Moderne bedrijven, moderne oplossingen – statistieken voor bedrijven in het internettijdperk

Ben jij een new-age ondernemer (of een werknemer in zo’n opzet)? Vertrouwt uw bedrijf voornamelijk op abonnementen / herhaalaankopen?

Heb je het gevoel gehad dat traditionele bedrijfsstatistieken, hoewel ze nuttig zijn, je niet echt helpen om zo goed mogelijk te plannen vanwege een gebrek aan duidelijkheid over specifieke maatregelen om zaken te doen in 2022?

Dan weet je al dat je vooruit moet lezen, aangezien dit stuk je kennis kan laten maken met statistieken die cruciaal zijn geworden in een internetgestuurde zakelijke omgeving.

Er is een GAAP die moet worden overbrugd

Met alle respect voor GAAP, de alomvattende en gerespecteerde traditionele boekhoudprincipes, vanwege hun aard van niet-specificiteit, zijn niet in staat geweest om bedrijfsstatistieken op te leveren die internetgebaseerde bedrijven helpen een beknopt beeld van succes te krijgen (of mislukking).

Gezien de opkomst van nieuwe inkomstenstromen, kanalen en transactiefrequenties, is er een kloof (bedoelde woordspeling) die moet worden overbrugd.

Dit is waar new-age bedrijfsstatistieken zoals MRR, CAC, activeringspercentage, churn-percentage enz. zijn naar voren gekomen als handige meetstatistieken die alle belanghebbenden helpen een beter inzicht te krijgen in hoe een traditioneel bedrijf presteert.

Zeker, veel van hen zijn behoorlijk gedetailleerd van aard en kunnen zelden geïsoleerd worden gebruikt. Samen kunnen deze kleine legosteenstatistieken echter een betrouwbare momentopname van bedrijfsprestaties creëren met tussenpozen en gezichtspunten die veel relevanter zijn voor new-age bedrijven.

Dus laten we eens kijken naar de nieuwe leeftijdsstatistieken die tegenwoordig door succesvolle internetgebaseerde bedrijven worden gebruikt:

1. Maandelijkse terugkerende inkomsten:

Een statistiek die voornamelijk wordt gebruikt door abonnements- en SaaS-gebaseerde bedrijven.

Om de MRR voor een bepaalde maand te berekenen, neemt u gewoon de totale inkomsten uit terugkerende abonnementen, deelt u deze door het aantal actieve gebruikers en vermenigvuldigt u het resultaat (gemiddeld gefactureerd bedrag) met het totale aantal klanten.

MRR = Gemiddelde omzet per gebruiker x Totaal aantal klanten

Het hele punt van het berekenen van MRR is om een ​​schatting te krijgen van de inkomsten die uw bedrijf maandelijks verwacht te verdienen (op foundation van de herhaalde abonnementsinkomsten).

Er zijn verschillende soorten MRR’s:
• Nieuwe MRR (nieuwe klanten)
Uitbreiding MRR (upgrades)
• Reactivatie MRR (terugkerende eerdere klanten)
• Samentrekking MRR (downgrades)
Churn MRR (annuleringen)

Het monitoren hiervan maakt een diepere analyse mogelijk van hoe het bedrijf presteert buiten de algemene overzichtsniveaus.
(We komen in een later bericht terug op deze varianten.)

2. Jaarlijkse terugkerende inkomsten

MRR wordt maandelijks genormaliseerd en ARR wordt jaarlijks genormaliseerd. Dat is het enige echte verschil.
Een andere manier om ARR te berekenen zou zijn:
ARR = Totale jaaromzet – Eenmalige omzet

ARR wordt echter gebruikt om analyses op langere termijn te maken en daarmee correcties en grote revisies in de bedrijfsvoering. ARR is een van de belangrijkste hulpmiddelen om het succes (of falen) van een bedrijfsmodel huge te stellen en om de groei (toekomstig potentieel) van een bedrijf te voorspellen.

Het is dan duidelijk dat ARR een van de belangrijkste elementen is die worden gebruikt voor het afleiden van waardering en voor het aantrekken van kapitaal.
Internet als MRR zijn er meerdere varianten van ARR die de bedrijfsleiders monitoren:

• Nieuwe abonnee ARR
• Verlenging ARR
• Improve ARR
• ARR downgraden
• Churn ARR

Internet als bij MRR beschrijft een kaal ARR-nummer nauwelijks het werkelijke prestatieniveau van een bedrijf.

Een bedrijf kan bijvoorbeeld een grote netto positieve ARR hebben, maar dat komt allemaal van nieuwe abonnees vanwege belachelijk hoge CAC (klantacquisitiekosten), terwijl churn MRR een steilere grafiek heeft dan vernieuwing ARR.

