Denna artikel är en del av vår SaaS Business Startguide - en kurerad lista över artiklar som hjälper dig att planera, starta och växa SaaS-verksamheten!

Medan mycket press har skett på SaaS-programmen, är prenumerationer överallt nu. Vissa prenumerationsmodeller, som gym medlemskap och tidskrifter, har funnits länge, medan andra prenumerationsföretag är helt nya och innovativa.

Idag betalar vi små månadsavgifter för tillgång till nästan allt i vår värld. Från musikktjänster, som Spotify, Rdio och Beats, till filmströmmande webbplatser som Netflix, till snacks och måltider som NatureBox och HelloFresh verkar det finnas en prenumerationstjänst för allting.

Mitt lokala uppvärmningsreparationsföretag kommer till och med att komma in på den blomstrande efterfrågan på abonnemangstjänster och har lanserat en abonnemangstjänst på $ 10 / månad som innehåller grundläggande systeminställningar, underhåll och rabatter på större underhållstjänster.

Prenumerationstjänster är populära eftersom det ofta kostar mindre på kort sikt att börja använda en tjänst. För priset på att köpa ett album på iTunes kan jag få tillgång till hela världen av musik på Spotify i en månad. För halva priset för att köpa en ny DVD, kan jag få tillgång till den djupa innehållskatalog som finns tillgänglig på Netflix. För en bråkdel av kostnaden för att köpa en löpband kan jag använda ett helt gym.

Det är inte konstigt att kunder flockar till abonnemangstjänster för att ersätta saker som de en gång köpte och ägde direkt. Och det är inte konstigt att företagen försöker komma med nya och innovativa abonnemangsmodeller som de kan erbjuda sina kunder.

Om ditt företag bygger en prenumerationstjänst är det viktigt att skapa en pålitlig försäljningsprognos hur ditt företag kommer att växa och vilka viktiga drivkrafter för inkomstökningen kommer att bli.

Uppåt kommer jag att gå igenom de kritiska komponenterna i en prenumerationsprognos och visa dig exakt hur du ska bygga din egen. Vår produkt LivePlan bygger automatiskt prenumerationsprognoser, så om du redan är en LivePlan-användare har du tur och kan hoppa över den här artikeln. Men om du använder ett kalkylblad och vill bygga din prognos själv vill du följa med.

Några definitioner du behöver veta för att skapa din prenumerationsprognos:

När du ' åter bygga en abonnemangsförsäljningsprognose, det finns några villkor som du behöver förstå att du inte hittar i din traditionella försäljningsprognos.

Periodika har ofta årliga prenumerationsperioder.

Vi börjar helt enkelt med

Prenumerationsperiod, vilket i huvudsak är hur länge en kund åtar sig att prenumerera på din tjänst. Många tjänster fungerar i månadsabonnemang, vilket innebär att kunderna betalar en månadsavgift för att komma åt tjänsten och kan avbryta när som helst - tänk Netflix eller ditt gym medlemskap. Vissa tjänster har årliga prenumerationsperioder. I det här fallet betalar kunderna för att få tillgång till tjänsten i ett år och kan sedan förnya vid årsskiftet. Tidningar och företagsprogramvara erbjuder ofta årliga prenumerationsperioder. I den här artikeln kommer jag att fokusera på prognosförsäljning för en månadsabonnemangstjänst. Jag gräver till årliga abonnemang och andra abonnemangslängder i ett framtida inlägg. Nya abonnenter är också ett ganska grundläggande koncept. Det här är helt enkelt antalet nya kunder som du registrerar dig för din tjänst under en viss månad.

Avbeställningar är exakt vad det låter som om det här är de kunder som väljer att avbryta din tjänst varje månad.

Slutligen Churn, vilket är det ultimata numret att alla företag med abonnemangsbranschen måste vara mycket uppmärksamma på. Churn är den takt som kunderna avbryter och lämnar din tjänst. Låg churn motsvarar glada kunder, medan hög churn innebär att användarna avbryter snabbt och inte prenumererar på din tjänst under mycket lång tid. Du beräknar churn genom att ta antalet kunder som avbryter under en månad och dela med antalet kunder du hade i början av månaden: Churn = Avbeställningar under en månad ÷ Kunder vid början av månaden

Men det finns en rynka på begreppet churn eftersom det verkligen är som en läckande hink. Tänk på churn som ett hål i hinkens botten. Så länge som hålet är litet, kan du hålla hinken helt enkelt genom att lägga till mer vatten (nya abonnenter) än att tappa ut.

