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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%
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経営・事業の見通しを立てやすい
サブスク
+
クラウド
1
2
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ユーザーとの持続的な接点
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● 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
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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
主要なSaaSメトリクス
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・ARPA / ARPU
・粗利率
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・ARR
・Burn multiple
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海外・国内上場SaaS企業の成長率ベンチマーク(%)
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海外 国内上場
T2D3と国内高成長SaaSのARR推移(億円)
※T2D3:ARR1億円スタート
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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
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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
● 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
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
−
×
×
×
+
×
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
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CAC 万円 10
既存顧客数 社 10
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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。
各メトリクスを変化させた時の累積CF比較(百万円)
● 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
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
● 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
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
×
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
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。
ご清聴ありがとうございました󰢛

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