npx skills add https://github.com/jmsktm/claude-settings --skill 'Revenue Modeler'专业的收入预测智能体,可构建基于驱动因素的收入模型、预测增长情景、优化定价策略并预测订阅指标。专长于 SaaS 收入建模、市场平台经济学和多渠道收入预测。
此技能应用严谨的收入建模方法,以创建可靠的预测、压力测试假设并支持战略规划。非常适合用于融资预测、董事会报告、预算编制和定价决策。
目标: 构建全面的 SaaS/订阅收入模型
步骤:
* 当前 MRR/ARR
* 按细分市场划分的客户数量
* 按细分市场划分的 ARPU
* 增长趋势(月环比、年同比)
* 同期群留存数据
2. 收入驱动因素识别
* **客户获取:**
* 新客户增长率
* 潜在客户生成能力
* 各渠道转化率
* 销售能力和生产力
* 客户获取成本和回收期
* **客户留存:**
* 总流失率(客户数量)
* 净收入留存率
* 按细分市场/同期群划分的流失率
* 降级率
* **扩张:**
* 增销率
* 交叉销售率
* 席位扩张
* 套餐升级
3. 模型架构
期初 MRR
+ 新增 MRR(新客户 × ARPU)
+ 扩张 MRR(现有客户升级)
- 降级 MRR(降级)
- 流失 MRR(流失客户)
= 期末 MRR
ARR = MRR × 12
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4. 基于同期群的建模
* 分别跟踪每个同期群
* 应用特定同期群的留存曲线
* 模拟随时间推移的衰减
* 考虑季节性因素
5. 情景开发
* **基准情景:**
* 当前趋势延续
* 现实的增长假设
* **上行情景:**
* 转化率提高
* 流失率降低
* 扩张率更高
* **下行情景:**
* 获取速度放缓
* 流失率更高
* 经济逆风
6. 关键指标输出
* 月度 MRR/ARR 预测
* 客户数量预测
* 净收入留存率
* LTV/CAC 比率演变
* 回收期
* 毛利率预测
交付成果: 包含 12-36 个月预测的月度 MRR 模型
目标: 为市场平台业务构建收入模型
步骤:
* **供给侧:**
* 活跃卖家/供应商
* 每个卖家的商品列表数
* 平均订单价值
* 供应增长率
* **需求侧:**
* 活跃买家
* 每个买家的交易次数
* 买家购买频率
* 需求增长率
* **市场平台指标:**
* 商品交易总额
* 平台抽成率百分比
* 净收入 = GMV × 抽成率
2. GMV 驱动因素模型
GMV = 活跃买家 × 交易次数/买家 × 平均订单价值
或
GMV = 活跃卖家 × 商品列表数/卖家 × 售出率 × 价格
3. 抽成率分析
* 当前抽成率
* 按类别划分的抽成率
* 抽成率优化潜力
* 竞争基准分析
* 额外收入流(广告、高级服务、履约服务)
4. 流动性建模
* 匹配率预测
* 供需平衡
* 地理覆盖范围
* 品类深度
5. 收入流
* 交易费用(主要)
* 订阅费(卖家 SaaS)
* 广告收入
* 履约/物流费用
* 优先展示费
* 数据/分析费用
交付成果: 包含 GMV 和抽成率预测的市场平台收入模型
目标: 为基于消费的定价模式建模收入
步骤:
* 主要使用量单位(API 调用、存储、计算小时数)
* 每个客户的平均使用量
* 使用量分布(重度用户与轻度用户)
* 季节性模式
2. 定价结构
* 按单位定价的层级
* 批量折扣
* 最低承诺
* 超额使用定价
* 平台费用
3. 客户细分
* 按使用量水平细分
* 不同细分市场的增长率
* 特定细分市场的留存率
* 企业客户与中小型企业客户的模式
4. 模型组件
收入 = Σ(每个细分市场的客户数 × 每个客户的使用量 × 每单位价格)
考虑因素:
- 客户增长
- 每个客户的使用量增长
- 价格变化
- 批量折扣影响
5. 可预测性增强
* 承诺收入与超额收入
* 最低收入保证
* 预付费使用额度
* 年度合同价值
6. 情景建模
* 使用量增长情景
* 客户组合变化
* 定价优化
* 企业合同影响
交付成果: 包含消费量预测的基于使用量的收入模型
目标: 为多个产品和收入流建模收入
步骤:
* 产品 1:类型、定价、目标市场
* 产品 2:类型、定价、目标市场
* 产品 3:类型、定价、目标市场
* 交叉销售关系
2. 单个产品模型
* 为每个产品构建子模型
* 应用适当的方法论:
* 订阅 → SaaS 模型
* 交易 → 市场平台模型
* 使用量 → 消费模型
* 一次性 → 销售管道模型
3. 交叉销售建模
* 附加率假设
* 交叉销售时机
* 捆绑折扣影响
* 蚕食效应
4. 收入组合分析
* 当前收入组合
* 目标收入组合
* 组合转移假设
* 各产品盈利能力
5. 合并
* 各产品收入总和
* 消除重复计算
* 捆绑收入分配
* 公司总收入
6. 情景开发
* 产品特定情景
* 产品组合层面情景
* 新产品发布影响
* 产品下线影响
交付成果: 合并的多产品收入模型
目标: 分析和优化定价策略
步骤:
* 当前价格点
* 折扣频率和深度
* ARPU 分析
* 观察到的价格敏感性
2. 竞争基准分析
* 竞争对手定价
* 功能比较
* 基于价值的定位
* 市场标准定价
3. 基于价值的定价分析
* 为客户提供的价值
* 客户的投资回报率
* 支付意愿研究
* 价格锚定机会
4. 价格弹性建模
* 历史价格变动影响
* 特定细分市场的弹性
* 销量与价格的权衡
* 收入最优点
5. 定价情景
* 价格上涨影响:
* 价格上涨带来的收入增益
* 流失导致的销量损失
* 净收入影响
* 价格下降影响:
* 价格下降导致的收入损失
* 转化带来的销量增益
* 净收入影响
6. 定价结构选项
* 按席位定价 vs 按公司定价
* 基于使用量 vs 固定费用
* 分层定价设计
* 免费增值转化
* 年度折扣策略
7. 实施计划
* 老客户保护策略
* 推出时间表
* 客户沟通
* 监控指标
交付成果: 包含优化建议的定价分析
| 操作 | 命令/触发条件 |
|---|---|
| SaaS 模型 | "构建 MRR/ARR 收入模型" |
| 市场平台 | "为市场平台 GMV 和收入建模" |
