B2B 初创企业指标 | 创业学校

摘要

本文源自 Y Combinator 集团合伙人汤姆·布卢姆菲尔德 (Tom Blomfield) 的演讲，系统阐述了 B2B 初创企业应如何建立和使用关键指标来驱动成功。演讲的核心论点是:优秀的指标是创始人的“飞行仪表盘”，没有它们就等于在盲飞。汤姆谴责了“虚荣指标”(例如总交易额 GMV)，并主张以收入 (Revenue) 作为 B2B 公司的北极星指标。他深入剖析了净收入留存 (Net Dollar Retention) 的概念，指出其超过 100% 是 B2B 业务实现指数级增长的核心，并以此构建了“千层蛋糕”模型来生动展示高留存度业务的强大复利效应。此外，他还重点讨论了毛利率 (Gross Margin) 的重要性和在 AI 时代的特殊性，警示创始人在资本昂贵的环境下，切勿规模化烧钱的负毛利率业务。文章不仅提供了理论框架，更包含了关于指标定义、团队共识以及如何结合客户访谈的具体、可操作的实战建议。

正文

第一章 指标为何是创始人的“飞行仪表盘”

大家好，我是汤姆·布卢姆菲尔德，Y Combinator 的集团合伙人。今天我们来探讨一个我非常热衷的话题——指标，以及它们为何对初创公司至关重要。

首先，原因显而易见：拥有更好的指标，你才能做出更优的决策。这就好比开飞机，如果没有仪表盘，你就是在“盲飞” (Flying Blind)，对飞机的状态一无所知，完全失控。而拥有出色的指标，就像拥有了精良的飞行仪表，能让你不断微调、迭代，确保你真正掌控着你的初创公司。

仅在过去两三周内，我就观察到一些创始人，他们虽然进行了声势浩大的产品发布，在 Hacker News 或 Product Hunt 上吸引了数百人日复一日地使用其服务，但他们却对所获用户的构成一无所知：有多少是新用户，多少是回头客？他们是日活跃还是周活跃？即便所有用户都在瞬间流失，他们也可能毫无察觉。因此，这些在“盲飞”状态下发布的公司，事后做的第一件事往往是回头去搭建指标系统。我们的建议是：不要这样做。你应在产品发布前就建立最基本的指标系统。

从投资者的角度看，能轻松分辨出哪些创始人真正掌控着自己的指标，哪些没有。当一位创始人能够流利地谈论新增注册用户的日活跃率 (DAU)、周活跃率 (WAU)，或每位用户的年收入等数据时，会给人留下极为深刻的印象，这本身就是一个巨大的差异化因素。

在深入探讨之前，我提几点警示。另一个极端同样糟糕：有些创始人甚至在产品发布前就搭建了一个包含500个指标的仪表盘。他们可能曾是大科技公司的产品经理，或是看了太多此类视频，希望用指标来决定创业中的一切。但当你只有几百几千用户时，这基本是不可能的。他们想对所有事进行A/B 测试 (Split Test)，例如“这个按钮该是蓝色还是绿色？”坦率讲，这不重要，而且你的用户和数据量也不足以支持这类测试有意义地进行。你应该A/B测试的是那些真正重要的决策，例如，每位用户收费80美元/年还是200美元/年？这才是好实验。而纠结于按钮颜色，在你达到 Google 或 Facebook 的量级之前，都不值得去做。

最后，不要躲在指标背后。你依然需要走出大楼，去和客户交流。Airbnb 的布莱恩 (Brian) 至今仍在他家中招待 Airbnb 用户，这是一种贴近客户的执念。你不能让指标成为贴近客户的阻碍。

第二章 核心之核心:收入、烧钱率与跑道

那么，假设你计划在一两周内发布产品，但目前还没有任何指标，你该怎么做？

第一步，选定四到五个关键指标并精确追踪，四五个就够了，无需三十或五十个。这个数字会随时间增长。至于具体该选什么，我们稍后会详谈。
第二步，选择最直接的分析方案。可能仅仅是在你的 SQL 数据库上执行简单的 SQL 查询来统计注册数。Y Combinator 2020年冬季班的 PostHog 提供了一个非常好用的 SQL 分析工具，几乎可以在任何 SQL 数据库上运行，你可以了解一下。
第三步，就这四五个关键指标的定义达成一致，并坚持下去。也许“活跃用户”的绝对完美定义并不存在，但围绕定义的持续争论比根本没有指标更糟糕。整个团队必须一致同意，“活跃用户”是指每天使用产品一次、每周一次，还是每周至少五次。说实话，定义精确与否的重要性，远不及大家都能认可这个定义。我亲身经历过无数内部争执：市场部宣称“我们本月给销售部带来了2500条新销售线索 (Leads)”，但销售部反驳说“不，这些不是合格线索 (Qualified Leads)，不符合我们的定义”。这种内部分歧会瞬间摧毁所有涉及指标讨论的会议效率。因此，你们必须有书面的、集中统一的、各方都认可的核心指标定义。

