什么是年度经常性收入(ARR)?

年度经常性收入(ARR)是指产品或业务在一年内计划的所有持续收入。提供年度订阅的公司使用此指标来确定他们每年可以期望获得多少收入。

对于SaaS公司,ARR应该包括产品的订购费以及公司提供的其他专业服务。这些服务的常见示例包括产品安装,培训和维护合同。

年度经常性收入(ARR)是指产品或业务在一年内计划的所有持续收入

ARR准确解释

本段摘抄自:http://www.saasruanjian.com/article/18

ARR 是(Annual Recurring Revenue)年度经常性收入的首字母缩写,也是 SaaS 或有长期订阅协议的订阅业务使用的关键指标,这意味着有一个定义的合同长度。

ARR 是将长期订阅的合同经常性收入部分规范化为一年期的价值。 ARR 是目前较少使用的两种归一化方法,即 ARR 和 MRR。 ARR 几乎完全用于 B2B 订阅业务。 为了在SaaS业务中有效地使用 ARR 作为一个指标,SaaS企业必须有至少一年的期限协议,或者SaaS公司大多数期限协议必须是一年或更长。

Arr 通常用于签订多年期协议的订阅业务。据SaaS点评网了解目前还没有明确的规则来确定在 ARR 中包括哪些内容。通常情况下,ARR 只包括合同约定的固定订阅费。 由于一次性费用的定义是非经常性的,它们几乎总是被排除在 ARR 计算之外。 订阅消费费用和可变费用通常也不包括在年度回报率的计算中,但是,可以提出论点,将可预测的消费费用包括在内,或者至少包括合同规定的最低承诺消费费用。

不同于 MRR,它是一个与 GAAP 收入有很大差异的指标,由于每月天数的差异,ARR 可以与 GAAP 收入很好的关联,如果订阅是每年或真正的多年间隔。 但是,如果长期订阅是非标准长度的,比如15个月或30个月零8天,那么就可能会遇到类似 MRR 的震动问题。

最后,SaaS点评网建议每家公司都应该对 ARR 有一个清晰的定义,以及如何为组织计算 ARR,并且在计算 ARR 和组织内部 ARR 指标的沟通中保持一致。

谁应该使用年度经常性收入模型?

确定持续收入的ARR模型最适合与大多数客户签约至少满一年的公司。

提供每月订阅的企业还可以通过将每个客户的每月费用预测到一年来估计年度经常性收入。但是,因为客户可以在每个月底结束订阅,所以这些企业会发现ARR模型不太准确。提供每月订阅的公司应改用每月经常性收入(MRR)模型。

您如何计算年度经常性收入?

要计算您的年度经常性收入,您首先需要计算三个数字:

1. 年度订阅的总金额。

2. 额外的持续收入(培训,安装,支持等)的总金额。

3.通过取消订阅(客户流失)而损失的总金额。

该公式如下所示:

年度订阅+额外的持续收入–取消(3)= ARR。
如果您通过按月订阅模式销售产品,则可以使用与上述类似的公式,然后将月数乘以12。

为什么年度经常性收入很重要?

许多SaaS业务将ARR视为衡量公司成功的最重要的单一指标。有几个原因。

1.突出显示正在起作用(什么没起作用)
知道某个产品的年度经常性收入的公司可以更轻松地确定其针对该产品的销售和营销活动以及总体客户获取成本是否有利可图。

2.它为其他数字提供了有价值的背景
假设您的产品每年的流失率是3%,这意味着每年有3%的客户终止订阅。这个数字是可以接受的,还是值得担心的?没有更广阔的前景-考虑到客户流失,您的产品的整体年度经常性收入-您将一无所知。通过清楚地了解您的ARR,您可以更好地了解哪些其他指标可能表明存在问题,哪些不应该让您彻夜难眠。

3.可能导致极高的估值
华尔街一直以来都偏爱订阅业务模型,因为与一次性销售产品或服务的业务相比,订阅业务模型可产生更多可预测的收入。金融市场甚至比可预测的每月收入更喜欢可预测的年收入,因为美元金额更高且收入更稳定。因此,可以提供令人印象深刻且可靠的ARR的业务对资本市场更具吸引力。

年度经常性收入不包括什么?

必须记住,ARR指的是持续收入。衡量其ARR的企业应排除任何与其产品或服务相关的一次性费用。这是一个例子。

假设您的公司按年度订阅销售B2B SaaS应用。您的一些加售选项包括该软件的企业版和与您的员工进行的定期现场培训。所有这些附加组件都是扩展收入的示例-您将希望将它们计入ARR。

现在,假设您还提供一笔一次性费用,以其新客户的公司的配色方案,徽标和网站外观为品牌的应用程序打上烙印。这将使您的客户将您的应用程序嵌入其数字企业生态系统中,并提供无缝的体验。在您的团队为这项一次性定制服务收费之后,您的客户将按标准的年度订阅费率付费。

一次追加销售将影响您的团队为新客户开展工作的那一年的收入。但这不会影响您从该客户产生的年度 经常性收入。因此,这不会计入您的ARR计算中。

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创业公司必备指南:融资前你必须了解这些指标:
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最后编辑:2020年08月29日 ©著作权归作者所有

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