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Dashboard für Wachstumskennzahlen: Ein Playbook für Gründer

CAC, LTV und Churn Tracking für Startups in der Frühphase.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen genau, welche Wachstumskennzahlen Sie verfolgen sollten, wie Sie sie berechnen und wie Sie ein einfaches, aber zuverlässiges Dashboard erstellen. Er bevorzugt leicht verständliche Definitionen, minimale Annahmen und Formeln, die Sie direkt in eine Tabellenkalkulation oder Ihr Data Warehouse einfügen können.


Wofür dieses Dashboard gedacht ist

Ein gut aufgebautes Wachstums-Dashboard ist nicht nur eine Sammlung von Diagrammen, sondern eine Entscheidungsmaschine. Dieses Playbook wird Ihnen helfen:

  • Den Zustand Ihres Wachstums auf einen Blick zu erkennen: Verstehen Sie sofort Ihre Akquisitionseffizienz, die Qualität Ihrer Kundenbindung und wie schnell Sie Ihre Investition zurückverdienen.
  • Zu entscheiden, wo Sie Ihre Ressourcen investieren: Identifizieren Sie die Kanäle, Kundensegmente und Produkte, die tatsächlich Wert generieren, damit Sie das, was funktioniert, verstärken und das, was nicht funktioniert, reduzieren können.
  • Eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen: Bauen Sie ein Dashboard, hinter dem Ihre Finanz-, Wachstums- und Produktteams gleichermaßen stehen können, wodurch Streitigkeiten darüber, wessen Zahlen "richtig" sind, vermieden werden.

Die wichtigsten Kennzahlen (Definitionen, die nicht nach hinten losgehen)

Die Verwendung präziser und konsistenter Definitionen ist die Grundlage für ein vertrauenswürdiges Dashboard.

Customer Acquisition Cost (CAC) – Kundenakquisitionskosten

CAC misst die Kosten für die Akquisition eines einzelnen neuen Kunden. Es ist entscheidend, sowohl eine gemischte als auch eine bezahlte Version zu verfolgen.

  • Gemischter CAC: Die Gesamtkosten. CAC = (Alle Vertriebs- & Marketingakquisitionskosten in der Periode) ÷ (# neue Kunden in der Periode)
  • Bezahlter CAC: Isoliert die Effizienz Ihrer bezahlten Marketingkanäle. Bezahlter CAC = (Mediaausgaben + Agenturen + Kreatives im Zusammenhang mit bezahlten Kanälen) ÷ (# neue Kunden, die bezahlt zugeschrieben werden)

Was einzubeziehen ist: Alle Kosten, die für die Akquisition verwendet werden, einschließlich Vertriebs- und Marketinggehälter, Provisionen, Leistungen, Softwaretools, Agenturgebühren, Werbeausgaben, kreative Entwicklung und relevante Auftragnehmerkosten. Was auszuschließen ist: Customer Success- oder Supportkosten, die der Retention (Kundenbindung) dienen, F&E-Ausgaben und Gründergehälter (es sei denn, sie verbringen den Großteil ihrer Zeit mit Akquisitionsaktivitäten). Attribution: Wählen Sie ein einfaches Modell wie First-Touch oder Last-Touch. Das Wichtigste ist, eines auszuwählen, zu dokumentieren und sich daran zu halten, um Konsistenz zu gewährleisten.

Lifetime Value (LTV) – Kundenlebenszeitwert

LTV schätzt den gesamten Bruttogewinn, den Sie von einem Kunden über die gesamte Beziehung zu Ihrem Unternehmen erzielen werden.

  • Schnelle, abonnementsichere Näherung (Brutto-LTV): Diese Formel eignet sich hervorragend für eine schnelle Zustandsprüfung. LTV = ARPA × Bruttogewinnmarge in % ÷ Monatliche Logo Churn in %

    • ARPA: Durchschnittlicher monatlich wiederkehrender Umsatz (MRR) pro aktivem Konto in der Periode.
    • Verwenden Sie hier Logo Churn (Kundenabwanderung), nicht Umsatzabwanderung. Dies verhindert, dass Expansionsumsätze zugrunde liegende Kundenbindungsprobleme verschleiern.
  • Genauer (abgezinst, kohortenbasiert): Diese Methode ist komplexer, aber weitaus genauer, da sie den Zeitwert des Geldes berücksichtigt. Sie summiert den monatlichen Bruttogewinn für eine bestimmte Kohorte über ihre Lebensdauer, abgezinst mit einem Satz d (typischerweise 10-15 % jährlich). LTV = Σ_t (ARPA_t × Bruttogewinnmarge in % × Survival_t) / (1 + d)^(t/12)

Churn & Retention (Verfolgen Sie sowohl Kunden als auch Umsatz)

Sie müssen sowohl verfolgen, wie viele Kunden Sie verlieren (Logo Churn), als auch wie viel Umsatz Sie verlieren (Umsatz Churn).

