Häufig verwendete Formeln

• Beachten Sie, dass sowohl Start date (Startdatum) als auch End date (Enddatum) nach der Dimension Employee (Mitarbeiter) aufgeschlüsselt sind.
• Beim End date muss für Leerer Wert die Option Keine ausgewählt sein (dies ist der Standard für als Datum formatierte Variablen).
• Das Ergebnis ist ein Kennzeichen, das für jeden Monat, in dem der Mitarbeiter im Unternehmen aktiv ist, 1 zurückgibt, und 0, wenn er es nicht ist.
• Der Wert Total of all Employees (Summe aller Mitarbeiter) zeigt den Total Headcount (Personalbestand) im gesamten Unternehmen pro Monat an.

• Der erste Teil der Formel setzt den Bonus-Monat auf Januar (1).
• Start date (Startdatum) < date - 6 stellt sicher, dass Mitarbeiter mindestens 6 Monate im Unternehmen waren, bevor sie einen Bonus erhalten.
• Annual Salary * Bonus Target % (Jahresgehalt * Bonusziel-%) ergibt den Bonusbetrag. Eine Multiplikation mit Headcount (Personalbestand) sorgt dafür, dass der Bonus nur dann gezahlt wird, wenn der Mitarbeiter aktiv ist (siehe Personalbestand-Formel oben)
• Beachten Sie, dass Bonus Target % (Bonusziel-%) auf der Ebene der Abteilung, der Zugehörigkeitsdauer oder einer beliebigen anderen Ebene festgelegt werden kann, je nachdem, wie Sie Ihre Dimensionen zuordnen.

• Legen Sie ganz einfach Benefits per Employee (eine Pauschale pro Mitarbeiter) fest (kann auch nach Abteilung etc. erfolgen).
• Multiplizieren Sie diese Rate mit Ihrem Headcount (Personalbestand).

• Berechnen Sie ganz einfach einen % rate (Prozentsatz) der geltenden Kostenbasis.
• So wie alle Eingaben kann dies für einen detaillierteren Ansatz in Dimensionen unterteilt werden.

Es gibt viele Ansätze für Saisonalität in xP&A. Die beiden folgenden sind die am häufigsten verwendeten, aber Sie können auch einen Ansatz wählen, der Ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Beide Ansätze verwenden das Konzept der relativen Zeit, also machen Sie sich damit vertraut, wenn Sie es noch nicht getan haben.

Für ein feineres Kundenverständnis ist es häufig erforderlich, Kundendaten auf detaillierterem Niveau zu analysieren und dazu zeitbasierte Kohorten zu verwenden. Der Grund dafür ist, dass sich Kunden zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedlich verhalten können. Dies zeigt sich zum Beispiel hieran:

• Bindungs- und Wachstumsraten folgen oft einem Muster, das davon abhängt, wie viele Monate der Kunde bereits Kunde ist.
• Abwanderungsraten können abhängig vom Zeitpunkt im Jahr, an dem ein Kunde hinzukommt, unterschiedlich sein.
• Kaufverhalten und Kundenengagement können in den ersten Monaten nach der Registrierung höher sein und dann zurückgehen.
• Wenn Sie einen neuen Onboarding-Prozess eingerichtet haben, behalten Sie vielleicht im zweiten Monat mehr Kunden (im Vergleich zur Zeit vor dem neuen Onboarding-Prozess).
   

Um Prognosen auf Basis solcher Kohorten zu erstellen, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Kunden in unterschiedliche Kohorten aufzuteilen, damit Sie die richtigen Annahmen (z. B. Abwanderung, Kundenbindung usw.) zu unterschiedlichen Zeitpunkten anwenden können.

In xP&A fungieren Kohorten als eine Dimension, die den Zeitverlauf eines Modells widerspiegelt. Wenn zum Beispiel ein Monatsmodell von Januar 2022 bis Dezember 2022 reicht, würde man mit einer Kohorte 12 Elemente hinzufügen, eines für jeden Monat im Modell.

• Indem wir „cohort“ als Zeitmodifikator der Variable New sign-ups (Neuregistrierungen) angeben, weisen wir xP&A an, die Neuregistrierungen für Januar in der Kohorte Jan zu verwenden, für Februar in der Kohorte Feb und so weiter.
• Indem wir t-cohort als Zeitmodifikator der Variable Activations (Aktivierungen) verwenden, weisen wir xP&A an, die Aktivierungsrate des ersten Monats (d. h. 45 %) für den ersten Monat der Kohorte zu verwenden (Februar 2022 für die Kohorte Januar 2022) zu verwenden, die zweite Aktivierungsquote (25 %) für den zweiten Monat der Kohorte (Februar 2022 für die Kohorte Februar 2022) und so weiter.

