大数据是软件即服务(SaaS)业务模型的关键。大数据创新者Panoply曾经对一种名为数据即服务的新模型进行探讨，而该模型是软件即服务(SaaS)这一模型的变体。
SaaS模型的每个连接点都可以使用大数据。精明的公司都会利用大数据技术来跟踪重要的关键绩效指标，以实现他们的目标。
SaaS模型依赖大数据创新
跟踪正确的指标是企业成功开展业务的重要组成部分，大数据对于帮助企业实现这一目标至关重要。行业专家Alazar Baharu在其撰写的白皮书中详细讨论了这一点。
当企业提供软件即服务时，跟踪某些指标的需求变得非常迫切，以下将讨论这些指标。这是对企业的SaaS业务至关重要的四个指标，还将介绍如何使用大数据来满足这些需求。
1. 每个帐户平均收入(ARPA)
每个帐户平均收入或通常称为每个客户平均收入(ARPC)最关键的SaaS指标之一。该指标之所以如此重要，主要是因为它可以帮助企业确定与之相关的每个客户的利润。
这是机器学习特别有用的方法之一。机器学习可帮助企业识别失去的收入机会，并进行相应的优化。
那么，问题来了。如何计算该指标?
顾名思义，这个想法就是确定企业从每个客户那里获得的平均收入。不过，为了更好地理解，以下是一个通用公式：
需要记住，可能还有一些客户正在使用多个帐户。因此，如果企业可以确定这些客户及其不同的帐户，那么查找每个帐户平均收入(ARPA)将会更加容易。
2. 线索生成速度
这是另一个指标。线索速度速度是可以帮助企业确定合格的线索每个月增长百分比的指标。其基本思路是跟踪企业的发展情况，例如企业当前正试图将多少合格的潜在客户转换为实际客户。
随着时间的推移，大数据帮助企业跟踪潜在客户的开发进度。他们可以使用数据分析工具来确定影响企业获得的潜在客户数量的自变量，这样他们就可以最大限度地增加潜在客户数量。
这是一项可以帮助企业预测未来收入和增长的指标。
说到如何计算线索生成速度，以下是一个通用公式：
3. 客户健康评分
如果企业一直在寻找新的有效方法来推动最终客户的成功，那么衡量客户健康得分对SaaS公司至关重要。
说到该指标的含义，客户健康评分是一个值，它指示客户撤消对企业的订购或成为高价值客户的长期机会。
至于企业如何进行跟踪，这种分数并没有一个适用于所有企业的通用公式。根据与行业和特定企业相关的因素进行定制时，客户健康评分是最佳的。
4. 产品参与度得分
产品参与度得分是另一种指标，用于告诉企业网站和移动应用的参与度。
到2020年，与客户进行适当互动的能力具有很高的价值。这就像每个人都在寻找无聊的机会一样，一旦他们感到厌烦，他们就会对企业的内容、网站或移动应用失去兴趣。
在这种情况下，跟踪产品参与度得分至关重要，这样就可以在薄弱环节工作，并确保企业的客户不会轻易失去兴趣。
为了进一步了解如何使用这个指标，最好围绕产品体验的概念以及如何将其用于SaaS进行一些研究。
大数据是SaaS业务增长的关键
大数据对于优化任何业务模型至关重要，因此需要确保知道使用哪些指标来从渠道中获取最大价值。如果企业经营的是SaaS业务，并且不确定为支持业务的预期增长而必须跟踪的指标，那么了解这些内容可以获得帮助。
