15 Metrik SaaS yang Menginspirasi Yang Harus Dilacak Setiap Perusahaan Perangkat Lunak

Software-as-a-Service (SaaS) adalah pasar yang sangat besar dan sangat kompetitif.

Tapi itu bisa menjadi salah satu yang sangat menguntungkan juga; model bisnis apa pun yang bekerja pada model langganan atau pengikut masuk akal bisnis yang baik. Tidak ada puncak dan palung penjualan individu, lisensi satu kali atau peningkatan; hanya pendapatan yang relatif stabil dan berkelanjutan. Tidak heran jika model operasional ini sangat populer.

Namun, kesuksesan SaaS tidak terjadi dengan sendirinya. Pelanggan tidak hanya perlu datang ke pintu – mereka idealnya harus bertahan selama mungkin. Untungnya, ada banyak metrik yang dapat dilacak perusahaan untuk mengevaluasi keberhasilan mereka dalam pemasaran, penjualan, dan dukungan purna jual.

Kami adalah perusahaan SaaS dan kami juga ahli dalam data penjualan, jadi mari gabungkan keahlian itu. Dengan menggunakan beberapa metrik SaaS favorit kami di bawah ini, Anda dapat menjadikan data sebagai keunggulan kompetitif Anda!

Metrik SaaS Pemasaran

1. Dipimpin oleh Tahap Siklus Hidup

Sangat penting untuk mengetahui di mana setiap prospek Anda berada di saluran penjualan Anda. Apakah Anda memberi mereka skor prospek; perhatikan tempat mereka di “ Perhatian> Pertimbangan> Beli ” perjalanan; atau gunakan label seperti MQL (Marketing Qualified Lead) dan SQL (Sales Qualified Lead) – atau mungkin campuran ketiganya – Anda memerlukan sistem yang mengevaluasi kemungkinan setiap prospek untuk membeli.

Dengan sistem seperti ini yang diterapkan secara merata dan logis di seluruh basis data prospek Anda, Anda dapat menentukan berapa banyak prospek yang menempati setiap bagian dari corong pembelian Anda. Latihan yang berguna ini dapat membantu Anda mengungkap potensi hambatan dalam proses pemasaran dan penjualan Anda.

Biasakan mencatat ini secara teratur untuk membuat diri Anda menyadari seberapa mudah prospek mengalir melalui saluran penjualan Anda dan bagaimana aliran itu dapat dipengaruhi oleh tren dan musim.

2. Tingkat Kecepatan Timbal (LVR)

Keluarkan kalkulator Anda – inilah persamaan pertama kami yang tidak terlalu menakutkan. Tingkat kecepatan prospek adalah metrik, yang dinyatakan sebagai nilai persentase, yang membantu Anda menetapkan tingkat pertumbuhan prospek. Singkatnya, ini memungkinkan Anda merekam dan membandingkan jumlah prospek yang Anda peroleh selama periode waktu tertentu.

Ini dihitung sebagai berikut:

(Jumlah prospek yang memenuhi syarat periode saat ini – Jumlah prospek yang memenuhi syarat periode terakhir) Jumlah prospek yang memenuhi syarat periode terakhir x 100 =LVR 

Jadi, katakanlah bulan lalu tim penjualan Anda memiliki 200 prospek yang memenuhi syarat dan mereka memiliki 236 bulan ini. Anda akan menghitung:

(236 – 200) 200 =0,18 x 100 =18% Tingkat Kecepatan Timbal

Singkatnya, pada dasarnya Anda menghitung persentase kenaikan atau penurunan prospek dari periode sebelumnya.

3. Tarif Lead-to-Pelanggan (Tarif LTC)

Metrik ini menunjukkan persentase prospek yang Anda konversi menjadi pelanggan, tetapi seperti banyak metrik dalam daftar ini, nilai sebenarnya muncul saat Anda melihat melampaui angka.

Saat Anda membaca yang tersirat, rasio prospek-ke-pelanggan Anda menunjukkan seberapa baik Anda menghasilkan prospek siap-penjualan dan seberapa cocok untuk tujuan menghasilkan prospek dan praktik penjualan Anda.

Ini persamaan lain yang relatif mudah:

Jumlah total pelanggan yang diperoleh dalam periode tertentu  Jumlah total prospek dari periode tersebut x 100 =Tarif LTC

Jadi, jika Anda mendapatkan 6 pelanggan dalam satu bulan dari kumpulan 300 prospek, Anda akan menghitung:

6 300 =0,02 100 – 2% Tarif Lead-to-Pelanggan

Melacak statistik seperti ini menjadikan penggunaan platform CRM sangat berharga.

