公司成立的初期乃至整个生命周期都需要关注的指标呢?

然而当时这位老板并没有問我这个问题现在我借着这篇文章补充一下。

这个指标叫作" 投资回收期计算案例 "(Payback period),这里的投资指的当然是客户市场投入,我们茬获取客户和市场身上花的钱通过客户的月度或者年度订阅费,多久才能回收过来

投资回收期计算案例之所以在 SaaS 创业的早期比 LTV/CAC 靠谱,昰因为计算这个指标所需要的业务数据更容易积累1-3 年足矣,而 LTV/CAC 的观察和计算往往需要 3-7 年甚至更多

当然,春阳我以前在 SaaS 公司任职的时候也仅仅有这个意识(即关注投资回收期计算案例这个指标),但却没有十足的执行决心原因在于,我无法量化跟踪投资回收期计算案唎到底会给公司带来怎样的变化

直到我最近翻到了 Tomasz Tunguz 在 2105 年的一篇文章。文章里 Tom 用非常粗暴的数据和计算量化了投资回报期给初创公司带来嘚变化

首先我们假设一家公司的 ARR 是 625000 美金,每个月以 15% 的复合增长率成长这家公司目前拥有 25 位付费客户,每家客户支付 25000 美金的订阅费公司的总体毛利率是 80%。这家公司按月收取订阅费

以上假设数据基本符合一家 1-2 岁的 SaaS 公司的基本情况。

而下图展示的是不同回收期限所需的劳動力资本投入:

如果他们需要耗费 12 个月才能回收获客经费那么将会有 780 万美金的公司现金完全被套在客户获取上,但如果他们 6 个月就可以囙收的话那么只需要 260 万的劳动力资本就可以达到这个成长速度,而剩余的 520 万美金可以支配在其他的地方

这家公司这时候就可以再把这 " 額外 " 的 520 万美金花在营销团队上,招更多的销售获取更多的线索,以此获得更快的成长速度

这时候,公司业务每月的成长速度就不再是 15%而变成了 20%,按照原本的增长速度12 月过后,公司的 ARR 将会来到 270 万美金而现在则会变成 450 万美金。下面的图表则揭示了回收周期和业务增长速度的具体关系:

回收周期越短则业务增长速度越快。

这两者之间的紧密关系甚至成了相当一部分 SaaS 公司的核心定价依据因为如果定价過低,他们将没有办法在足够短的时间内将业务支出充分回收

以上的这种情况,如果换成是按照年费收取的呢

计算的方式依然类似,泹长、短回收周期导致的业务增长率差别不会如此明显因为年付模式相当于一次性回收了全部的获客费用,他们可以转而将这笔钱投入箌营销中这也是为什么我们很少看到有 SaaS 公司支持按月收费的主要原因。所以 SaaS 的业务增长也遵循马太效应你卖的越多,则公司的经营越從容但这一切的前提是,你需要将获客效率优化到极致否则居高不下的获客成本将会使你寸步难行,有钱也不敢花

春阳有理由相信,某 CRM 公司当年号称过千的销售地推军最终回到了理性裁员一定是他们遇到了无法调和的高获客成本和长回收周期。当销售团队浪费了大量的线索或者客户成功团队遇到了大量的客户流失,营销这个油门一旦踩下便会走火入魔。

因此初创的 SaaS 公司不要迷恋于传说中的 LTV/CAC 大於 3,不妨聚焦在投资回收期计算案例(Payback periods)这样踏实可信的指标上;成熟的 SaaS 老司机则可以尽情尝试用 LTV/CAC 调和公司发展的各方矛盾时机一旦成熟,果断踩下油门

2014 年的 Netsuite 正是以这样的姿态翻倍了 LTV/CAC,完成了 6 亿美金的收入拿到了 70 亿美金的估值。

而在刚刚过去的 2016 年甲骨文作价 93 亿美金收购 Netsuite,举世震惊

参考资料

 

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