SaaS创业和AI创业没什么不同：要么用户留存高，要么注定失败。
无论是SaaS创业、还是AI创业，创业者首先要聚焦的核心是 “生死命题”—— 这个生意到底能否行得通？
而非纠结于AI概念、资本热度、赛道选择或市场热点。
其实这个问题的答案也并不复杂，关键取决于三个核心要素：
获客成本（CAC）：公司为获取客户必须投入的资金成本。
客户终身价值（LTV）：客户长期留在平台，且持续服务的边际成本极低。
盈亏平衡点（CAC Payback）：越过这个节点后，公司才有可能实现盈利。
说白了，客户留存时间越长、持续服务成本越低，公司的盈利可能性就越大。
说到底，“高客户留存” 才是生意能成的关键，也是创业生死的底线。
SaaS商业模式之所以有效，核心是靠“经常性收入”的支撑，而这必然要求高客户留存。如果客户留不住，SaaS的单位经济性会直接崩溃，根本就没有成功的可能。
现在的问题是，怎样判断是否真的“高客户留存”？
很多人认为，高NRR就一定等于高留存，其实不一定。
有位SaaS创业者，给我看了他们公司的NRR：95%。按照年流失率5%计算，得出客户寿命为20年（1/0.05）。
其实呢？2年都不到。
在我看来，这种客户生命周期的计算逻辑，至少存在三个核心问题：
5%的流失率是怎么计算出来的？
流失行为的计算是否过于简化？
过去的流失数据，是否能预测未来趋势？
实际上，NRR计算普遍存在误区，数值往往被虚高。
按照流失率的定义，是指“在一定时间内，终止服务的客户百分比”。
在我看来，这个定义本身就不太严谨，给人为调整留下操作的空间。
计算NRR有一个重要前提——“可续约”（ATR）假定，只有这类具备流失可能性的客户，才该纳入NRR计算范围。
举个例子：某周期初始有100个客户，期间10个客户终止服务，若按全部客户计算，流失率是10%（10/100），或者说90%的留存率。
但如果其中50个客户签了多年期合约，当期ATR客户仅50个，实际流失率就变成20%（10/50），留存率就变成80%了。
而更多情况是，大部分公司最初的高NRR，并不能真正延续。
所以，仅凭NRR判断是否“高客户留存”，可能并不可靠。最好结合CAC、LTV/CAC、CAC Payback三个指标的“均衡三角”，才能看清“高客户留存”，最终能否带来实际盈利。
对SaaS/AI公司而言，技术迭代、趋势追逐终是锦上添花，真实的高留存才是立身之本。抛开虚高的NRR数据，回归客户长期留存的底线，商业闭环才能真正跑通。
毕竟，所有能走得远的创业，本质都是让客户愿意持续选择的生意。
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