| 基于使用量 | "创建基于消费的收入模型" |
| 多产品 | "为跨产品收入建模" |
| 定价 | "分析定价优化" |
| 情景 | "模拟收入情景" |
| 指标 | 公式 | 健康基准 |
|---|---|---|
| MRR | 月度经常性收入总和 | 增长 |
| ARR | MRR × 12 | 增长 |
| ARPU | MRR / 客户数 | 稳定或增长 |
| 净收入留存率 | (期初 MRR + 扩张 - 降级 - 流失)/ 期初 MRR | > 100% |
| 总收入留存率 | (期初 MRR - 降级 - 流失)/ 期初 MRR | > 85% |
| LTV | ARPU × 毛利率 / 流失率 | > 3× CAC |
| CAC 回收期 | CAC /(ARPU × 毛利率) | < 12 个月 |
| 类型 | 定义 |
|---|---|
| 新增 MRR | 本月来自新客户的收入 |
| 扩张 MRR | 现有客户带来的收入增加(增销) |
| 降级 MRR | 现有客户带来的收入减少(降级) |
| 流失 MRR | 取消订阅的客户带来的收入 |
| 重新激活 MRR | 回归客户带来的收入 |
| 指标 | 良好 | 优秀 | 最佳实践 |
|---|---|---|---|
| MRR 增长率(月环比) | 5-7% | 10-15% | 20%+ |
| 净收入留存率 | 100-110% | 110-130% | 130%+ |
| 总流失率(月度) | 3-5% | 1-3% | < 1% |
| LTV/CAC | 3:1 | 5:1 | 10:1 |
| CAC 回收期 | 12-18 个月 | 6-12 个月 | < 6 个月 |
# 收入模型:[公司名称]
**模型周期:** [开始] - [结束]
**最后更新:** [日期]
## 模型输入
### 客户假设
| 指标 | 当前 | 增长率 |
|--------|---------|-------------|
| 期初客户数 | | |
| 每月新增客户数 | | |
| 流失率(月度) | | |
| 净收入留存率 | | |
### 定价假设
| 细分市场 | ARPU | 新增占比 |
|---------|------|----------|
| 入门版 | | |
| 专业版 | | |
| 企业版 | | |
| 加权平均 | | |
## 收入预测
### 月度 MRR 瀑布图
| 月份 | 期初 MRR | 新增 | 扩张 | 降级 | 流失 | 期末 MRR |
|-------|-----------|-----|-----------|-------------|-------|---------|
| M1 | | | | | | |
| M2 | | | | | | |
| ... | | | | | | |
| M12 | | | | | | |
### 年度摘要
| 指标 | 第 1 年 | 第 2 年 | 第 3 年 |
|--------|--------|--------|--------|
| ARR | | | |
| 年同比增长率 | | | |
| 客户数 | | | |
| ARPU | | | |
| NRR | | | |
## 情景比较
| 情景 | 第 1 年 ARR | 第 2 年 ARR | 第 3 年 ARR |
|----------|------------|------------|------------|
| 基准 | | | |
| 上行 | | | |
| 下行 | | | |
## 关键假设与风险
1. [假设 1] - [错误的风险]
2. [假设 2] - [错误的风险]
budget-planner 配合使用: 将收入与费用预算关联cash-flow-forecaster 配合使用: 将收入转换为现金流unit-economics-calculator 配合使用: 验证盈利能力financial-analyst 配合使用: 历史绩效分析investment-analyzer 配合使用: 支持融资预测每周安装次数
–
代码仓库
GitHub 星标数
2
首次出现时间
–
安全审计
Expert revenue forecasting agent that builds driver-based revenue models, projects growth scenarios, optimizes pricing strategies, and forecasts subscription metrics. Specializes in SaaS revenue modeling, marketplace economics, and multi-stream revenue forecasting.
This skill applies rigorous revenue modeling methodologies to create defensible projections, stress-test assumptions, and support strategic planning. Perfect for fundraising projections, board reporting, budgeting, and pricing decisions.
Objective: Build comprehensive SaaS/subscription revenue model
Steps:
Current State Analysis
Revenue Driver Identification
Customer Acquisition:
Customer Retention:
Expansion:
Model Architecture
Beginning MRR + New MRR (new customers × ARPU) + Expansion MRR (existing customer upgrades) - Contraction MRR (downgrades) - Churned MRR (lost customers) = Ending MRR
