跑通高质量增长，中国SaaS需要下决心回归基本面

行业洞见

跑通高质量增长，中国SaaS需要下决心回归基本面

2022-04-24

跑通高质量增长，中国SaaS需要下决心回归基本面

破局四篇写到第三篇，先把前面的重点总结一下：

1. 中国SaaS的发展环境固然比美国SaaS要差，但是这么多年的努力，没有批量的跑出来上市，或者说收入/利润/估值的体量没有达到各种上市标准，是时候来找找原因了。再者，即便上市标准可以降，或者以某种方式上市了，上市之后如何做到可持续的规模化，这个也可以找找底层的逻辑。

2. 如果我们以估值的提升做为最终的目的，那么在高增长企业通用的估值等式：估值=收入x PS倍数中，我们把太多的注意力给了收入，而没有太多关注PS倍数。

3. SaaS天然是个高毛利的生意，所以PS倍数的起点本来就应该比传统软件高。如果把内部运营效率再做起来，在高毛利和高效率之上的高增长必然对应高PS倍数。

4. 美国SaaS模式的实质：收入高增长x PS倍数高增长 = 估值高增长。

5. 即，实现高估值有两条路：

a.低质量的增长，PS倍数低，估值更接近收入。典型案例：项目制软件公司，传统软件公司。长成可能需要30年。

b.高质量的增长，PS倍数高，估值享受收入和PS倍数双重加速。典型案例：纯粹的，原教旨主义的SaaS。10年甚至6-7年即可长成上市。

6. 所以估值，PS倍数，高质量增长三者有直接因果关系。

7. 因此我们提出如何提升PS倍数的高估值三要素：高毛利，高效率和高增长。

8. 中国SaaS的最大历史误区是在内部运营效率极低的情况下做规模化，不看投入产出的做增长，抢市场，以为把规模做大之后再提升效率是很简单的事情，也是量起来之后必然能够发生的事情。但是历史数据证明此路不通。

9. 不看投入产出的做增长，这种低效增长模式会变成你组织的习惯性思维，做的越大越难改变，因为讲效率已经不是你的组织能力。

10. 如果你规模化的就是个不可持续的商业模式，最终的结果对所有的利益相关方都不会好。

前面两篇讲的是造成中国SaaS发展艰难的这个局。问题的确有很多是环境造成的，但是归根结底还是没有去钻研高估值和高质量增长之间的必然联系。

一句话：

SaaS天然是个高毛利的生意，所以PS倍数的起点应该比传统软件高。如果把内部运营效率再做起来，在高毛利和高效率之上的高增长必然对应高PS倍数。

要跑通SaaS，高毛利是大前提，高增长必须有高效率的前提才是高质量增长，才是最终所有的利益相关方都能够接受的增长，才是让所有人舒服的增长。

所以在高估值三要素中我们用销售管理支出占毛利比来衡量运营效率。非完美，但是可操作。

这第三篇，我们就聚焦运营效率问题，通过单位经济这个工具的进化，聊聊如何从根本上跑通高质量增长。

可能有种主流思路会说，SaaS做为一种商业新形态，天生不就应该做商业模式的创新？传统的看投入产出做增长，讲究效率的思维方式已经过时了吧？反正SaaS要大量融资，先把增长做起来，商业模式总有一天会跑通的。

这种思路的问题是：

1. 因为有某些中国SaaS上市公司的前车之鉴，任何长期逆反商业基本逻辑的所谓创新在二级市场都不会收欢迎，最终影响估值。而二级市场的估值逻辑必然传导到一级市场。

2. 如果你的商业模式没有跑通，只有高毛利和一段时间的高增长，没有一定的运营效率，你只是在提醒一级市场投资人存在一个很好的跑道而已，能融到钱的概率很低。投资人会去看这个跑道里面的其他公司，但是他不会投你。

3. 即便他愿意给TS，给你的PS倍数也不会高，结果就是融到钱的股权成本很高，你可能也不会拿这个钱。

4. 其实投资人和你一样都想遇到符合高估值三要素的项目。高毛利，高效率，高增长的“三高”跑通，或者证明“三高”在将来某个点可以跑通，就很重要。

5. 跑通“三高”的过程，需要拆解商业模式。

6. 商业模式是用来证明你的企业是如何赚钱的。赚钱是个过程。这个过程中有些瓶颈问题的确可以通过融资的帮助来加速解决，比如产品矩阵，比如供应链，比如交付能力。融来的钱也可以降低客户总体拥有成本，加速市场份额和钱包份额的拓展。

7. 所以资本可以接受暂时的赔钱，前提是现在的投入将来可以提升赚钱能力。

8. 怎么证明这些投入将来可以提升赚钱能力，就需要有一种方式来拆解商业模式，通过这种拆解方式不仅跟投资人能对齐投资逻辑，而且在企业内部也可以提供各个阶段增量业务是否跑通，存量业务如何优化的统一语境，那么就善莫大焉。

