SaaS Ekipleri için Kohort LTV Modellemesi

Neden Ortalama LTV Yanlış Bilgi Verir

LTV = ARPU x Marj / Churn formülü size tek bir sayı verir. Ancak bu sayı, 3 yıl kalan güçlü kullanıcıları ve 1. ayda ayrılan deneme kullanıcılarını bir araya getirir. Kohort analizi onları ayırır ve gerçek tutunma eğrisini gösterir.

Bir Kohort Tutunma Tablosu Oluşturma

Bir kohort, aynı dönemde (genellikle ay) edinilen tüm müşterilerdir. Her bir sonraki ay aktif kalan yüzdeyi takip edin:

Ocak kohortu 6. ayda %60 tutunur. Şubat kohortu %72 tutunur. Bu 12 puanlık fark büyük ölçekte çok önemlidir.

Farkın Teşhisi

Ocak ve Şubat arasında neler değişebilir?

Kohort verileri üzerine ürün ve pazarlama olaylarını bindirin ve neden-sonuç ilişkisini bulun.

Gelir Kohortu ve Kullanıcı Kohortu

Kullanıcı kohortları baş sayısıyla tutunmayı takip eder. Gelir kohortları tutulan dolarları takip eder — ve bunlar farklılaşabilir. Hayatta kalan kullanıcılar genişledikçe (upsell), gelir tutma %100'ün üzerine çıkabilir, hatta kullanıcı tutma oranı düşse bile. Bu net gelir tutma (NRR).

Örnek: Ocak kohortu 6. ayda %60 kullanıcı tutma oranına sahiptir, ancak kalan kullanıcılar planlarını yükseltti. 6. ayda gelir tutma oranı = %85. 25 puanlık fark saf genişleme geliridir.

Nasıl Yapılır

Bir Sonraki Adım

Kohort düzeyinde birim ekonomilerini Unit Economics Calculator modelinde yapın. İlgili: CAC Payback Period.

Hesaplama Uyarisi

Bu icerik yalnizca bilgilendirme amaclidir. Makale ve arac sonucunda gordugunuz degerler yaklasik tahminlerdir; finansal, vergisel, hukuki veya yatirim tavsiyesi degildir. Gercek odemeler, APR, vergiler, ucretler ve uygunluk kriterleri kurumunuza, yasal bolgeye ve profilinize gore degisir. Onemli kararlar icin resmi belgeleri ve yetkin bir uzmani esas alin.