10個經驗證的SaaS企業獲客策略，助您業務騰飛

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SaaS企業已經成為現代商業環境中不可或缺的一部分，為各種規模和行業的公司提供軟體解決方案。“SaaS”代表軟體即服務，這意味著這些企業透過網際網路向客戶提供軟體應用程式，而無需客戶在自己的伺服器上安裝和維護軟體。隨著越來越多的企業將其業務轉移到網上，SaaS已成為科技行業增長最快的領域之一。

根據Gartner的一份報告，僅2021年，全球SaaS市場預計將增長17%。這種增長是由SaaS提供的眾多優勢推動的，包括可擴充套件性、可訪問性和成本效益。

透過分析最佳化效能

雖然運營SaaS企業有很多優勢，但也存在獨特的挑戰。其中一個挑戰是確保您的軟體能夠最佳執行，以便您的客戶能夠從中獲得最大價值。這就是分析發揮作用的地方。

分析包括收集有關使用者如何與您的軟體互動的資料，並使用這些資料做出關於如何改進其效能的明智決策。透過分析最佳化效能，您可以降低客戶流失率，提高客戶滿意度，並透過追加銷售或交叉銷售機會增加收入流——同時保持成本效益。

瞭解分析

分析這個術語已經存在很長時間了，但在SaaS企業領域變得越來越重要。簡單來說，分析是指使用資料來了解某事物的執行情況。對於SaaS企業來說，這意味著收集和分析與其產品、客戶和運營相關的資料。

分析的定義及其在SaaS企業中的作用

分析可以廣義地定義為使用資料來了解某事物執行情況的過程。在SaaS企業的背景下，這意味著收集和分析與其產品、客戶和運營相關的資料。分析的目標是使用這些資訊做出更好的決策，以提高效能和推動增長。

分析在SaaS企業中的作用至關重要，因為它使公司能夠就其運營方式做出明智的決策。透過衡量關鍵績效指標並識別客戶行為趨勢，公司可以最佳化其產品和服務，以獲得最大影響。

SaaS企業中使用的分析型別

SaaS企業中使用了許多型別的分析，每種分析都有其獨特的重點。一些常見的型別包括：

• 描述性分析 − 此類分析檢視歷史資料以識別模式或趨勢。

• 診斷性分析 − 此類分析檢查某事發生的原因，以識別根本原因。

• 預測性分析 − 此類分析使用歷史資料來預測未來的趨勢或結果。

• 規範性分析 − 此類分析使用機器學習演算法根據歷史資料識別最佳解決方案。

除了這四種主要型別外，不同行業或應用程式還使用了許多其他專門型別的分析。例如，一些公司使用情感分析來了解客戶對社交媒體平臺的反饋，而另一些公司則使用 Google Analytics 等網路分析工具來跟蹤網站效能指標，例如跳出率或轉化率。

跟蹤以最佳化效能的關鍵指標

跟蹤績效指標是運營任何業務的重要組成部分，SaaS企業也不例外。但是，您應該跟蹤哪些指標才能最佳化您的效能？以下是每個SaaS企業都應該監控的四個關鍵指標：

客戶獲取成本 (CAC)

獲取一個新客戶需要花費多少？這就是CAC衡量的。要計算CAC，請將您的總銷售和營銷費用除以在給定期間獲得的新客戶數量。

跟蹤CAC有助於SaaS企業確定在保持盈利能力的同時，他們能夠承擔多少用於獲取新客戶的費用。降低CAC 可以隨著時間的推移導致收入和盈利能力的提高。

生命週期價值 (LTV)

LTV揭示了您從客戶在與您公司合作的整個生命週期中可以期望獲得多少收入。要計算LTV，請將平均客戶價值乘以他們保持付費客戶的月份數。

流失率

流失率衡量的是在給定期間取消訂閱的客戶的百分比。高流失率表明所提供的產品或服務存在問題，或者市場上存在更好的替代方案。

月度經常性收入 (MRR)

MRR跟蹤企業每月產生的經常性訂閱收入。此指標對於瞭解隨著訂戶數量的增加或減少收入如何變化至關重要。跟蹤MRR有助於SaaS企業評估其商業模式的健康狀況，並確定他們是否需要更改定價或產品服務。

使用分析進行客戶留存

透過資料分析識別高風險客戶

SaaS企業面臨的最重大挑戰之一是留住客戶。在當今競爭激烈的市場中，確保客戶對收到的產品或服務感到滿意和滿意非常重要。

分析可以幫助識別高風險客戶，以便公司在他們離開之前進行干預。透過分析諸如使用模式、參與率和支援互動等資料，企業可以識別可能面臨流失風險的客戶。

根據客戶行為建立有針對性的留存活動

一旦透過分析確定潛在的高風險客戶，下一步就是根據客戶行為建立有針對性的留存活動。這種方法確保公司向現有客戶提供相關資訊和資源，並主動採取措施留住他們。例如，如果客戶一段時間未使用某些功能，則傳送一封電子郵件以突出這些功能的好處可以重新吸引他們使用產品或服務。

提供諸如訂閱續訂折扣之類的激勵措施也可能會鼓勵通常會在類似情況下流失的客戶繼續使用產品或服務。透過使用分析來識別高風險客戶並根據客戶行為建立有針對性的留存活動，SaaS企業可以顯著提高其留存率。

結論

分析是確保SaaS企業最佳效能的重要工具。瞭解和利用不同型別的分析可以幫助您識別需要改進的領域，做出資料驅動的決策，並最終提高客戶滿意度和收入。透過跟蹤CAC、LTV、流失率和MRR等關鍵指標，您可以更好地瞭解您的客戶群，並制定有針對性的活動來留住他們。

客戶反饋有助於改進產品功能，同時透過資料分析確定新的產品機會。機器學習提供了一種更復雜的方法來分析資料以獲得人類可能無法發現的見解。