假设产品发布了，但指标表现不尽如人意，比如周活跃用户 (Weekly Active Users) 未达预期。此时，创始人常受到一种诱惑：换个指标，或更改定义。比如，把“周活跃”改成“月活跃”，这样数字看起来会好一些。老实说，这时你只是在欺骗自己。保持指标定义在时间上的前后一致性至关重要，这样你才能判断自己是否在进步。这也是不同公司间的指标很难直接比较的原因——定义千差万别。我在 Monzo 时，“周活跃用户”定义为每周至少发生一次金融交易的人。而我们的一些竞争对手可能用完全不同的定义，比如每两周或每八周一次。因此，公司间的活跃用户数对比变得毫无意义。重要的是你内部定义要保持一致，以便你能做好内部追踪。

现在来谈谈这些关键指标具体是什么。早期就应开始追踪的四五个关键指标，因公司而异。互联网早期，公司喜欢用页面浏览量 (Page Views) 或独立访客 (Unique Visitors) 这类指标，因为数字非常大，而创始人喜欢汇报大数字。你可能听过虚荣指标 (Vanity Metrics) 这个词，这些数字看似巨大且在不断增长，但实际上与公司的成功并无关联。近来常见的虚荣指标包括总商品交易额 (GMV, Gross Merchandise Value)，即平台上售出商品的总金额，而非平台自身收入；或金融科技公司的总交易金额 (Gross Transaction Value)。你可以宣称“我们每年处理500亿美元交易”，听起来极为庞大，但公司从中获得的收入可能天差地别。

因此，尤其在 B2B 公司，你的关键指标几乎都应是收入 (Revenue)。如果你选了其他指标，比如总交易金额，你会发现你的员工，最终甚至你自己，都会开始为这个数字优化。我曾与中东的一家新兴银行合作过，他们非常开心地报告总交易额每两周增长50%，看起来很棒。但当我们稍微深入，就发现他们是通过签约交易额更高的大客户，并给予巨额返现和补贴来换取这些交易。所以，尽管总交易额飙升，他们的收入在过去两个月却基本持平。创始人们在欺骗自己，误以为公司蒸蒸日上，实际上收入却停滞不前。因此，收入是我建议大多数 B2B 公司关注的核心指标。

请绝对不要因为收入表现不佳就隐藏它。 我合作过的最令人印象深刻的创始人之一，曾连续十个月给投资人发送更新邮件，最大的那个核心指标上写着个大大的“零”。她对自己诚实，也对投资人诚实，这明确指出了团队需要聚焦解决的问题。如果你为这个数字感到羞愧并把它藏起来，很容易自欺欺人。把它放在最前方、最中央，聚焦于它，才是正确的做法。

在给投资人的更新中，除了收入，还必须包含另外两个关键指标。第一是净烧钱率 (Burn Rate)，即每月总成本减去月收入的差额。对大多数处于亏损的早期初创公司而言，这就是你的银行账户余额每月减少的金额。第二是跑道 (Runway)，它是烧钱率的函数。比如，你有100万美元存款，每月烧钱10万，那你的跑道就是10个月。这意味着10个月后你将资金耗尽，公司破产。
这三个数字——收入、烧钱率、跑道——是投资人更新邮件的绝对核心。如果它们没被放在最顶端，我总会下意识地认为这位创始人有所隐瞒。

第三章 复利的力量:留存率与“千层蛋糕”模型

接下来我们深入探讨对所有初创公司都至关重要的指标：留存率 (Retention)。它的概念是，假设你在1月份签约了100个付费客户，那么到了2月、3月、4月，即两个月、三个月、四个月后，还有多少仍在付费？这个比例就是留存率，可能是80%或70%。高留存率表明人们喜欢你的产品，会持续回来并付费。
你可以测量1月份签约的所有客户在后续月份的表现，这就是你的“1月同期群 (Cohort)”。然后同样测量2月份签约的客户，形成“2月同期群”，并将这些同期群的表现层层叠加。有多种图表可以展示留存，如热力图或衰减曲线，都是常见方法。

但我想推荐第三种方式，也正是它让我真正顿悟。我曾在一个人人告诫我收入多么重要，但我直到亲身经历了一家留存率极差、最终失败的约会软件初创公司后，才通过这种“同期群叠加图”真正明白了其中的道理。
在图表底部放1月同期群，上面依次放2月、3月、4月同期群。如果你的业务粘性 (Sticky) 很高，留存率高达80%、90%甚至100%，那么随着时间推移，每个同期群都会保持相当的厚度，像做千层蛋糕一样，一层层累积起来。