  • Logo Churn (Kunden): Der Prozentsatz der Kunden, die kündigen. Monatliche Logo Churn in % = (Kunden, die in diesem Monat abgewandert sind) ÷ (Kunden zu Beginn des Monats)
  • Brutto-Umsatz Churn: Der Prozentsatz des MRR, der durch Kündigungen und Downgrades verloren geht. Dies ist ein reines Maß für Umsatzverluste. Brutto-Umsatz Churn in % = (Churn MRR + Kontraktions-MRR) ÷ MRR zu Monatsbeginn
  • Net Revenue Retention (NRR): Der heilige Gral der SaaS-Kennzahlen. Sie zeigt Ihr Umsatzwachstum aus Ihrem bestehenden Kundenstamm unter Berücksichtigung von Churn, Kontraktion und Expansion. Eine NRR über 100 % bedeutet, dass Ihr Unternehmen auch ohne neue Kunden wächst. NRR = (Start-MRR − Churn MRR − Kontraktions-MRR + Expansions-MRR) ÷ Start-MRR
  • Unfreiwilliger vs. Freiwilliger Churn: Es ist wichtig, Kunden, die sich aktiv für eine Kündigung entscheiden ("Ich möchte es nicht"), von denen zu trennen, die aufgrund einer fehlgeschlagenen Zahlung abwandern. Ein hoher unfreiwilliger Churn deutet oft auf behebbare Probleme in Ihrem Dunning-Prozess hin.

CAC Payback & LTV:CAC Verhältnis

Diese beiden Kennzahlen verbinden Ihre Akquisitionskosten mit Ihrer Unit Economy.

  • CAC Payback Periode (in Monaten): Wie lange es dauert, die Kosten für die Akquisition eines Kunden zurückzuverdienen. Payback = CAC ÷ (ARPA × Bruttogewinnmarge in % − Durchschnittliche variable Erfolgskosten pro Konto)
  • LTV:CAC Verhältnis: Die Beziehung zwischen dem Kundenlebenszeitwert und den Akquisitionskosten. Eine gängige Faustregel ist ein Verhältnis von ≥ 3:1 anzustreben. Ein gesundes Unternehmen sollte mindestens 3 $ Kundenlebenszeitwert für jeden 1 $ an Akquisitionskosten generieren. Die Payback Periode sollte idealerweise < 12–18 Monate für KMU-Kunden oder < 24 Monate für den mittleren Markt/Enterprise-Bereich betragen.

Was das Dashboard anzeigen sollte (Layout)

Organisieren Sie Ihr Dashboard in drei Ebenen, wobei Sie von übergeordneten KPIs zu detaillierten Diagnosen übergehen.

  • Oberste Zeile (Key Performance Indicators): Ihre Gesundheitsprüfung auf einen Blick.
    • Neue Kunden | Neuer MRR | NRR (gleitende 3 & 12 Monate)
    • CAC (gemischt + bezahlt) | CAC Payback (Monate) | LTV:CAC
  • Mittlere Zeile (Trends): Wie sich Ihre wichtigsten Kennzahlen im Laufe der Zeit entwickeln.
    • Ein Liniendiagramm, das CAC & Payback Periode im Zeitverlauf zeigt.
    • Ein Liniendiagramm, das Logo Churn in % und Brutto-Umsatz Churn in % zeigt.
    • Ein gestapeltes Balkendiagramm, das Ihre MRR-Bewegungen visualisiert: Expansion vs. Kontraktion vs. Churn.
  • Untere Zeile (Diagnosen): Das "Warum" hinter den Trends.
    • Kohorten Heatmaps: Eine für die Kundenbindung und eine weitere für die Umsatzbindung, die die Leistung nach Anmeldemonat zeigt. Dies ist der beste Weg, um zu sehen, ob sich Ihr Produkt und Ihre Kundenbindung tatsächlich verbessern.
    • Kanal Performance Tabelle: Eine Aufschlüsselung nach Akquisitionskanal, die Ausgaben, Neue Kunden, CAC, 90-Tage Retention und LTV:CAC zeigt.
    • Churn Gründe: Ein Torten- oder Balkendiagramm, das die Top 5 Gründe für Churn mit Trends zeigt.

