遇到数据不知道从何下手吗？这种困境最大的原因，就是来自于你是单点看数据，而不是把数据串起来看。
什么是把数据串起来看，就是了解不同数字之间的因果关系。譬如说：订单数和客单价可以相乘，这样就是营收。付费流量 + 搜寻流量再加上其他流量，就是整体流量。若客户购买的商品数增加了，客单价也有机会上升。
我们若用图来表示数据间的因果关系，这就是所谓的数据地图。
SaaS，或是以订阅为营收主轴的数据地图，大概有几个最重要的面向，付费会员数、NDR (Net Dollar Retention Rate) 和 ARPPU (Average Revenue Per User)。下图是一个很典型的 SaaS 数据地图范例。
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首先，付费会员数和 ARPPU (Average Revenue Per User)，这两个相乘就构成营收，那为何还有 NDR (Net Dollar Retention Rate) 这个项目呢？
NDR 的概念就是「旧用户付给你的钱，有没有随着时间过去，越付越多」，为何旧用户会越付越多呢？那是因为他的用量越来越多，或者是从银质会员，升级到金质会员，付更高的费用。
拿一些硅谷知名公司的 NDR 数字给大家参考，Slack 过往有达到 130% 以上，也就是旧客户每年都会多付 30% 给 Slack；Figma 这个数字高达 150%，也就是旧客户平均每年会多付 50% 给 Figma。
用户数越来越多，用户进来后付的钱也越来越多，这样的营收增长速度，就会有加乘效果，增长迅猛，这也就是 NDR 我会把他列成是影响营收的重要因子。
NDR，其计算公式是 (升级率 -降级率 +续约率)，所以我们可以往下拆成：升级比率、降级比率、旧会员续约率
付费会员数，现在我们可以一层一层往下拆：
- 付费会员数 = 新会员数 + 首次续约会员数 + 连续续约会员数。这样拆的原因是，通常付费订阅的会员，在刚开始订阅的时候是最不稳定的，所以通常都会单独拉出来看。
- 新付费会员数 = 活跃免费会员数 x 付费转化率。
- 活跃免费会员数 = 注册会员数 x 留存率。
ARPPU，这比较单纯，因为每种会员等级金额不同，我们可以按照会员等级切，在这个范例就只有两种会员等级，那就是「金质会员」和「银质会员」。
这边还可以另外提一个是，因为订阅型的产品，我自己经验是三不五时都会推促销案，每个促销案我的习惯也都会是会去追踪注册用户数、留存率、付费转化率、ARPPU、NDR…等，依照他生命周期，每个相关指标的变化，并且尽量把促案和一般没促案的时候，数据拆开来看和做分析。
透过这样的数据地图，你就可以更容易的进行做「数据分析」、「展开年度规划」和「找到成长的杠杆解」。
在这边也提醒一下，若公司有多个 SaaS 或订阅产品，应该要有属于各自的数据地图，独立看待。
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