2016 中国SaaS创业者运营情况调查报告

12月19日-12月23日，我在崔牛会进行了一场关于SaaS内部运营情况的调查。比起更为宏大的外部环境、投资、热点方向等，这场调查是关于SaaS创业者是如何理解运营和接下来2017年的信心。

数据量提交并不多。部分原因可能是数据比较难以获取。早期的SaaS创业者，可能更在意新客户的获取、现金流水、合同额、客户数量等，在精细化运营方面投入精力较少，面对比较难以回答的问题就放弃了；另外部分原因可能是这个调查对于明年的公司运营关系不大，也不愿意贡献数据。

　　在目前观察 国外的竞争环境 看来，有两个几乎为真的断言：

1、几乎所有的软件都是SaaS的；

2、几乎没有无用的SaaS。

软件在生产活动中扮演最为重要的角色，只要能够发现需求或者创造需求，总有一个分类存在。有许多软件在创造之初并不存在分类，比如Slack，但这并不影响其价值呈现。这也是国外投资者判断SaaS的逻辑――更多的看MRR/CAC/LTV/Churn等与SaaS业务特征相关的数字，而不是去判断、预测；或者对模式进行追逐。

这份调查的目的也在于此。通过追踪重要的SaaS指标，抹去模式、客户、团队、分类带来的干扰，帮助创业者更好地理解SaaS业务的表现。

问卷地址位于 https://im.jinshuju.com/f/o5YvP9 如果愿意，你可以持续提供数据。如果发现数据有较大的出入我会更新这份报告。目前这份报告的数据来源限于12月26日上午9点之前。

　　 Q1: 公司全职员工数

　　目前收集到的数据中，最多为140人，最少为17人，平均56人，中位数（MEDIAN）为33人。大部分的SaaS团队仍然规模较小，规模能够说明很多――比如客户规模，成本规模/营收规模，解决问题的规模。考虑到SaaS在市场的接受度，这个数据并不意外。结合崔牛会前段时间发布的报告， 大量的创业者可能挤入了同一个赛道，瓜分尚未成熟的市场 ，可能也是导致规模较小的原因。

图：SaaS公司员工数量比例。单位：人

　　 Q2: 2016年确认收入预计

许多创业者将合同额误认为确认收入。实际上，这部分说的是MRR或者财务上的确认收入。客户花1.2万买了一年的SaaS服务，每月的确认收入为1.2万/12个月=1000块，收入应该逐月确认。这是国家税务机构认可的方式，也是衡量SaaS营收的唯一方式。当然如果产品/服务组合比较复杂，比如一份合同中既包含标准SaaS服务，也包含一次为期两天的培训，则培训部分可以在培训发生的时候立即计入确认收入。

　　理解这一点很重要――并不仅仅是从财务角度来说。 创业者喜欢说最大的那个数字 ――比如本月流水贡献，每个月新的大客户数量等等。到了春节前后，大客户数量和流水显著减少，创业者认为这是正常的，但其实不是。如果以MRR的观点来看，春节带来的低谷会被前面数个月的辛勤劳动抹平，不会那么显著。另外，MRR的一点点增加是获取大量新客户的成果（或者Upsell的结果），一点点减少可能折射到客户的流失。 一个成熟的SaaS营收结构中，来自老客户的MRR贡献应该占大较大比例。

收集到的数据中，2016年收入最多的为2000万，最少为50万。参考Q1的员工数量，人均的收入贡献（算法：收入/员工数量）最多为29万，最少为1万，平均为15万，中位数为14万。作为参考，2013年数据：Salesforce/Workday/Tableau人均收入贡献约为$100K。

　　

图：SaaS公司人均收入贡献比例。单位：万

　　 Q3: 确认收入中，服务性收入占比

　　SaaS在部署阶段往往伴随着服务――比如初始的安装配置，集成，员工培训等等。目前收到的数据中， 大部分公司的收入都不同程度的含有服务收入 。 服务作为增加客户价值、增强服务粘性的方式，是一个很好的实践。然而注意到年收入较大的公司平均服务占比反而较少，服务收入所占据的高额服务成本是需要考虑的问题。在收入规模较小的时候，通过服务锁定客户优化产品是一项战略投入，而在做大之后，要不断通过优化产品来实现较少的服务投入，进而服务更多的客户，减少服务成本。

图：服务性收入的占比分布

　　 Q4: 相比2015年，确认收入的增长%

　　录得的数据中，绝大多数都实现了100%的增长；增长超过100%的公司中，大部分都实现了200%甚至更多的增长。这也符合SaaS早期的状态―― 一旦开始做营收，在收入的前几年，应该是几倍的增长 。从2017年来看，增长的态势应该还会继续。

