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我們在分析公司的總體 NDR 水平時，除了要看 NDR 的大小，還要關注 NDR 的趨勢。

來源  /   SaaS 102 （ID：SaaS_102）  

作者 /   Pat Cai 

因爲 SaaS 公司可以通過老客戶升級續費，持續創造更多的收入。

作爲主要以訂閱模式創收的 SaaS 公司來說，已有客戶能否留下並升級續費，直接決定了公司的生存和發展能力，而今天爲大家介紹一個可以量化這種能力的指標 —— NDR(Net Dollar Retention rate，淨收入留存率)。

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什么是 NDR

當 SaaS 公司的 NDR 大於 100%，「客戶升級續費所帶來的收入增加」大於「客戶流失或降級的收入減少」，說明已有客戶能爲公司持續創造更多的收入，NDR 的數值越大，持續創造的收入就越多。

反之，當 SaaS 公司的 NDR 小於 100%，說明已有客戶不能爲公司繼續增收，這爲 SaaS 公司的經營拉響了警鐘，除非該公司仍在源源不斷地獲得新客戶，否則該 SaaS 業務已經在走下坡路了。

舉個例子：

假設一家 SaaS 公司有 10 個客戶，每個客戶的訂閱費都是 $10，那么公司的總訂閱收入是 $100。

一段時間後，其中 6 個客戶把訂閱升級至 $20，1 個客戶把訂閱降級到了 $5，余下的 3 個客戶取消了訂閱，此時公司的總訂閱收入爲 $125。

這 10 個客戶的留存訂閱收入由 $100 上漲到了 $125，收入留存率是 125%，NDR 也就等於 125%。 

縱然有客戶流失了，公司依然獲得了 25% 的收入增長，因爲公司從沒有流失的客戶身上獲得了足夠多的升級收益，而這批客戶往往是公司的重點客戶，因爲他們不但不容易流失，還會繼續擴大對服務的使用。

從這個角度而言，NDR 不但反映了 SaaS 業務在已有客戶身上增收的能力，還能幫助我們聚焦了目標客戶，爲他們創造價值才能最大程度地爲 SaaS 公司自身創造價值。

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NDR 的計算方法

在此，我們引用 Slack 10-K(Page 75)對 NDR 計算的描述：

“We calculate Net Dollar Retention Rate as of a period end by starting with the MRR from all Paid Customers as of twelve months prior to such period end, or Prior Period MRR. We then calculate the MRR from these same Paid Customers as of the current period end, or Current Period MRR. Current Period MRR includes expansion within Paid Customers and is net of contraction or attrition over the trailing twelve months, but excludes revenue from new Paid Customers in the current period, including those organizations that were only on Free subscription plans in the prior period and converted to paid subscription plans during the current period. We then divide the total Current Period MRR by the total Prior Period MRR to arrive at our Net Dollar Retention Rate.”

簡而言之，我們可以將上文中 Slack 計算 NDR 的基本邏輯歸納爲：

NDR = 期末 MRR / 期初 MRR

如何理解這個公式，我們通過舉例來進一步說明，如計算 2022-06-30 的 NDR 時：

期初 MRR 代表的是 12 個月前，也就是在 2021-06-30 時所有客戶的 MRR。

期末 MRR 代表的是 12 個月後，也就是在 2022-06-30 時，2021-06-30 這同一批客戶的 MRR，這包含了這同一批客戶在這 12 個月內所有的升級（Expansion MRR），降級（Contraction MRR），和流失（Churn MRR），而這 12 個月之間新增的客戶所產生的 MRR 不會被包含在內。

上述期末 MRR 除以期初 MRR 即得出 2022-06-30 的 NDR。

Slack 邏輯下的 NDR 計算過程並不復雜，但需要明確的是：

1）對 “ 12 個月 ” 的理解

計算公司的 NDR 時，我們對比了同一批客戶 12 個月前後的 MRR，但爲什么是 12 個月？

選擇 12 個月並不是隨機的，適用於計算一家 SaaS 公司 NDR 的時間周期應該是這家公司主要業務的續約周期，這樣才能有效地把客戶下一次續約的金額涵蓋在內。 時間過短，大部分客戶都還沒有到續約的時候，MRR 就不會有變動，那么 NDR 會趨近於 100%；時間過長，NDR 所展示的就不是最近的經營結果，還會增加包含噪聲數據的概率。

我們公司的主要業務（ Enterprise 業務）的續約周期是 12 個月，所以我們也會用 12 個月作爲時間周期去計算 NDR，而在行業內，用 12 個月作爲時間周期去計算的 NDR 也是 SaaS 公司普遍使用的指標，比如我們引用到的 Slack。

2）對 “同一批客戶” 的理解

計算公司的 NDR 時，我們先抓取了 12 個月前所有客戶的 MRR，然後跟同一批客戶在 12個月後的 MRR 做對比。

強調同一批客戶是因爲客戶群每天都在改變，NDR 的計算需要鎖定抓取 MRR 的對象，來保證 NDR 能有效反映出這一批客戶在經歷了一個續約周期後的收入留存。

假設公司在 1 年前一共有 10 個客戶，那么在往後的 12 個月，我們始終只會關注這 10 個客戶發生的升級，降級，或是流失，而這 12 個月之間新增客戶帶來的 MRR 不會被包含在計算範圍內。

