Was ist eine SaaS-Erneuerungsprognose?

Grob gesagt ist eine Erneuerungsprognose die Vorhersage eines SaaS-Unternehmens, wie wahrscheinlich ein bestehender Kunde “bleiben” wird und wie viel als Gesamtwert von diesem Kunden in diesem Zeitraum bei einer Verlängerung eingenommen wird. Dies ist ein wichtiger Aspekt, da das Produkt eines SaaS-Unternehmens zu einem beträchtlichen Teil wegen seiner wiederkehrenden Zahlungen verkauft wird und eines seiner Merkmale die Vorhersehbarkeit des Cashflows ist; es ist auch ein leitender Faktor für die Expansion.

Die Prognose von Vertragsverlängerungen bietet Einblicke in den operativen Bereich des Kundenteams und dessen Zusammenhang mit der Kundenbindung. Wenn Teams frühzeitig wissen, wie wahrscheinlich eine Verlängerung ist, haben sie Zeit, auf Nicht-Verlängerungen von Verträgen zu reagieren, was sich auf Teile der mit Expansion verbundenen Einnahmen auswirken sollte.

Als Prognosetool könnte es potenziell Aufschluss über Aspekte der Teamressourcenzuteilung geben:

• Bei ihren Bemühungen konzentrieren sich Customer Success Teams hauptsächlich auf Churn und finden zudem Expansionspotenzial.
• Die Umsatzprognose ist das, worauf sich das Finanzteam verlassen würde, um sich ein Bild von Umsatzzeitpunkt, Budget und Cashflow zu machen.

Verlängerungsprognosen könnten das Tempo der Vertragsverlängerungen beeinflussen. Durch die Durchführung des Prozesses werden Anzeichen für Kundenabwanderung aufgedeckt, wie z.B. Produkt-Downgrade-Entscheidungen oder eine verlängerte Entscheidungsfindung; diese helfen dann zu erklären, wie Teams ihre Zeit und Energie für das Kundenmanagement einsetzen könnten.

• Klare Kontoverantwortlichkeit
• Wiederholbare Verlängerungs-Playbooks
• Regelmäßige Überprüfung der Risikosignale für Verlängerungen

Einer der stärksten Indikatoren für eine Kundenverlängerung ist die Nutzung, da die Produktnutzung darauf hindeutet, dass das Produkt zu einem zentralen Bestandteil des Kunden-Workflows geworden ist.

Anstatt nur gemischte Durchschnittswerte für Kundenbindung, was der typische Ansatz ist, sollte die Verlängerungsprognose die Untersuchung der Unterschiede in verschiedenen Segmenten beinhalten, da diese oft sehr aussagekräftig sind und der gemischte Durchschnitt diese Unterschiede in der Kundenbindung zwischen den Segmenten verdecken kann.

• Unternehmensgröße
• Branche
• Vertragstyp
• Region
• Akquisekanal

Die Aufschlüsselung der Verlängerungen nach CSM, Produktlinie oder Kunden-Tier zeigt auch, wo die Kundenbindung am stärksten ist und wo Handlungsbedarf besteht.

Kohortenanalyse unterteilt den Kundenstamm in Gruppen anhand verschiedener Gemeinsamkeiten: Kundentyp, Kaufdatum, Branche, Vertragsgröße usw. Die Methode verfolgt jede Gruppe, um zu analysieren, wie die Gruppenmitglieder ihre Abonnements im Laufe der Zeit verlängern.

Der Vergleich der Verlängerungsraten über Kohorten hinweg wird Aufschluss geben über Kundensegmente, die sich besser/schlechter entwickeln, solche, die stabil geblieben sind, und sogar einige, bei denen schwer zu sagen ist, was sich geändert hat.

•       Saisonalität und Lebenszyklusfaktoren, die die Verlängerungsraten beeinflussen, können aufgedeckt werden.
•       Die Auswirkung operativer Änderungen auf loyale Kunden bleibt bestehen.
•       Insgesamt Churn-Metriken zeigen möglicherweise nicht konsistent spezifische Unterschiede auf, doch eine fokussierte Analyse könnte darauf hindeuten, dass bestimmte Kundensegmente sich in den Churn-Häufigkeiten unterscheiden.

Erneuerungsprognosen zeigen Kunden auf, die (mit hoher Wahrscheinlichkeit) abwandern werden oder deren Verträge erweitert werden können. Solche Prognosen liefern Teams Informationen, die die Vorbereitung auf Abwanderungsereignisse unterstützen oder Bemühungen im Zusammenhang mit Umsatzmöglichkeiten bei Kunden informieren. Prognosen können auch für die Personalbeschaffung, Quotenplanung und Priorisierung zwischen verschiedenen 90- bis 180-Tage-Geschäftsbereichen verwendet werden. Präzise Prognosen können die Priorisierung wichtiger Vertragsverlängerungen durch das Unternehmen, einschließlich mehrjähriger Vereinbarungen, beeinflussen und sich auf die Ressourcen auswirken, die für Verlängerungen von geringerer strategischer Relevanz bereitgestellt werden.

Eine genaue Prognose wirkt sich auf vorhersehbare ARR indem sie die wiederkehrenden Einnahmen aufzeigt, die beibehalten oder erweitert werden. Prognosen geben Aufschluss über potenzielle Kundenabwanderungsereignisse, beeinflussen Budgetierungsprozesse und wirken sich auf Geschäftsentscheidungen bezüglich Wachstum und Investitionen aus.

Diese Erkenntnisse beziehen sich auf Aspekte der Organisationsentwicklung, was für Investoren und die interne Planung von Bedeutung ist. Da gesunde SaaS-Unternehmen auf starke GRR und NRR abzielen, hilft eine präzise Prognose, Lücken aufzudecken, bevor sie die Unternehmensbewertung beeinflussen.