Ziet er geweldig uit op foundation van een enkel geconsolideerd ARR-cijfer, maar wijst duidelijk op een falend bedrijfsmodel.
(We komen in een later bericht terug op deze varianten.)

3. Gemiddelde omzet per account / gebruiker

ARPA of ARPU (gebruiker), zoals de naam al doet vermoeden, is het aantal dat wordt verkregen door de totale inkomsten te delen door het aantal abonnees.

Het is een cijfer dat op grote schaal wordt gebruikt voor vergelijkende analyse van groei (of afname) van inkomsten verdiend met een klanteenheid. Daardoor is het een geweldige software voor prognoses en planning.

Stel dat uw bedrijf in 2021 $ 200.000 verdiende toen u 1.000 abonnees had (ARPA = $ 200), en in 2022 was de totale omzet $ 300.000 met 1.200 abonnees (ARPA = $ 250). Het betekent eenvoudigweg dat uw verdiende inkomsten per klanteenheid zijn gegroeid, en in het algemeen is dit geweldig nieuws dat u kunt gebruiken om meer waarde / betere financiering te krijgen, en om andere zakelijke telefoontjes met betrekking tot uitbreiding aan te nemen. Het wordt ook gebruikt om de prestaties van een bedrijf te vergelijken met die van anderen in dezelfde branche.

Als zowel jij als je concurrent auteursrechtelijk beschermde muziek verkopen en je een omzet hebt van $ 5 per abonnee versus $ 4,35 / abonnee van je concurrent (met bijna hetzelfde aantal abonnees), weet je dat je iets goed hebt gedaan.
En om erachter te komen wat je goed hebt gedaan, kun je in andere statistieken duiken, zoals ARR en MRR.

4. Totale contractwaarde

TCV is een supereenvoudige statistiek om te berekenen.

Neem gewoon MRR, vermenigvuldig het met het aantal maanden waarvoor het ondertekende contract geldt en tel vervolgens alle van toepassing zijnde eenmalige kosten op.

Alles gezegd, het is het geheel aan inkomsten dat u van een bepaalde klant zult genereren.

Voor een op abonnementen gebaseerd bedrijf is het handig om TCV te berekenen, omdat, zoals we allemaal weten, niet alle klanten hetzelfde gebouwd zijn.

Er zijn twee klanten die contracten van vergelijkbare lengte kunnen kopen, maar een van hen kan veel meer van de eenmalige add-ons kopen en is daarom waardevoller voor uw bedrijf.

Een voorbeeld hiervan zijn klanten die een domein en hostingdiensten kopen. Veel digitale marketingbedrijven kopen misschien dezelfde abonnementen als boetieks die door huisvrouwen worden gerund, maar de laatsten kunnen ook diensten voor het bouwen van web sites kopen die u aanbiedt.

Als dienstverlener zou het dan heel logisch zijn als u meer inspanningen zou besteden aan advertising and marketing en verkoop aan bedrijfseigenaren die hulp nodig hebben bij de technische opzet en het ontwerp van de web site om de omzet/winstgevendheid per eenheid te verhogen.

5. Levenslange waarde

LTV is de geschatte gemiddelde omzet die een klant zal genereren gedurende de gehele periode dat hij aan u is gekoppeld.
Een van de eenvoudigste manieren om LTV te berekenen:
LTV = MRR / klantverloop

Stel dat uw MRR $ 20 is en uw churn-percentage 10%, dan is de LTV voor een nieuwe klant (20/0,10), d.w.z. $ 200, en de verwachte levensduur van de klant is 10 maanden.

LTV is een maatstaf die veel wordt gebruikt door zowel SaaS- als niet-SaaS-bedrijven (hoewel de meetmethoden enigszins kunnen verschillen) voor omzetprognoses, klantsegmentwaardering, afstemming op CAC (klantacquisitiekosten) voor maatstaven van (uiteindelijke) winstgevendheid en productontwikkeling. /service tractie (algemeen en met verschillende cohorten)

Het is duidelijk dat LTV niet alleen nuttig is als een top-line statistiek, maar ook als een die helpt bij het creëren van betere abonnementsbundels en het optimaliseren van marketingstrategieën/budgetten.

6. Acquisitiekosten voor klanten

Een heilige graal-statistiek. Hoeveel heeft het u gekost om één unieke klant te werven? Berekening?
CAC = Totale marketingkosten (acquisitiegerelateerd) / Totaal aantal verworven klanten

Als vuistregel geldt dat CAC altijd lager moet zijn dan LTV. Het is duidelijk dat het weinig zin heeft om meer uit te geven om iemand naar je winkel te krijgen dan om ze uit te geven als ze er eenmaal zijn, toch?

Er zijn uitzonderingen (en u zou kunnen denken dat ze soms de regel zijn) waarbij een nieuw bedrijf voldoende mensen moet bereiken en aan boord moet krijgen om een ​​bepaalde schaal/plakkerigheid te bereiken om winstgevendheid mogelijk te maken.

