การวิเคราะห์ตัววัดการสมัครสมาชิก: วิธีคำนวณ MRR, อัตราการปั่น, ARPPU และอื่นๆ

โอ้ MRR แสนหวาน! มาตรวัดความคืบหน้าสำหรับ SaaS / การสมัครสมาชิก / การเป็นสมาชิก / ธุรกิจรายได้ประจำ

พูดคุยกับเจ้าของหรือหัวหน้าฝ่ายการตลาดของธุรกิจการสมัครรับข้อมูลและพวกเขาจะบ่นว่า MRR ของพวกเขาไม่เติบโตตามที่คาดไว้หรือวาทศิลป์เกี่ยวกับ MRR มหัศจรรย์และการเติบโตของไม้ฮอกกี้ที่พวกเขาเห็น

บางคนอาจอธิบายอัตราการปั่นและอัตราส่วนที่รวดเร็ว แผนการดำเนินการของพวกเขาในการติดตามหนี้ อีเมลกู้คืน และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อลดการเลิกใช้งาน 50 คะแนนพื้นฐาน

เอาล่ะ หยุดกันเถอะ

หากคุณอยู่ในธุรกิจเรียกเก็บเงินประจำ คุณทราบสถานการณ์อย่างแน่นอน หากไม่เป็นเช่นนั้น เป็นไปได้มากว่าคุณต้องการย้ายไปยังระบบการสมัครรับข้อมูล

แล้วเมตริกการสมัครสมาชิกเหล่านี้คืออะไร? ศัพท์แสงทั้งหมดหมายความว่าอย่างไร

เรามี คำอธิบายเชิงลึกสำหรับ SaaS / สมัครสมาชิก / เมตริกธุรกิจที่เกิดซ้ำเหล่านี้ สำหรับตอนนี้ ให้ฉันให้คุณเรียกใช้ลงอย่างรวดเร็ว