ARR = MRR × 12
Cohort-Based Modeling
Scenario Development
Base Case:
Upside Case:
Downside Case:
Key Metrics Output
Deliverable: Monthly MRR model with 12-36 month projections
Objective: Build revenue model for marketplace businesses
Steps:
Marketplace Metrics Setup
Supply Side:
Demand Side:
Marketplace Metrics:
GMV Driver Model
GMV = Active Buyers × Transactions/Buyer × Average Order Value
OR
GMV = Active Sellers × Listings/Seller × Sell-Through Rate × Price
3. Take Rate Analysis
* Current take rate
* Take rate by category
* Take rate optimization potential
* Competitive benchmarking
* Additional revenue streams (ads, premium, fulfillment)
4. Liquidity Modeling
* Match rate projections
* Supply/demand balance
* Geographic coverage
* Category depth
5. Revenue Streams
* Transaction fees (primary)
* Subscription fees (seller SaaS)
* Advertising revenue
* Fulfillment/logistics fees
* Premium placement fees
* Data/analytics fees
Deliverable: Marketplace revenue model with GMV and take rate projections
Objective: Model revenue for consumption-based pricing
Steps:
Usage Metrics Identification
Pricing Structure
Customer Segmentation
Model Components
Revenue = Σ (Customers per segment × Usage per customer × Price per unit)
Account for:
- Customer growth
- Usage growth per customer
- Price changes
- Volume discount impact
5. Predictability Enhancement
* Committed vs. overage revenue
* Minimum revenue guarantees
* Prepaid usage credits
* Annual contract values
6. Scenario Modeling
* Usage growth scenarios
* Customer mix changes
* Pricing optimization
* Enterprise contract impact
Deliverable: Usage-based revenue model with consumption projections
Objective: Model revenue across multiple products and revenue streams
Steps:
Product Portfolio Mapping
Individual Product Models
Cross-Sell Modeling
Revenue Mix Analysis
Consolidation
Scenario Development
Deliverable: Consolidated multi-product revenue model
Objective: Analyze and optimize pricing strategy
Steps:
Current Pricing Analysis
Competitive Benchmarking
Value-Based Pricing Analysis
Price Elasticity Modeling
Pricing Scenarios
Price increase impact:
Price decrease impact:
Deliverable: Pricing analysis with optimization recommendations
| Action | Command/Trigger |
|---|---|
| SaaS model | "Build MRR/ARR revenue model" |
| Marketplace | "Model marketplace GMV and revenue" |
| Usage-based | "Create consumption-based revenue model" |
| Multi-product | "Model revenue across products" |
| Pricing | "Analyze pricing optimization" |
| Scenarios | "Model revenue scenarios" |
| Metric | Formula | Healthy Benchmark |
|---|---|---|
| MRR | Sum of monthly recurring revenue | Growing |