Wenn Sie historische Kohortendaten haben, können Sie diese mit xP&A verbinden:

• Über ein Spreadsheet. Wenn Sie ein Spreadsheet nutzen, gibt es zwei Formate, die mit xP&A kompatibel sind: das Zeitreihen-Format und das Transaktionen-Format. Für beide finden Sie unten ein Beispiel.
• Direkt aus Ihrem Data-Warehouse

Dies ist ein Beispiel für ein Spreadsheet im Format Zeitreihen für Kohorten:

• Jede Zeile stellt eine einzelne Variable für ein einzelnes Dimensionselement dar.
• Die Spalten können in drei Abschnitte unterteilt werden: Variablennamen, Dimensionen und Werte
  • Der erste Abschnitt ist nur die erste Spalte:
    • Er muss die Variablennamen enthalten.
    • Im obigen Beispiel enthält Spalte A die Variable Total Billed (Gesamtbetrag in Rechnung gestellt). Dies war in diesem Fall die einzige Variable.
  • Der zweite Abschnitt folgt auf die erste Spalte:
    • Er enthält die Dimensionen.
    • Die erste Zeile muss den Namen der Dimension enthalten, und die folgenden Zeilen können den Namen eines Elements in dieser Dimension enthalten.
    • Im obigen Beispiel enthält Spalte B die Dimension Kohorte. Dies war in diesem Fall die einzige Dimension. Die Kohortennamen (z. B. August 2018) müssen als Datum formatiert sein, um von xP&A erkannt zu werden.
  • Der dritte Abschnitt folgt auf die Spalten des zweiten Abschnitts:
    • Er enthält die Werte.
    • Die erste Zeile muss die Daten enthalten, und in den folgenden Zeilen folgen die Werte selbst (diese müssen das Format Zahl, nicht Text haben).
    • Im obigen Beispiel reicht dieser Abschnitt von Spalte C bis Spalte G.

Sehen wir uns einige übliche SaaS-Metriken an, die Sie möglicherweise nachverfolgen wollen, und wie Sie diese in xP&A erstellen können:

Die Kennzahl Customer Acquisition Cost (Kundenakquisitionskosten) berechnet, wie viel es kostet, einen Kunden in einem Zeitraum zu akquirieren. Sie wird berechnet anhand der direkten Marketingausgaben und der Personalkosten für Vertrieb/Marketing im entsprechenden Zeitraum.

Gehen wir beispielsweise von $1 Mio. Marketingausgaben im Januar 2022 und dann $2 Mio. im Februar und März 2022 aus. Bei den Marketingausgaben dauert es 2 Monate, bis der Funnel durchlaufen ist und die Ausgaben zu Kunden geführt haben. Im März 2022 gibt es 4 neue Kunden, daher sollte die Metrik CAC im März 2022 $1 Mio./4 = $250.000 betragen, statt dass man die Marketingausgaben im März 2022 verwendet, bei denen sich $2 Mio./4 = $500.000 ergeben würden, denn dies ist nicht der relevante Betrag für die Gewinnung von Neukunden in diesem Zeitraum.

Dank der Zeitmodifikatoren ist die Implementierung dieser Logik in xP&A sehr einfach. Wenn wir die gleiche Logik wie oben in Bezug auf Personalkosten in den Bereichen Vertrieb und Marketing anwenden, können wir eine Formel wie in der folgenden Abbildung erstellen. Die Formel berücksichtigt die Personalkosten für die Vertriebs- und Marketingabteilung, modifiziert um die im Funnel verbrachte Zeit. Das Ergebnis wird dann durch die Anzahl der Neukunden im Zeitraum geteilt, um den CAC zu erhalten.

Die Kennzahl Customer Acquisition Payback (Kundenakquisitionsamortisation) berechnet die Anzahl der Zeiträume, die es dauert, bis ein Kunde ausreichend Bruttogewinn erbringt, sodass sich die entsprechenden CAC bezahlt gemacht haben. Je kürzer die Payback Period (Amortisationszeitraum), desto besser läuft Ihr Geschäft.

Nach der Berechnung der CAC (siehe oben) können Sie Ihren Payback (Amortisation) berechnen, indem Sie den ARPU (Average Revenue per Account, durchschnittlicher Erlös pro Kunde) ermitteln und mit Ihrer Bruttogewinnmarge multiplizieren, um die Marge pro Kunde zu ermitteln. Teilt man die CAC durch diesen Beitrag, dann ergibt sich, wie viele Zeiträume es dauert, bis der Kunde seine CAC amortisiert hat.

