ว่าด้วยเรื่องของ Software-as-a-Service (SaaS) business
เมื่ออาทิตย์ที่แล้วมีโอกาสได้เข้าฟัง lunch & learn ของบริษัทเกี่ยวกับ Software-as-a-Service (SaaS) โดยเน้นไปในในเชิง business ซึ่งเป็นสิ่งที่เราสนใจเพราะกำลังจะเข้าไปทำ project เกี่ยวกับ SaaS พอดี เลยขอจดไว้กันลืมสักหน่อย
SaaS คืออะไร
SaaS คือบริการบน cloud โดยที่ user สามารถเข้าใช้งานระบบผ่าน web browser โดยไม่ต้องติดตั้ง ดูแลรักษาหรือจัดการ server, application หรือ infrastructure เบื้องหลังด้วยตนเอง มีข้อแม้แค่ user จะต้องจ่ายเงินให้คนที่ดูแลเหล่านั้นในรูปแบบงวด (subscription) ซึ่งก็จะต่างจากการใช้งาน software ทั่ว ๆ ไปที่เหมือนซื้อมา-ขายไป แต่ใน SaaS มันคือการให้ user มา “เช่า” software
ซึ่งไอคำว่า “เช่า” เนี่ยมันให้เราแตกประเด็นไปในทาง business ได้ว่า
ยิ่ง user ของเรา “เช่า” SaaS ของเราได้นานเท่าไร ธุรกิจ SaaS ของเราก็จะประสบความสำเร็จมากเท่านั้น
SaaS metrics
การจะวัดว่าธุรกิจ SaaS ของเราก็จะประสบความสำเร็จมากน้อยมันมีหลายปัจจัยที่มีผลมาก-น้อยต่างกันไป แต่คร่าว ๆ เราสามารถวัดออกมาเป็น metrics ได้ดังนี้
Annually recurring revenue & Monthly recurring revenue
แปลตรงตัวก็คือรายได้ที่ได้จาก subscription ทั้งแบบรายเดือนและรายปี ซึ่งมีสูตรดังนี้
Monthly recurring revenue = จำนวน subscriber x รายได้เฉลี่ยต่อเดือนต่อ 1 user
Customer acquisition cost (CAC)
CAC คือต้นทุนค่าใช้จ่ายที่บริษัทของเราใช้เพื่อไปได้ลูกค้ามา เช่น ค่า marketing ค่าโฆษณา ค่าตัวแทนฝ่ายขาย เป็นต้น แปลว่ายิ่ง CAC แพงยิ่งเอาลูกค้ามาได้ยากขึ้น
CAC = Acquisition cost ทั้งหมด / จำนวนของลูกค้าที่ไปได้มา
Lifetime value (LTV)
LTV คือรายได้ที่เราได้รับจากลูกค้าหนึ่งเจ้าตลอดการเช่า SaaS ของเรา ซึ่งอย่างที่กล่าวไปในหัวข้อก่อนหน้าว่าถ้าลูกค้าอยู่กับเรานาน (LTV สูง) เรามีโอกาสที่จะได้รายได้มากกว่่าลูกค้าที่มาช่วยกับเราแค่ครั้งเดียวสั้น ๆ
LTV = รายได้ที่ได้จาก customer x ช่วงเวลาโดยเฉลี่ยที่ลูกค้าเช่า SaaS
Average revenue per user (ARPU)
แปลตรงตัวคือรายได้เฉลี่ยของลูกค้า 1 เจ้า มีประโยชน์ในกรณีที่ SaaS ของเราคิด subscription ตาม tier ที่แตกต่างกัน เช่น หากเรามี 4 tier โดยมีค่า subscription $1, $10, $100 และ $1000 ตามลำดับ แล้ว ARPU ได้ $11.45 แปลว่าเราควร focus กับการดูแลคนใน tier แรก ๆ ไม่ให้ย้ายออกจาก SaaS เรา
ARPU = รายได้ต่อเดือน / จำนวนลูกค้าที่ active ต่อเดือน
Churn rate
มันคือการวัดว่าในช่วงเวลานึงมีลูกค้ากี่เจ้าที่หยุดเช่า SaaS ของเรา หมายความว่ายิ่งสูงก็แปลได้ว่าลูกค้าหนีเราไปเยอะเท่านั้นซึ่งอาจสะท้อนถึงคุณภาพของ software นั่นเอง ซึ่ง metrics นี้แหละที่จะเป็นหลักฐานและสัญญาณให้ทีมพัฒนาเน้นการปรับปรุงคุณภาพของสิ่งที่มีอยู่มากกว่าสักแต่เข็น feature ใหม่ ๆ ออกมา แต่มันก็มีข้อยกเว้นอยู่ เช่น
