Финансовая модель для SaaS продукта: 3 способа привлечения клиентов

Модель SaaS (Software as a Service) заняла лидирующие позиции на рынке IT-продуктов, подтвердив удобство и для пользователей, и для создателей продуктов. Размер рынка в 2023 году достигнет 197 миллиардов USD, и продолжит расти на 10% в год по самым скромным прогнозам (по нескромным на 30% в год). К SaaS решениям относятся такие известные продукты, как Salesforce, Microsoft 365, Zoom, Shopify и многие другие.

Путь пользователя к покупке SaaS продукта начинается как правило с перехода на сайт компании через органические каналы или по рекламе. Далее идет стадия изучения продукта, покупка и использование. Клиент может совершить покупку самостоятельно, и в этом случае компания несет затраты только на маркетинговое продвижение (и конечно на хороший UX сайта, чтобы покупатель дошел до покупки). Но чем сложнее и дороже продукт, тем сильнее роль команд по продажам, онбордингу и поддержке.

При запуске SaaS продукта важно осознанно подойти к ценообразованию и расчету затрат на привлечение клиентов. В этой статье мы рассматриваем три пути привлечения клиентов, у каждого из которых своя экономика. Построив такую финансовую модель для своего SaaS проекта, вы сможете понять, какой вариант или комбинация вариантов подойдет в вашем случае, и при каких целевых значениях цен и затрат продукт будет коммерчески успешным.

Базовая финансовая модель, которую мы строим для любого нового бизнеса — это «3-Statements Model», которая включает в себя прогнозирование движений по трем основным финансовым отчетам: прибыли и убытки (P&L), движение денежных средств (Cash Flow) и Баланс (Balance Sheet). Подробнее про эти отчеты и их взаимосвязь писала в этой статье.

По этой ссылке можно найти финансовую модель, примеры из которой мы разбираем в этой статье.

В первую очередь мы беремся за расчет прибыли и убытков и начинаем с прогнозирования выручки. Порядок формирования доходов является ключевым отличием разных бизнес моделей. Поэтому в этой статье мы подробно рассмотрим именно расчет динамики количества клиентов и выручки для разных моделей привлечения клиентов для SaaS продукта. Общая структура модели и метод прогнозирования на основе дорожной карты проекта подробно описываются в этой статье.

При составлении финансовой модели мы следуем за путем пользователя и описываем его в цифрах. В случае SaaS продукта отправной точкой в большинстве случаев будет количество посетителей сайта. При исходящих продажах этап посещения сайта заменяется первым контактом менеджера и потенциального покупателя. Этот вариант мы разберем в разделе о привлечении клиентов через холодные продажи, а сейчас рассмотрим, как генерируется трафик на сайте, который в последствии конвертируется или в самостоятельную покупку, или в лид для отдела входящих продаж.

Первое непосредственное взаимодействие пользователя с продуктом происходит в момент открытия сайта. Для того, чтобы человек перешел на сайт, он должен о нем узнать. Для этого компания задействует различные маркетинговые каналы, которые делятся на две большие группы: органика и прямая реклама. С точки зрения финансовой модели, мы прямо влияем на трафик из каналов прямого маркетинга через рекламный бюджет и CPC (Cost per Click) — стоимость клика. В этом случае мы имеем прямую связь расходов на прямой маркетинг с количеством посетителей сайта. Трафик из органических каналов напрямую привязать к расходам не получится, но это не означает, что органика бесплатна. Расходы на SEO, ведение социальных сетей, маркетинговые кампании, направленные на узнаваемость продукта, создание контента и его публикация — без всего этого, органика невозможна. Поэтому делая предположения о трафике из органики в финансовой модели и прогнозируя его рост, мы должны внести в расходную часть затраты, которые смогут обеспечить эти цифры.

Органические каналы

Переходим непоспредственно к таблице финансовой модели и начинаем заполнять вводные данные. Делаем это на отдельной вкладке, на которой у нас собраны все количественные предположения по новому бизнес-проекту.
Начинаем с параметров для прогноза органических установок. Устанавливаем дату запуска приложения — в примере скриншот, где дата подставляется исходя из выбора события в дорожной карте. И предполагаем количество установок в первый месяц работы. Здесь вы можете опираться на ту аудиторию, которая у вас уже есть, опыт конкурентов, бенчмарки для вашей индустрии. После этого задаем темпы ежемесячного прироста органических установок. Чтобы наш прогноз не улетел к космическим цифрам, добавляем максимум, при котором рост прекращается.

Это базовый алгоритм, который подойдет для грубых прикидок роста в первые несколько лет. При долгосрочном планировании возможен сценарий сокращения новых установок по мере исчерпания емкости рынка. Если ваш продукт подвержен сезонности, лучше отталкиваться от роста год к году и разделять месяцы на высокий, средний и низкий сезоны.

