遇到數據不知道從何下手嗎？這種困境最大的原因，就是來自於你是單點看數據，而不是把數據串起來看。
什麼是把數據串起來看，就是了解不同數字之間的因果關係。譬如說：付費客戶數和ARPPU (Average Revenue Per Paying User)可以相乘，這樣就是營收。
我們若用圖來表示數據間的因果關係，這就是所謂的數據地圖。
SaaS，或是以訂閱為營收主軸的數據地圖，大概有幾個最重要的面向，付費會員數、NDR (Net Dollar Retention Rate) 和 ARPPU (Average Revenue Per Paying User)。下圖是一個很典型的 SaaS 數據地圖範例。
首先，付費會員數和 ARPPU (Average Revenue Per Paying User)，這兩個相乘就構成營收，那為何還有 NDR (Net Dollar Retention Rate) 這個項目呢？
NDR 的概念就是「舊用戶付給你的錢，有沒有隨著時間過去，越付越多」，為何舊用戶會越付越多呢？那是因為他的用量越來越多，或者是從銀質會員，升級到金質會員，付更高的費用。
拿一些矽谷知名公司的 NDR 數字給大家參考，Slack 過往有達到 130% 以上，也就是舊客戶每年都會多付 30% 給 Slack；Figma 這個數字高達 150%，也就是舊客戶平均每年會多付 50% 給 Figma。
用戶數越來越多，用戶進來後付的錢也越來越多，這樣的營收增長速度，就會有加乘效果，增長迅猛，這也就是 NDR 我會把他列成是影響營收的重要因子。
NDR，其計算公式是 (升級率 -降級率 +續約率)，所以我們可以往下拆成：升級比率、降級比率、舊會員續約率
付費會員數，現在我們可以一層一層往下拆：
- 付費會員數 = 新會員數 + 首次續約會員數 + 連續續約會員數。這樣拆的原因是，通常付費訂閱的會員，在剛開始訂閱的時候是最不穩定的，所以通常都會單獨拉出來看。
- 新付費會員數 = 活躍免費會員數 x 付費轉化率。
- 活躍免費會員數 = 註冊會員數 x 留存率。
ARPPU，這比較單純，因為每種會員等級金額不同，我們可以按照會員等級切，在這個範例就只有兩種會員等級，那就是「金質會員」和「銀質會員」。
這邊還另外提醒大家，因為訂閱型的產品，我自己經驗是三不五時都會推促銷案，每個促銷案應該要分別追蹤其註冊用戶數、留存率、付費轉化率、ARPPU、NDR…等，依照每個促案用戶的生命週期，觀察每個相關指標的變化，並且盡量把促案和一般沒促案的時候，數據拆開來看。
透過這樣的數據地圖，你就可以更容易的進行做「數據分析」、「展開年度規劃」和「找到成長的槓桿解」。
在這邊也提醒一下，若公司有多個 SaaS 或訂閱產品，應該要有屬於各自的數據地圖，獨立看待。
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