Daten, die Sie benötigen (Minimales Modell)

Um dieses Dashboard zu betreiben, müssen Sie Daten aus einigen wichtigen Quellen sammeln und strukturieren.

  • Kunden: customer_id, signup_date, plan, segment, country, channel, sales_owner
  • Abonnements: customer_id, term_start, term_end, status, plan, seats, list_price, discount
  • Abonnementereignisse (dringend empfohlen): event_date, customer_id, event_type (new|upgrade|downgrade|churn|reactivate), mrr_delta
  • Rechnungen/Zahlungen: invoice_id, customer_id, service_period_start, service_period_end, amount, cogs_if_any
  • Werbeausgaben: date, channel, campaign, cost
  • Vertriebs- & Marketingkosten: month, cost_type, amount, attributable_to (acquisition|retention)
  • Churn Umfrage: customer_id, churn_date, reason_code, free_text

Profi-Tipp: Bewahren Sie alles in monatlichen Buckets für die Dashboard-Ansicht auf, speichern Sie aber die zugrunde liegenden Ereignisse in täglicher Granularität für eine flexiblere Analyse.


Tabellenkalkulationsformeln (Kopieren/Einfügen)

Erstellen Sie für ein einfaches Tabellenkalkulationsmodell ein Blatt für jeden Monat und verwenden Sie diese Formeln:

  • ARPA = Start_MRR / Start_Kunden
  • Logo_Churn_% = Abgewanderte_Kunden / Start_Kunden
  • Brutto_Umsatz_Churn_% = (Churn_MRR + Kontraktions_MRR) / Start_MRR
  • NRR = (Start_MRR - Churn_MRR - Kontraktions_MRR + Expansions_MRR) / Start_MRR
  • CAC_Gemischt = (Vertriebs&Marketing_Akquisitionskosten) / Neue_Kunden
  • Payback_Monate = CAC_Gemischt / (ARPA * Bruttogewinnmarge_% - Variable_Erfolgskosten_pro_Kunde)
  • LTV_Brutto = ARPA * Bruttogewinnmarge_% / Logo_Churn_%
  • LTV_zu_CAC = LTV_Brutto / CAC_Gemischt

Wichtig: Berechnen Sie Churn Raten immer anhand der Basis zu Monatsbeginn, wobei neue Kunden aus dem Nenner ausgeschlossen werden. Dies verhindert, dass neue Anmeldungen Ihre Churn Rate für den Zeitraum künstlich senken.


SQL, das Sie anpassen können (Postgres)

Verwenden Sie diese SQL-Abfragen als Ausgangspunkt für eine robustere Einrichtung.

1) MRR-Flüsse pro Monat Diese Abfrage berechnet den MRR zu Monatsbeginn und die wichtigsten Bewegungen (neu, Expansion, Kontraktion, Churn) für jeden Monat.

WITH m AS (
SELECT
date_trunc('month', event_date) AS month,
SUM(CASE WHEN event_type = 'new' THEN mrr_delta ELSE 0 END) AS new_mrr,
SUM(CASE WHEN event_type = 'upgrade' THEN mrr_delta ELSE 0 END) AS expansion_mrr,
SUM(CASE WHEN event_type = 'downgrade' THEN -mrr_delta ELSE 0 END) AS contraction_mrr,
SUM(CASE WHEN event_type = 'churn' THEN -mrr_delta ELSE 0 END) AS churn_mrr
FROM subscription_events
GROUP BY 1
),
base AS (
SELECT
month,
SUM(new_mrr + expansion_mrr - contraction_mrr - churn_mrr)
OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS end_mrr
FROM m
)
SELECT
m.month,
LAG(end_mrr, 1, 0) OVER (ORDER BY m.month) AS start_mrr,
m.new_mrr, m.expansion_mrr, m.contraction_mrr, m.churn_mrr
FROM m
JOIN base b ON b.month = m.month
ORDER BY m.month;

2) Logo Churn Rate Diese Abfrage berechnet die monatliche Kundenabwanderungsrate basierend auf aktiven Kunden zu Beginn des Monats.

