Ad
Ad
Ad
Finance

Berapa perkiraan pendapatan langganan? – Indonesia Virals – Indonesia Virals.com

Pinterest LinkedIn Tumblr

Indonesiavirals.com – Peramalan pendapatan adalah proses memperkirakan total pendapatan yang akan dihasilkan bisnis Anda selama periode tertentu. Ini menggunakan fakta konkret untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan membantu Anda memutuskan dan merencanakan secara efektif. Prakiraan yang realistis dapat membawa bisnis Anda ke tingkat yang lebih tinggi dan mempertahankannya melalui perubahan dinamika pasar.

Namun, pada awalnya bisa sangat sulit untuk memperkirakan pendapatan Anda secara akurat, terutama dengan bisnis langganan. Perkiraan pendapatan langganan bergantung pada parameter seperti akuisisi pelanggan, retensi, peningkatan, dan tingkat churn, yang masing-masing menambahkan sedikit kerumitan pada keseluruhan proses.

Dalam panduan ini, kami akan memandu Anda melalui beberapa komponen penting dalam memperkirakan pendapatan langganan dan memperkenalkan beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi perkiraan Anda.

Definisi Estimasi Pendapatan Berlangganan

Definisi Estimasi Pendapatan Berlangganan
Sumber: Pesan Cinta

Jadi dalam hal Apa Perkiraan Pendapatan Berlangganan? yang merupakan pendapatan berulang yang diproyeksikan yang diharapkan dihasilkan oleh bisnis berlangganan selama periode tertentu (bulanan, triwulanan, atau tahunan). Dengan menggunakan prakiraan ini, bisnis dapat memperoleh wawasan tentang bagaimana mereka harus mengalokasikan anggaran dan merencanakan ekspansi bisnis, sementara investor dapat memutuskan apakah saham perusahaan layak dibeli.

Metrik yang digunakan dalam memperkirakan pendapatan langganan

Perkiraan pendapatan yang akurat hanya dimungkinkan dengan dukungan metrik yang solid yang mengukur kinerja bisnis Anda. Perkiraan pendapatan memperhitungkan parameter akun termasuk kinerja keuangan masa lalu, sentimen pasar, jalur penjualan, tingkat churn, dan banyak lagi. Mari kita pahami beberapa parameter ini di sini.

Pendapatan Berulang Bulanan (MRR)

MRR atau Pendapatan Berulang Bulanan adalah total pendapatan yang diharapkan diperoleh bisnis langganan pada bulan tertentu dari semua langganan aktifnya.

Misalnya, jika Anda memiliki 10 pelanggan dan masing-masing dari mereka membayar $30 setiap bulan, maka MRR Anda akan menjadi $30 * 10 = $300

MRR menggunakan harga langganan yang disepakati secara kontrak sebelumnya dengan pelanggan untuk menghitung pendapatan bulanan dari langganan yang mencakup beberapa siklus penagihan. Oleh karena itu, tidak seperti pendapatan dinamis yang dihasilkan oleh penjualan satu kali, MRR mewakili konsistensi dan prediktabilitas untuk bisnis, sehingga sangat diperlukan untuk peramalan pendapatan.

Misalnya, anggaplah MRR Anda saat ini adalah $100K dan MRR Anda telah tumbuh sebesar 10% per bulan selama setahun terakhir. Dengan data itu, Anda dapat mulai memperkirakan berapa banyak pendapatan yang akan Anda hasilkan 3, 6, atau 12 bulan dari sekarang dengan kecepatan Anda saat ini.

Anda juga dapat membuat skenario yang lebih baik dan lebih buruk untuk dibandingkan—misalnya, berapa MRR Anda jika pertumbuhan bulanan Anda 5% versus 10%?

Tingkat churn

Tingkat churn adalah tingkat di mana bisnis kehilangan pelanggan (dan oleh karena itu potensi pendapatan) karena pembatalan langganan selama periode tertentu.

Ketika Anda mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan Anda di masa depan, sangat penting untuk memasukkan faktor-faktor yang menghabiskannya. Tingkat churn Anda dapat diartikan sebagai kemungkinan bahwa pelanggan Anda yang sudah ada akan membatalkan atau menurunkan versi langganan mereka. Dengan bantuan churn historis, Anda dapat menganalisis dampak dari potensi hilangnya pendapatan ini terhadap pendapatan di masa mendatang dan menghindari kemungkinan melebih-lebihkan pendapatan Anda.