一句话：

最佳的商业模式拆解方式，不仅可以向投资人表达你的业务增长质量，在“大面”上正在跑通，同时也可以用来指导内部的日常业务运营，持续提升运营效率和赚钱能力，在每个“微观”的业务上也在跑通。

准确的判断每个阶段跑通与否，可以避免枪毙实际上接近跑通的业务，也可以更早的对已经跑通的业务追加投入，扩大战果。

在各阶段如何去客观的评判是否“跑通”，我们需要重新认识一下单位经济Unit Economics。

商业模式的拆解通常我们会用到单位经济这个概念。单位经济有个传统的算法，所谓跑通的标准，叫做客户生命周期价值LTV > 3倍的获客成本CAC。

我一直觉得这个算法需要与时俱进。因为即便CAC可以算准，很难算准的是LTV。计算LTV必然会用到客户平均生命周期（LTV=客单价x客户生命周期）或者客户流失率（LTV=客单价 / 流失率）。早期企业没有足够的历史，没有可信数据，有数据也是波动很大，在很多情况下，最后算出来的结果跟拍脑袋没两样。

比如你今年的客户流失率是10%，难道你的LTV就是你客单价的10倍？也就是客户平均会在你的平台上存在10年？这个很难让人相信。

对发展了几年的企业来说，即便有了可信数据（这个本身是个很大问号），客户生命周期和流失率一般会用一个较长周期的平均值，这个数值出来对当月下月要做的事情没有太多指导意义。

而对跑顺了的相对成熟的公司来说，单位经济似乎就没必要去算了，他们的商业模式天然会被假设已经跑通。但是实际上这也是一个问号。体量大了也有单位经济很差的例子，最后一定轰然倒塌。

Peter Thiel说过：

LTV和CAC的比率是拿来用的，不能盲目相信。

LTV:CAC ratios are to be used, not believed.

意思就是算出来结果是多少不重要，我们要看计算的过程和数据的可信度，以及结果如何用来优化当月下月要做的事情。

那么如果LTV和CAC的比率不可靠，单位经济“跑通”这个判断又非常重要。我们是不是有更加可靠/更好用的标准？

所以单位经济的公式需要进化。

单位经济的核心是业务“单位”。围绕这一个“单位“，你是怎么赚钱的。

所以这个单位的定义很重要。

这个单位指的是什么，销售人效吗，项目吗，客户吗，还是收入？

先看一下人效逻辑。都说B2B绕不过销售，对一个销售个体的投入对应一个销售个体的产出，也就是企业在每个销售身上是不是赚钱，是一种单位经济的算法，但是不全面，因为销售成本和收入不是企业业务相关成本和收入的全部。人效也很容易因为企业内部对“销售人员”的定义变化而被曲解，所以不是一个可靠的标准。

那么项目呢？通过看平均每个项目的投入产出，看这个业务是不是赚钱？表面可行，但是实操上这种算法的问题是如果一个客户对应多个项目，那么就很难把单个项目的获客成本算清楚。以项目逻辑计算投入产出，这个季度项目数为A，下一个季度的项目数为B，本质上也缺少对业务逻辑连续性的解释。即，这个季度赚钱了，为什么下个季度可以继续赚钱？项目数不可靠，单个项目的获客成本算不清楚，所以也不建议用项目逻辑。

归根究底，单位经济体现的是商业模式如何赚取利润，所以一定要看单位收入和对应的单位成本。

但如果你看过破局四篇的前两篇（文末链接1/2），你应该知道这里的收入还不是我们赚到的钱。

我们要看的是单位收入对应的毛利。

问题是用什么逻辑来定义这个单位。

我们建议这个单位是客户。时间周期是当月或者当季。

按照这个定义，单位毛利是每月或者每季平均客户收入对应的毛利，即总毛利/客户数。

单位成本是同样周期的平均客户成本，即，平均获客成本CAC+平均留存成本CRC。这里我们在获客成本上面加了留存成本。有关CRC的详细解释见硅谷蓝图第一本书的第三章。

这种算法的好处是把新老客户的收入成本都包括了，因为任何生意都会有新老客户。

老客户数的定义可以是协议有效周期内的客户数（SaaS模式），有回款/收入的客户数（GMV/用量/项目制模式）等，只要你计算单位收入客户总数和单位成本的新老客户总数一致就行。

所以单位经济的传统公式进化一下可以更加直接的反应业务是否走在正确的路上。LTV > 3倍CAC这个公式的右边要加上CRC，左边的LTV本来就是个虚数，我们把他换成平均客户收入对应的毛利，单位毛利。

传统公式：LTV > 3倍 CAC

进化后的单位经济公式：单位毛利 > CAC + CRC

这个应该是最最基本款的单位经济跑通了。跑通了之后不仅经营性现金流为正，而且每增加一个客户是赚钱的。那么理论上我可以通过无限增加客户总量来提升利润，这个就是规模化的起点了。