Er is echter veel inkt gemorst over dat account, en ik zou niets nuttigs toevoegen door dat onderwerp hier te behandelen.

7. Concentratierisico

Ook wel klantconcentratie genoemd, is een proportion van hoeveel van uw omzet afkomstig is van uw grootste klant.

Concentratierisico = Inkomsten van de finest betalende klant / Totale inkomsten.

Het hele punt van deze statistiek is om te begrijpen welk risico u zou lopen als uw grootste klant uw folds zou verlaten.

In een opstelling waar het aantal klanten hoog is en de plakkerigheid laag, is het zinvol om een ​​laag concentratierisico te hebben. Echter, in bepaalde bedrijven die een nichekarakter hebben en een kleine marktomvang hebben en/of een hoge vastberadenheid als gevolg van verschansing of andere dergelijke factoren, kan een hoog proportion risicoconcentratie acceptabel zijn.

Het behoeft geen betoog dat CAC-nummers altijd lager moeten zijn dan de klantconcentratie en dat prijsbuffers altijd moeten worden gepland om het concentratierisico in het oog te houden.

8. Dagelijks actieve gebruikers

DAU is het aantal gebruikers dat elke dag actief is op uw app of web site.
Gebruiker = bezoeker van een web site/iedereen die een app heeft gedownload

Actieve gebruiker = elke bezoeker/app-gebruiker die een door het bedrijf gedefinieerde actie uitvoert om hem/haar als ‘actief’ te beschouwen.

Dus als u een nieuwswebsite bent en u hebt besloten dat iedereen die op een nieuwsartikel klikt en naar het einde scrolt, wordt beschouwd als een actieve gebruiker, komen alle gebruikers die die actie op een bepaalde dag hebben uitgevoerd in aanmerking om te worden geteld als DAU’s voor die dag.

Deze statistiek is een van de eenvoudigste manieren om te bepalen of uw product of dienst goed wordt ontvangen door de beoogde klanten.
Een ander goed voorbeeld is meta/Fb dat DAU definieert als:

“Een geregistreerde en ingelogde Fb-gebruiker die Fb heeft bezocht by way of onze web site of een mobiel apparaat of onze Messenger-applicatie heeft gebruikt (en ook een geregistreerde Fb-gebruiker is) op een bepaalde dag.”

9. Maandelijks actieve gebruikers:

MAU is precies hetzelfde als DAU, behalve dat de berekening voor een maand is in plaats van een dag.

MAU’s (internet als DAU’s) zijn afhankelijk van de definitie van een “actieve gebruiker” en zijn niet specifiek voor een branche. Ze kunnen dus enigszins misleidend zijn wanneer ze worden gebruikt om het succes van een product te meten.

DAU’s zijn, mits goed gedefinieerd, een betere maatstaf voor de kwaliteit van klantinteractie dan MAU’s, maar desalniettemin helpen goed gedefinieerde MAU’s zeker om een ​​holistisch beeld te schetsen van de breedte van de voetafdruk van een bedrijf.

10. Maandelijks klantverloop

Share klanten dat u in de loop van een maand bent kwijtgeraakt.

Maandelijks klantverloop = (aantal verloren klanten in een maand / totaal aantal klanten aan het start van die maand) * 100

Het is duidelijk dat hoe hoger uw churn-percentage, hoe slechter u presteert (tenzij u de overheid bent en uw web site werkloosheidsaanvragen registreert).

Het verlooppercentage is uiteraard een kritieke maatstaf die u helpt in de gaten te houden of de klant niet plakkerig is en corrigerende maatregelen te nemen.

Het is relatief gemakkelijker om geld uit te geven en een persoon te verleiden tot het uitvoeren van een basisactie, zodat ze kunnen worden gecategoriseerd als klanten en zo het aantal “gebruikers” opblazen (weet je nog MAU?). Het is echter een heel ander state of affairs om ze aan je aanbod te binden en het regelmatig te gebruiken.

Zware churn-percentages zijn altijd een duidelijke weggeefactie wanneer de toetredingsdrempels laag zijn en de retentietactieken slecht zijn. Het berekenen van het verloop (maandelijks of anderszins) is een should voor een robuuste analyse van de bedrijfsprestaties.

Schrijver: Agam Chaudhary helpt e-commercebedrijven sinds 2007 omzet en winst te laten groeien. Hij is gespecialiseerd in ROAS- en CRO-opdrachten. Onlangs heeft hij een marketingalgoritme samengesteld voor de new age-bedrijven, waarmee de merken de ervaring van de klanten kunnen verbeteren en bijdragende gemeenschappen kunnen opbouwen.

Hij is te bereiken op hiya@agamcaudhary.com | WWW.TWO99ECOMMERCE.COM

.

Leave a Comment