预测每月订阅（SaaS）业务销售额的完整指南|

本文是我们的SaaS业务创业指南的一部分 - 一系列文章，帮助您计划，启动和发展您的SaaS业务！

我们是生活在订阅的世界。越来越多，我们所做的和使用的一切都不再直接出售给我们。相反，我们现在每月都会为各种事情付费。

虽然软件即服务热潮（SaaS）受到很多媒体的关注，但订阅无处不在。一些订阅模式，如健身房会员和杂志，已经存在了很长一段时间，而其他订阅业务是全新的和创新的。

这些日子，我们支付小额的月费以访问我们世界上几乎所有的东西。从诸如Spotify，Rdio和Beats等音乐服务，到Netflix等电影流媒体网站，到NatureBox和HelloFresh等零食和送餐服务，似乎都有针对任何事情的订阅服务。

我的当地供热维修公司甚至迎来了对订购服务的旺盛需求，并推出了每月10美元的订购服务，其中包括基本的系统调整，维护和大型维护服务的折扣。是受欢迎的，因为从短期来看，开始使用服务通常花费较少。对于在iTunes上购买一张专辑的价格，我可以在Spotify上访问整个音乐世界一个月。对于购买新DVD的一半价格，我可以访问Netflix提供的深度内容目录。购买跑步机的费用只是其中的一小部分，我可以使用整个健身房。

毫无疑问，客户纷纷涌向订阅服务，以取代他们曾经购买并直接拥有的东西。而且，这也难怪企业试图提出他们可以提供给他们客户的新型创新订购业务模型。

如果您的企业正在构建订阅服务，那么创建可靠的销售预测是理解关键步骤您的业​​务将如何发展以及收入增长的关键驱动因素。接下来，我将引导您了解订阅预测的关键组成部分，并向您展示如何构建您自己的。我们的产品LivePlan自动生成订阅预测，所以如果您已经是LivePlan用户，那么您很幸运，并且可以跳过本文。但是，如果您使用电子表格并希望自己制作预测，则需要密切关注。

您需要了解如何构建您的订阅预测：

重新构建订阅销售预测，有几个术语需要理解，在传统的销售预测中您不会找到这些术语。

期刊通常具有年订阅期

我们将简单地使用

订购周期

，这基本上是客户承诺订购您的服务的时间长度。许多服务都按月订购，这意味着客户每月都需要支付服务费用，并且可以随时取消 - 想想Netflix或您的健身房会员。一些服务有年度订阅期。在这种情况下，客户需要付费才能访问该服务一年，然后可以在年底续订。杂志和企业软件产品通常有年度订阅期。在本文中，我将重点关注预测月度订阅服务的销售情况。我将在未来的帖子中深入探讨年度订阅和其他订阅长度。 新订户也是一个相当基本的概念。这仅仅是您在特定月份注册您的服务的新客户数量。

取消 正是它听起来像 - 这些是选择每个月取消您的服务的客户

最后 Churn，

这是任何拥有订阅商业模式的公司必须非常关注的最终数字。客户流失率是客户取消和离开服务的速度。低客户流失等于高兴的客户，而高客户流失意味着用户快速取消并且很长一段时间没有订购您的服务。 您计算客户在一个月内取消的客户数量，并除以客户数量在本月初您拥有的客户： 客户流失=一个月内取消÷客户在月初

但是，客户流失的概念有一点起皱纹，因为它实际上就像一个漏斗。把流失看成是桶底的一个洞。只要洞（流失）很小，只需添加更多的水（新用户），就可以保持水桶满水。

以上定义是您需要知道的能够预测您的客户生长。接下来我们要谈的几件事与您将从这些客户中获得的收入有关。

如何计算订阅服务的收入

要开始计算您将赚多少钱，您需要估计

每位用户/客户的平均收入（ARPU）

。这是您计划每月向客户收取多少费用。如果您正在构建具有不同价格层级的预测，则可能需要为每个价格层级创建不同的预测。稍后我们会详细讨论这个问题。 使用您的客户流失比例，您可以轻松计算客户的生命周期价值（LTV）。您的流失比例可帮助您预测平均客户将订阅您服务的时间，并可帮助您预测客户在您的预计生命周期内能从您的客户中获得多少钱。 LTV的计算方法是将每位用户的平均收入除以客户流失： LTV = ARPU÷客户流失％

此计算将告诉您您的平均客户的价值是多少。例如，如果您的服务费用为19美元/月，流失率为5％，那么您的平均客户价值为380美元。

您还可以通过将LTV除以ARPU来计算平均客户的预期客户寿命：

客户生命周期= LTV÷ARPU

客户生命周期也可以通过简单除以1的客户流失率来计算：

客户生命周期= 1÷客户生命周期

使用上述同样的例子，平均客户寿命为20个月（380÷19 = 20）或（1÷.05 = 20）。

最后，我们要知道您每个月预测的金额，也就是

月度重复收入MRR）

要计算MRR，您只需将您的ARPU乘以您在特定月份开始时的客户数加上您获得的新客户数： MRR = ARPU x（起始订户+新建订阅者） 现在是时候构建一个预测

现在我们已经有了订阅预测的基本术语，现在是时间t o看看建立一个实际的预测。正如我所提到的，我们将重点介绍如何为每月订阅业务建立一个简单的预测，但是这里讨论的许多概念可以用来为不同的订阅周期建立订阅预测。

以下是您的电子表格将如下所示：

同样，这是一个相当简单的模型，假设您的服务没有任何一次性设置费用，并且您的业务运行简单的每月订购服务，客户预付一个月的服务。如果用户可以随时间升级其服务，或者如果您有一次性安装费用或不同的合同长度，那么该模型可能会变得更加复杂。

在我们的示例模型中，如果每月使用平均收入（ARPU）您预计平均而言，某些客户可能会升级到您提供的价格较高的服务。

起始订户数是您在一个月初的客户数量。在这个预测中，我们从第一个月的零用户开始作为一项新业务。在未来的几个月中，我们通过查看在上个月初有多少客户，然后添加新订户并减去决定取消的客户来计算起始订户。

在此示例模型中，我们会提前支付一个月的服务费，所以我们根据每月开始的客户数来计算流失率，而不是我们每月结束的客户数。

从那里，我们计算流失率，平均客户的预计使用期限（以月和美元为单位），最后计算您应该期望在给定月份内收集的每月经常性总收入。

您可以在此下载此示例订阅销售预测，我们将处理更复杂的预测在未来的职位。

问题？请将它们发布在评论中，我会尽我所能提供帮助。