- คู่แข่งมี feature ที่เด็ดกว่า ราคาน่าคุ้มกว่า ซึ่งตรงนี้ต้องไปดูว่าถ้าลูกค้าจะย้ายออกจาก SaaS เราเนี่ย มันคุ้มจริงหรอ อย่างในธุรกิจ Customer relationship management (CRM) เป็นต้น
- บริษัทเราไปขายให้ลูกค้าผิดกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งก็ต้องไปดูทาง marketing และ sales เพิ่ม
- Customer support กาก
Churn rate = จำนวนลูกค้าที่ยัง active อยู่หลังช่วงเวลานึง / จำนวนลูกค้าที่ยัง active อยู่ก่อนช่วงเวลานึง
Metrics อะไรไม่รู้เยอะแยะ ยกตัวอย่างหน่อยสิ
Acquisition cost ทั้งหมด: $1,000,000 ต่อเดือน จำนวนของลูกค้าที่ไปได้มา: 10 คนต่อเดือน Customer acquisition cost: $100,000 Customer value: $10,000 ต่อเดือน Customer อยู่กับเราเฉลี่ย 20 เดือน Lifetime value: 10,000 x 20 = $200,000 Churn rate: 5% ต่อเดือน
หากเรานำมา plot เป็นตารางก็จะได้หน้าตาประมาณนี้
| Month | Customer | Revenue | Cost | Profit |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | $0.00 | $ 1,020,000.00 | -$1,020,000.00 |
| 1 | 10 | $100,000.00 | $ 1,020,010.00 | -$920,010.00 |
| 2 | 20 | $195,000.00 | $ 1,020,019.50 | -$825,019.50 |
| 3 | 29 | $285,250.00 | $ 1,020,028.53 | -$734,778.53 |
| … | … | … | … | … |
| 14 | 102 | $1,024,650.04 | $ 1,020,102.47 | $4,547.58 |
| … | … | … | … | … |
| 24 | 142 | $1,416,021.95 | $ 1,020,141.60 | $395,880.35 |
| … | … | … | … | … |
| 49 | 184 | $1,838,010.58 | $ 1,020,183.80 | $817,826.78 |
| 50 | 185 | $1,846,110.05 | $ 1,020,184.61 | $825,925.44 |
| 51 | 185 | $1,853,804.55 | $ 1,020,185.38 | $833,619.17 |
ข้อสังเกต
- ในช่วงเดือนที่ 3 ลูกค้าเหลือ 29 คนแทนที่จะเป็น 30 คนเพราะว่า Churn rate 5% คิดย้อนกลับคือ (จำนวนลูกค้าเดือนที่แล้ว + จำนวนลูกค้าใหม่) - (จำนวนลูกค้าเดือนที่แล้ว * 5%) = (20+10) - (20*5%) = 29 คน
- ในช่วงเดือนที่ 14 ธุรกิจเริ่มทำกำไรได้
- ในช่วงเดือนที่ 50-51 จำนวนลูกค้ากลับไม่เพิ่มขึ้นเลย ทำให้กำไร (profit) น้อยลง หากนักลงทุนวิเคราะห์ด้วย metrics เหล่านี้ก็จะพบว่าธุรกิจนี้อาจจะไปไม่รอดในระยะยาวนั่นเอง
ซึ่งหลุมพรางที่หลายบริษัทตกลงไปคือ “งั้นเราก็ปรับ marketing กับ sales ให้เพิ่มยอดจำนวนลูกค้าสิ” ในทางทฤษฎีตัวเลขมันก็ดีขึ้นได้แหละ แต่ในทางปฏิบัติมันเป็นไปได้ยากที่จะคุมต้นทุนให้ได้เท่าเดิม ไหนจะมีค่า operation ดูแลรักษาระบบเดิมอีกต่างหาก
แต่ถ้าเราปรับปรุงคุณภาพ software ให้ดีขึ้นซึ่งมีผลให้ลูกค้าอยู่ใช้งาน SaaS ของเรานานขึ้น แปลว่า Churn rate จะลดลง เช่น หากมันลดลงจาก 5% ไป 2% เวลา plot เป็นตารางก็จะได้หน้าตาประมาณนี้