คำอธิบายที่ง่ายที่สุดของเมตริกธุรกิจการสมัครสมาชิกบนอินเทอร์เน็ต

• MRR, ARR: รายได้ประจำรายเดือนและอัตราการดำเนินการประจำปี โดยพื้นฐานแล้วคุณทำเงินได้เท่าไหร่ต่อเดือน?
  การสมัครสมาชิกที่ไม่เกิดขึ้นซ้ำทุกเดือนจะถูก "แปลง" เป็นรายเดือน ตัวอย่างเช่น, จำนวนสมาชิกรายปีหารด้วย 12 หรือสมัครสมาชิกรายสัปดาห์อาจคูณด้วย 4.33 เป็นต้น
• Churn: สิ่งที่คุณสูญเสียไปทุกเดือน – รายได้ ลูกค้า จำนวนการสมัครรับข้อมูล มักแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ MRR
• สวิตช์: ผู้คนเปลี่ยนแผนการสมัครสมาชิกของตน คุณต้องการติดตามการอัปเกรดและดาวน์เกรด การอัพเกรดขยาย MRR ดาวน์เกรดทำสัญญา
• การทดลองใช้: จำนวนการทดลองใช้ เปอร์เซ็นต์การแปลงของการทดลองใช้เป็นการชำระเงิน.. การทดลองใช้ถือเป็นแผนผลิตภัณฑ์ และคุณสามารถพิจารณาว่าเป็น "การอัปเกรด" เมื่อผู้คนเปลี่ยนไปใช้แผนแบบชำระเงิน แต่ได้บุญวัดด้วยตัวมันเอง
• ARPU, ARPPU, ARPA: รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ (หรือต่อผู้ใช้ที่ชำระเงิน หรือต่อบัญชี) ซึ่งโดยพื้นฐานแล้ว MRR หารด้วยจำนวนลูกค้า (หรือจำนวนลูกค้าที่ชำระเงินเมื่อคุณทดลองใช้ฟรี) ในบางสถานการณ์ คุณอาจต้องการรวมผู้ใช้ทั้งหมดจากองค์กรและนับรายได้รวมของพวกเขาเป็นรายได้เฉลี่ยต่อบัญชี
• CLTV, LTV: มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า ในกรณีส่วนใหญ่ ผู้คนจะกลับอัตราการเลิกบุหรี่เพื่อให้ได้จำนวนเดือนโดยเฉลี่ยที่ลูกค้ายังคงใช้งานอยู่ จากนั้นคูณด้วย ARPU เพื่อให้ได้ LTV
• CAC: ต้นทุนในการหาลูกค้า ซึ่งมักจะเป็นตัวชี้วัดภายใน เนื่องจากระบบการรายงานด้วยตนเองไม่ได้คำนึงถึงต้นทุน การเปรียบเทียบ CAC กับ LTV จะบอกคุณว่าลูกค้ามีกำไรมากเพียงใดตลอดช่วงชีวิตของพวกเขา จุดคุ้มทุนที่เร็วกว่าหมายถึงความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้นและการประเมินมูลค่าที่ดีขึ้น!
• อัตราส่วนด่วน: คุณเพิ่มเงินเท่าไหร่ต่อเดือน หารด้วยจำนวนเงินที่คุณเสีย บ่งชี้อย่างรวดเร็วว่าคุณกำลังลอยหรือจม!
  สูตรจะเป็น (MRR ใหม่ + MRR ขยาย) / (MRR หดตัว + MRR แบบผสม)
  คุณยังอาจต้องการวัดการสมัครสมาชิกตามสถานะของพวกเขา เช่น ใหม่ ใช้งานอยู่ เปิดใช้งานใหม่ เลิกใช้งาน ยกเลิก ระงับ เป็นต้น
  การวัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือ “การเรียกเก็บเงินที่ล้มเหลว” บัตรเครดิตหมดอายุตลอดเวลา และเมื่อฐานลูกค้าของคุณเติบโตขึ้น จำนวนครั้งในการเรียกเก็บเงินที่ล้มเหลวจะเพิ่มขึ้น
• ดันนิ่ง: เป็นกระบวนการในการหลีกเลี่ยงและฟื้นตัวจากความล้มเหลวเหล่านี้ โซลูชันการติดตามหนี้ที่ดีสามารถเพิ่มรายได้ของคุณ 10-20% ได้อย่างง่ายดาย
• การคืนเงิน: หลายคนไม่ได้รวมการคืนเงินในการเลิกใช้งาน เนื่องจากเป็นการเปลี่ยนแปลงของกระแสเงินสดมากกว่า หากการคืนเงินยกเลิกการสมัครรับข้อมูล จะนับเป็นการยกเลิก
• กระแสเงินสด: เงินสดคือสติ ส่วนอื่น ๆ นั้นไร้สาระ การจับตาดูกระแสเงินสดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ
  ผลิตภัณฑ์และรายละเอียดปลีกย่อยของตัวชี้วัดเหล่านี้ทั้งหมดอย่างชาญฉลาด ไม่ว่าคุณจะเรียกผลิตภัณฑ์การสมัครสมาชิกของคุณว่า "แผน" หรืออย่างอื่น จะช่วยติดตามตัวเลขที่สำคัญสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์อย่างแน่นอน

นอกเหนือจากทั้งหมดนี้ คุณอาจต้องการเปรียบเทียบเมตริกเหล่านี้กับข้อมูลในอดีตเพื่อดูแนวโน้ม และแม้แต่รับการคาดการณ์สำหรับการวางแผนในอนาคต

คุณเชื่อได้ไหม คำอธิบายง่ายๆของฉันยาวขนาดนี้ ?

