月度归档:2023年12月

SaaS 创业中技术人员要懂的 15 个关键词

SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务)概念起源于 1999 年之前,而将这个概念真正实践到商业环境的则是 Salesforce 的总裁马克.贝尼奥夫。在此之前有 SaaS 的先驱 ASP 以失败退场。

对比国外至少 40 年的 SaaS 领域的历史,中国到 2015 年才称之为 SaaS 的元年,并且到 2021 年中国企业级 SaaS 的融资事件总数和融资总额也达到一个小高峰。

据艾瑞咨询的报告称,2021 年中国企业级 SaaS 市场规模为 728 亿元,宏观经济下行带来了更大的压力,企业 SaaS 总需求收缩将使得行业增速大幅下滑,未来三年 SaaS 行业的增长也将与宏观经济恢复速度相挂钩,在中性预期下,到 2024 年中国企业级 SaaS 市场规模将有望达到 1201 亿元。

随着业务的深入和服务经验的积累,部分赛道的 SaaS 产品边界变得愈发模糊,厂商由点及面加速一体化布局,工具型 SaaS 横向渗透并融合特定业务场景来发挥自身价值。

在这个赛道创业或工作的技术同学不少,但是技术同学限于技术领域,对于业务的关注较少,在老板、运营同学或产品同学提到 LTV、ARPU、MRR、CAC 等术语时,最开始可能都是一脸蒙,用某个产品大佬的话说,要先拉齐认知,于是有了这篇文章。这篇文章从获客、留存、营收和产品发展阶段等几个方面来梳理一下 SaaS 创业中技术人员要懂的 15 个关键词。

1 获客

获客其实是个很复杂的事情。每个老板都希望用更低成本获取更多的高质量商机。

1.1 SEM

SEM,Search Engine Marketing,搜索引擎营销。

从广义上讲,SEM 包含了任何通过搜索引擎来增加网站可见性的策略,这既包括 SEO,也包括付费搜索广告(如 PPC )。 搜索引擎优化(SEO)和搜索引擎营销(SEM)的区别在于,SEO 侧重于从自然搜索中获得流量,而 SEM 侧重于从自然和付费搜索中获得流量,是一个包含关系。

但是在实操中,SEO 和 SEM 分别指代从自然搜索和付费搜索结果中获得流量。

SEM 中广告投放是一个必不可少的付费方式,而投放投放的计费方式有多种,指标也有多种,一些常见指标如下:

英文简称 英文名称 中文名称 说明
CPA Cost Per Action 按广告投放实际效果计费 一种按广告投放实际效果计价方式的广告,比如按照下载安装、注册、激活、活跃等用户行为操作,多用于邮件营销(EDM)
CPC Cost Per Click 按广告被点击的次数计费 常用于 APP 推广渠道里,信息流类型渠道,DSP 渠道部分超级 APP 渠道
CPS Cost Per Sales 按实际销售额计费 可以理解为销售额提成
CPD Cost Per Download 按下载计费 常用于 APP 推广渠道或一些安卓积分墙
CPT Cost Per Time 按时长计费 包时段投放广告的一种形式,广告主选择广告位和投放时间,费用与广告点击量无关。常见于品牌广告或 APP 开屏广告
CPM Cost Per Mille 按展示计费,每千人成本 最为常见的收费模式,是很多网站流量变现的途径
CTR Click Through Rate 点击率 也称点击到达率,CTR = 广告的实际点击次数 / 广告的展现量
CVR Click Value Rate 转化率 CVR = (转化量 / 点击量) * 100%,是一个转化成本的指标

1.2 CAC

CAC,Customer Acquisition Cost,指获取单个新客户所需要的成本定义,包括销售和营销费用。其公式如下:

CAC = 总成本 / 获得的客户总数

通过跟踪和统计 CAC 可以帮助我们分析和比较不同的渠道,以及确定当前的获客成本是否在 SaaS 可持续经营的合理范围内。

实际工作中较少单独分析 CAC,一般是分析 CAC 与 LTV(客户终身价值) 的比例,以评估 SaaS 企业获客策略效率。理想情况下,LTV 应远大于 CAC。一个健康的 LTV:CAC 比率通常是 3:1 或更高,表明公司在获取客户方面的投资有良好的回报。LTV 的算法我们在后面的小节中讲。

1.3 MQL/SQL/商机

MQL / SQL / 商机是营销和销售领域常用的术语,描述了潜在客户在销售漏斗中的不同阶段,是衡量潜在客户质量和成熟度的关键指标,从而帮助营销和销售团队评估和优先处理那些最有可能转化为客户的线索,并帮助组织优化销售漏斗和营销策略。

  • MQL: Marketing Qualified Lead,指那些已经表现出对某个产品或服务兴趣的潜在客户,并且满足特定营销标准或行为标准的潜在客户。这些标准是由营销团队根据公司的目标市场和理想客户档案(ICP)设定的。MQL 的识别通常是基于潜在客户与公司的营销活动互动,MQLs 是营销努力的直接成果。
  • SQL: Sales Qualified Lead,指经过进一步筛选,被认为已经准备好与销售团队交谈的潜在客户。这个阶段的客户已经表现出更明确的购买意图。SQL 的评估通常是基于更深入的资格审查,如 BANT(Budget, Authority, Need, Timeline)标准:
    • 是否拥有或能够获得购买的预算(Budget)
    • 是否是决策者或有影响力的权限(Authority)
    • 是否有明确的产品或服务的需求(Need)
    • 是否有明确的购买时间表(Timeline)
  • 商机:商标是指已经被销售团队确认为具有实际成交潜力的 SQL。在这个阶段,销售代表会与潜在客户进行更深层次的沟通,了解其具体的需求、预算、购买流程和决策标准。一旦潜在客户明确表示愿意购买,或者销售过程中达到了一个关键的里程碑(如提案的接受),这个 SQL 就被视为一个商机。