Misalnya, Anda memiliki MRR sebesar $ 150.000. Selama setahun terakhir, penjualan Anda meningkat 12% dari bulan ke bulan, sementara churn bulanan Anda sekitar 3% setiap bulan.

Dengan mengalikan pendapatan bulan lalu dengan pertumbuhan yang diharapkan dan mengurangi churn yang diharapkan, Anda dapat memperkirakan penghasilan bulan berikutnya.

$150.000 + ($150.000 * 0,12) – ($150.000 * 0,03) = $150.000 + 18.000 – $4.500 = $163.500

Perkiraan penghasilan Anda untuk bulan berikutnya adalah $163.500.

Pendapatan Rata-Rata Per Pengguna (ARPU)

ARPU adalah pendapatan yang diterima oleh bisnis dari setiap pelanggan selama periode, biasanya satu bulan atau satu tahun. Karena ARPU digunakan untuk menilai kemampuan menghasilkan pendapatan bisnis pada tingkat per pelanggan, ARPU memainkan peran penting dalam perkiraan pendapatan.

Misalnya, jika salah satu produk langganan Anda menghasilkan pendapatan $3,5 juta per bulan dari 10.000 pelanggan, maka ARPU untuk produk tersebut adalah ($3.500.000 / 10.000) = $350 per bulan per pelanggan.

Jika Anda mengetahui ARPU Anda dan jumlah pelanggan Anda saat ini, Anda akan dapat memperkirakan pertumbuhan pendapatan Anda.

Misalnya, katakanlah 30 pelanggan memberi Anda $990 selama dua bulan. ARPU untuk periode ini adalah $990 / 30 = $33. Untuk memperkirakan pendapatan yang akan dihasilkan oleh pelanggan yang sama ini dalam setahun, yang harus Anda lakukan adalah mengalikan ARPU dua bulan ini dengan enam. ARPU tahunan adalah $33 * 6 = $192.

Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV)

Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLV) adalah jumlah total uang yang dibawa pelanggan ke bisnis Anda selama mereka membayar pelanggan.

Nilai Umur Pelanggan (CLV) adalah metrik utama yang digunakan dalam perkiraan pendapatan, karena setiap pelanggan yang membayar membawa pendapatan tambahan ke bisnis setiap siklus penagihan dan sepanjang masa pakai yang diproyeksikan. Memfaktorkan CLV ke dalam proses perkiraan Anda membantu Anda memahami pentingnya setiap pelanggan, terutama saat membandingkannya dengan Biaya Akuisisi Pelanggan (CAC), yang merupakan biaya untuk mendapatkan pelanggan baru.

Misalnya, bisnis Anda berencana menurunkan harga salah satu produk Anda untuk menarik prospek baru, tetapi mengharapkan CLV baru pelanggan yang menggunakan produk tersebut akan lebih rendah daripada CAC saat ini untuk segmen tersebut. Wawasan ini membantu Anda menyadari bahwa mengurangi titik harga produk itu adalah keputusan bisnis yang tidak berkelanjutan.

Faktor yang perlu dipertimbangkan saat memperkirakan pendapatan langganan
Sekarang setelah kita melihat metrik utama yang harus disertakan saat menaksir pendapatan, mari kita lihat beberapa praktik terbaik yang harus diikuti agar taksiran Anda tetap seakurat mungkin.

Analisis kinerja masa lalu

Catatan historis Anda merupakan sumber informasi pendapatan yang penting, tetapi jangan lupa untuk memikirkan apa yang telah Anda ubah sejak Anda mengumpulkan data tersebut. Apakah Anda baru saja memperkenalkan produk baru atau menambahkan aktivitas pemasaran baru? Hal ini dapat meningkatkan tingkat di mana Anda memperoleh pelanggan baru.

Sudahkah Anda menyediakan fungsionalitas baru dan menaikkan harga agar sesuai? Itu akan meningkatkan CLV Anda, tetapi juga dapat meningkatkan churn. Apakah Anda menawarkan dukungan pelanggan yang ditingkatkan? Churn dapat dikurangi karena pelanggan mendapatkan resolusi yang lebih baik untuk masalah mereka. Pikirkan tentang metrik mana yang akan terpengaruh oleh setiap aktivitas baru ini. Bahkan jika Anda belum memiliki angka pasti yang diperlukan untuk menghitung efeknya, Anda masih dapat mengidentifikasi area perkiraan Anda untuk melihat kemungkinan perubahan.

