订阅分析：指标、数据，以及一个 12 个月批次算例

计费系统告诉你有多少经常性收入。订阅分析解释它为什么变：把收入和订阅用户是谁、怎么用产品连起来。本文列出指标和公式，讲数据从哪来，并走一遍一个 12 个月的批次：其中三个发现，单看计费数据是看不到的。

什么是订阅分析？

订阅分析（subscription analytics）衡量一家订阅制公司怎么获得、留住、扩大和失去经常性收入。它包括 MRR、流失和净收入留存等收入指标，也越来越多地包括背后的产品使用：哪些订阅用户在用产品、哪些快要走了、哪些准备好升级了。

计费系统能告诉你收入发生了什么。订阅分析把它和订阅用户是谁、在做什么连起来，这样你能解释数字，并在数字变化之前行动。

关键订阅指标

报告时一定要拆开 MRR 的变动，而不只是总数：新增、扩展、收缩、流失和重新激活的 MRR 解释了总数为什么变。

年付要折算成每月 MRR。

数据从哪来

• 计费系统（Stripe、Paddle、Chargebee、App Store、Google Play）：订阅、发票、套餐变更、退款、扣款失败。
• 产品分析： 登录、功能使用、已用席位、关键行为。
• CRM 和客服： 客户负责人、客户分层、工单、NPS。

最有价值的分析发生在它们交汇的地方：按套餐看使用、按活跃程度看流失、按采用的功能看扩展。这需要计费和产品事件上有同一个标识，也就是订阅用户或账户 ID。

算例：十二个月的订阅数据说明了什么

一个有月付和年付套餐的 SaaS 产品，分析了某一季度开始订阅的用户，并跟踪了 12 个月（示例数字）：

把计费和使用数据连起来后，有三个发现：

• 第 2 个月的使用预示流失。 第二个月每周活跃不到 2 天的月付用户，月流失率 11.4%，其余用户是 3.8%，高出两倍。团队开始在第 6 周对这群人做主动回访。
• 被动流失比预想的大。 5% 的月付续费头一次扣款失败；自动重试和更新卡片的邮件追回了其中 62%，剩下续费的 1.9% 因扣款失败流失。月付的月流失率约 5.3%，这一块就占了三分之一以上，而取消问卷里完全看不到。
• 年付更稳，不只是因为合同。 年付用户从头一周起就用得更多，所以差异里有一部分是自我选择。第 3 个月向活跃的月付用户推荐年付，在不加大现有折扣的情况下，14% 转成了年付。

怎么搭建订阅分析

1. 统一指标定义： 什么算 MRR（剔除一次性费用，年付折算成月），订阅什么时候算流失（取消时还是到期时）。
2. 从服务端发送订阅事件： 开始、续费、升级、降级、取消、扣款失败、扣款追回，带上套餐和金额。
3. 在产品里识别订阅用户，用和计费系统相同的 ID。
4. 每月做 MRR 桥： 新增、扩展、收缩、流失、重新激活。
5. 按批次跟踪：按开始月份、套餐和获客渠道看客户留存和收入留存。
6. 加上使用健康度： 活跃天数、关键功能使用、已用席位，作为流失和扩展的领先指标。
7. 把主动流失和被动流失分开，主动流失的部分记录取消原因。

常见误区

• 把年付款算成一个月的 MRR。 要折算成每月。
• 只报混合流失率。 月付和年付的表现差别很大。
• 忽视扣款失败。 被动流失往往是最容易追回的收入。
• 只看计费不看使用。 你能看到谁走了，却看不到为什么、下一个是谁。
• 在客户端发收入事件。 广告拦截和关掉的标签页会让它们丢失；计费事件要从服务端发。

在 TapCub 里做订阅分析

从服务端发送订阅事件（发送服务端事件），并用和计费系统相同的用户 ID 识别订阅用户（识别用户）。全端分析 › 经营分析 › 行业包 里的「B2B / SaaS」行业包定义了 trial_started、subscription_started（带 plan 和 mrr）、subscription_upgraded、payment_succeeded 和 subscription_cancelled 等事件，并提供新增、扩展和流失 MRR、订阅流失率和试用转化率等指标，以及 SaaS 增长和产品采用与留存看板。用分组按公司层面分析账户（用分组分析账户）。延伸阅读：SaaS 指标、收入增长率 和 取消原因。

资料来源

• Stripe 文档，Smart Retries：追回扣款失败的订阅付款。