这三个阶段形成了潜在客户从初次接触到最终成交的连续过程:

  • MQL -> SQL:这个转换过程涉及到对潜在客户进行更深入的营销滋养和资格评估,以确定他们是否真正准备好与销售团队进行对话。这通常是通过营销自动化工具和内部销售团队(如SDRs或BDRs)来完成。
  • SQL -> 商机:这个阶段是销售团队对潜在客户进行更详细的评估,并开始主动的销在销售和市场营销领域。

2 留存和活跃

留存是指在一段时间内,一个产品、服务或企业能够保持客户或用户的能力。留存和活跃是衡量产品或服务成功的关键指标,它们与NPS、DAU/MAU 和留存率等指标密切相关。

2.1 NPS

NPS,Net Promoter Score,净推荐值,是衡量顾客忠诚度的指标,它通过问顾客他们有多大可能向其他人推荐你的产品或服务来计算得出。

顾客的回答是基于一个从 0 到 10 的等级,其中 9-10 分为“推荐者”(Promoters),7-8 分为“中立者”(Passives),0-6 分为“批评者”(Detractors)。

NPS 的计算公式为:NPS = % 推荐者 – % 批评者

NPS 可以揭示顾客对品牌的感受,高满意度可能会导致口碑传播,增加新顾客的获取。 NPS 的变化指向顾客满意度和品牌形象的变化。上升可能表明顾客体验改善,下降可能暗示需要注意的问题。同时,NPS 也提供了直接的用户反馈,有助于改进产品和服务。

2.2 DAU / MAU

这就是我们常说的日活和月活。

  • DAU,Daily Active Users,指每天使用产品或服务的独立用户数。
  • MAU,Monthly Active Users,指每月使用产品或服务的独立用户数。
  • DAU/MAU比率,有时被称作“粘性比率”,是衡量用户对产品的日常依赖程度的指标。

活跃用户的稳定增长是长期成功的关键指标,有助于预测收益和增长趋势,高 DAU/MAU 比率指向用户高频使用产品,这对于社交媒体平台、在线游戏和 SaaS 服务尤为重要。低比率可能表示用户参与度不足,需要改进产品特性或用户体验。

2.3 Retention Rate

Retention Rate,留存率,用来衡量一定时间后用户对产品或服务的持续使用情况。这是一个对于那些依赖用户长期参与和重复使用以驱动收入的业务模式(如订阅服务、移动应用和在线游戏)的关键指标。留存率的高低可以反映产品的吸引力、用户满意度以及产品的市场适应性。

留存率是指在一定时间段内保留用户的比例。换句话说,它是从特定时间点开始,经过一段时间后仍然活跃的用户数量与开始时的用户数量之比。一般计算公式为:

留存率 = 用户在结束时仍然活跃的数量 / 用户在开始时的数量 * 100%

留存率可以分为不同的类型,根据时间周期的不同,常见的有:

  • 次日留存(Day 1 Retention): 用户在首次使用产品后的第二天再次使用产品的比例。反映用户在初次体验后的即时反馈。如果次日留存率低,可能意味着产品的第一印象不足以留住用户。
  • 七天留存(Day 7 Retention): 用户在首次使用产品后的第七天仍在使用产品的比例。衡量用户是否足够感兴趣以至于在一周后仍然回来。这可以反映出用户对产品的初步粘性。
  • 三十天留存(Day 30 Retention): 用户在首次使用产品后的第三十天仍在使用产品的比例。能够更好地评估用户对产品的长期兴趣。一个月的时间足够用户形成使用习惯,较高的月留存率通常说明产品能够持续满足用户需求。

除此之外,还有季度留存、半年留存、年留存等,这些更长周期的留存率可以帮助企业了解用户对产品的长期忠诚度和产品的生命周期。

考虑留存率时,也应该关注用户流失率(Churn Rate),它是留存率的反面,表示用户在一定时间后停止使用服务的比例。流失率和留存率一起,可以给出用户保持活跃或流失的完整画面。通过深入分析这些数据,我们可以找出可能导致用户流失的原因,并采取措施来改善产品或服务,从而提高留存率。

3 营收

对于 SaaS 企业来说,营收是企业的生命线,它代表着企业向客户提供服务所获得的财务回报。SaaS 企业的收入模式通常与传统的软件销售有所不同,它们大多依赖于订阅模式,即客户支付周期性的费用来访问和使用软件。

以下是 SaaS 企业经营过程中与营收相关的指标或关键词。

3.1 MRR

MRR,Monthly Recurring Revenue,每月经常性收入,是 SaaS 和其他基于订阅模型的企业用来衡量每月经常性收入的标准指标。MRR 关注在每个月周期内,企业可预期收到的固定订阅收入。