การวัดและการคำนวณ MRR และตัวชี้วัดอื่นๆ – โซลูชันที่เรียบง่ายแต่ครอบคลุม

ฉันจะพูดถึงฐานข้อมูลและแบบสอบถามที่นี่ หากคุณไม่ถนัดการเขียนโปรแกรมหรือฐานข้อมูล ไม่ต้องกังวล ฉันจะทำให้มันง่ายที่สุด

แต่จะมีประโยชน์ถ้าคุณเข้าใจสิ่งเหล่านี้ มันเป็นคณิตศาสตร์ในตอนท้ายของวันและคณิตศาสตร์ที่ง่ายเกินไป

นี้เป็น แนวทางที่ครอบคลุมแต่ง่ายที่สุดที่เราพบ คุณจะเห็นความสง่างามในการแก้ปัญหาในไม่ช้า

เอาล่ะ ไปดำน้ำกันเถอะ

ส่วนที่ 1: การจัดเก็บข้อมูลสำคัญ

อันดับแรก ฉันคิดว่าคุณกำลังจัดเก็บข้อมูลธุรกรรมการสมัครรับข้อมูลในตาราง MySQL หรือคล้ายกัน ดังนั้นทุกครั้งที่คุณได้รับการสมัครใหม่ รับการชำระเงิน หรือสถานะบางอย่างเปลี่ยนแปลง เช่น การยกเลิก การหมดอายุ การไม่เรียกเก็บเงิน ฯลฯ เราจะมีรายการในตารางนั้น

เนื่องจากคุณกำลังบันทึกกิจกรรมทั้งหมดในการสมัครรับข้อมูล ตารางนี้จะใหญ่ขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

การคำนวณ MRR จากตารางนี้ไม่ใช่ความคิดที่ดี

วิธีการคำนวณ MRR?

มาสร้างตารางใหม่เพื่อเก็บเฉพาะเหตุการณ์ที่ “สำคัญ” กัน สิ่งที่เปลี่ยนแปลงการสมัครสมาชิกอย่างมีนัยสำคัญ การลงทะเบียน อัปเกรดหรือดาวน์เกรด หมดอายุ ย้ายจากรุ่นทดลองใช้ไปเป็นแบบชำระเงิน เป็นต้น

เราควรจัดเก็บตัวระบุผลิตภัณฑ์และตัวระบุรูปแบบไว้ในตารางเพื่อให้เราสามารถคำนวณ MRR (และตัววัดอื่นๆ) ลงไปที่ระดับความผันแปรได้

นอกจากนี้เรายังต้องจัดเก็บรหัสลูกค้าเพื่อให้สามารถคำนวณตัวชี้วัดได้แม้ในระดับลูกค้า – จำไว้ว่าพวกเขาอาจมีการสมัครใช้งานหลายรายการ!

นี่เป็นข้อความที่ตัดตอนมาจากตารางนี้

2018-07-25123john@domainputlergrowthupdated10079USD

ในภาษาอังกฤษง่าย ๆ

• John ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้ในวันที่ 10 กรกฎาคม แปลงเป็นแผนชำระเงิน $79/เดือน เมื่อวันที่ 25
• อัปเกรดเป็นแผนที่สูงขึ้น $249/m ในวันที่ 15 สิงหาคม
• แต่อย่างใดเขาไม่ต้องการดำเนินการต่อดังนั้นเขาจึงยกเลิกเมื่อวันที่ 10 ธันวาคม
• แต่เนื่องจากการสมัครรับข้อมูลรายเดือนของเขาได้รับการชำระเงินจนถึงวันที่ 14 ของเดือน เขาจึงใช้ผลิตภัณฑ์จนถึงวันที่ 14 และวันที่ 15 หมดอายุ
• ลด MRR ของเราจาก 249 เหรียญเป็น 0