| Month | Customer | Revenue | Cost | Profit |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | $0.00 | $ 1,020,000.00 | -$1,020,000.00 |
| 1 | 10 | $100,000.00 | $ 1,020,010.00 | -$920,010.00 |
| 2 | 20 | $198,000.00 | $ 1,020,019.80 | -$822,019.80 |
| 3 | 29 | $294,040.00 | $ 1,020,029.40 | -$725,989.40 |
| … | … | … | … | … |
| 12 | 108 | $1,076,416.38 | $ 1,020,107.64 | $56,308.74 |
| … | … | … | … | … |
| 24 | 192 | $1,921,098.32 | $ 1,020,192.11 | $900,906.21 |
| … | … | … | … | … |
| 49 | 314 | $3,141,991.43 | $ 1,020,314.20 | $2,121,677.23 |
| 50 | 318 | $3,179,151.60 | $ 1,020,317.92 | $2,158,833.68 |
| 51 | 322 | $3,215,568.57 | $ 1,020,321.56 | $2,195,247.01 |
ข้อสังเกต
- ในช่วงเดือนที่ 3 ลูกค้าเหลือ 29 คนแทนที่จะเป็น 30 คนเหมือนเดิม
- ในช่วงเดือนที่ 12 ธุรกิจเริ่มทำกำไรได้ เร็วกว่าแบบเดิม 2 เดือน
- ในช่วงเดือนที่ 50-51 จำนวนลูกค้ายังเพิ่มขึ้นอยู่ ทำกำไรได้อยู่บ้าง หากนักลงทุนวิเคราะห์ด้วย metrics เหล่านี้ก็จะพบว่าธุรกิจนี้มันไปรอดในระยะยาวมากกว่าแบบเดิม
Sales determine revenue, but Churn determines growth.
Benchmark
เมื่อเราเห็น metrics เหล่านี้แล้ว เราควร focus ในการหา balance ระหว่างการทำให้ลูกค้า happy และการหาลูกค้าใหม่เข้ามา โดย balance ที่ดีคืออัตราส่วนระหว่าง Lifetime value (LTV) และ Customer acquisition cost (CAC) ที่ดีควรจะอยู่ที่ประมาณ 3:1 ขึ้นไป แต่ไม่เกิน 5:1 (เรียกอัตราส่วนนี้ว่า product-market fit) สรุปดังตาราง
| LTV/CAC Ratio | Software stage | Possible action |
|---|---|---|
| > 5 | Software ดีแต่ marketing กาก | Focus ไปที่ marketing และขยายกลุ่มเป้าหมายให้กว้างขึ้น |
| 3-5 | กำลังดี | เตรียมระบบให้รองรับ scaling (performance, stability) |
| 1-3 | พึ่ง marketing และการโฆษณาเป็นหลัก | เตรียม feature experiment และปรับ product direction |
| < 1 | บริษัทขาดทุนทุกครั้งที่ได้ลูกค้ามา | เตรียม feature experiment, ปรับ product direction และเน้นการปรับ software ให้มีคุณภาพ |
ในส่วนของ Churn rate ให้ตั้งไว้ไม่เกิน 3%
ทั้งนี้ทั้งนั้นเป็นเรื่องยากมาก ๆ ที่บริษัทจะคง product-market fit พราะหลากหลายสาเหตุด้วยกัน เช่น
- ความกดดันจากนักลงทุน
- สภาพเศรษฐกิจในขณะนั้น
- พฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป
- นักลงทุนหมดความสนใจในธุรกิจ
- การเปลี่ยนโครงสร้างขององค์กร
ซึ่งสุดท้ายแล้วก็เป็นหน้าที่ของทุกคนในองค์กรที่จะร่วมแรงร่วมใจกันผ่านพ้นอุปสรรคจนพบเจอ product-market fit ใหม่ในที่สุด