Платные каналы

Переходим к параметрам для рассчета установок из платных каналов. Определяем дату старта прямых маркетинговых кампаний и бюджет в первый месяц. Рост бюджета можно задать через процент ежемесячного или ежегодного прироста, ограничив его максимальной суммой. Но на практике мы увеличиваем бюджет на рекламу при определенных событиях и фазах развития продукта, поэтому я предпочитаю выбирать события из дорожной карты, при которых происходит увеличение бюджета и задавать суммы дополнительных бюджетов.

Вторым параметром для расчета количества установок из платных каналов является CPC (Cost per Click) — стоимость клика, то есть перехода с рекламы на сайт. Конечно реальный размер CPC именно для вашего приложения вы получите только после запуска своей рекламной кампании. Но для финансовой модели на раннем этапе развития проекта вполне можно найти подходящий бенчмарк. Ориентиры CPC для различных индустрий и каналов регулярно публикуют как маркетинговые агенства, так и сами рекламные платформы. После запуска продукта и тестовых кампаний не забудьте вернуться к финансовой модели и скорректировать расчеты.

Наша цель — создать динамическую модель, в которой удобно делать расчеты для разных сценариев на начальном этапе работы над проектом. Поэтому прогноз по месяцам мы делаем на отдельной вкладке, задавая все показатели здесь через формулы.

Определяем первый месяц

Для определения месяца, начиная с которого трафик появляется в модели, мы используем функцию IF (ЕСЛИ).

Если значение даты для столбца больше или равно даты запуска приложения или прямых маркетинговых кампаний, мы начинаем расчет показателя по формуле, если нет, то значение ячейки "0".

В общем виде такая формула в Excel или Google Sheets выглядит так:
=IF(E2(месяц в прогнозе)>=Projections! $E$13 (дата старта в вводных данных);формула;0)

Рассчитываем трафик

Для органики:
В месяц старта ставим количество установок равное заданному количеству установок в первый месяц на вкладке с вводными данными, для посдедующих месяцев выбираем минимум из произведения количества установок за прошлый месяц на процент ежемесячного роста и максимально возможного трафика.

Для платных каналов:
Делим бюджет на прямую рекламу в данном месяце на CPC, заданный на вкладке с вводными данным.

Базовым способом ценообразования для SaaS продуктов является подписка - регулярная оплата клиентом одной и той же суммы, установленной для пользования решением в течении месяца, года или другого срока. Внутри подписки как правило устанавливаются разные тарифы, которые зависят от конкретного пакета - количества пользователей, отдельных функций и прочего. Вторым распространенным вариантом является так называемая pay-as-you-go model. Здесь оплата производится исходя из фактического объема использования продукта клиентом.

В этой статье мы фокусируемся на порядке расчета разных способов привлечения клиентов. Поэтому не усложняем модель в примере разными тарифами и биллингом и упрощаем ценообразование до одной цены подписки с ежемесячной оплатой.

Устанавливаем цены

Вносим в соответствующую ячейку стоимость подписки за один месяц. Если вы планируете разные по цене планы и скидки при оплате подписки сразу за год, описываем это здесь же. В примере на скриншоте простая модель только с одним планом и ежемесячной оплатой.

Предполагаем Churn Rate

Теперь определяем Churn Rate (отвал клиентов). В данном случае Churn Rate — это процент подписчиков, которые не продлят подписку на следующий месяц. В примере мы предполагаем, что Churn Rate будет одинаков при любом способе привлечения клиентов. На практике можно указывать разный показатель отвала клиентов для разных вариантов привлечения покупателей, если есть основания пологать, что разница существенна.

Если SaaS продукт ориентирован на b2c аудиторию и обладает низкой стоимостью подписки, то модель может работать без отдела продаж. Клиент самостоятельно принимает решение о покупке без предварительной консультации и оплачивает товар онлайн. Самостоятельно могут также продаваться нижние тарифы для более сложных продуктов. В этом случае для b2b решений будет целесообразно заложить расходы на сотрудника, который обеспечит документооборот при осуществлении транзакций с юридическими лицами.

В финансовой модели расчет потока доходов от этого канала будет выглядеть максимально просто - во вводных данных надо будет задать только плановый показатель конверсии посетителей сайта в покупку. Если вы предоставляете бесплатный период или демо, то можно добавить еще один этам конверсии. Посетители будут конвертироваться в пользователей бесплатного периода, а уже они в покупателей.

Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете трафика в начале модели.

Количество новых подписчиков вычисляем умножая трафик в текущем месяце на прогнозируемую конверсию. Количество потерянных клиентов получаем умножая количество клиентов на конец прошлого периодв на Churn Rate.