Metrik SaaS Penjualan

4. Pendapatan Berulang Bulanan (MRR)

Ini mudah – Anda mungkin dapat memberikan kalkulator istirahat untuk metrik ini. Ini hanyalah jumlah pendapatan SaaS berulang Anda untuk bulan tertentu.

Jika Anda berurusan dengan perpanjangan tahunan, maka ARR (Pendapatan Berulang Tahunan) juga merupakan metrik yang berharga.

5. Pendapatan Rata-Rata Per Akun/Pelanggan (ARPA)

Ini adalah statistik yang berguna, baik dari perspektif penjualan maupun akuntansi. Ini menunjukkan kepada Anda berapa banyak pendapatan yang Anda terima rata-rata per langganan dan dapat membantu Anda memahami berapa banyak pengguna yang Anda butuhkan untuk mempertahankan kebutuhan dan sasaran keuangan.

Ini juga merupakan pemeriksaan yang berguna untuk digabungkan dengan sedikit riset pesaing – apakah pelanggan Anda mendapatkan nilai terbaik untuk uang dibandingkan dengan solusi lain di pasar?

ARPA dihitung sebagai berikut:

Total pendapatan untuk periode tertentu Jumlah total pelanggan selama periode yang sama =ARPA

Ingatlah untuk menyertakan pelanggan baru dan berulang, serta peningkatan/penjualan silang dari periode tersebut dalam angka pendapatan Anda.

Rata-rata catatan singkat

Rata-rata bagus sebagai tolok ukur tetapi jangan menganggapnya sebagai segalanya dan mengakhiri segalanya. Satu outlier dapat memberikan putaran yang tidak realistis pada data. Namun, akan berguna untuk "mengetahui rata-rata Anda" selama Anda selalu menyelidiki ketika mereka menyimpang dari norma.

6. Tingkat Retensi Pelanggan (CRR)

Ini adalah metrik penting untuk setiap perusahaan yang beroperasi dengan basis langganan atau pengikut. CRR adalah sarana untuk memahami berapa banyak pelanggan Anda yang telah bertahan dengan Anda selama periode waktu tertentu dan dinyatakan sebagai persentase. Ini dihitung sebagai berikut:

Jumlah pengguna yang terus berlangganan pada akhir periode yang ditentukan Jumlah pengguna yang berlangganan pada awal periode yang ditentukan x 100 =CRR

Ini pada dasarnya adalah persentase pengguna yang masih bersama Anda (“pengguna yang dipertahankan”) selama periode yang dimaksud.

Sebagai contoh, mari kita buat CRR 6 bulan. Katakanlah Anda memiliki 300 pelanggan pada awal Januari, dan 225 dari kumpulan pelanggan tersebut masih bersama Anda hingga akhir Juni. Kami akan berolahraga:

225 300 =0,75 x 100 =75% Tingkat Retensi Pelanggan

7. Tingkat Churn Pelanggan

Tingkat churn pelanggan Anda secara efektif berlawanan dengan tingkat retensi Anda – ini adalah persentase yang menunjukkan berapa banyak pelanggan yang Anda kehilangan dalam rentang waktu tertentu.

Jumlah pelanggan yang hilang selama periode waktu tertentu Total pelanggan pada awal periode waktu x 100 =Churn Rate

Misalnya, Anda memiliki 400 pelanggan di awal kuartal, tetapi kehilangan 20 di antaranya saat kuartal berakhir. Anda akan menghitung:

20 400 =0,05% x 100 =5% Tingkat Churn

Sangat penting untuk melacak tingkat churn dari waktu ke waktu karena ada untuk mengidentifikasi seberapa cepat pelanggan pergi. Kenaikan tingkat churn yang konsisten akan menjadi pemicu bagi Anda untuk menyelidiki mengapa orang pergi ke tempat lain.

Di sinilah “kami sedih melihat Anda pergi” kuesioner berguna. Saat orang-orang pergi ke solusi SaaS lainnya, mereka tidak akan rugi untuk mengatakan yang sebenarnya kepada Anda; beberapa tanggapan bisa sangat jujur! Jika Anda belum pernah menggunakan survei seperti ini, segera terapkan survei tersebut – menaikkan tingkat penghentian atau sebaliknya!

Saat Anda mengidentifikasi peningkatan churn, mungkin juga bijaksana untuk melihat penawaran pesaing untuk melihat apakah obral musiman atau penawaran baru menarik pengguna.