需要注意的是，這同一批客戶可以是某個時點的 “所有客戶”，也可以是某個時點的 “某一批客戶”，不同的客戶群體會給我們不一樣的 NDR 視角，比如用 “所有客戶” 計算出來的 NDR 可以總體考核一家公司的收入留存能力，也可以用 “某一個產品的客戶” 計算出來的 NDR 來考核這個產品對公司收入留存的貢獻。 

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ChartMogul 上的 NDR

在 ChartMogul 上我們能發現如下 NDR 頁面，首先需要明確的是，ChartMogul 邏輯下的 NDR 與 Slack 邏輯下的 NDR 並不一樣，因爲他們使用的客戶群體並不一致。

（圖片來源: ChartMogul Blog）

具體來看，圖中 Cohort Value 表示的是 “每月新增客戶” 的 MRR 金額，比例代表了這個月新客戶在使用服務第 N 個月後的 MRR 留存，例如在圖中標記的 86.55%，代表了 2022 年 1 月新增客戶在使用服務第 4 個月之後，也就是 2022 年 5 月末的 MRR 留存率。

同樣是在表達 NDR，Slack 邏輯所使用的客戶群是一個時點的 “所有客戶”，而 ChartMogul 邏輯使用的客戶群是 “每月新增客戶”，由於 ChartMogul 將客戶群體按月切割，所以各組 “每月新增客戶” 都有對應的 NDR 。

同時，ChartMogul 還展示了新客戶自新增月份起，往後每一個月份的收入留存，不單單是 “12 個月” 後的收入留存。

當我們意識到 Slack 邏輯與 ChartMogul 邏輯的不同，你也許會對兩種 NDR 邏輯的使用場景產生疑問。

1）什么情況下要使用 Slack 邏輯？

當我們需要衡量一家公司的總體 NDR 水平時，我們會採用 Slack 邏輯，因爲 Slack 邏輯使用的客戶群體是 12 個月前的 “所有客戶”，對比 ChartMogul 邏輯所使用的 “單月新增客戶”，Slack 邏輯的客戶群體更具全面性，計算出來的 NDR 也更能代表公司的總體水平。

另外，我們在分析公司的總體 NDR 水平時，除了要看 NDR 的大小，還要關注 NDR 的趨勢。

對於一家成熟的 SaaS 公司而言，NDR 不應該有劇烈波動，而 Slack 邏輯能給我們描繪出一張更爲平穩且合理的 NDR 趨勢圖，因爲 Slack 所使用的客戶群體更大，NDR 因爲個別客戶而發生異常波動的幾率會相對較小。

相反，ChartMogul 邏輯所使用的的 “單月新增客戶” 基數較小，更容易使 NDR 受到個別客戶影響而發生大幅異常波動。

最後需要說明的是，Slack 的 NDR 計算邏輯也是 SaaS 行業普遍使用的邏輯，這也使得我們可以通過對比其他 SaaS 公司的 NDR 來找到自身在行業的位置，讓公司的 NDR 更有更具決策意義。

2）什么情況下要使用 ChartMogul 邏輯？

ChartMogul 邏輯下展示了各組 “單月新增客戶” 自新增月份起，往後每一個月的 NDR，這比 Slack 邏輯下的 NDR 維度更細，更適用於處於初創期的 SaaS 公司或產品。

處於初創期的 SaaS 公司或產品沒有足夠多的客戶量和月份數，基於 Slack 邏輯去計算的 “所有客戶” 的 12 個月前後的 MRR 留存，最少要十八個月以上的數據，才有足夠大的參考價值，而基於 “單月新增客戶” 的 ChartMogul 邏輯恰好能解決沒有足夠歷史數據的問題。

同時，我們可以通過觀察各月新客戶的 NDR 變化趨勢來判斷產品是否在正確的軌道上運作，比如下面 ChartMogul 界面展示了某公司 2022 年 1 月以來的每月新增客戶的 NDR，我們可以觀察到客戶在訂閱之後第 1 個月末的 NDR 在不斷提升，說明公司對該產品的投入是有成效的。

相反，如果公司做出了大量投入，而 NDR 的趨勢沒有明顯變化，那么產品的策略也許需要調整了。

當 SaaS 公司或產品趨於成熟，產品策略很少會有重大調整，各個月份新客戶的 NDR 趨勢也會趨於平穩，在有足夠多歷史數據支撐的前提下，SaaS 公司就可以採用 Slack 邏輯來計算一個更全面的 NDR 了。

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使用 ChartMogul 查閱 

Slack 版本的 NDR

以計算 2022-06-30 的 NDR 爲例，如下圖所示，在 ChartMogul 上需要進行以下操作：

1. 將時間區間選爲“2021-06-30 to 2022-06-30”。

2. 添加 Filter “Subscriber since is on or before”，鎖定 2021-06-30 的客戶群體。

3. 獲取 2021 年 6 月的 MRR（假設 MRR=$1,000）

4. 獲取 2022 年 6 月的 MRR（假設 MRR=$1,300）

5. 最後計算 2022-06-30 NDR = $1,300 / $1,000 = 130%

如果你也對公司的 NDR 感興趣，不妨通過上面的步驟來獲取公司最新的 NDR。

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