MRR 是体现 SaaS 企业估值的最核心指标之一,是 SaaS 企业财务健康的关键指标,有助于企业预测未来收入和现金流,评估业务增长,以及制定战略规划。

MRR 通常通过将所有客户每月的订阅费用相加得出。如果客户的订阅计划不是按月收费的,则需要将其分解到每月的平均收入。例如,如果客户签订了一个年度订阅计划,总费用会被分成 12 个月,然后加入 MRR 的计算中。

如果是按年订阅,则把每个订阅客户的订阅年费分摊到每月并求和。

公式为:MRR = SUM(每位客户每月支付费用)

举例:
当月共拥有 2 个客户,每个客户支付 300 元/月,那么 MRR = 300 + 300 = 600元。
下个月又增加了 1 个客户,那么 MRR = 300 + 300 + 300 = 900元。

3.2 ARR

ARR,Annual Recurring Revenue,年度经常性收入,是一个类似于 MRR 的指标,但它衡量的是一年周期内企业可预期的经常性收入。

ARR 通常通过将所有客户一年的订阅费用相加得出。对于按月或按季度付费的订阅,需要将它们换算成年度值。例如,每月订阅费用会乘以 12 来计算年度收入。

ARR 是一个长期的收入指标,有助于企业从宏观角度评估业务表现和增长趋势。投资者和企业管理层通常使用ARR来评估公司的价值和可持续性。

从使用场景来看,MRR 更适合于运营层面的决策和短期业绩评估,ARR 更适合于战略规划、估值和长期业绩跟踪

3.3 LTV

LTV(Lifetime Value),也称为 CLV(Customer Lifetime Value),指的是一个客户在与企业关系维持期间预期能够带来的总收益。对于 SaaS 企业来说,LTV 可以帮助企业评估客户价值,指导市场营销和销售策略,以及优化客户获取成本(CAC)。跟踪  LTV 可以帮助我们评估 SaaS 业务的健康状况,以及做出对业务发展而言更有可持续性帮助的决策。

LTV 有一个比较通用的公式:

LTV = 平均每客户价值 × 平均客户生命周期

  • 平均每客户价值(Average Revenue Per User, ARPU):可以通过将总收入除以客户数得出。
  • 平均客户生命周期:通常以月或年为单位,根据历史数据估计客户与企业保持业务关系的平均时长。

更复杂的 LTV 模型可能会考虑客户留存率、折现率(将未来收入以当前价值计算)、不同客户群的变化以及其他因素。如考虑每个时间单位的收益率和客户保留情况,则 LTV 的公式为:

LTV = ARPA × 毛利率 × 客户月留存时长

由于客户月留存时长=(1÷客户流失率)

LTV = ARPA × 毛利率 × ( 1 ÷ 客户流失率)= ARPA × 毛利率 ÷ 客户流失率

LTV 经常可以用来做以下的事项:

  1. 指导获客成本:企业可以使用 LTV 来确定它们愿意为每个新客户支付的最大 CAC。理想情况下,LTV 应该大于 CAC,这样企业才能保持盈利。一个常见的经验规则是 LTV / CAC >=3 。这意味着,如果 LTV 是 CAC 的3倍或更高,企业可能在客户获取上投资得比较合理。如果低于这个比例,则需要重新考虑客户获取策略,例如通过提高转换率、降低营销成本或提高客户保留率来提高LTV。
  2. 客户细分与个性化:LTV 可以用来识别最有价值的客户群体,并对他们进行细分。比如,你可能会发现一小部分客户带来了大部分利润。这些高 LTV 客户可能值得更个性化的服务或定制化的产品,以增加他们的满意度和忠诚度。针对这些高价值客户的个性化营销和优质服务不仅能提高他们的保留率,还能促进口碑营销,吸引更多潜在的高价值客户。
  3. 预测和财务规划:通过计算 LTV,企业能够更准确地预测未来的收入流。如果企业知道它的平均客户终身价值,它可以使用这个数字来预测新客户将带来多少收入,从而帮助预测总收入和增长趋势。这对于长期财务规划至关重要,因为它可以帮助企业决定在产品开发、市场营销、设施扩展等领域的投资额度。此外,理解不同客户群体的 LTV 可以帮助企业更好地管理风险,因为它们可以避免过度依赖低价值客户群体,同时寻找增加高价值客户的方式。

3.4 NDR

NDR,Net Dollar Retention,金额净留存率,是一个关键的 SaaS 指标,用来衡量在不考虑新客户收入的情况下,现有客户群体在一定时期内(通常是一年)产生的收入变化。这个指标反映了客户扩展、续约和流失对公司收入的影响。其计算公式如下:

NDR = 上期订阅客户本期贡献 MRR /上期订阅客户上期贡献 MRR

如果用 ARR 来算:

NDR = 客群此刻的收入 / 12 个月之前的收入 = 客户当期期末ARR / 期初 ARR

其计算逻辑说明如下:

  1. 一般以 ARR(MRR) 计收。
  2. 分母为「某个时间点」的客户 ARR(也相当于上一个周期的期末)为期初 ARR,分子为从这「某个时间点」至当期期末的客户 ARR,为期末 ARR。
  3. NDR 统计周期一般为 12 个月或一年度。
  4. NDR 的对象是除当期新购以外所有存量客户。

NDR 是衡量客户续订和扩展行为的关键指标,反映了现有客户对于 SaaS 或订阅业务收入贡献的持续性和增长。高 NDR 表明公司能够通过现有客户实现有机增长,即使没有新增客户,收入也能增加。NDR 对于指导战略决策、资源分配和投资者信心至关重要,是长期业务健康和盈利能力的强有力指示器。

3.4 ARPU

ARPU,Average Revenue Per User。指的是该业务在一定时期内每个用户贡献的收入价值,这个指标在订阅服务、电信、媒体、SaaS和任何基于用户或订户收入模型的业务中尤为重要。要计算一个特定时期(通常是一个月或一年)的 ARPU,其计算公式是:

ARPU = 总收入/总用户数

其中:

  • 总收入是指在计算期间从用户获得的收入总和。
  • 用户数是指在同一时间段内的平均用户数。

ARPU 是衡量每位用户为公司带来的平均收入的关键财务指标,它能够帮助公司评估其用户群体的盈利能力和价值。通过跟踪 ARPU 的变化,公司能够监控业务战略的有效性,如定价策略和市场定位,并在用户增长放缓时为投资者提供一个衡量增长潜力和盈利状况的重要指标。然而,ARPU 不能单独提供所有关于公司健康状况的信息,应与其他指标如客户留存率和生命周期价值( LTV )结合使用,以获得更全面的业务绩效分析。

4 产品发展阶段

4.1 PMF

PMF 的概念源自《跨越鸿沟》(Crossing the Chasm)这本书,书中强调了技术产品成功市场化的重要性,尤其是在初创阶段。PMF要求产品不仅能够为客户创造价值,还能从中获得合理的商业回报。没有客户价值的产品不具备长期的市场生命力,而不能获得合理回报的产品则缺乏商业可行性。

初期探索 PMF 时,目标客户群通常是创新者和早期采用者,他们愿意尝试新产品并为产品改进提供反馈。创新者是技术采纳生命周期中的第一批人,他们乐于尝试新技术,愿意承担使用未经验证产品的风险。通常,他们是冒险家,对产品的不完善有较高的容忍度。早期采纳者通常较创新者更为理性,他们在尝试新产品时会更加谨慎,但是同样愿意为新技术和新理念付出。他们往往在社群中有影响力,并且能够理解产品的潜在价值。

PMF 的重要性在于它直接关系到产品的长期可行性和企业的持续增长。一个没有找到 PMF 的产品可能会遭遇市场拒绝,而一个找到PMF 却不断迭代的产品则能够适应市场的变化,持续增长。《跨越鸿沟》中提到的是,成功跨越初创到成长的关键时期,需要明确地理解并服务于目标市场。

PMF阶段的完成标志是:

  • 客户需求的验证:明确并验证了至少一个客户需求,表明产品解决了市场上一个具体且重要的问题。
  • 典型客户画像:建立了至少一个典型客户的明确画像,有助于精准营销和产品迭代。
  • 成功案例的最佳实践:形成了至少一种典型客户成功使用产品的最佳实践方式,为未来的销售和市场策略提供了模版。
  • 目标市场规模:能够基于最佳实践的典型客户画像来推算出明确的目标市场规模。
  • 单位经济模型(UE):建立了一个合理的单位经济模型,用于确保每个用户或客户的价值超过获取和服务他们的成本。
  • 市场推广(GTM)路径:设计并验证了一条能够证明单位经济模型假设的市场推广路径。

PMF 并不是一成不变的,它需要根据市场反馈和变化不断进行迭代。这意味着即使在达到一定规模后,公司也应保持对 PMF 的怀疑态度,随时准备对产品进行必要的调整。市场条件、消费者行为和竞争环境的变化都可能影响 PMF 的有效性。

4.2 GTM

GTM 代表 Go-to-Market,它是一个商业策略,涉及将一个新产品、服务或功能推向市场的整个过程。GTM 策略详细规划了如何向目标客户群体传达产品的价值主张,以及如何销售和提供产品以确保市场接受。它包括目标客户的定义、定价策略、销售和分销模型以及营销计划。在《跨越鸿沟》(Crossing the Chasm)这本书中,作者强调了在面向主流市场时,技术产品需要跨越的鸿沟。

在正式推向市场前,必须确认产品与市场之间已经形成匹配(PMF)。这意味着产品能够解决目标市场的痛点,并且有一群忠实的用户证明了这一点。

GTM 的核心目标是验证产品是否提供了合理的用户体验,并确保产品和组织准备好尽快规模化。如果在这个过程中发现用户体验不佳,或者扩展速度过慢,这可能意味着 PMF 没有正确找到,或者市场条件已经发生了变化。

在 GTM 阶段,系统的稳定性——包括技术、产品架构和业务逻辑——是至关重要的。不应改变用户的习惯,确保提供稳定可靠的用户体验。

在整个 GTM 过程中,应持续监控客户终身价值(LTV)和客户获取成本(CAC)的比率。理想的情况是 LTV 远大于 CAC ,这表示公司能够从每个客户身上获得更多的收益,这是可持续增长的关键指标。

有效的 GTM 策略应当考虑产品的每一个阶段,从识别 PMF,到规模化市场推广,再到后续的产品迭代和优化。这要求企业不断监听市场反馈,适时调整产品特性,同时保持系统的稳定性和提高运营效率,确保在资源有限的情况下,能够实现最大化的生产力和盈利能力。通过这种方式,GTM策略有助于确保企业能够成功地将产品带入市场,并实现持续增长。

PMF 关注于产品和市场之间的关系,而 GTM 关注于如何将产品带到市场并成功销售。理解并实施有效的 PMF 和 GTM 策略通常会显著提高企业的成功率。

5. 其它

5.1 PLG

PLG,即产品驱动增长(Product-Led Growth),是一种依赖产品本身的价值和用户体验来推动用户获取、扩展和留存,从而实现业务增长的模式。在这种模式下,产品的设计和功能旨在自然促使用户发展成付费客户。

采用 PLG 模式的典型产品包括:

  • Slack:通过允许用户免费开始使用,并通过卓越的团队沟通体验推动内部传播和升级。
  • Zoom:简化的视频会议体验鼓励用户分享并推荐给他人,从而自然地增长用户基础。
  • Dropbox:提供免费存储空间并通过优秀的文件共享体验和病毒式营销策略实现用户扩张。

实现 PLG 模式通常涉及以下步骤:

  1. 产品质量:确保产品具有高质量、易用性和足够的吸引力,以便用户在初次接触时就能够感受到价值。
  2. 无摩擦入门:提供免费试用或产品的永久免费层次,以低风险方式鼓励用户开始使用产品。
  3. 病毒式营销:在产品中内建分享功能,让用户能够轻松邀请其他人使用产品,从而实现自然增长。
  4. 数据驱动优化:收集和分析用户行为数据,以持续优化产品功能和用户体验。
  5. 自助式扩展:设计产品以便用户在需要时能够轻松升级或购买增值服务,而无需直接销售干预。
  6. 客户反馈:实施反馈机制,快速响应用户的需求和问题,确保高用户满意度和留存率。

PLG的策略具有一系列的优势,适用性也依赖于特定的产品或市场环境。PLG 的优势:

  1. 较低的客户获取成本:用户通过产品本身的吸引力进行自我转化,减少了传统的销售和营销成本。
  2. 提高产品黏性:由于侧重于用户体验,PLG 可以提升用户满意度和留存率。
  3. 自然的用户扩展:用户基于满意的体验自发推荐产品给其他人,推动了产品的病毒式传播。
  4. 数据驱动的优化:大量用户数据能够帮助企业更好地了解客户需求,优化产品。
  5. 快速反馈循环:用户直接与产品互动,使得企业可以快速收集反馈并进行迭代改进。

PLG 从经营的角度来看,就是其自带流量,营销成本低。

PLG 模式特别适用于以下类型的产品或场景:

  • SaaS 产品:如工作协作工具(Slack)、在线存储(Dropbox)和企业软件平台(Atlassian)等。
  • 消费者应用:具有强大个人使用价值并能够通过社交功能实现扩展的应用。
  • 开发者工具:开发者可以自主尝试和采用的工具,如 GitHub 和 GitLab。

在选择 PLG 策略时,公司应当考虑自身产品的特性和市场条件,评估这种模式是否能够帮助实现其业务目标。

5.2 SLG

SLG,Sales-Led Growth,销售驱动增长,是一种业务增长模式,其中主要依靠销售团队的直接推动来获得新客户和推动公司的收入增长。在这种模式中,销售团队通过个人关系、业务网络和一对一的销售活动与潜在客户建立联系,了解他们的需求,并提供相应的解决方案。SLG 通常与高触点的销售过程、个性化的客户互动和专业的销售演示相关联。

SLG 模式尤其适用于以下情况:

  • 企业级销售: 对于高价值、高复杂度的企业级产品或服务,直接销售可以提供所需的个性化和信任。
  • 新市场进入: 在进入新市场时,直接销售可以帮助建立品牌信任。
  • 关系驱动的行业: 在某些行业,业务关系尤为重要,直接销售可以帮助建立和维护这些关系。
  • 非自助式产品: 对于那些需要定制或复杂配置的产品和服务,SLG 提供了必要的支持和咨询。

SLG 通过建立深入的客户关系,能够为高价值的交易提供个性化和信任基础。同时,直接销售模式使得销售过程可控,易于优化,有助于精确管理客户生命周期和提高客户满意度。

但是 SLG 模式可能导致规模扩张速度受限,并且随着销售团队的扩大,成本也相对较高。同时,过度依赖销售人员和个人关系的增长策略可能会忽略产品本身的改进和市场自我推广的能力。

SLG 通常与产品驱动增长 (PLG) 形成对比,后者侧重于产品本身的价值和用户体验来推动增长。许多公司会结合这两种模式,使用产品来生成潜在客户,然后通过销售团队来关闭交易和管理客户关系。

6. 后记

冯唐在《成事心法》中提到过这样一个观点:「只要你把这 100 个相关的关键词搞清楚,而且每个关键词,你都能给出合理的答案,那么你也可以成为这个领域的专家」。

于我们,在 SaaS 行业内创业,我们从技术上切入,想要快速了解这个行业,从了解以上的关键词开始吧。

微醺,借着离地半尺的酒劲,写完 2023 年最后一篇文章。

祝大家新年快乐!

研发效能是不是一个伪命题:关于研发效能的思考

周四下午作为分享嘉宾参加思码逸组织的关于研发效能的技术沙龙,在最后圆桌会议探讨环节,有同学提了一个问题, 研发效能是不是一个伪命题?  现场回答了下,会后也有持续思考这个问题,基于会后的思考,做一个更完整一些的陈述和总结:从研发效能的定义出发,从背后的逻辑出发,从具体的实践方向出发,来看研发效能这个事情。

说到研发效能,大家可能会马上想到度量、指标、流程、CI/CD、代码平台等等东西。

但只是这些吗?为什么要做这些?做了这些有什么用?最终的目的是什么?…… 有很多问题冒出来。

研发效能是什么

看研发效能是什么前我们先看一下效能是什么?

效能是一个衡量资源使用的效果的概念,常用于评价在完成一定任务或达成特定目标时资源(如时间、金钱、原料等)的使用效率。效能高意味着用较少的资源投入获得了较多的产出,或者用最优的方式使用资源以达到最佳的工作绩效。

在商业和管理领域,效能是指组织或个人在达成既定目标和结果的能力。商业和管理领域中的效能更加注重最终的成果而不仅仅是资源的使用。传统意义上的效能只是商业和管理领域效能的一个过程态,但我们当下所追求还是传统意义上的效能,通过这种效能的不断达成,使得组织的效能增加,从而帮助企业更有效地管理资源,提高组织能力,并在市场竞争中保持优势。

回到研发效能是什么,这里我们限定一下范围,主要是软件开发的研发效能,有代码产出的那种研发。对于软件开发来说,主要关注的还是人力成本,或者说是时间成本。后文中的研发效能都指软件开发的研发效能。

研发效能是指通过有效地利用人力和时间资源,持续以最快的速度交付高质量的产品。 这句话可以换成上篇关于研发价值的文章中的公式:

公式:研发的价值 = 单位有效时间内产出的价值 × 有效时间 – 非正常成本 – 正常成本

这是简化的研发价值模型,可以作为理解研发价值创造的基础框架。实际应用中可能还需要进一步的细化和调整,因为价值的计算可能远比这个公式复杂。

研发效能不仅包括了技术层面的各种实践,如代码复用、自动化测试、持续集成(CI)和持续交付(CD),还包括了效能度量、流程优化,团队协作、项目管理、需求理解和用户反馈的及时整合等多个方面。

研发效能的核心目的是优化交付的价值链,通过提高效能来缩短产品从构思到市场的时间,提升产品质量,降低开发成本,以及增强对市场变化的响应能力。这不仅能提高客户满意度和用户体验,还能为企业带来更大的经济效益和更强的市场竞争力。

体系化的提升研发效能

研发效能的提升和优化是一个体系化的工作,是一个多维度、跨职能的系统性工程。包括组织文化、组织结构、技术架构、流程设计、工程系统和度量考核等。

组织文化:创新的基石

组织文化是企业的灵魂,它塑造了员工的行为和思维方式,对研发效能的提升起着至关重要的作用。一个以创新为核心的组织文化,能够激发团队成员的创造力,鼓励他们不断尝试新方法和新技术,甚至在失败中寻找改进的机会。

我们可以通过建立跨部门沟通机制、鼓励知识共享、认可员工创新成果等方式来营造一个开放和协作的工作环境。

在认知层面,特别需要对上达成共识,研发的负责人在领导层面达成一致,能够更好的推动研发效能工作的开展。

组织结构:效能的架子

组织结构决定了信息流动、资源分配和决策过程的效率。在研发效能的提升中,扁平化的管理层级、跨功能的团队配置以及灵活的人员动态管理,都能够促进创新和加速决策过程。

组织结构是提升研发效能的架子,我们可以推动小型化、自治化的团队模式,并通过灵活的项目管理和内部创业机制来激发团队的活力和创新能力。

但这只是一种较为理想的逻辑,实际中我们需要考虑当前组织的情况,人员的水平,公司的文化基因等等,不可一概而论,鞋合不合适只有脚知道

技术架构:效能的核心

技术架构的合理性直接影响研发效能。 一个良好设计的技术架构应当具备高内聚、低耦合的特点,以便于团队成员高效协作,同时保障系统的稳定性和可扩展性。

我们开发过程中会采用微服务、容器化等技术架构,以支持敏捷开发和持续集成/持续部署(CI/CD)等。

当然,微服务、容器化架构和敏捷开发、CI/CD 没有强关联,在实际落地过程中,这些都非必选项,术法落地需要更多的考虑实际的场景和条件

流程设计:效能的流动

流程设计是确保研发活动有序进行的关键。 良好的流程设计能够最大程度地减少不必要的工作,清晰地定义每个阶段的输入和输出,以及相应的质量标准。

我们通过引入敏捷开发方法和精益思想,持续迭代流程,以消除浪费,并通过自动化工具减轻重复性工作负担。

敏捷和精益都是一种落地的方法,需要考虑实际的情况,根据过程中的生产场景细化每个环节的时间和人力消耗,消除浪费。像我们经常用到的需求交付周期、需求吞吐量(单位时间交付需求个数)、在制品数等指标都会用于这个场景的度量。

工程系统:效能的支撑

工程系统是研发效能提升的具体执行层面。它包括代码管理、构建、测试、部署等一系列工程实践,这些都需要通过系统化的工具和方法来支撑。

通过建立统一的开发环境、版本控制系统和自动化测试平台,以及监控和日志分析系统,以提升研发的效率和稳定性。这里提升效率的逻辑在于 通过系统和自动化的方式减少重复成本和认知成本

度量考核:效能的反馈

度量考核是研发效能提升过程中的反馈机制。它提供了衡量成果和改进的依据,帮助团队识别问题、跟踪进度,并调整优化策略。

以一种相对科学的方式收集和清洗数据,建立一套和当前团队贴合的指标体系,涵盖项目进度、产品质量、团队效率等各个方面,建立机制定期审视这些指标,并根据数据进行决策和改进。

度量只是我们研发效能的开始,是结果的一种呈现,我们所追求不仅仅是这个结果,而是这个结果带来的效能的提升和研发团队的价值提升。

最后

最后回答一下研发效能是不是一个伪命题这个问题:研发效能不是一个伪命题。

因为研发效能本质是一个 ROI 的逻辑,是一个提升研发价值和核心竞争力的过程。 作为一个技术管理者,这个提升操作是必须且持续要做的,现在只不过以研发效能这种方式表现出来了。

研发效能是一个多维度问题,需要从组织文化、组织结构、技术架构、流程设计、工程系统和度量反馈等方面共同努力。

组织文化是创新的基石、组织结构是效能的架子、技术架构是效能的核心、流程设计是效能的流动、工程系统是效能的支撑、度量考核是效能的反馈。

每个维度都有其独特的挑战和实践方法,但它们相互关联并共同作用。只有全面考虑这些维度并协同推进,才能够真正提升研发效能,实现快速、高质量的软件交付,并最终为用户和企业创造价值。

研发效能关注的不仅仅是技术和工具的应用,更重要的是人、流程、文化的协同进化,以及这一切如何共同作用于创造价值和实现企业战略目标的大背景下。

研发效能不仅仅体现在直接的经济效益上,它还帮助企业构建了一个可持续发展的技术优势和技术竞争力,培养了一支能够快速适应市场变化和技术进步的高效团队,并且能够不断推动产品和服务向前发展,满足甚至超越客户的期望。

思考:如何让研发的价值更大

当你成为一个技术团队的管理者时,就会经常会被老板问到,研发的价值在哪里?如何让研发的价值更大?现在的研发团队和行业内相比效率/能力/水平怎么样?如此种种……

每个公司每个技术团队的管理者都有自己的逻辑来回答这个问题,因为这是带团队的核心逻辑之一,且各有缘法。

今天这篇文章不是想准确的回答这个问题,也不是标准答案,只是这些问题最近引发的一些个人思考。

先抛两个公式:

公式一:研发的价值 = (业务价值 + 技术价值) – 非正常成本 – 正常成本

公式二:研发的价值 = 单位有效时间内产出的价值 × 有效时间 – 非正常成本 – 正常成本

这是简化的研发的价值模型,可以作为理解研发价值创造的基础框架。实际应用中可能还需要进一步的细化和调整,因为价值的计算可能远比这两个公式复杂。

总体来看,让价值更大在于攻守,如何攻,如何守,攻就是提高产出价值,守就是减少成本。

在攻的方面,提高产出价值包括提高业务价值和技术价值。我们都知道业务需求是做不完的,如何在做不完的业务需求里面产出更大的价值, 关键点在于业务需求本身的价值和业务价值生效的时间,将具有更大价值的业务需求更快的上线是提高研发侧业务价值的主体逻辑。当然,需求上线后可能还有 bug 之类的,这个我们作为守的那部分来聊。

提高业务价值

提高业务价值的主体逻辑包括两层意思,一个是更大价值的业务需求,另一个是更快的上线。

更大价值的业务需求我理解为做重要的事情,实际上是我们对于事项的一个优先级排序。对于重要的事情分两个阶段,一个是确定事项前的判断,一个是事项确定后的判断,确定前的判断有以下要点:

  • 战略和期望:这是一个前期非常重要的判断项,公司层面的战略、技术长期规划,老板对这个组织的期望等等
  • 业务影响和目标价值:直白的说,看这些事项对业务目标的达成情况的影响,对收入增长的影响,对于 NPS 这些的影响等等
  • 第三方约束和风险:比如已经签了合同的,有截止时间要求的,比如一些严格的技术风险,或者稳定性的问题等等

基于以上这些我们有了一个对事情的判断,但是当这些事情过滤后对于一个管理者来说,还需要做的一个重要性的判断是资源。

资源是最后一个项,是一个相对后期的项,看我们在人力、时间,财务资源上投入多少,这个是过程态中我们要持续看的,根据这些来看我们个人和团队的精力如何分配等。资源需求较大的事项,即使重要性较高,也可能因为资源的限制而需要降低优先级。

在明确了事项的优先级后,下一步就是更快的上线了,更快的上线从研发管理的角度可以分为三个层面,研发流程、工程系统、团队协作和沟通。

  1. 研发流程

    • 精简流程:优化开发到上线的流程,减少不必要的步骤,以加快从需求到部署的时间。可以有一个系统来看每个流程阶段的时间花费,如果没有系统用表格顶一下也行。具体落地指标可以看平均需求交付周期、每流程交付时间等
    • 敏捷实践:采用敏捷方法论,如 Scrum 或 Kanban,以小批量、快速迭代的方式推进项目。在实际落地过程中可以以需求吞吐量、平均需求交付周期、每需求人力成本等。
  2. 工程系统

    • 系统工程化建设:投资于自动化测试、持续集成(CI)、持续部署(CD)等工程系统,以提高开发和部署效率。
    • 技术架构优化:根据业务需求,对技术架构进行持续优化,确保其支持快速增长和变化,并降低长期维护成本。
  3. 团队协作和沟通

    • 跨部门协作:促进开发、运维、产品和其他相关部门之间的沟通,确保需求的快速流转和问题的及时解决。
    • 沟通机制:建立高效的沟通机制,包括定期会议、即时通讯工具和项目管理软件,确保信息流通畅通。
    • 团队授权:赋予团队更大的决策权,使得团队能够快速作出决策,而不必每一项都上报等待批准。

以上是业务价值,将具有更大价值的业务需求更快的上线是核心逻辑。

提高技术价值

对于技术价值而言,逻辑略有不同,技术价值在将更大价值的技术更快的上线的基础上, 需要坚定不移的持续投入和有规划的稳步建设

持续投入是指在资源方面,特别是人力资源方面,需要在业务需求紧张的情况下保障技术需求的投入资源占比。

有规划的稳定建设是指在保障系统稳定的前提下,有规划的对技术架构进行优化,明确技术发展路线图,按照既定的规划逐步实施技术改造和优化,确保每一步都有明确的目标和时间表。

提高有效时间内的价值

从公式二:单位有效时间内产出的价值 × 有效时间 来看,要提高研发价值,需要提高单位有效时间内产出的价值以及提升有效时间。那么如何提高单位有效时间内产出的价值?

一个是从业务层面,将具有更大价值的业务需求更快的上线,另一个从人的层面,提高单兵能力,因为研发最终是要落在人身上,强化单兵能力,对于提升整个团队的有效时间内的产出有极大地促进作用,单兵能力的高低能决定团队总体效能的高低。

至于提升有效时间,从研发管理角度来看一个是以机制形式保障研发的开发投入时间,如研发静默时间,在静默时间不允许插入非写代码相关的事项;

另一方面是以目标为导向,推动团队集中精力专注于某个目标的达成,如小黑屋之类的,当然,其本质上是延长工作时间,也就在一定程度上提升了有效时间,此法慎用,除非文化本来如此,能留下来的是能接受这种文化的人。

以上是攻的角度,也就是提高产出价值来思考,从守的角度来看,更多提就是减少成本,这里主要是减少非正常成本。

减少非正常成本

非正常成本是指在生产和运营过程中由于管理不善、技术失败、人为疏忽或外部因素导致的超出正常开支的成本。这些成本通常不是生产或提供服务的必需开支,而是由于各种非计划事件造成的损失,可以以某种方式减少或规避。

这里的非正常成本我的理解包括以下的部分:

1. 项目延期和需求变更

项目延期和需求变更会导致增加额外的人力成本,延迟了需求的上线时间,可能导致业务损失或风险发生。我们一般可以通过更精细的项目管理来减少延期,通过正式的变更控制流程,评估变更的必要性和影响,以控制变更带来的成本。

2. 技术难题

当在项目过程中遇到了预料之外的技术挑战和难题,可能会导致项目停滞,以至研发团队无法按时完成项目,需要额外的研发投入或影响产品需求计划等。

我们一般在项目开始前对技术难题进行充分调研和风险评估,如果是在项目中遇到了,快速协调资源解决,甚至是请外部的专家来解决,从内部来看,提升现有团队人才梯队,提升团队成员能力,让成为技术难题的项越来越少是更优的解决方案。

3. 产品缺陷

产品缺陷我们通常称之为线上 BUG,当一个线上 BUG 出现后就会有一个流程串起一批人来解决,这个成本比在更前置的开发阶段或测试阶段发现并解决的成本更高,甚至会影响到用户的使用和口碑。

我们一般是通过代码审核、自动化测试、生死用例、showcase 等各种流程和机制来保障和提升产品的质量,同时对于已经出现的问题,使用缺陷管理系统,确保所有缺陷被记录、跟踪并及时处理。

4. 过度设计

过度设计是指在开发过程中投入的工作远超过解决问题所需的程度,这通常体现在过于复杂的系统设计、不必要的功能,或过早优化的代码上。涉及到开发、维护和产品质量三方面,这种过度设计会导致更多的开发和测试时间,更复杂的维护工作,以及可能降低的产品质量。

在设计时尽量遵循  KISS(Keep It Simple, Stupid) 原则 ,避免不必要的复杂性。

5. 历史债务

技术债务是指由于短期内的快速开发和决策,而在长期内需要支付的额外工作。例如,为了赶项目进度,团队可能会选择快速但不完美的解决方案,而不是花费更多时间来寻找更好的解决方案。

为了解决技术债务,可能需要进行代码重构或重新设计系统,这将带来额外的开发和测试时间。此外,技术债务可能会降低开发团队的生产力,例如,如果代码质量低,团队可能需要花费更多的时间来理解代码、修复错误和添加新功能。

我们一般是要将历史债务管理起来,识别和记录技术债务,并制定计划逐步解决,同时在新项目中避免产生新的技术债务。

6. 线上故障

线上事故对于任何技术团队来说都是一种非常严重的非正常成本

这类事故可能会对用户产生直接的影响,包括用户体验降低、数据丢失、服务中断等。这不仅可能导致用户对产品或服务的信心降低,甚至可能导致用户流失。此外,严重的时候,线上事故还会导致公司的资产损失。

为此,我们需要建立全面的监控系统,及时发现并响应线上故障,同时制定灾备计划和故障恢复策略,以减少故障影响,并对每次故障进行事后分析,总结教训并采取预防措施避免未来的重复。

在我们的研发过程中,持续的减少以上的非正常成本是提升整体研发价值的守的逻辑。

除此之外,我们还需要考虑整体系统的复杂度,用持续优化对抗世界的不确定性。

康康说:老板要的无非是「人少活好效率高」

换句话说是成本低质量高产出多,而质量高也是为了成本低,只不过和人少的成本相比是不一样的成本。

老板看的还是 ROI