DEMO LANGSUNG UJI COBA GRATIS

8. Nilai Umur Pelanggan (CLV)

CLV adalah metrik yang menunjukkan jumlah total rata-rata yang dibelanjakan pelanggan dengan Anda selama keseluruhan langganan mereka. Dengan melacak angka ini dari waktu ke waktu, Anda bisa mendapatkan gambaran yang lebih luas tentang dampak keuangan dari penghentian/retensi pelanggan dan Anda memiliki gambaran kasar tentang berapa banyak yang dapat Anda harapkan dari satu pelanggan – dinyatakan sebagai angka moneter.

Ini membantu jika Anda sudah mengerjakan ARPA Anda karena kami akan menggunakannya dalam perhitungan kami:

(Tahunan atau Bulanan) ARPA x Rata-rata Seumur Hidup Pelanggan (dalam tahun atau bulan) =CLV

Ini adalah persamaan yang cukup sederhana. Katakanlah ARPA tahunan Anda adalah £100 per tahun dan pelanggan bertahan selama rata-rata 6 tahun, CLV Anda akan menjadi £100 x 6 =£600 .

9. Biaya Akuisisi Pelanggan (CAC)

CAC Anda adalah biaya rata-rata yang diperlukan untuk mendapatkan pelanggan baru. Maklum, Anda ingin mendatangkan pelanggan baru dengan biaya serendah mungkin, jadi mengawasi CAC sangat penting. Biaya akuisisi pelanggan Anda juga dapat membantu Anda memahami kemanjuran dan efektivitas biaya upaya penjualan dan pemasaran.

Untuk menghitung CAC Anda, Anda perlu menghitung total pengeluaran pemasaran dan penjualan Anda selama waktu tertentu. Ini dapat (dan mungkin harus) mencakup gaji staf dan biaya operasional lainnya. Anda akan berolahraga:

Total biaya penjualan dan pemasaran selama waktu tertentu Jumlah pelanggan baru yang diperoleh selama waktu itu =CAC

10. Tingkat Pertumbuhan Pendapatan

Ini adalah tingkat, yang dinyatakan sebagai persentase, yang menunjukkan pertumbuhan pendapatan dalam periode tertentu. Cukup mudah untuk mengetahuinya:

(Pendapatan penjualan periode sekarang – Pendapatan penjualan periode sebelumnya) Pendapatan penjualan periode sebelumnya x 100 =Tingkat Pertumbuhan Pendapatan

Jadi, katakanlah Anda menghasilkan £2.500 bulan lalu dan £3.200 bulan ini. Anda akan menghitung:

(£3200 – £2500)/£2500 x 100 =28% Tingkat Pertumbuhan

Ingat – semua metrik adalah metrik rias kecuali Anda menggali lebih dalam . Jelajahi faktor-faktor apa yang berkontribusi atau menghambat pertumbuhan Anda. Apakah klien yang ada meningkatkan atau yang baru datang? Selalu pertimbangkan mengapa itu mungkin.

Juga pertimbangkan tingkat churn dan retensi di samping tingkat pertumbuhan Anda. Berapa banyak basis pelanggan Anda yang terdiri dari pelanggan baru vs. pelanggan yang sudah ada? Dan berapa banyak yang cenderung pergi (churn)? Misalnya, jika pelanggan meninggalkan Anda dengan tarif yang sama atau lebih tinggi daripada pelanggan baru yang bergabung dengan Anda, itu masalah besar!

Mendukung Metrik SaaS

11. Jumlah Tiket Dukungan Baru

Itu normal untuk perangkat lunak apa pun untuk menampilkan gangguan yang belum terselesaikan yang tidak diragukan lagi akan menyebabkan beberapa pengguna tertipu. Di sinilah sistem tiket dukungan purna jual yang hebat menjadi sangat berharga.

Kami menyarankan Anda untuk mencatat secara teratur berapa banyak tiket baru yang dibuat setiap hari/minggu/bulan/tahun. Kenaikan tiket dapat mengindikasikan masalah dengan pembaruan yang baru dirilis atau semacam bentrokan perangkat lunak/browser. Penurunan tiket biasanya menunjukkan operasi yang cukup lancar… atau ini bisa mengindikasikan masalah dengan tiket!

Ini juga membayar untuk mempertahankan kategori tiket yang telah ditentukan, seperti bug, kesalahan, pertanyaan, saran fitur, dll. dan melacak berapa banyak tiket yang Anda terima dari setiap jenis. Ini dapat memberi Anda wawasan berharga tentang penggunaan pelanggan, cara berpikir pengguna, dan tingkat kepuasan mereka secara umum terhadap platform.