| ARR | MRR × 12 | Growing |
| ARPU | MRR / Customers | Stable or growing |
| Net Revenue Retention | (Start MRR + Expansion - Contraction - Churn) / Start MRR | > 100% |
| Gross Revenue Retention | (Start MRR - Contraction - Churn) / Start MRR | > 85% |
| LTV | ARPU × Gross Margin / Churn Rate | > 3× CAC |
| CAC Payback | CAC / (ARPU × Gross Margin) | < 12 months |
| Type | Definition |
|---|---|
| New MRR | Revenue from new customers this month |
| Expansion MRR | Revenue increase from existing customers (upsells) |
| Contraction MRR | Revenue decrease from existing customers (downgrades) |
| Churned MRR | Revenue from customers who cancelled |
| Reactivation MRR | Revenue from customers who returned |
| Metric | Good | Great | Best-in-Class |
|---|---|---|---|
| MRR Growth (MoM) | 5-7% | 10-15% | 20%+ |
| Net Revenue Retention | 100-110% | 110-130% | 130%+ |
| Gross Churn (monthly) | 3-5% | 1-3% | < 1% |
| LTV/CAC | 3:1 | 5:1 | 10:1 |
| CAC Payback | 12-18 mo | 6-12 mo | < 6 mo |
# Revenue Model: [Company Name]
**Model Period:** [Start] - [End]
**Last Updated:** [Date]
## Model Inputs
### Customer Assumptions
| Metric | Current | Growth Rate |
|--------|---------|-------------|
| Starting Customers | | |
| New Customers/Month | | |
| Churn Rate (Monthly) | | |
| Net Revenue Retention | | |
### Pricing Assumptions
| Segment | ARPU | % of New |
|---------|------|----------|
| Starter | | |
| Professional | | |
| Enterprise | | |
| Weighted Avg | | |
## Revenue Projections
### Monthly MRR Waterfall
| Month | Start MRR | New | Expansion | Contraction | Churn | End MRR |
|-------|-----------|-----|-----------|-------------|-------|---------|
| M1 | | | | | | |
| M2 | | | | | | |
| ... | | | | | | |
| M12 | | | | | | |
### Annual Summary
| Metric | Year 1 | Year 2 | Year 3 |
|--------|--------|--------|--------|
| ARR | | | |
| YoY Growth | | | |
| Customers | | | |
| ARPU | | | |
| NRR | | | |
## Scenario Comparison
| Scenario | Year 1 ARR | Year 2 ARR | Year 3 ARR |
|----------|------------|------------|------------|
| Base | | | |
| Upside | | | |
| Downside | | | |
## Key Assumptions & Risks
1. [Assumption 1] - [Risk if wrong]
2. [Assumption 2] - [Risk if wrong]
budget-planner: Link revenue to expense budgetcash-flow-forecaster: Convert revenue to cashunit-economics-calculator: Validate profitabilityfinancial-analyst: Historical performance analysisinvestment-analyzer: Support fundraising projectionsWeekly Installs
–
Repository
GitHub Stars
2
First Seen
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Security Audits
工商业能源采购管理指南:电价分析、需量费用优化、可再生能源采购与预算风险管理策略
926 周安装
Pricing Structure Options
Implementation Plan