Pertimbangkan saluran penjualan

Saluran penjualan Anda adalah indikator awal yang andal tentang berapa banyak pendapatan yang dapat Anda hasilkan dalam waktu dekat, dengan mengukur berapa banyak prospek yang dimiliki bisnis Anda yang berpotensi dikonversi menjadi penjualan. Mempelajari catatan masa lalu Anda tentang jumlah pelanggan yang berada pada tahap yang sama dengan prospek Anda saat ini dapat membantu Anda memprediksi tingkat konversi saat ini. Ingatlah untuk mempertimbangkan waktu yang diperlukan untuk konversi dalam perkiraan pendapatan Anda untuk melihat apakah Anda melihat potensi pendapatan jangka pendek atau jangka panjang dari prospek ini.

Pertimbangkan penjualan, pemasaran, dan faktor lainnya

Perkiraan pendapatan yang baik harus memperhitungkan kinerja pemasaran dan penjualan perusahaan, karena keduanya merupakan pendorong penting penjualan SaaS baru Anda. Prediksi pendapatan berulang yang akurat bergantung pada banyak faktor: tahap pertumbuhan perusahaan Anda, musim bisnis Anda, inisiatif pemasaran baru, promosi, diskon, keberhasilan perwakilan penjualan Anda, dan sebagainya.

Khususnya di pasar B2B, perencanaan kuota penjualan sangat penting untuk memperkirakan pendapatan berulang. Anda dapat mulai dengan menganalisis peluang dalam alur penjualan, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti panjang siklus penjualan, tingkat kemenangan rata-rata perwakilan individu, dan ukuran kesepakatan.

Misalnya, salah satu perwakilan penjualan Anda mungkin memiliki tingkat kemenangan yang tinggi dengan penawaran senilai antara $5.000 dan $7.000 dalam siklus penjualan 30 hari. Oleh karena itu, semua peluang terbuka di saluran perwakilan saat ini yang cocok dengan parameter ini dapat dianggap memiliki probabilitas penutupan yang tinggi. Anda dapat memperkirakan bahwa mereka akan menutup X jumlah transaksi tersebut, menghasilkan pendapatan X, yang merupakan bagian dari perkiraan.

Perbarui prediksi tingkat

Berita Harian Indonesia, Indikator seperti skor NPS dan tingkat adopsi dapat membantu Anda memprediksi beberapa perilaku pelanggan Anda, tetapi untuk memperkirakan pendapatan langganan secara akurat, Anda juga perlu memahami tingkat perpanjangan Anda. Kemungkinan pelanggan memperbarui langganan mereka tidak tetap sama sepanjang siklus hidup mereka.

Misalnya, tingkat churn yang tinggi biasanya terjadi pada siklus penagihan awal setelah masa percobaan, dibandingkan dengan siklus penagihan selanjutnya dari pelanggan jangka panjang yang puas. Ada kemungkinan yang jauh lebih tinggi bahwa pelanggan yang telah ditagih 12 kali untuk layanan Anda akan memperbarui langganan mereka untuk siklus penagihan ke-13, dibandingkan dengan pelanggan yang hanya ditagih sekali.

Analisis klaster adalah salah satu cara untuk menghitung kemungkinan pelanggan diperbarui setiap bulan dengan mengelompokkan pengguna ke dalam kelompok berdasarkan kerangka waktu dan persona.

Cluster berbasis waktu membagi pengguna berdasarkan saat mereka pertama kali mendaftar ke produk/layanan Anda. Anda dapat membagi grup ini berdasarkan hari, minggu, atau bulan mereka mendaftar dan melihat berapa banyak dari mereka yang terus aktif dari waktu ke waktu.

Kelompok perilaku membagi pelanggan Anda menjadi persona berdasarkan interaksi mereka dengan produk, seperti frekuensi penggunaan produk, penggunaan fitur tertentu, demografi, dan sebagainya. Dengan membagi pelanggan Anda berdasarkan karakteristik mereka, Anda dapat lebih memahami perilaku pelanggan Anda, menyadari apa yang terbaik untuk kelompok tertentu dan apa yang tidak, dan merencanakan strategi retensi yang sesuai untuk produk Anda.

Takeaway kunci

Berita Viral Harian, Pendapatan berulang adalah sumber kehidupan dari setiap bisnis berlangganan, dan memperkirakannya memainkan peran penting sebagai skala bisnis Anda. Dengan melacak serangkaian metrik langganan utama dan mempertimbangkan faktor lain yang berperan, Anda dapat memprediksi pertumbuhan pendapatan secara akurat, mengetahui di mana peluang Anda berada, beradaptasi dengan perubahan pasar, dan membuat keputusan investasi strategis.

Comments are closed.