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SaaSビジネスを科学する -データで理解し、活用する- SaaS Talk by AWS Japan
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AWSのSaaSイベント(2023/03/24)で登壇した時のスライドです。 https://pages.awscloud.com/saas-talk-reg.html
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SaaSビジネスを科学する -データで理解し、活用する- SaaS Talk by AWS Japan
1.
SaaSビジネスを科学する - データで理解し、活用する -
2.
著書(Kindle / Kobo) 23年1月リリース🎉 ぽこしー SaaSデータアナリスト SaaSメトリクス ダッシュボード運営
3.
”SaaSメトリクスダッシュボード” で検索
4.
● SaaS市場動向とSaaSビジネスの優位性 ● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み 本日お話すること
5.
● SaaS市場動向とSaaSビジネスの優位性 ● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み 本日お話すること
6.
世界と日本のSaaS市場規模推移 世界(億ドル) 日本国内(億円) 資料:Gartner、ソフトウェアビジネス新市場(富士キメラ総研) CAGR(15-22年):32.6% CAGR(15-22年):28.0%
7.
OCCIとその他株価指数の価格変化率(%) 資料:One Capital Cloud
Index(One Capital)
8.
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)
9.
+ データ活用による予測・メトリクスの確立 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)
10.
● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み
11.
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 ・ARR ・Burn multiple ・Churn rate ・Unit economics ・CAC payback ・NRR
12.
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 ・ARR ・Burn multiple ・Churn rate ・Unit economics ・CAC payback ・NRR
13.
海外・国内上場SaaS企業の成長率ベンチマーク(%) 資料:Scaling to $100
Million(Bessemer Venture Partners)、著者作成 海外 国内上場
14.
T2D3と国内高成長SaaSのARR推移(億円) ※T2D3:ARR1億円スタート 資料:IR資料・各種記事より著者作成
15.
コストと売上増額との関係性 資料:IR資料・各種記事より著者作成 原価+販管費 販管費のみ y =
0.418x0.854 (R2 = 0.697) y = 0.693x0.800 (R2 = 0.696)
16.
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 ・ARR ・Burn multiple ・Churn rate ・Unit economics ・CAC payback ・NRR
17.
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%)
18.
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
19.
● SaaS市場動向とSaaSビジネスの優位性 ● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み 本日お話すること
20.
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 − × × × + ×
21.
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)
22.
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。
23.
各メトリクスを変化させた時の累積CF比較(百万円)
24.
● SaaS市場動向とSaaSビジネスの優位性 ● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み 本日お話すること
25.
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
26.
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
27.
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
28.
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
29.
● SaaS市場動向とSaaSビジネスの優位性 ● 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ビジネスにおけるデータ活用と強み 本日お話すること
30.
SaaSビジネスにおけるデータ活用の概観 人力業務 データ 蓄積 UX改善 自動化 他業務の UX改善 自動化 頻度 時間/作業 初期投資 ・低価格 ・無償化 ・買取り 既存事業 新規事業 ×
31.
各ファンクションにおけるデータ活用 ・ファネル分析による受注予測と改善 ・複数チャネルの貢献度を評価するアトリビューション分析 ・リードスコアを使ったナーチャリング&セールス施策 セールス&マーケ カスタマーサクセス クロスセル/アップセル ・ヘルススコア&ステージを使った Churn予測と改善 ・顧客データ活用によるセールス活動の生産性向上 ・アップリフトモデリングによるセールスの全体最適化 プロダクト開発 ・KPI設計と定量的な効果検証 ・既存プロダクトに蓄積したデータを活用した新規展開
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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!! ●
各メトリクス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。
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ご清聴ありがとうございました
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