มาเพิ่มอีกสองสามรายการในตารางนี้สำหรับผู้ใช้คนอื่นๆ แล้วเริ่มคำนวณเมตริกของเรา

• เราชนะใจลูกค้าอีกสองคนที่นี่ – แอนนี่และมาร์ค
• แอนนี่เริ่มต้นด้วยการทดลองใช้ Putler Starter อัปเกรดเป็นแผนชำระเงินในวันถัดไป
• ในที่สุด เธอยังซื้อผลิตภัณฑ์อีกตัวหนึ่ง นั่นคือ สูตร 10x ที่ 99 ดอลลาร์/ล้านดอลลาร์ ซึ่งไม่มีการทดลองใช้
• Mark สมัครทดลองใช้งาน โดยเริ่มจ่ายเงิน 79 เหรียญ/ล้าน หลังจาก 20 วัน
• ในที่สุด เขาปรับลดรุ่นเป็นแผนที่ต่ำกว่า โดยจ่ายเงินรายปี ($29/m แต่ $290/ปี) ดึง MRR ลงมาเป็น $290/12 = $24.17

ส่วนที่ 2: การคำนวณ MRR การทดลองชำระเงิน การเลิกรา และอื่นๆ...

มาคำนวณเมตริกต่างๆกันในวันที่ 20 ธันวาคม 2561
การหา MRR นั้นง่ายที่สุด!

คุณอาจสงสัยว่าทำไมต้องหัก old_mrr จาก new_mrr? และถ้าคุณไม่คุ้นเคยกับแบบสอบถาม SQL บิต SUM ที่นั่นอาจทำให้คุณสับสน

คิดเกี่ยวกับเรื่องนี้สักหน่อย ใช้ปากกาและกระดาษ คำนวณความแตกต่างและรวมเข้าด้วยกัน

จากนั้นคำนวณ MRR ตามวันที่ต่างกันด้วยตรรกะนั้น

จริงๆใช้เวลาและคิดผ่านสิ่งนั้น เมื่อคุณเข้าใจอย่างถ่องแท้แล้ว ทุกสิ่งทุกอย่างจะง่ายขึ้น

…

เสร็จแล้ว?

ตกลง.

วิธีการคำนวณปั่น?

ที่บอกคุณถึงการสูญเสียใน MRR เนื่องจากการเลิกใช้งาน และจำนวนการสมัครรับข้อมูลที่หยุดทำงาน

ไม่ยากเกินไปใช่ไหม

วิธีคำนวณค่าทดลองที่จะต้องจ่าย?

มาดูเรื่องที่เกี่ยวข้องกันอีกสักหน่อย

ว้าว! คุณทำสำเร็จมามากแล้ว!

ให้ฉันบอกคุณอย่างรวดเร็วถึง วิธีที่เป็นไปได้ในการค้นหา KPI อื่นๆ

• สวิตช์: เมื่อประเภทเหตุการณ์ 'อัปเดต' และ MRR ใหม่เป็นมากกว่า MRR แบบเก่า จะเป็นการอัปเกรด ดาวน์เกรดเป็นอย่างอื่น
  ในทำนองเดียวกัน MRR ใหม่ทั้งหมด + การอัพเกรด = การขยายตัวใน MRR การปั่นป่วนทั้งหมด + ปรับลดรุ่น = การหดตัวใน MRR
• การสมัครใช้งาน: ID การสมัครรับข้อมูลที่ไม่ซ้ำ ไม่รวมการทดลองใช้ที่ยกเลิกหรือไม่แปลง
• รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ที่ชำระเงิน: MRR หารด้วยจำนวนการสมัครใช้งานที่ใช้งานอยู่ (ถ้าคุณต้องการ "ผู้ใช้" ไม่ใช่ "การสมัครรับข้อมูล" คุณสามารถเลือกจำนวนลูกค้าที่ไม่ซ้ำที่มีการสมัครรับข้อมูลที่ใช้งานอยู่)

ได้ภาพ!

เหตุใดฉันจึงเรียกกล่องนี้ว่าแพนดอร่า ???

ใครคือแพนโดร่า? และอะไรอยู่ในกล่องของเธอ?