Количество подписчиков в месяц будет равно:
Подписчики в прошлом месяце + Новые подписчики - Потерянные подписчики

Умножив получившееся число на установленную во вводных данных цены месячной подписки, получим выручку по каналу самостоятельных покупок.

Входящие продажи - один из популярных и эффективных (при качественной настройке) канал для всех b2b продуктов. Для SaaS решений также отлично подходит. Здесь мы используем комбинацию маркетинга и отдела продаж. Рекламное продвижение вызывает интерес к продукту и заставляет потенциального клиента связаться с компанией. Менеджер по продажам консультирует по особенностям продукта и его применения для конкретного покупателя, и закрывает продажу.

В случае, когда клиент обращается сам, менеджеру по продажам гораздо легче довести его до покупки. Срок закрытия сделки обычно значительно короче, чем при исходящих продажах.

В финансовой модели для расчетов показателей по исходящим продажам добавляются новые шаги по сравнению с самостоятельными покупками. Причем здесь уже нужно учесть как формирование доходной части, так и влияние на расходы.

В первую очередь, задаем прогнозную величину конверсии посетителей сайта в лиды. Лиды попадают к менеджерам по продажам и после общения с клиентом происходит сама продажа. Отражаем это во вводных данных финансовой модели, вводя целевое значение конверсии лида в продажу.

Переходим к затратной части. Здесь нам надо учесть расходы на зарплаты менеджерам по продажам. Эффективность работы менеджеров, а значит и конверсия в покупку, будет зависеть от нагрузки. Менеджер должен принимать в работу такое количество лидов, которые сможет обработать и доводить до продажи. При слишком большом количестве обращений он будет успевать только отвечать на звонки. Поэтому в финансовой модели мы сразу задаем целевое количество лидов на менеджера в месяц. В зависимости от конкретного продукта и его цикла продажи, оптимальное количество лидов на менеджера может различаться.

В прогнозе мы рассчитываем количество менеджеров исходя из роста количества входящих лидов и предусматриваем регулярный найм новых сотрудников для обеспечения качественной обработки всех поступающих обращений по мере роста продукта.

Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете предыдущего потока доходов.

Для исходящих продаж маркетинг уже не является определяющим элементом. Однако маркетинговые и прочие расходы, не являющиеся зарплатами и бонусами менеджеров все же могут возникать. Например билеты на выставки и мероприятия, где менеджеры могут набирать базу контактов и проводит продажи или покупка баз контаков потенциальных клиентов. Если для вашего продукта актуальны таких расходы, не забудьте учесть их в затратной части финансовой модели.

При исходящих продажах процесс идет уже не от трафика на сайте, а от контактов менеджеров с клиентами. Также как и в случае с входящими продажами, для холодных продаж стоит определить целевой показатель для количества первых контактов на менеджера и закрытых сделок.

Если в предыдущем случае объем лидов определял количество менеджеров и частому их найма, то здесь размер отдела исходящих продаж будет определять количество продаж.

Во вводных данных устанавливаем количество менеджеров на старте, частоту найма новых сотрудников и максимальных штат отдела. Далее вводим целевое количество закрытых сделок на менеджера в месяц.

Это описывает базовый вариант, достаточный для упрощенного финансового моделирования. Если цикл продажи для вашего продукта превышает один месяц, можно учесть это в модели перенеся появление в прогнозе первых клиентов нового менеджера на нужное количество месяцев с даты его найма. Также вариантом, сильнее приближенном к действительности, будет рост целевых показателей отдела продаж или отдельных сотрудников в течении нескольких месяцев. Вновь созданному отделу продаж, как и только что нанятому менеджеру нужно вреся на обучение, интеграцию и выход на максимальную рабочую эффективность.

Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете предыдущего потока доходов.

Теперь у вас есть инструмент, с помощью которого вы можете оценить насколько та или иная бизнес-модель подойдет для вашего продукта. Подбирайте бенчмарки, которые будут реалистичными именно для вашего кейса, учитывайте результаты маркетинговый исследований (для финансовой модели важно учесть и анализ конкурентов, и оценку размера рынка, и опросы потенциальных клиентов) и играйте с цифрами в вводных данных. Для удобства можно добавлять графики и дополнительные метрики.

Для построения полноценной финансовой модели, определения точки безубыточености и размера необходимых инвестиций нужно включить в расчеты все расходы. В этой статье мы рассмотрели только основы формирования доходов при разных моделях привлечения клиентов SaaS продукта. Больше информации о других сторонах финансовых моделей можно найти в прочих моих статьях в блоге.

Шаблон финансовой модели в Google Sheets или Excel со всеми формулами можно приобрести по ссылке.