WITH actives AS (
SELECT date_trunc('month', s.term_start) AS month, s.customer_id
FROM subscriptions s
WHERE s.status = 'active'
GROUP BY 1,2
),
churns AS (
SELECT date_trunc('month', se.event_date) AS month, se.customer_id
FROM subscription_events se
WHERE se.event_type = 'churn'
)
SELECT
a.month,
COUNT(DISTINCT a.customer_id) AS start_customers,
COUNT(DISTINCT c.customer_id) AS churned_customers,
COUNT(DISTINCT c.customer_id)::decimal /
NULLIF(COUNT(DISTINCT a.customer_id),0) AS logo_churn_pct
FROM actives a
LEFT JOIN churns c
ON c.customer_id = a.customer_id AND c.month = a.month
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

3) Kanal CAC (Gemischt und Bezahlt) Diese Abfrage berechnet sowohl den gemischten als auch den bezahlten CAC für jeden Akquisitionskanal.

WITH new_logos AS (
SELECT date_trunc('month', signup_date) AS month, channel, COUNT(*) AS new_customers
FROM customers
GROUP BY 1,2
),
paid_spend AS (
SELECT date_trunc('month', date) AS month, channel, SUM(cost) AS spend
FROM ad_spend
GROUP BY 1,2
),
s_and_m AS (
SELECT month, SUM(amount) AS acq_costs
FROM s_m_costs
WHERE attributable_to = 'acquisition'
GROUP BY 1
)
SELECT
n.month,
n.channel,
n.new_customers,
COALESCE(p.spend,0) AS paid_spend,
CASE WHEN n.new_customers > 0
THEN COALESCE(p.spend,0)::decimal / n.new_customers
ELSE NULL END AS paid_cac,
s.acq_costs,
CASE WHEN (SELECT SUM(new_customers) FROM new_logos WHERE month = n.month) > 0
THEN s.acq_costs::decimal / (SELECT SUM(new_customers) FROM new_logos WHERE month = n.month)
ELSE NULL END AS blended_cac
FROM new_logos n
LEFT JOIN paid_spend p ON p.month = n.month AND p.channel = n.channel
LEFT JOIN s_and_m s ON s.month = n.month
ORDER BY n.month, n.channel;

4) Kohorten-Umsatzbindungs-Heatmap Diese Abfrage generiert die Daten für eine Umsatzbindungs-Heatmap, die den Prozentsatz des anfänglichen MRR zeigt, der im Laufe der Zeit für jede monatliche Anmeldekohorte gehalten wird.

WITH firsts AS (
SELECT customer_id, date_trunc('month', MIN(signup_date)) AS cohort_month
FROM customers
GROUP BY 1
),
mrr_by_month AS (
SELECT date_trunc('month', event_date) AS month, customer_id,
SUM(mrr_delta) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY event_date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS mrr
FROM subscription_events
),
cohorts AS (
SELECT f.cohort_month, m.month,
EXTRACT(YEAR FROM age(m.month, f.cohort_month)) * 12 +
EXTRACT(MONTH FROM age(m.month, f.cohort_month)) AS months_since,
SUM(GREATEST(m.mrr,0)) AS cohort_mrr
FROM firsts f
JOIN mrr_by_month m USING (customer_id)
GROUP BY 1,2,3
)
SELECT cohort_month, months_since,
cohort_mrr / NULLIF(MAX(CASE WHEN months_since = 0 THEN cohort_mrr END)
OVER (PARTITION BY cohort_month),0) AS revenue_retention
FROM cohorts
ORDER BY cohort_month, months_since;

Checkliste zur Instrumentierung (Nicht überspringen)

Gute Daten rein, gute Kennzahlen raus. Stellen Sie sicher, dass Ihr Produkt und Ihre Systeme instrumentiert sind, um diese kritischen Ereignisse zu erfassen:

