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本日お話すること
SaaSメトリクス(経営指標)のお話
本日のゴール
現場(CS)のKPIと経営メトリクスの繋がりを理解する
Customer
Success
Business
● SaaSビジネスの優位性とCSの経営的役割
● 主要メトリクスの定義とベンチマーク
● メトリクスKPIツリーとシミュレーション
● 実例を使ったメトリクス比較
● SaaSビジネスの優位性とCSの経営的役割
● 主要メトリクスの定義とベンチマーク
● メトリクスKPIツリーとシミュレーション
● 実例を使ったメトリクス比較
SaaSビジネスの優位性
経営・事業の見通しを立てやすい
サブスク
+
クラウド
1
2
3
ユーザーとの持続的な接点
データ活用しやすい(あらゆる行動ログの蓄積)
+
持続的な顧客接点とデータ活用による予測
事業の見通しを立てやすい
SaaS(ストック) パッケージ(フロー)
Customer Success(CS)のサイクル
Start
Cross Sell
Up Sell
Customer
Success
Renewal
Churn
● SaaSビジネスの優位性とCSの経営的役割
● 主要メトリクスの定義とベンチマーク
● メトリクスKPIツリーとシミュレーション
● 実例を使ったメトリクス比較
主要なSaaSメトリクス
成長性
オペレーション
効率性
資本
効率性
収益性
・ARPA / ARPU
・粗利率
・Cash flow
・MRR / ARR
・Burn multiple
・Churn rate
・Unit economics
・CAC payback
・NRR
主要なSaaSメトリクス
成長性
オペレーション
効率性
資本
効率性
収益性
・ARPA / ARPU
・粗利率
・Cash flow
・MRR / ARR
・Burn multiple
・Churn rate
・Unit economics
・CAC payback
・NRR
顧客規模別のGross revenue churn rateベンチマーク
※上段:年次Churn rate、括弧内:月次Churn rate
資料:State of the Cloud 2020(Bessemer Venture Partners)
ユーザー規模 Good Better Best
SMB
(〜99名)
20-30%
(1.8-2.9%)
15-20%
(1.3-1.8%)
<15%
(<1.3%)
Mid-Market
(100〜999名)
20%
(1.8%)
10-20%
(0.9-1.8%)
<10%
(<0.9%)
Enterprise
(1,000名〜)
15%
(1.3%)
10-15%
(0.9-1.3%)
<10%
(<0.9%)
国内上場SaaS企業のARPA x 月次Churn rateの関係性
※ARPAおよびChurn rateが企業または契約単位のデータのみ使用、AI insideは除外
主要なSaaSメトリクス
成長性
オペレーション
効率性
資本
効率性
収益性
・ARPA / ARPU
・粗利率
・Cash flow
・MRR / ARR
・Burn multiple
・Churn rate
・Unit economics
・CAC payback
・NRR
Unit economics & CAC paybackの定義と意味合い
1顧客から将来得られる粗利の合計額が獲得コストの何倍になっているかを表すメトリクス
Unit economics > 1:将来黒字化になるので、投資をすれば成長機会が得られる。
Unit economics < 1:投資しても将来の黒字化はできない。
1顧客を獲得するためにかけたコストをどの位の期間で回収できるかを表すメトリクス
CAC Paybackが長過ぎると黒字化するまでに時間がかかり、大きな投資額が必要。
Unit economics = LTV ÷ CAC(1顧客あたりの獲得コスト)
CAC payback = CAC ÷ 粗利
● SaaSビジネスの優位性とCSの経営的役割
● 主要メトリクスの定義とベンチマーク
● メトリクスKPIツリーとシミュレーション
● 実例を使ったメトリクス比較
SaaSメトリクスKPIツリー(キャッシュフロー)
※CF:R&D、G&Aなど含めない簡易的なキャッシュフロー
CF 粗利 ARPA
粗利率
顧客数 新規顧客数
既存顧客数 前月顧客数
1 - Churn rate
獲得コスト CAC
新規顧客数
−
×
×
×
+
×
SaaSメトリクスKPIツリー(オペレーション効率性)
Unit economics LTV ARPA
粗利率
Life Time
CAC
CAC payback CAC
ARPA
粗利
粗利率
×
÷ ×
÷
×
KPIツリーを使ったシミュレーションの目的
注目したいメトリクスを変化させた時、他のメトリクスがどのような動きをする
か、どの程度の貢献になるのか、理解しやすくなる。
粗利 ARPA
粗利率
顧客数 新規顧客数
既存顧客数 前月顧客数
1 - Churn rate
×
×
+
×
Churn rateを20%改善したら、他のメトリクスは、どの位変動する?
シミュレーション基準値
メトリクス 単位 基準値
ARPA 万円/月 2.0
粗利率 % 60
CAC 万円 10
既存顧客数 社 10
新規顧客の増加数 社 10
Churn rate % 6.0
Life Time ヶ月 16.7
LTV 万円 20
Unit economics 倍 2.0
CAC Payback ヶ月 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 72.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 39
5年後累積キャッシュ 百万円 429
5年後のキャッシュ増額 万円/月 95.6
累積Cash flow(百万円)
シミュレーション基準値
メトリクス 単位 基準値
ARPA 万円/月 2.0
粗利率 % 60
CAC 万円 10
既存顧客数 社 10
新規顧客の増加数 社 10
Churn rate % 6.0
Life Time ヶ月 16.7
LTV 万円 20
Unit economics 倍 2.0
CAC Payback ヶ月 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 72.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 39
5年後累積キャッシュ 百万円 429
5年後のキャッシュ増額 万円/月 95.6
累積Cash flow(百万円)
それぞれ+40%改善した場合
のケースをシミュレーションし
てみる。
ARPA・粗利率・CAC・Churn rate・顧客数の変化比較
メトリクス 単位 ARPA 粗利率 CAC 解約率 顧客数
ARPA 万円/月 2.8 2.0 2.0 2.0 2.0
粗利率 % 60 84 60 60 60
CAC 万円 10 10 6 10 10
既存顧客数 社 10 10 10 10 10
新規顧客の増加数 社 10 10 10 10 14
Churn rate % 6.0 6.0 6.0 3.6 6.0
Life Time ヶ月 16.7 16.7 16.7 27.8 16.7
LTV 万円 28 28 20 33.3 20
Unit economics 倍 2.8 2.8 3.3 3.3 2.0
CAC Payback ヶ月 6.0 6.0 5.0 8.3 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 26.9 26.9 9.9 53.2 101.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 22 22 17 30 39
5年後累積キャッシュ 百万円 1,332 1,332 1,161 1,040 588
5年後のキャッシュ増額 万円/月 173.8 173.8 135.6 196.4 133.6
ARPA・粗利率・CAC・Churn rate・顧客数の変化比較
メトリクス 単位 ARPA 粗利率 CAC 解約率 顧客数
ARPA 万円/月 2.8 2.0 2.0 2.0 2.0
粗利率 % 60 84 60 60 60
CAC 万円 10 10 6 10 10
既存顧客数 社 10 10 10 10 10
新規顧客の増加数 社 10 10 10 10 14
Churn rate % 6.0 6.0 6.0 3.6 6.0
Life Time ヶ月 16.7 16.7 16.7 27.8 16.7
LTV 万円 28 28 20 33.3 20
Unit economics 倍 2.8 2.8 3.3 3.3 2.0
CAC Payback ヶ月 6.0 6.0 5.0 8.3 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 26.9 26.9 9.9 53.2 101.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 22 22 17 30 39
5年後累積キャッシュ 百万円 1,332 1,332 1,161 1,040 588
5年後のキャッシュ増額 万円/月 173.8 173.8 135.6 196.4 133.6
・全般的に改善
・5年後累積キャッシュが最も大きい
ARPA・粗利率・CAC・Churn rate・顧客数の変化比較
メトリクス 単位 ARPA 粗利率 CAC 解約率 顧客数
ARPA 万円/月 2.8 2.0 2.0 2.0 2.0
粗利率 % 60 84 60 60 60
CAC 万円 10 10 6 10 10
既存顧客数 社 10 10 10 10 10
新規顧客の増加数 社 10 10 10 10 14
Churn rate % 6.0 6.0 6.0 3.6 6.0
Life Time ヶ月 16.7 16.7 16.7 27.8 16.7
LTV 万円 28 28 20 33.3 20
Unit economics 倍 2.8 2.8 3.3 3.3 2.0
CAC Payback ヶ月 6.0 6.0 5.0 8.3 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 26.9 26.9 9.9 53.2 101.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 22 22 17 30 39
5年後累積キャッシュ 百万円 1,332 1,332 1,161 1,040 588
5年後のキャッシュ増額 万円/月 173.8 173.8 135.6 196.4 133.6
キャッシュ節約に最も効く