Definitionerna ovan är allt du behöver veta för att kunna förutse din kund tillväxt. Följande saker vi pratar om gäller de intäkter du kommer att göra från dessa kunder.

Hur beräknar du intäkter från prenumerationstjänster

För att börja beräkna hur mycket pengar du ska göra måste du uppskatta

Genomsnittlig intäkt per användare / kund (ARPU)

. Det här är hur mycket du planerar att debitera en kund varje månad. Om du bygger en prognos som har olika prisnivåer kanske du vill skapa en annan prognos för varje prisnivå. Vi pratar mer om detta lite senare. Med din churnprocent kan du enkelt beräkna ditt kundlivslängdvärde (LTV). Din churnprocent hjälper dig att förutsäga hur länge en genomsnittlig kund kommer att prenumerera på din tjänst och hjälper dig att förutsäga hur mycket pengar du förväntar dig att göra från dina kunder under din projicerade livstid med dig. LTV beräknas genom att dividera medelinkomst per användare av Churn: LTV = ARPU ÷ Churn%

Denna beräkning kommer att berätta hur mycket din genomsnittliga kund är värd dig. Om din tjänst exempelvis kostar 19 dollar per månad och din churn är 5 procent, är din genomsnittliga kund värd $ 380 för dig.

Du kan också beräkna den genomsnittliga kundens förväntad kundlivstid genom att dela LTV med ARPU:

Kundlivstid = LTV ÷ ARPU

Kundlivstid kan också beräknas genom att helt enkelt dela 1 med din churnrate:

Kundlivslängd = 1 ÷ Churn

Med samma exempel ovan kommer den genomsnittliga kundens livstid att vara 20 månader (380 ÷ 19 = 20) eller (1 ÷.05 = 20).

Slutligen vill vi veta hur mycket pengar du förväntar dig att göra varje månad, annars kallad

Månadlig återkommande intäkt (MRR).

För att beräkna MRR multiplicerar du bara din ARPU med antalet kunder du har i början av en given månad plus antalet nya kunder du förvärvar: MRR = ARPU x (Starta abonnenter + Ny Prenumeranter) Nu är det dags att bygga en prognos

Nu när vi har den grundläggande terminologin för prenumeration prognos ned, är det dags t o titta på att bygga en faktisk prognos Som jag nämnde kommer vi att fokusera i den här artikeln om att bygga en enkel prognos för en månadsabonnement, men många av de begrepp som diskuteras här kan användas för att bygga upp en prenumerationsprognos för olika prenumerationsperioder.

Här är vad Ditt kalkylblad ser ut som:

Det här är en ganska enkel modell som förutsätter att din tjänst inte har någon engångsavgift för installation och att ditt företag driver en enkel månatlig prenumerationstjänst där kunderna betalar för en månad av service. Modellen kan bli mer komplex om användarna kan uppgradera sina tjänster över tid eller om du har engångsinställningsavgifter eller olika kontraktslängder.

I vår provmodell kan du justera genomsnittlig intäkt per användare (ARPU) varje månad om du förväntar dig att i genomsnitt kan vissa kunder uppgradera till högre priser som du erbjuder.

Starta abonnenter är antalet kunder du har i början av en månad. I denna prognos börjar vi med nollabonnenter i vår första månad som ett nytt företag. I framtida månader beräknar vi startande abonnenter genom att titta på hur många kunder vi hade i början av föregående månad och sedan lägga till nya abonnenter och subtrahera kunder som bestämde att avbryta.

I denna provmodell antar vi att kunderna pre- betala för en månad service före tid, så vi beräknar churnpris baserat på antalet kunder som vi börjar varje månad med snarare än antalet kunder som vi slutar månaden med.

Därifrån beräknar vi churn, den genomsnittliga kundens projicerade livstid i månader och i dollar och slutligen beräkna de totala månatliga återkommande intäkterna som du borde räkna med att samla in en viss månad.

Du kan ladda ner denna prognosabonnementsförsäljningsprognos här och vi kommer att ta itu med mer komplicerade prognoser i ett framtida inlägg.

Frågor? Vänligen skicka in dem i kommentarerna och jag gör mitt bästa för att hjälpa.