  • UTMs: Verfolgen Sie UTM-Parameter auf jedem Anmeldepfad und speichern Sie sie im Konto Datensatz zum Zeitpunkt der Erstellung.
  • Kündigungsereignis: Wenn ein Kunde abwandert, erfassen Sie einen strukturierten reason_code und bieten Sie ein optionales Freitextfeld an.
  • Dunning-Ereignisse: Verfolgen Sie Zahlungsversuche und deren Erfolg/Misserfolg, um unfreiwilligen Churn richtig zu identifizieren und zu analysieren.
  • Sitz-/Planänderungen: Protokollieren Sie Sitzänderungen und Plan-Upgrades/-Downgrades als separate Ereignisse, jeweils mit einem zugehörigen mrr_delta.
  • Reaktivierung: Verfolgen Sie Kundenreaktivierungen explizit. Ein wiederkehrender Kunde ist kein "neuer" Kunde.
  • Finanzdaten: Speichern Sie den price und den discount in jeder Rechnungsposition. Wenn Sie erhebliche variable Kosten haben (z. B. Infrastruktur, AI Modell Inferenz, API Gebühren von Drittanbietern), speichern Sie die zugehörigen COGS.

Segmentierung, die tatsächlich bei Entscheidungen hilft

Verlassen Sie sich niemals ausschließlich auf gemischte, unternehmensweite Kennzahlen. Segmentieren Sie Ihre Daten, um verborgene Wahrheiten über Ihr Unternehmen aufzudecken. Analysieren Sie Ihre wichtigsten Kennzahlen (CAC, LTV, Churn) nach:

  • Plan / ACV Band: z. B. <1k, 1–10k, 10–100k jährlicher Vertragswert.
  • Kanal: Bezahlte Suche, Content, Partner, Outbound Sales usw.
  • ICP Fit: Ihr ideales Kundenprofil vs. Nicht-ICP Kunden.
  • Go-to-Market Motion: Self-Service vs. Sales-Led.
  • Region: Wenn sich Preise, Wettbewerb oder Benutzerverhalten erheblich unterscheiden.

Sie werden fast immer feststellen, dass einige Segmente hochprofitabel sind, während andere Ihre Gesamtmetriken belasten.


Überprüfungszyklus

Integrieren Sie dieses Dashboard in den Betriebsablauf Ihres Teams.

  • Wöchentlich: Überprüfen Sie Kennzahlen mit hoher Geschwindigkeit wie CAC Trends, Neuer MRR, das Diagramm Expansion vs. Churn MRR und die wichtigsten Churn Gründe.
  • Monatlich: Tauchen Sie tiefer in NRR (gleitende 3-Monats- und 12-Monats), CAC Payback und LTV:CAC ein. Verwenden Sie diese, um die Kanal- und Segmentleistung zu überprüfen.
  • Vierteljährlich: Analysieren Sie die Kohorten Retention Kurven, um die langfristige Produktgesundheit zu beurteilen. Verwenden Sie dieses Meeting, um Ihr Attributionsmodell auf Stichhaltigkeit zu überprüfen und die Auswirkungen von Preis- und Verpackungsänderungen zu erörtern.

Benchmarks (Faustregeln)

Obwohl jedes Unternehmen anders ist, sind hier einige gängige Benchmarks für gesunde SaaS-Unternehmen.

  • LTV:CAC: Ein Verhältnis von ≥ 3:1 gilt als gesund. Ein Verhältnis > 5:1 könnte darauf hindeuten, dass Sie zu wenig in Wachstum investieren.
  • CAC Payback: Streben Sie < 12–18 Monate für KMU/PLG Modelle und < 24 Monate für Enterprise Sales an.
  • Monatlicher Logo Churn: Für KMU sind 2–4 % üblich, für den mittleren Markt 1–2 % und für Unternehmen <1 %.
  • NRR: Für KMU 90–110 %, für den mittleren Markt 100–120 % oder mehr, für Unternehmen 110–130 % oder mehr.

Denken Sie daran: Schreiben Sie Ihre eigenen Ziele auf. Vergleichen Sie sich zuerst mit sich selbst, dann mit dem Markt.


Häufige Fallstricke (Und wie man sie vermeidet)

  • Vermischung von Umsatz- und Kundenabwanderung in derselben Formel. → Verwenden Sie immer den richtigen Zähler und Nenner (Kunden für Logo Churn, Umsatz für Umsatz Churn).
  • Verwendung von Umsatz Churn für LTV, wenn Sie Expansion haben. → Dies wird Ihre LTV drastisch aufblähen. Verwenden Sie Logo Churn für die einfache LTV-Formel oder erstellen Sie ein geeignetes kohortenbasiertes LTV-Modell.
  • Buchungen oder Bargeld als MRR zählen. → Erfassen Sie den Umsatz über den Zeitraum der Leistungserbringung, nicht wenn das Geld auf der Bank eingeht.
  • Ignorieren von aktienbasierter Vergütung und Tools in CAC. → Dies unterschätzt Ihre tatsächlichen Kundenakquisitionskosten.
  • Durchschnittliche Churn Raten über Monate hinweg. → Dies ist mathematisch inkorrekt. Bevorzugen Sie Kohortenkurven oder berechnen Sie Churn immer auf der Basis des Periodenbeginns.
  • Attributions-Thrashing. → Das monatliche Wechseln der Attributionsmodelle macht Ihre Daten im Laufe der Zeit unmöglich zu vergleichen. Wählen Sie eines aus, dokumentieren Sie, wann Sie Änderungen vornehmen, und versionieren Sie Ihre Kennzahlen.