ARPA・粗利率・CAC・Churn rate・顧客数の変化比較
メトリクス 単位 ARPA 粗利率 CAC 解約率 顧客数
ARPA 万円/月 2.8 2.0 2.0 2.0 2.0
粗利率 % 60 84 60 60 60
CAC 万円 10 10 6 10 10
既存顧客数 社 10 10 10 10 10
新規顧客の増加数 社 10 10 10 10 14
Churn rate % 6.0 6.0 6.0 3.6 6.0
Life Time ヶ月 16.7 16.7 16.7 27.8 16.7
LTV 万円 28 28 20 33.3 20
Unit economics 倍 2.8 2.8 3.3 3.3 2.0
CAC Payback ヶ月 6.0 6.0 5.0 8.3 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 26.9 26.9 9.9 53.2 101.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 22 22 17 30 39
5年後累積キャッシュ 百万円 1,332 1,332 1,161 1,040 588
5年後のキャッシュ増額 万円/月 173.8 173.8 135.6 196.4 133.6
中長期的なキャッシュ増額に最も効く
(継続顧客がストックされるため)
ARPA・粗利率・CAC・Churn rate・顧客数の変化比較
メトリクス 単位 ARPA 粗利率 CAC 解約率 顧客数
ARPA 万円/月 2.8 2.0 2.0 2.0 2.0
粗利率 % 60 84 60 60 60
CAC 万円 10 10 6 10 10
既存顧客数 社 10 10 10 10 10
新規顧客の増加数 社 10 10 10 10 14
Churn rate % 6.0 6.0 6.0 3.6 6.0
Life Time ヶ月 16.7 16.7 16.7 27.8 16.7
LTV 万円 28 28 20 33.3 20
Unit economics 倍 2.8 2.8 3.3 3.3 2.0
CAC Payback ヶ月 6.0 6.0 5.0 8.3 8.3
最大マイナスキャッシュ 百万円 26.9 26.9 9.9 53.2 101.4
キャッシュ黒字化期 ヶ月 22 22 17 30 39
5年後累積キャッシュ 百万円 1,332 1,332 1,161 1,040 588
5年後のキャッシュ増額 万円/月 173.8 173.8 135.6 196.4 133.6
・キャッシュ消費が最も大きい
・累積キャッシュも最も低い
(穴の空いたバケツ)
各メトリクスを変化させた時の累積CF比較(百万円)
主要なSaaSメトリクス
成長性
オペレーション
効率性
資本
効率性
収益性
・ARPA / ARPU
・粗利率
・Cash flow
・MRR / ARR
・Burn multiple
・Churn rate
・Unit economics
・CAC payback
・NRR
NRR(Net Revenue Retention / Net Retention Rate)の定義と意味合い
NRR > 100:Churn < Gross(既存顧客から得られるARRが1年前よりも増加)
NRR < 100:Churn > Gross(既存顧客から得られるARRが1年前よりも減少)
NRR =
= NR3(Net Revenue Retention Rate) or NDR(Net Dollar Retention)
1年前の既存顧客から生み出されている
ARR
既存ARR + 1年後Gross ARR − 1年後Revenue Churn ARR
既存ARR
NRRを含めたARRのKPIツリー
ARR 新規顧客ARR ARPA
顧客数
既存顧客ARR 1年前ARR
NRR
+
×
×
Expansion ARR
Rev churn rate
−
100%
+
NRRパターン別の累積ARR推移
月次NRR:98% 月次NRR:102%
> 1.5x
> 2.0x
● SaaSビジネスの優位性とCSの経営的役割
● 主要メトリクスの定義とベンチマーク
● メトリクスKPIツリーとシミュレーション
● 実例を使ったメトリクス比較
freeeとMFの新規顧客獲得数・CAC・粗利率
新規顧客獲得数(社) CAC(万円 / 社) 粗利率(%)
※顧客獲得コストはfreeeはS&M費、MFはfreeeと同じS&M比率と仮定して算出
freeeとMFのLTV・Unit economics・CAC Payback
LTV(万円) Unit economics(倍) CAC Payback(ヶ月)
ベンチマークよりも長い
マネーフォワードもCAC Paybackの改善を宣言
資料:マネーフォワード 2022年11月期 通期決算説明資料
ベンチマークと乖離のあるメトリクス例
・高成長ニーズが高く、単純に下げにくい
・競争により広告単価や人件費などが上昇
CAC Paybackが
比較的長い
CAC DOWN
粗利率UP
ARPA UP
・すでに80%以上の高水準で伸び代少ないか
・マルチプロダクトによるクロスセル
/アップセル促進
・プライシング(値上げ・プラン改定)
・エンタープライズ領域への参入
最後に
● 自社のメトリクスと他社のメトリクスを比較したり、業界水準を調
べてみたい!!
👉 「SaaSメトリクスダッシュボード」で検索!!
● Churn rateなどを実際に改善していくために、どのようなデータ分
析をすれば良いの?
👉 「SaaSの科学」をぜひ読んでみてください。
ご清聴ありがとうございました󰢛

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