　　 Q5：2016年收入中，来自老客户的收入占比%

　　不论是增长超过200%的公司，还是只有60%的公司，来自老客户的收入占比都只占一小部分。这个数据与Q4是相对应的―― 即增长来自于客户规模的扩大 。从另外一个侧面证明了SaaS处于机会极好的早期。这个平均值是30%――即来自老客户的收入占比应该低于30%。

在收集到的数据中，有一些老客户收入占比超过50%的公司，出现了负增长――收入还不如2015年。如果你的公司，来自老客户的收入占比超过50%，并且收入增幅没有到达100%，说明在获取新客户方面，你已经落后于同伴了。

　　 Q6: 2016年，销售策略主要靠

图：销售渠道占比

　　SaaS主要有三种销售手段：通过内部销售（比如电话、邮件营销等）、网上自销售和现场销售。通过上图可以发现，现场销售和混合销售占据了大部分的销售渠道。 可以预测的是销售成本是很高的 ，除非带来的客户价值很高，否则利润贡献可能非常令人沮丧。事实似乎也是如此。在目前所知的挂牌新三板的SaaS公司中，营收过亿的公司往往有着庞大的销售团队，客单价也非常高。

　　 Q7: 主要目标客户

图：SaaS公司目标客户比例分布

　　获得数据中，超过一半的SaaS公司将大企业客户作为他们的目标客户。结合Q6关于销售渠道的数据，可以了解到 现场销售和混合销售是最主要的销售方式 。下面的Q8也更好的解释了大企业对于营收贡献的影响。

　　 Q8：平均每个客户的收入贡献

大客户的优势在此处显得淋漓尽致。简单的说，大客户的收入贡献是十万级的；中小是万级别的；而小微企业和个人是千级别的。

图：客户对收入的年平均贡献。单位：元

大客户战略是否一定适合你？大部分创业者在VC的支持下，都会毫不犹豫的回答「是的」。然而我的观点是「不一定」。如果产品的形态不太可能卖到高价，比如聊天软件，OA/协作软件等，想要卖到高价需要面对内外的双重压力。对外而言，如何让客户相信价值真的有那么多；对内而言，使劲琢磨对得起高价的功能特性也可能会超出现有团队的能力。

　　当然我也充分理解当前的市场环境。 在软件使用者尚且无法体会软件的价值并且为之付费的时候，寻找大客户或许是正确且唯一的选择 。

　　 Q9: 平均每获得一块钱收入的获客成本

　　这不是简单的获客成本，更是关于 获客效率 。比如今年获得了1000万收入，其中销售+市场（工资+销售费用+市场费用）占了700万，则这个数字就是 700/1000=0.7, 意味着每获得1块钱收入，其中7毛是花在获客上了。

获得数据中，平均值为0.46，最大为1（即收入的每一块都用于获取新客户）。

图：客户规模对应的获客效率。单位：元

在客户的分布上，大客户显著的需要更高的投入，每获得一块钱的营收需要投入0.64元；而小微企业只需要0.07。

　　 Q10: 全年销售：市场费用占比

这个问题的本意，是想得到在获客方面销售与市场的权重。大于1意味着销售占比较大，小于1意味着市场费用占比较大。遗憾的是可能这个问题没问好，许多数字填写并不正确，结论不具备参考性。从部分填写正确的数字中，可以得到一个事实：大部分企业在销售上的投入远远大于市场的投入。

　　参考Q8，我的个人观点是在当前市场局面下， SaaS企业需要比之前更加关注市场表现 ，否则一定会面临来自于既得利益的挑战，或者陷入到功能战中，这一点对于赢得大客户越发的重要。然而如果能在市场方面宣传和推广你的产品的新的价值点，并站在这个制高点上，你将避开那些竞争点，获得独一无二的属于你自己的优势。对于整个SaaS产业而言，也是极好的――你在扩大整个蛋糕，而不是找到一块蛋糕以为别人不会来争抢。

　　 Q11：平均每个销售人员年贡献销售收入

这个数字与客户企业属性有很大关系。下图可以看到，对于大企业客户，每个销售平均年销售贡献达到175万；对于中小企业则为26万。对于小微企业中，销售的存在可能没什么意义。

图：针对不同客户规模，每个销售人员年销售额贡献。单位：万元

销售策略在这里起到很大的作用。大企业客户固然令人羡慕，但成单周期长、难以获得好的销售、成单风险大、机会成本高、对收入影响非常大等，许多初入SaaS的创业者都是受够了仰人鼻息的日子才开始做中小企业。而中小企业的虽然有成单周期短的优势，但销售人员绩效一般（发了工资和奖金就不剩什么了）、竞争激烈等。至于面向小微企业和个人的，需要面对客户三心二意和极低的转换成本，产品压力会比较大。没有最好的策略，只有最适合的。