"Gut → Besser → Best" Implementierung

Sie benötigen nicht von Tag eins an einen perfekten Datenstapel. Beginnen Sie einfach und entwickeln Sie sich weiter.

  • Gut (1–2 Stunden):
    • Ein Google Sheet mit monatlichen manuellen Eingaben für Neue Kunden, MRR-Flüsse und Vertriebs- & Marketingkosten.
    • Verwenden Sie die Formeln aus diesem Leitfaden. Verfolgen Sie UTMs und Churn Gründe manuell.
  • Besser (1–2 Tage):
    • Eine Postgres- oder BigQuery Datenbank, die mit einem BI-Tool wie Metabase oder Looker Studio verbunden ist.
    • Automatisieren Sie eine subscription_events Tabelle und erfassen Sie Werbeausgabendaten über eine API. Erstellen Sie die Kohorten Heatmap Visualisierungen.
  • Best (1–2 Wochen):
    • Verwenden Sie ein Tool wie dbt, um versionskontrollierte Datenmodelle zu erstellen und Tests für die Datenintegrität zu schreiben.
    • Verwenden Sie ein BI-Tool wie Mode oder Looker mit verwalteten Daten "Explores", um Self-Service Analysen zu ermöglichen. Implementieren Sie historische Daten Backfills und abgezinste LTV-Berechnungen.

Minimales Kennzahlendictionary (In Ihr Wiki einfügen)

Verwenden Sie diese Tabelle, um sicherzustellen, dass alle in Ihrem Unternehmen dieselbe Sprache sprechen.

KennzahlDefinitionHinweise
CAC (gemischt)Vertriebs- & Marketingakquisitionskosten ÷ neue KundenBeinhaltet Gehälter, Tools, Agenturen, Anzeigen, Provisionen
CAC (bezahlt)Kosten für bezahlte Medien ÷ neue Kunden aus bezahlten QuellenVerwenden Sie ein konsistentes Attributionsfenster
LTV (brutto)ARPA × GM% ÷ monatlicher Logo ChurnOK für Stichhaltigkeitsprüfungen; dokumentieren Sie Ihre GM% Annahme
CAC PaybackCAC ÷ (ARPA × GM% − variable Erfolgskosten)Gemessen in Monaten; segmentieren Sie nach Plan/ACV
Logo Churn %Abgewanderte Kunden ÷ Kunden zu MonatsbeginnSchließen Sie neue Kunden aus dem Nenner aus
Brutto Umsatz Churn %(Churn MRR + Kontraktions MRR) ÷ Start MRRExpansionsumsatz ist ausgeschlossen
NRR(Start MRR − Churn − Kontraktion + Expansion) ÷ Start MRRVerfolgen Sie gleitende 3-Monats- (T3M) und T12M

Was zu entscheiden ist, sobald dies live ist

Ihr Dashboard ist live. Was nun? Verwenden Sie es, um kritische Geschäftsfragen zu beantworten:

  • Skalieren oder kürzen Sie Kanäle basierend auf ihrem bezahlten CAC und, was noch wichtiger ist, ihrer 90-Tage Retention.
  • Passen Sie Preise und Verpackung an, wenn Sie feststellen, dass der Expansions-MRR flach ist und der Kontraktions-MRR steigt.
  • Investieren Sie in Onboarding und Customer Success, wenn der freiwillige Churn hoch ist. Wenn der unfreiwillige Churn hoch ist, beheben Sie zuerst Ihre Zahlungs- und Dunning-Systeme.
  • Schärfen Sie Ihre ICP Definition, wenn Sie feststellen, dass Nicht-ICP Segmente Ihr LTV:CAC Verhältnis konsequent unter Ihr Ziel ziehen.