联系我们的增长阶段模型（文末链接3），这个跑通的节点通常在B轮和C轮之间，必须在C轮之前，否则规模化的过程就会很痛苦。

跑通基本款的单位经济可以看作是对商业逻辑的基本尊重。无视这个地心引力的任何创新模式最终都会失败。

再进一步，如果我们把这个公式变个样子：

CAC + CRC / 单位毛利，这个比例其实跟高估值三要素中代表效率的销售管理支出占毛利比非常接近。

联系一下破局四篇之二中的历史数字：

1.销售管理支出占毛利比对于高增长的SaaS公司来说可以接受到90%左右，即，单位毛利 > 1.1倍（CAC + CRC），单位经济刚刚开始跑通。

2.单位经济没跑通就开始规模化，本质上是卖多赔多，我们不认为可以长期持续。

3.全球最大的十家软件公司和个别及其优秀的中国SaaS公司，他们的销售管理支出占毛利比在30%-40%，即，单位毛利 > 3倍 ( CAC + CRC ) 。

4.其他大部分企业的销售管理支出占毛利比在60%-70%，即，单位毛利 > 1.5倍 ( CAC + CRC )。

由此我们可以给出一个单位经济走通的比率范围：单位毛利/CAC+CRC起码1.1倍，在1.5倍开始健康，3倍以上开始优秀。

实际操作这个进化版的单位经济公式要注意这几个点：

怎么计算？

1. 单位毛利和CAC + CRC的对比，不存在客户生命周期的计算问题，就是实打实的当期数据，算出来应该没有问题。

2. 计算要素：收入，毛利率，新老客户数，获客成本总数，留存成本总数。CAC和CRC的构成主要还是业务人员的成本。

怎么用来支持业务决策？

3. 对比的结果，就是以客户为单位，当季有没有赚钱，或者，下季如何赚更多的钱？

4. 通过拆解CAC和CRC，有哪部分的成本必须降低才能走通单位经济？比如一部分销售的工作由较低成本的SDR团队来执行。SDR跑通不容易，但是如果跑通单位经济必须跑通SDR，那么就可以在这件事情上有战略耐心，持续投入。

5. 再进一步，如果进一步拆解CAC和CRC，有哪部分的成本有规模化收入的潜力？比如把客服团队升级成CSM，看上去当期是个ROI不高的事情，但是实现了可以对应将来更多的老客户收入，有助规模化。这就又是个战略投资的方向。

6. 这个公式在企业发展的各个阶段都可以用，如果你的业务切的是新产品，新市场，新行业，新客单价层级，也是同样的逻辑来评判业务是否跑通。如果单位经济不行，增速可以先慢一点，跑通再加大投入。

怎么用来支持融资？

7. 单位经济需要记录一个趋势。历史数据通过趋势可以预测未来，比如在哪个时间点单位毛利可以大于 CAC + CRC。

8. SaaS抢的是时间，如果可以通过趋势和过程数据来科学的预测单位经济跑通的时间点，那么我们可以更早的进行规模化准备，比如通过融资解决某个瓶颈问题。

9. 再要加多一个层面的数据来预测趋势，可以把单位毛利对应收入通过对应的新单和老客户漏斗通过实际转化率进行测算。当然这么做的前提是你的漏斗数据可信。

10. 提前测算规模化的时间点需要滚动记录结果数据和过程数据。

这个新的单位经济公式进一步拆解就可以支持更多的精细化管理。

比如把单位成本分三步来考虑：a.市场，b.销售到产生第一次收入，c.客户留存。CAC=a+b。CRC=c。

再进一步拆解就要用到我们的蝴蝶结了（文末链接4）。

一句话：

高质量增长的基础从来都是记录结果和过程数据。

如果你没有过程数据，我们有个全球平均值，一般来说中国企业的平均水平要打7-8折，越早期的企业效率越低。

总结一下，本文是中国SaaS破局四篇的第三篇。写的是中国SaaS如果想要从根本上破局，就需要打好高质量增长的基础，通过重新思考单位经济这件事，回归基本面，聚焦运营效率的提升，聚焦PS倍数的提升，最终才能实现可持续的高估值。

1.高质量增长需要从重新认识单位经济开始。

2.单位经济的公式从LTV和CAC的关系进化到了单位毛利和CAC+CRC的关系。

3.进化后的单位经济公式与高估值三要素中衡量运营效率的销售管理支出占毛利比直接相关。

4.对应历史数据，单位毛利超过CAC+CRC的1.1倍勉强可以开始规模化。稳健地开始规模化，单位毛利需要超过1.5倍（CAC+CRC）。

5.进化后的单位经济公式同时可以用来支持业务和融资决策，统一企业内外沟通逻辑。

6.新的单位经济公式进一步拆解可以支持更加精细化的管理。

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