แพนดอร่าเป็นตัวละครจากเทพนิยายกรีก

โพรมีธีอุสขโมยไฟจากสวรรค์เพื่อเป็นการลงโทษ ซุส (ราชาแห่งทวยเทพ) มอบแพนดอร่าให้กับ Epimetheus น้องชายของโพรมีธีอุส

มีขวดโหลทิ้งไว้ในความดูแลของแพนดอร่า และเธอก็เปิดออก – เพียงเพื่อปลดปล่อยความเจ็บป่วย ความตาย และความชั่วร้ายอื่น ๆ อีกมากมายให้กับโลก เธอปิดภาชนะอย่างรวดเร็ว และโฮปถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

ทุกวันนี้ สำนวน “เปิดกล่องแพนโดร่า” หมายถึงการทำหรือเริ่มต้นบางสิ่งที่ทำให้เกิดปัญหาใหญ่และไม่คาดคิดมากมาย มีความหมายคล้ายกับ "การเปิดกระป๋องเวิร์ม"

การคำนวณเมตริกธุรกิจการสมัครสมาชิกจะยากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อคุณพยายามทำให้ถูกต้องมากขึ้น

เมตริกเป็นตัววัดความก้าวหน้า ผู้คนวางแผนการดำเนินการในอนาคตโดยพิจารณาจากเมตริกที่รายงาน ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องมีเมตริกที่ถูกต้อง

หากการคำนวณของคุณแสดง MRR 12,000 ดอลลาร์ แต่คุณลืมที่จะหักการยกเลิกจากมัน นั่นจะไม่เป็นผล

หากคุณทำผิดพลาดในการคำนวณเมตริก คุณจะต้องตัดสินใจผิดพลาด

เอาล่ะ เราเห็นด้วยว่าเมตริกที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ แต่ทำไมมันถึงซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ??

การรายงานรายได้จากการสมัครรับข้อมูลมีความซับซ้อนได้อย่างไร

เพื่อบอกความจริงแก่คุณ เราหลีกเลี่ยงการสร้างรายงานการสมัครสมาชิกใน Putler – โซลูชันการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซของเรา – เป็นเวลานาน ความพยายามครั้งแรกของเราล้มเหลวอย่างรวดเร็ว

สุดท้าย เราได้สร้างโซลูชันที่จัดการปัญหาแทรกซ้อนและกรณีขอบทั้งหมด

ในที่สุดก็พิสูจน์แล้วว่าไม่เพียงพอเช่นกัน ซึ่งก็คือตอนที่เราสร้างทุกอย่างขึ้นใหม่อีกครั้งตามแนวทางที่ฉันสรุปไว้ข้างต้น

ฉันจะบอกคุณเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Putler ในภายหลัง แต่นี่คือa รายการปัญหาหลักที่เราสังเกตเห็นในการสร้างโซลูชันการวิเคราะห์/เมตริกของ SaaS