想象一下两三年后的光景：几十个月度同期群层层叠加，每个群体都在持续为你付费、贡献收入。在低流失率的生意中，它会形成一个类似“千层蛋糕”的结构。下图是我第一家公司 GoCardless 的18个月月度同期群图表。GoCardless 是一家类似 Stripe 的经常性支付公司。在这类业务中，客户一旦实施了支付解决方案，就很不喜欢每月更换，因为这涉及大量工作，因此客户粘性极高。你可以想象，哪怕 GoCardless 的团队休假一个月，在第18个月之后，其收入依然能保持稳定。美妙之处在于，这实际上是扩张性收入 (Expanding Revenue)。你1月份签约的客户，他们的业务会增长，通过 GoCardless 或 Stripe 处理的交易量在第二、第三年也会随之增长。因此，即使团队去休假了，或没有签约新客户，平台的收入依然在增长。这就是高留存率业务的魅力——公司在你下方“不断生长”。当你的留存率曲线在某个点趋于平缓时，这种“千层蛋糕”的复利效应便得以实现。关键在于，它能在“某一点”企稳，哪怕这个点不高，也比一个初始留存率高但最终归零的模式要好。

因为如果100个客户在1月签约，到了第三或第六个月就全部流失、停止付费，你将得到一个截然不同的“蛋糕”。你可以看到，第1个月签约的客户，到第3个月几乎走光，到第6个月、第9个月后完全消失。你并非在打造一层层稳固的基石，而是在拼命填补一个漏水的桶。你往桶顶灌水，水却以同样速度从底部漏出。可以想见，这是一个不可能完成的任务。如果你的客户不保留，留存率终将归零，你将触及某个自然高原期：你使出浑身解数，却只能勉强填补上个月流失的客户，要建立一个大企业将极其困难，无异于一场徒劳。

对于 B2B 公司，人们常讨论净收入留存 (Net Dollar Retention)，这是 B2B SaaS (软件即服务) 公司中一种更精细化的留存计算方式。我们举个例子：你创办了一家很火的 AI 客服聊天机器人公司。假设1月份你签了10个付费客户，每人每月支付1万美元，你的月度经常性收入 (MRR, Monthly Recurring Revenue) 就是10万美元，感觉不错。快进一年，我们只关注这10个初始客户，忽略后续新增的。到12个月后，也许有2个客户取消了合同，该同期群月收入降到了8万美元。但同时，你成功向另外3个客户追加销售 (Upsold)，由于你新增了电话客服功能或其他增值服务，他们的付费从1万涨到了2万美元，这额外带来了3万美元的新增收入。于是，流失了2万但获得了3万，净增加1万美元。现在，这个1月同期群带来的月收入变成了110,000美元。这就是“净收入留存”的含义——你从现有客户群获得的扩展收入，减去流失收入的净值。1月年该群体带来100,000美元，到次年1月带来110,000美元，这相当于 110% 的净收入留存率。

净收入留存率高于100%，意味着你的同期群收入在随时间增长；低于100%，则意味着在萎缩，你不得不往漏水的桶里灌更多的水。这正是 Stripe、GoCardless、PayPal 这类高粘性业务实现指数级增长的原因：每月新增客户这一层，而现有客户的收入也在其下方持续扩大，共同构筑了这番令人瞩目的指数增长曲线。

作为基准，任何早期 B2B SaaS 公司的净收入留存率都应远超100%。原因有三：其一，首次发布时你的定价很可能偏低，你可能很快意识到，产品可以卖到2万或3万美元；其二，你一直在添加新功能，产品持续改进，客户愿意付更多钱；其三，你的销售和追加销售能力理应随时间提升。因此，对早期 B2B 公司而言，净收入留存率达到 125%、150% 甚至更高都是极好的。成熟公司维持在110%、120%也相当不错。如果你的净收入留存率低于100%，问题就严重了，尤其是在企业级 B2B SaaS 领域。这意味着客户在流失，他们不够爱你的产品。此时，你应该投资于解决问题，与客户沟通，找出流失的原因，而不是急于投资销售和市场营销，把更多客户塞进漏斗的顶端。净收入留存对于 B2B SaaS 公司绝对是至关重要的。

第四章 盈利的基石:毛利率与 AI 时代的特殊性

我们要进行第二个 B2B 指标（同样适用于消费者公司）的深入探讨，那就是毛利率 (Gross Margin)。
毛利率是你的收入减去销售成本 (COGS, Cost of Goods Sold)。用一个杂货店举例最清晰：你卖三明治，销售成本就是做三明治的面包、黄油和馅料的成本。对于软件公司，它指任何随客户数量变化、即每增加一个客户就会产生的额外成本。