要注意到这三者是很难兼容的，尤其在早期。不同的客户有不同的销售体系和话术。

　　 Q12：获客成本回收周期

　　 大部分企业都能在12个月内收回成本 。考虑到数据样本中大企业客户较多，对于 中小微 这个数字可能会更加保守一些。

　　 Q13：客户年平均留存

再一次，在客户规模上表现出了极大的分化。所谓付费越多则越忠诚。

图：客户规模对应的年留存百分比

面向大企业客户的企业，客户年留存高达90%。中小企业则为55%，而面向小微企业和个人的，则40%都不到。

　　给SaaS企业的启示是，如果能够收费，则一定要收费；如果有高低两个选项，则想办法往高付费那个方向前进。这并不是说要做一个只要钱的混蛋――而是通过高付费的杠杆，找到高价值的用户，进而提供高价值的服务。 把时间花在不够忠诚的客户身上，对于供需双方都是不负责任的 ――不花钱的客户以为自己提的需求都是对的，软件厂商害怕失去这种虚妄的爱而持续妥协。

　　 Q14: 公司是否有专门的客户成功团队？

　　 只有一半的公司都建立了客户成功团队 。客户成功团队的主要职责就是帮助客户获得成功。注意，不是让客户满意。满意是一个相当主观的指标――我甚至悲观的认为，我们都无法让身边的人满意，怎么可能让远在天边的客户满意。帮助客户获得成功，理解客户的业务流，让自己的产品在客户的业务流中发挥要么赚钱要么省钱的作用。（参考我之前的 SaaS第一公式R=f(Y,X) ）

客户成功团队的职责包括新用户导入（on boarding）、培训、工单解答、大客户管理、最佳案例整理和推广等。它是常规客服团队的超集，需要刻意的招聘、培训和反复试错才可能得到一个好的团队。客户成功团队需要对客户留存负责，并对一部分的转化负责。

　　 Q15：公司是否建立SLA服务指标体系？

　　当系统出问题宕机；或者被DDoS；或者因为云服务不靠谱导致产品服务不可用；各种状况出现，现在我看到的情况是都是创始人出来背锅。公司内部呢？从获得的数据看来，只有 10% 的公司有内部的SLA服务指标体系。这意味着除了老板之外，有一个完整的体系来支撑整个团队达到服务指标。它最关注的是可用性，不论是99.99%还是99.9%，需要有从运维到开发到市场到客服的完整的反应和奖惩体系。

只有10%的公司做到了这一点。随着公司规模的扩大，它很可能决定你的企业能走多远。当然，在早期的时候，做这些看起来是浪费。但对于许多关键系统应用比如交易、数据抓取，即便是0.01%的系统宕机可能是不可接受的。这意味着从第一天，这个体系就应该存在。

　　 Q16：是否建立针对SaaS特征的数据运营支撑体系？

SaaS特征的数据运营体系，不是财务那三张表，而是一种更为严格的基于SaaS Metrics的运营方式。它关注的是MRR, CAC, LTV, Churn等SaaS关键数据。

图：SaaS企业在数据运营支撑体系建设的分布

11%的公司有这个体系――但实际上我觉得会比这个比例更少。绝大公司都没有这个体系，大部分公司可能只关注那些令人兴奋的数字――注册用户、现金流水等这些对SaaS运营帮助不大的数字。

SaaS的客户规模是惊人的。常规的企业数十个大客户就能够撑起来像样的业务了，但SaaS客户成百上千。光靠大脑记忆而缺乏数据化运营的策略和手段，必然难以走远。2017年对于成长中的SaaS创业者，这是一条必须要走的学习之路。

　　 Q17: 作为老板，你觉得最大的业务挑战在于

　　毫不意外的， 获取新用户是大部分老板的挑战 。常规的获取用户的方式越来越失效，流量也越来越贵。获取新客户将是越发艰难的挑战。

图：SaaS创业者的业务挑战分布

不过，参考Q10，创业者们并没有意识到市场的重要性。只是在销售的时候发现新客户不足，才意识到获客是个挑战。但遗憾的是并没有转化到市场活动中。

　　 Q18: 作为老板，你最看重的指标是

　　

图：创业者最看重的运营指标

　　大部分老板看中的是 大客户的数量 。这是很自然的一个选择――根据前面的分析，大客户几乎不流失（90%的留存），收入贡献也很高。其次关注的是财务确认收入。

　　 Q19: 当前竞争环境下，对2017年的经营信心

　　令人高兴的是，大部分创业者对2017表现出了强劲的信心。满分10分的情况下，创业者的平均分是8分。根据已经收集的这些数据和我自己走访的情况看来，2017年将是不同凡响的一年。只要不犯致命的错误， 2017年对于许多SaaS创业者将充满了机遇。

　　 作者： 牛透社特约撰稿人 陈金洲

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