• ไม่มีวิธีการคำนวณเมตริกเหล่านี้ที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากล: โซลูชันการรายงานที่แตกต่างกันมีวิธีการคำนวณที่แตกต่างกัน ดังนั้น หากคุณกำลังเปรียบเทียบข้อมูลของคุณกับบุคคลอื่น คุณอาจเห็นข้อมูลที่ไม่ตรงกัน
• ขยะเข้า ขยะออก: หากบันทึกของธุรกรรมทั้งหมดไม่สมบูรณ์หรือไม่สอดคล้องกัน ตารางกิจกรรมการสมัครของเราจะมีรายการไม่เพียงพอ ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างข้อมูลกิจกรรมการสมัครรับข้อมูลจากธุรกรรมสองปีที่ผ่านมา คุณอาจพลาดเหตุการณ์สำคัญที่เกิดขึ้นก่อนช่วงเวลานี้ หรือหากเกตเวย์การชำระเงิน / ระบบอีคอมเมิร์ซของคุณกำหนดวันที่เดียวกันสำหรับการสร้างและการชำระเงินครั้งแรก – หรือความไม่สอดคล้องกันอื่นๆ – ตัวชี้วัดจะผิดพลาด
• ระบบอีคอมเมิร์ซและ API เกตเวย์การชำระเงินเปลี่ยนไป: อาจเปลี่ยนประเภทข้อมูลที่ให้ ซึ่งหมายความว่าสองสิ่ง: หนึ่ง คุณต้องอัปเดตตรรกะของคุณอย่างต่อเนื่อง ซึ่งยังคงใช้ได้ แต่อย่างที่สองคือ ข้อมูลเก่าอาจอยู่ในรูปแบบเก่า ข้อมูลใหม่ในมาตรฐานใหม่ ในกรณีนี้ คุณจะต้องทำให้เป็นมาตรฐานและนำทุกอย่างมาอยู่ในรูปแบบเดียวกัน!
• กิจกรรมการสมัครรับข้อมูลใหม่: ทุกครั้งที่มีกิจกรรมการสมัครใหม่เกิดขึ้น คุณต้องตรวจสอบและอัปเดตตารางหากจำเป็น เกตเวย์ส่วนใหญ่ไม่ได้ระบุการอัปเกรด/ดาวน์เกรด หลายคนไม่ได้ระบุข้อมูลการทดลองใช้ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องระบุรูปแบบเหล่านี้อย่างชาญฉลาด
• หลายสกุลเงิน: หากคุณยอมรับการชำระเงินในสกุลเงินต่างๆ คุณจะต้องค้นหาอัตราแลกเปลี่ยนและแปลงทุกอย่างเป็นสกุลเงิน "ฐาน" นี่อาจเป็นความท้าทายด้วยตัวมันเอง
• เกตเวย์การชำระเงิน / ระบบอีคอมเมิร์ซหลายช่องทาง: หากคุณยอมรับการชำระเงินทั้ง Stripe และ PayPal ประเภทของข้อมูลที่พวกเขาให้เกี่ยวกับธุรกรรมในภายหลังจะแตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น PayPal API ไม่ได้ระบุช่วงเวลาการสมัครและวันที่สิ้นสุด ในกรณีเช่นนี้ เราต้องสร้างวิธีการ "คลุมเครือ" ในการตรวจจับการสมัครรับข้อมูลและรายละเอียด การรวมความแตกต่างดังกล่าวระหว่างเกตเวย์และการรวมข้อมูลเข้าด้วยกันนั้นยากมาก
  เราได้จัดเตรียมเมตริกระดับผลิตภัณฑ์และรูปแบบต่างๆ ไว้แล้ว แต่ชื่อผลิตภัณฑ์/แผนมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เพื่อความแม่นยำที่สูงขึ้น เราต้องสร้างระบบเพื่อรวม/จัดกลุ่มผลิตภัณฑ์
• ระบบอีคอมเมิร์ซที่ไม่ถูกต้องของข้อมูล: เมื่อคุณใช้ระบบอีคอมเมิร์ซ ระบบอาจไม่มีข้อมูลที่แม่นยำที่สุด คุณต้องมีความสัมพันธ์กับเกตเวย์การชำระเงินเพื่อยืนยัน กระบวนการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนนี้เข้มข้น

ต้องการติดตามเมตริกรายได้ที่เกิดซ้ำของคุณหรือไม่ นี่คือตัวเลือกของคุณ...

นั่นเป็นการเปรียบเทียบที่เหมาะสม หากคุณไม่ได้ติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักของคุณ แสดงว่าคุณไม่รู้ว่ากำลังจะไปที่ใด (และ BTW ถ้าคุณยังไม่ได้อ่าน Crossing the Chasm ให้อ่านเมื่อคุณมีโอกาส)

นักธุรกิจที่จริงจังทุกคนทราบถึงความสำคัญของการติดตามการวัดผลที่สำคัญ และไม่มีการขาดแคลนเครื่องมือวิเคราะห์และการรายงาน

แต่แรก: อย่าทำผิดพลาดในการใช้สเปรดชีต Excel (หรือ Google!) เพื่อติดตามตัวชี้วัดการสมัครรับข้อมูล SaaS และ KPI ของคุณ มันจะไม่ขยายขนาด

แล้วคุณมีทางเลือกอะไรบ้าง?