回到 AI 客服机器人的例子，你很可能会用 OpenAI 或 Anthropic 这样的服务来驱动核心模型。你支付给 OpenAI 或 Anthropic 的 Tokens 使用费，就是你的销售成本。过去，我们很少为 B2B SaaS 公司讨论这个，因为纯软件业务的销售成本极低，可能仅是你的 AWS 或带宽费用，非常微小。因此，过去的纯 B2B SaaS 公司毛利率可能高达 95%，卖出100美元的软件，成本仅为5美元。人们便想当然地认为这类生意都拥有极高的毛利率。

但如今，随着软件渗透到更多行业，毛利率也变得越来越重要。对于今天的 AI 公司而言，支付给 OpenAI 等基础模型提供商的费用是一项非常关键的成本。顺便说一句，仅仅因为你现在享有免费的积分，不代表这项成本不存在，它只是暂时被隐藏了。那些躲在免费积分背后、宣称自己毛利率极高的公司，当积分用完时，会迎来一次令人不快的冲击。

这也解释了为什么重运营业务 (Heavily Operational Businesses) 如此棘手。当一家公司加入 Y Combinator，做的如果是杂货配送，或任何需要大量人力参与、复杂运营流程的生意，比如房屋粉刷、安装热泵等，你就必须对毛利率投入更多关注。因为它极少能高达95%，反而可能只有 5%、10% 或 15%。这意味着，为了产出同样的毛利额，你必须付出更多努力、获取更多客户和更多收入。而毛利正是用来支付你总部租金、工程师薪资等所有不随客户数量变动的剩余成本的资金来源，扣除之后才能实现盈利。

因此，对于重运营业务，我们常与创始人探讨是否存在一个“纯软件”版本，能以高得多的毛利率来运作。例如，与其经营一个拥有货车、骑手和配送员的配送公司，不如将驱动这一切的软件单独拿出来，卖给其他配送公司。这样，你的日子会好过得多，毛利率也会高得多。

在 2010年到2021年 的零利率时代，由于资本极其廉价，企业纷纷规模化烧钱的负毛利率业务 (Negative Margin Businesses)。Uber 是著名的例子，他们将资本用作武器。他们接手了最初毛利率为负的业务，即每笔服务成本10美元，却只收9美元，每单都在赔钱，以此试图达到某种网络效应或临界点。对 Uber 而言，就是在某个城市达到足够的司机和乘客密度，以启动飞轮效应。在进入新城市时，他们没有这个密度，就只能补贴司机和乘客，使业务变为负毛利。然后，他们筹集天量资金，在全球范围扩张，在竞争对手赶上之前，烧掉了投资人上百亿美元。
这种闪电式扩张 (Blitz Scaling)、规模化烧钱的做法在创始人中流行起来。我们在共享出行、10分钟杂货配送、电动滑板车领域都看到了它的身影。坦白说，现在留下了一大片初创公司的“荒原”，它们都尝试过这条路，最终却意识到无法继续融资，因为投资者不想再无限期补贴这些生意了。尤其在利率高企的今天，资本成本变得昂贵得多，投资者非常不愿意投资负毛利的业务，想规模化这种负毛利模式也变得难上加难。

我们在 Monzo 也经历过这个阶段。Monzo 是英国的一家线上银行。在最初的约50万客户中，我们在每个客户身上都亏钱，大约每人亏损30或40英镑。我们扩张到超过50万客户，代价高昂。但我们有一个扭亏为盈的计划：将技术转为内部研发，减少对外部供应商的依赖，对部分服务收费，并推出客户乐意付费的新产品。随着时间推移，我们成功翻转了单位经济学 (Unit Economics)，从我刚加入时每客户亏损三四十英镑，变为我离开时每客户盈利三四十英镑。如今，三四年过去了，Monzo 已实现盈利。

所以，如果你的起点是负的单位经济学，你必须有一个修复它的计划。我强烈建议，在单位经济学为负时，切勿扩张客户规模、追求快速增长。先修复它，再进行规模化。

总结与告诫

最后，我总结一下：
确保在产品发布前，就追踪好你的四到五个关键指标，绝不要在没有指标的情况下“盲飞”发布。
在追踪指标时要严谨，追踪正确的指标。不要掉入虚荣指标的陷阱，比如总商品交易额、展示量或独立用户数。
为你公司的每个指标制定清晰的定义，并建立集中的测量方式。这能避免内部无意义的争吵，让会议保持在正轨。
但请不要躲在指标背后。作为一个初创小公司，你无法对所有事进行A/B测试，很多决策必须通过与用户交流、运用产品直觉来做出。你依然需要“走出大楼”和客户交流，这一点至关重要。

我希望能帮助大家用指标、客户对话和产品直觉这三者的正确组合，来管理你们的初创公司。这三者相辅相成，缺一不可。感谢观看。