12. Waktu Resolusi Dukungan Rata-rata (ART)

Seberapa baik tim dukungan Anda menyelesaikan masalah? Seperti yang kita ketahui dari statistik di atas, satu elemen penting adalah kecepatan. Waktu Resolusi Dukungan Rata-rata persis seperti yang tertulis di kaleng – waktu rata-rata yang dibutuhkan tim Anda untuk menyelesaikan tiket dalam jangka waktu yang ditentukan. Lagi pula, waktu penyelesaian yang baik sama dengan pelanggan yang senang yang merasa didengar dan bertahan!

Alat tiket dukungan biasanya menyediakan pelaporan metrik seperti ini, tetapi jika Anda penasaran, ART dihitung demikian…

Total waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan kasus dalam periode tertentu Jumlah kasus yang diselesaikan dalam periode tersebut =ART

Ingatlah untuk hanya menghitung waktu dan tiket yang telah ditentukan! Termasuk kasus yang belum terselesaikan akan membuat gambaran yang tidak akurat. Sebagai contoh, katakanlah tim Anda menghabiskan total 200 jam untuk menyelesaikan 50 tiket:

200 50 =4 Jam ART

13. Rata-rata Waktu Respons Pertama

Melihat menyelesaikan tiket hanya memberi kita sebagian dari gambarannya. Pelanggan juga membutuhkan kepastian bahwa seseorang menangani permintaan mereka dan akan segera diselesaikan. Di sinilah Average First Response Time masuk.

Ini adalah metrik penting untuk membantu Anda memahami seberapa cepat tim dukungan Anda merespons tiket yang baru dibuka, terlepas dari apakah interaksi pertama itu menghasilkan solusi atau tidak.

Total semua waktu respons pertama (atau total dalam satu periode) Jumlah kasus yang dibuka (total atau dalam satu periode) =Rata-Rata Waktu Respons Pertama

14. Jumlah Tiket yang Dibuat vs. Tiket yang Terpecahkan

Ini adalah metrik kecil yang bagus untuk diperhatikan – dan tidak perlu matematika (Fiuh!). Tidak perlu terlalu memperumit yang satu ini – ini dapat dinyatakan sebagai rasio sederhana:

Berapa banyak tiket yang masuk selama waktu yang ditentukan :Berapa banyak tiket yang diselesaikan dan diselesaikan dalam waktu itu

Angka-angka ini sangat membantu ketika dipantau dari waktu ke waktu – terutama ketika direkam pada grafik untuk memvisualisasikan hubungan yang sedang berlangsung antara keduanya. Melacak angka-angka ini secara bersamaan dapat menggambarkan hasil tim dukungan dan dapat menyoroti kemungkinan hambatan dalam proses mereka.

15. Jumlah Pengguna Aktif (DAU, WAU, MAU)

Mengukur jumlah mutlak pengguna aktif perangkat lunak Anda selalu berguna. Namun apakah Anda mengukur pengguna aktif harian (DAU), pengguna aktif mingguan (WAU), dan/atau pengguna aktif bulanan (MAU) mungkin bergantung pada apa yang sebenarnya dilakukan alat SaaS Anda.

Misalnya, sebagai CRM bisnis kecil, kami secara realistis mengharapkan alat kami digunakan setiap hari, atau setidaknya beberapa kali seminggu. Namun paket akuntansi usaha mikro hanya dapat digunakan seminggu sekali atau beberapa kali dalam sebulan. Platform yang menangani lebih banyak data dan fungsi strategis jangka panjang dapat diakses lebih jarang.

Sebelum Anda mulai merekam metrik ini, penting untuk menentukan apa yang dianggap sebagai "penggunaan aktif". Lihat analitik penggunaan Anda dan cobalah untuk menetapkan tingkat dasar minimum penggunaan untuk dicatat.

Jika Anda menawarkan perangkat lunak versi gratis atau freemium, Anda juga dapat melacak pengguna tidak aktif untuk memantau seberapa mudah penawaran gratis Anda digunakan dan dibuang.

Meskipun metrik keuangan dan retensi selalu mengalahkan metrik seperti ini, metrik tersebut dapat memberikan wawasan yang sangat berharga tentang bagaimana orang menggunakan, menyalahgunakan, atau mungkin tidak menggunakan solusi SaaS Anda.