ระบบอีคอมเมิร์ซทุกระบบมีระบบการรายงานในตัว ทุกช่องทางการชำระเงินก็เช่นกัน คุณสามารถเริ่มต้นด้วยพวกเขา

แม้แต่โซลูชันการวิเคราะห์เพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป เช่น Google Analytics และ Mixpanel ยังช่วยให้สามารถติดตามรายได้อีคอมเมิร์ซได้ คุณสามารถใช้ได้ แต่จะไม่ได้รับ KPI การสมัครที่เราได้พูดคุยกัน – MRR / Churn ฯลฯ…

ด้วยการเติบโตของ SaaS และรูปแบบธุรกิจที่เกิดซ้ำ สตาร์ทอัพหลายสิบรายได้เปิดตัวโซลูชันที่เชี่ยวชาญด้านเมตริก SaaS มีตัวเลือกมากมายโดยเฉพาะเมื่อคุณใช้ Stripe ChartMogul, Control, ProfitWell, Compass, Statsbot, Supermetrics… – รายการดำเนินต่อไป โซลูชันจำนวนมากเหล่านี้สามารถทำงานร่วมกับเกตเวย์การชำระเงินอื่นๆ ได้เช่นกัน

จากนั้นมี Baremetrics – เด็กชายโปสเตอร์ของการวิเคราะห์ธุรกิจการสมัครรับข้อมูล เป็นผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยม มีมาหลายปีแล้ว และได้ทำการปรับปรุงมากมายเมื่อเร็วๆ นี้ และทุกคนก็ลอกเลียนแบบ

แม้ว่าเราจะคัดลอก Baremetrics เมื่อเราสร้างการวิเคราะห์รายได้จากการสมัครรับข้อมูลใน Putler

ใช่, Putler ให้ขอบเขตการรายงานทางธุรกิจที่เกิดซ้ำอย่างเต็มรูปแบบแก่คุณ

ยังสับสน? เพื่อให้ง่ายขึ้น นี่คือบทความที่เปรียบเทียบซอฟต์แวร์การเรียกเก็บเงินสำหรับการสมัครรับข้อมูลต่างๆ

ประสบการณ์ของเราในการนำเสนอแพลตฟอร์มการวิเคราะห์รายได้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซและการสมัครสมาชิก

Putler เริ่มต้นจากการเป็นเครื่องมือติดตามการขายของ PayPal อย่างง่ายในปี 2010 โดยเป็นแอปเดสก์ท็อปมาหลายปีและได้รับผู้ใช้หลายพันคน เราปรับปรุงทั้งระบบและย้ายไปยังเว็บในปี 2559

ดูแดชบอร์ดการสมัครรับข้อมูลของ Putler

Putler เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซที่มีความหมาย และเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่ดีที่สุด

ทำไม

สาเหตุหลักมาจากลูกค้าที่ยอดเยี่ยมของเรา เราสร้าง Putler ด้วยการตอบรับจากลูกค้าอย่างต่อเนื่อง เราได้แก้ปัญหาที่แท้จริงให้กับผู้คน

Putler ทำในสิ่งที่โซลูชันการวิเคราะห์อื่นๆ ส่วนใหญ่ไม่ทำ

นี่คือวิธีที่ Putler เปรียบเทียบกับคู่แข่ง

ทางออกที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และการรายงาน SaaS / การสมัครสมาชิกคืออะไร?

มีวิธีแก้ปัญหาที่ดีมากมาย นิยมไม่กี่อย่างเช่นกัน มีค่าธรรมเนียมบางอย่างฟรีและมีค่าใช้จ่ายสูง

ต่อไปนี้คือคำถามบางส่วนที่คุณสามารถถามเพื่อค้นหาโซลูชันที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของคุณ

• ใช้งานได้กับ Stripe เท่านั้นหรือไม่ หรือเกตเวย์เฉพาะหรือระบบอีคอมเมิร์ซ? หากเป็นเช่นนั้น สิ่งนี้อาจจำกัดคุณในอนาคต
  แม้ว่าคุณจะใช้เกตเวย์ที่ระบบสร้างขึ้น มันจะทำงานในกรณีของคุณหรือไม่? ตัวอย่างเช่น โซลูชันบางอย่างจำเป็นต้องมีแผน / ผลิตภัณฑ์ที่กำหนดไว้ที่ระดับ Stripe / เกตเวย์ หากคุณใช้ระบบอีคอมเมิร์ซ เช่น WooCommerce และใช้ Stripe สำหรับการชำระเงินเท่านั้น โซลูชันส่วนใหญ่จะไม่ทำงาน
• โซลูชันสามารถจัดการกับการชำระเงินที่ไม่เกิดซ้ำได้หรือไม่? แม้แต่สำหรับ SaaS ไม่ใช่ทุกดอลลาร์ที่เกิดขึ้นซ้ำ คุณต้องการสิ่งที่สามารถจัดการทุกอย่างได้
• แพลตฟอร์มมีการผสานรวมกับระบบการชำระเงิน / อีคอมเมิร์ซของคุณหรือไม่? ทุกคนมี API แต่การใช้ API เพื่อเติมข้อมูลของคุณอาจเป็นงานใหญ่
• มันให้เมตริกส่วนใหญ่ (ถ้าไม่ใช่ทั้งหมด) ที่คุณต้องการติดตามหรือไม่ สามารถดึงข้อมูลจากระบบอื่น ๆ เช่น Google Analytics เพื่อให้คุณเข้าใจธุรกิจของคุณดีขึ้นได้หรือไม่?
• ระบบจัดการกับความซับซ้อนที่เราสรุปไว้ก่อนหน้านี้อย่างไร การเปลี่ยนแปลงระบบ การเปลี่ยนแผน การคืนเงิน หลายสกุลเงิน ฯลฯ?
• คุณมีเกตเวย์การชำระเงิน / ธุรกิจ / เว็บไซต์หลายแห่งหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น โซลูชันสามารถรวมทั้งหมดได้อย่างแม่นยำในที่เดียวหรือไม่
• คุณสามารถจำกัดการเข้าถึงสมาชิกในทีมของคุณได้หรือไม่? ให้กับฝ่ายการตลาดหรือฝ่ายสนับสนุนลูกค้า?
• มันเป็นเพียงเครื่องมือการรายงานหรือไปไกลกว่านั้น? มันเสริมสร้างโปรไฟล์ลูกค้าหรือไม่? สามารถส่งอีเมลรายงาน? มันสามารถจัดการกับการเรียกเก็บเงิน / ล้มเหลวได้หรือไม่?
• ราคาเท่าไหร่? แม้ว่าจะฟรี แต่คุณต้องใช้เวลาและความพยายามมากแค่ไหนเพื่อให้มันทำงานได้? มีการเพิ่มยอดขายระดับพรีเมียมอย่างไร?
• ใช้งานง่ายหรือไม่? คุณได้รับข้อมูลที่คุณต้องการโดยไม่ต้องกระโดดที่นี่และที่นั่นหรือไม่?
• แพลทฟอร์มจะรอดไหม? หรือจะหายไปในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า?

มีคำถามมากกว่าที่คุณคาดไว้หรือไม่?

แต่ฉันคิดว่ามันสำคัญที่จะต้องดูทุกแง่มุมเหล่านั้น

คุณคิดอย่างไร?

ลองใช้ดู แล้วตัดสินใจ

ยุติธรรม?