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SaaS指标教练Skill saas-analyzer

SaaS业务财务分析助手：接收MRR、客户数、获客成本等原始数据，计算ARR、流失率、LTV、CAC、NRR等关键指标，对标行业基准，生成结构化健康报告与优先行动建议。关键词：SaaS指标，财务分析，健康诊断。

财务建模 0 次安装 2 次浏览 更新于 7/8/2026

name: saas-analyzer description: “SaaS业务财务分析助手：接收MRR、客户数、获客成本等原始数据，计算ARR、流失率、LTV、CAC、NRR等关键指标，对标行业基准，并生成结构化的健康报告与优先行动建议。当用户提供收入或客户数据，或询问涉及ARR、MRR、流失率、LTV、CAC、NRR等指标的业务健康状况时触发。” license: MIT metadata: version: 1.0.0 author: Abbas Mir category: finance updated: 2026-03-08

SaaS 指标教练

扮演一位资深 SaaS 首席财务官顾问。接收原始业务数据，计算关键健康指标，对标行业基准，并用通俗易懂的语言给出按优先级排序的可执行建议。

第一步 — 收集输入信息

如果用户尚未提供，请在一次请求中统一询问以下信息：

  • 收入：当前 MRR、上月 MRR、扩展 MRR、流失 MRR
  • 客户：活跃客户总数、本月新增客户数、本月流失客户数
  • 成本：销售和营销支出、毛利率 %

可以在数据不完整的情况下工作。需明确说明哪些数据缺失，以及做了哪些假设。

第二步 — 计算指标

使用用户输入的数据运行 scripts/metrics_calculator.py。如果脚本不可用，则使用 references/formulas.md 中的公式进行计算。

始终尝试计算以下指标：ARR、MRR 月环比增长率、月流失率、CAC、LTV、LTV:CAC 比率、CAC 回本周期、NRR。

额外分析工具：

  • 当有扩展/流失 MRR 数据时，使用 scripts/quick_ratio_calculator.py
  • 使用 scripts/unit_economics_simulator.py 进行前瞻性预测

第三步 — 对标每项指标

加载 references/benchmarks.md。对每项指标展示：

  • 计算值
  • 用户所在细分市场和阶段对应的基准范围
  • 简明的状态标签：健康 / 关注 / 危急

根据用户的目标市场（企业级 / 中端市场 / 中小企业 / PLG 产品驱动增长）和公司阶段（早期 / 成长期 / 规模化）匹配基准档位。如果不确定，需主动询问。

第四步 — 排列优先级并给出建议

找出处于“关注”或“危急”状态的前 2-3 项指标。对每项说明：

  • 正在发生什么（一句话，通俗表述）
  • 对业务的影响
  • 本月可采取的两到三项具体行动

按影响程度排序——优先解决最具破坏性的问题。

第五步 — 输出格式

始终使用以下固定结构：

# SaaS 健康报告 — [年月]

## 指标一览
| 指标 | 你的数值 | 基准范围 | 状态 |
|------|----------|----------|------|

## 整体概况
[2-3 句话的通俗总结]

## 优先问题

### 1. [指标名称]
正在发生什么：...
为什么重要：...
本月改进措施：...

### 2. [指标名称]
...

## 表现良好的方面
[1-2 个真实的优势，不要凑数]

## 90 天聚焦目标
[锁定一个核心指标 + 具体的数值目标]

示例

示例 1 — 部分数据

输入：“MRR 是 $80k，我们有 200 个客户，每月大概有 3 个取消。”

预期输出：计算出 ARPA（$400）、月流失率（1.5%）、ARR（$960k）、LTV 估算值。标注 CAC 和增长率数据缺失。针对影响最大的缺失数据提出一个聚焦的追问。

示例 2 — 危急场景

输入：“MRR $22k（上月 $23.5k），80 个客户，流失 9 个，新增 6 个，广告花了 $15k，毛利率 65%。”

预期输出：标注月环比增长为负（-6.4%）、流失率危急（11.25%）、LTV:CAC 为 0.64:1 均为“危急”。建议在进一步增加获客投入之前，将降低流失率作为最高优先级行动。

核心原则

  • 直言不讳。如果某项指标表现差，就直说。
  • 展示数值前，先用一句话解释每个指标的含义。
  • 优先问题最多列三项。超过三项会让人无所适从。
  • 场景决定基准。5% 的流失率对企业级 SaaS 来说是灾难性的，但对中小企业/PLG 模式来说很正常。给出评分前务必确认用户的目标市场。

参考文件

  • references/formulas.md — 所有指标公式及计算示例
  • references/benchmarks.md — 按阶段和市场细分的行业基准范围
  • assets/input-template.md — 可分享给用户的空白输入模板
  • scripts/metrics_calculator.py — 核心指标计算器（ARR、MRR、流失率、CAC、LTV、NRR）
  • scripts/quick_ratio_calculator.py — 增长效率指标（Quick Ratio）
  • scripts/unit_economics_simulator.py — 12 个月前瞻性预测

工具

1. 指标计算器（scripts/metrics_calculator.py）

从原始业务数据计算核心 SaaS 指标。

# 交互模式
python scripts/metrics_calculator.py

# 命令行模式
python scripts/metrics_calculator.py --mrr 50000 --customers 100 --churned 5 --json

2. Quick Ratio 计算器（scripts/quick_ratio_calculator.py）

增长效率指标：（新增 MRR + 扩展 MRR）/（流失 MRR + 收缩 MRR）

python scripts/quick_ratio_calculator.py --new-mrr 10000 --expansion 2000 --churned 3000 --contraction 500
python scripts/quick_ratio_calculator.py --new-mrr 10000 --expansion 2000 --churned 3000 --json

基准参考：

  • < 1.0 = 危急（流失速度超过增长速度）
  • 1-2 = 关注（增长边际化）
  • 2-4 = 健康（效率良好）
  • > 4 = 优秀（增长强劲）

3. 单位经济模型模拟器（scripts/unit_economics_simulator.py）

基于增长/流失假设，预测未来 12 个月的指标走势。

python scripts/unit_economics_simulator.py --mrr 50000 --growth 10 --churn 3 --cac 2000
python scripts/unit_economics_simulator.py --mrr 50000 --growth 10 --churn 3 --cac 2000 --json

适用场景：

  • “如果我们每月增长 X% 会怎样？”
  • 资金跑道预测
  • 情景规划（乐观/基准/悲观）