Annual Contract Value/Customer Acquisition Cost (Jahresvertragswert/Kundenakquisitionskosten) gibt Aufschluss über die Rentabilität von neuen Verträgen. Nach der Berechnung der CAC (siehe oben) nehmen Sie den Jahresvertragswert für diesen Zeitraum und teilen ihn durch die CAC für diesen Zeitraum, um diese Kennzahl zu erhalten.

Mit der Magic Number (magische Zahl) können Sie messen, wie effizient und wirksam Ihre Vertriebs- und Marketingausgaben für einen bestimmten Zeitraum sind.

Sie wird berechnet, indem Net New ARR oder New ARR + Expansion ARR - Churned ARR durch die CAC geteilt wird.

Die folgenden allgemeinen Ratschläge sind abhängig von Ihrer magischen Zahl:

• Magische Zahl < 0,5: Eine so niedrige magische Zahl deutet darauf hin, dass mit Ihrem Geschäftsmodell etwas nicht stimmt. Das könnten zu hohe Kosten im Verhältnis zur Leistung sein, oder Ihr Produkt ist möglicherweise noch nicht marktreif. Jetzt ist nicht der richtige Zeitpunkt, um in Vertrieb und Marketing zu investieren, sondern Ihr Schwerpunkt sollte woanders liegen.
• 0,5 < Magische Zahl < 0,75: Dies gilt allgemein als Hauptschwelle für die magische Zahl. Wenn Sie um die 0,75-Marke herum liegen, nähert sich Ihre Vertriebseffizienz der Marktnorm an. Jetzt können Sie prüfen, ob Sie die Ausgaben für Vertrieb und Marketing erhöhen sollten, wobei dies von den spezifischen Gegebenheiten Ihres Unternehmens abhängt. ‍
• Magische Zahl > 0,75: Eine magische Zahl über 0,75 zeigt an, dass jetzt der richtige Zeitpunkt ist, um in Vertrieb und Marketing zu investieren. Wahrscheinlich passt Ihr Produkt gut in den Markt und Sie haben stabile CAC Payback Periods (Amortisationszeiträume), sodass Sie jetzt von den Vorteilen profitieren können.

Die Kennzahl Lifetime Value misst die Lebensdauer einer Kohorte von Neukunden. Je höher Ihr LTV, desto besser.

Sie können den LTV so berechnen: (durchschnittliche Auftragsgröße im Zeitraum * durchschnittliche Anzahl von Aufträgen im Zeitraum * Vertragsdauer) / Abwanderungsrate. Dies ergibt den LTV für einen durchschnittlichen Kunden in der Kohorte.

Die Kennzahl Burn Multiple berechnet, wie viel Cash zur Generierung neuer Geschäfte verwendet wird, und dient als Richtschnur für die Nachhaltigkeit des derzeitigen Geschäftsmodells. Je höher der Burn Multiple ist, desto mehr muss ein Start-up-Unternehmen für jede Wachstumseinheit verbrennen. Je niedriger der Burn Multiple ist, desto effizienter ist das Wachstum.

Die Berechnung erfolgt über -Net Operating Cashflow geteilt durch Net New ARR bzw. (New ARR + Expansion ARR - Churned ARR).

Die nachstehende Tabelle gibt Aufschluss darüber, wie sich Ihr Burn Multiple zusammensetzt:

Die Kennzahl Net Retention Rate (Netto-Kundenbindungsrate) wird in den allermeisten SaaS-Unternehmen verwendet. Sie ist ein Indikator dafür, wie gut Kundenbindung und Upselling im Unternehmen wirken.

Sie berechnet sich über (Beginning ARR - Churned ARR + Expansion ARR) / Beginning ARR.

Ein stabiles SaaS-Unternehmen sollte eine Netto-Kundenbindungsrate von mindestens 100 % haben, wobei alles über 110 % als außergewöhnlich gilt.

Die Customer Retention (Kundenbindung) ist eine wichtige Kennzahl für jedes Unternehmen und wird daran gemessen, wie viele Kunden vom Beginn eines Zeitraums am Ende des Zeitraums noch vorhanden sind.

Sie wird berechnet über (Gesamtkunden am Ende des Zeitraums - Neukunden im Zeitraum) / Kunden am Anfang des Zeitraums.

Natürlich können Sie nicht mehr als 100 % Ihrer Kunden an sich binden, aber je näher Sie an 100 % herankommen, desto besser läuft Ihr Geschäft.

Achten Sie bei indirekten Kapitalflussrechnungen darauf, dass jede Bilanzposition in der Kapitalflussrechnung berücksichtigt wird. Als allgemeine Regel gilt:

• Für Aktiva ist die Cash-Änderung Vermögensposition|vorherig - Vermögensposition|aktuell
• Für Passiva ist die Cash-Änderung das Gegenteil (aktuell - vorherig).

Die folgenden Positionen setzen eine Verbindung zu einer Bilanz voraus: