SaaS-analyse is de methode voor het bijhouden van gegevens die software-as-a-servicebedrijven gebruiken om datagestuurde, bruikbare beslissingen te nemen. Door het groeipotentieel en de technologische vooruitgang is de markt voor SaaS-applicaties erg verzadigd geraakt. Het is vrijwel zeker dat bedrijven die hun segment van de SaaS-industrie willen ontwrichten, data zullen gebruiken om het landschap te analyseren en hun eigen niche te creëren.
In een overvol ecosysteem moeten SaaS-bedrijven hun KPI's begrijpen, analyseren en behalen. Om enorme hoeveelheden data te kunnen verwerken bij het opvragen en rapporteren, moeten hun data-analysesystemen schaalbaar zijn.
In de SaaS-industrie vindt voortdurend optimalisatie plaats. Veel bedrijven onderschatten het belang van interne databronnen voor hun groei. Desondanks analyseren SaaS-bedrijven hun eigen business intelligence niet proactief. Bekijk deze vier datapunten om het maximale uit uw data-analyse te halen.
Churn-analyse
SaaS-analysetools kunnen de grootste klantverliesfactoren in realtime aan het licht brengen. Hoewel de meeste analysetools basisinzichten in klantverlies bieden, stellen SaaS-specifieke analyses u in staat dieper te graven. Door de bron van uw klantverlies te identificeren, kunt u deze bij de bron aanpakken en zelfs bepaalde processen automatiseren om de klantretentie te verhogen.
Kostenbesparingen
Door gebruik te maken van SaaS-business intelligence kunt u uw bedrijfsvoering zo efficiënt mogelijk houden. Een goed inzicht in wat wel en niet werkt, bespaart u geld en tijd.
Toekomstgericht
Door te investeren in een hoogwaardige SaaS-tool voor business intelligence, krijgt u inzicht in belangrijke markttrends en kunt u uw reactie daarop optimaliseren. Met deze functies kunt u de omzet per klantsegment voorspellen (inclusief zaken als klantverloop) en preventieve maatregelen nemen.
Klanten segmenteren
Het segmenteren van klanten is waardevoller dan de meeste mensen beseffen. Door klanten te segmenteren op basis van hun branche, maandelijkse terugkerende omzet (MRR), levenslange klantwaarde (LTV) of zelfs klantverloop, krijgt u een beter inzicht in hun gedrag. Zo kunt u uw klantbenadering en gebruikerservaring optimaliseren. Dankzij klantsegmentatie ontvangen klanten een meer gepersonaliseerde ervaring, wat leidt tot hogere omzet en klantloyaliteit.
Hieronder vindt u een aantal belangrijke statistieken die elk SaaS-bedrijf zou moeten bijhouden op basis van de gegevens die ze observeren en hoe ze SaaS-analysetools kunnen gebruiken.
- Klantverloop: Het klantverloop is een belangrijke indicator voor de gezondheid en klantloyaliteit van een bedrijf. Het wordt berekend als het percentage overgebleven klanten gedeeld door het aantal klanten dat in een bepaalde periode vertrekt.
- ARR: Groei wordt geassocieerd met de jaarlijkse terugkerende omzet (ARR) en de maandelijkse terugkerende omzet (MRR). Alle terugkerende items in een abonnement genereren maandelijkse terugkerende omzet. De jaarlijkse omzet wordt berekend door de MRR met 12 te vermenigvuldigen. Het bijhouden van maandelijkse en jaarlijkse terugkerende omzetcijfers kan u helpen bij het plannen voor de lange en korte termijn.
- Klantlevenswaarde: Het totale bedrag dat u van een klant kunt verwachten gedurende zijn of haar levensduur. LTV is een nauwkeurigere indicator dan statistieken zoals conversieratio voor het voorspellen van de toekomstige omzet en winst van uw bedrijf.