SaaS不再相信“烧钱换增长”：一份2025年的存活指南
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编者按：市场趋稳只是表象。AI原生公司增速快了3倍，却也在吞噬毛利与研发岗。SaaS旧逻辑失效，一场残酷的效率战争已至。文章来自编译。
2025 年 SaaS 基准报告
在过去九年（！）的时间里，我调研了 5000 家私营 B2B 软件公司，试图通过这些数据通过这些数据弄清楚这个行业到底在发生什么。《SaaS 基准报告》现已成为行业的一项年度“体检”，用于把脉增长率、人员规模、定价策略和运营效率的最新动态。
我非常高兴能继续与我的朋友们——B2B SaaS 风险投资公司 High Alpha——共同发布这份报告。本次共有超过 800 家公司参与调研，创下了我们的新纪录。
你的表现如何？核心 SaaS 指标基准对比。
高效增长矩阵。忘掉 LTV:CAC（客户终身价值与获客成本比率）吧，看看这个。
AI 增长故事。AI 原生初创公司与传统 B2B SaaS 公司截然不同。
AI 如何影响科技岗位。工程技术岗首当其冲。
定价也有“甜蜜点”？关于交易规模与增长的最新数据。
谁参与了这项调研
本报告基于我们迄今为止最大的数据集，共有超过 800 位参与者。典型的受访对象是总部位于美国、年度经常性收入（ARR）在 500 万至 2000 万美元之间的 B2B SaaS 公司。调研于 2025 年 8 月和 9 月进行。
参与者概览：
ARR 分布：小于 100 万美元 (23%)，100万-500万美元 (27%)，500万-2000万美元 (31%)，2000万-5000万美元 (10%)，大于 5000 万美元 (9%)。
总部所在地：美国 (69%)，欧洲 (17%)，加拿大 (4%)，其他地区 (10%)。
理想客户画像 (ICP)：大型企业 (37%)，中型市场 (35%)，中小企业 (19%)，微型企业 (7%)，个人消费者 (2%)。
要点 1：你的表现如何？核心 SaaS 指标基准对比。
首先：我们总结了在增长率、净收入留存率 (NRR)、毛利率以及每全职员工 (FTE) 贡献 ARR 方面的“良好”（第 50 百分位）和“优秀”（第 75 百分位）标准。
去年的主题是市场趋稳。在经历了大幅波动之后，2024 年的情况看起来与 2023 年非常相似。
2025 年发生了太多变化。然而，大多数指标却几乎纹丝不动。令人惊讶的是，今年的主题依然是“持续趋稳”。
不过，有几个不同之处值得指出：
最优秀的早期初创公司正在重新加速。ARR 低于 100 万美元的初创公司中，处于头部四分之一（Top Quartile）的企业同比增长率回升至 300%。这一数字显著高于 2023 年 (150%) 和 2024 年 (250%)。
毛利率正在受到挤压。早期公司的毛利率同比下降了近 10 个百分点，这很可能是受 AI 成本增加的驱动。
后期公司正逐步实现盈利。 虽然成长期企业（Scaleups）的增长率与去年持平，但他们实现这一增长所需的员工数量却大幅减少。对于 ARR 在 2000万-5000万美元的公司，其一流的人效（每 FTE 贡献 ARR）跃升了 42%（达到 35 万美元）；而对于 ARR 超过 5000 万美元的公司，这一数字增长了 50%（达到 40 万美元）。这与公开市场的趋势相呼应（稍后详细介绍）。
要点 2：高效增长矩阵。忘掉 LTV:CAC，看看这个。
在九年时间里，我分析了近 5000 家软件公司的数据。尽管我一直在寻找新颖的见解，但有一点似乎从未改变。长期盈利性增长最强的两个预测指标是：CAC 回收期（获客成本回收周期）和净收入留存率 (NRR)。
大家一般都是分开看这些指标。但如果结合到一起看，情况就会变得无比清晰：
高 NRR 和低 CAC 回收期（13% 的受访者）：平均增长率为 71%，符合“40法则”的数值为 47%。这是“现金牛区域”。
高 NRR 和高 CAC 回收期（15% 的受访者）：平均增长率为 40%，符合“40法则”的数值为 21%。这是“企业级服务区域”。
低 NRR 和低 CAC 回收期（15% 的受访者）：平均增长率为 30%，符合“40法则”的数值为 33%。这是“高周转区域”。
低 NRR 和高 CAC 回收期（12% 的受访者）：平均增长率为 10%，符合“40法则”的数值仅为 5%。这是 “B2B SaaS 危险区域”。
2025 年高效增长矩阵
如果你今天不在顶部的象限里，不必担心。在 ARR 从 100 万美元增长到 2000 万美元的道路上，你可以重塑自我。那些成功达到 2000 万美元 ARR 的公司，在此过程中将其 NRR 提高了 12%。
要点 3：AI 增长故事。AI 原生初创公司与传统 B2B SaaS 公司截然不同。
70% 的公司表示已经在产品中推出了 AI 功能，另有 22% 的公司将 AI 功能列入了产品路线图。现在几乎很难区分哪些公司只是声称拥有 AI 产品，哪些公司确实是以 AI 为核心。（许多买家对此也开始持怀疑态度。）
今年，我们直面 AI 话题进行了调研。大约三分之二（64%）的公司表示 AI 仅仅是辅助功能。其余（36%）的公司则表示 AI 是其产品的核心。
看看 ChatGPT（于 2022 年推出）发布前后成立的公司之间差异有多大。2021 年之前成立的公司中，很少有能够成功转型为以 AI 为中心的。与此同时，在 2022 年或之后成立的初创公司中，有四分之三是以 AI 为核心的。
我很好奇这些 AI 原生初创公司与他们的 SaaS 同行相比表现如何。数据显示：它们的增长速度快了三倍，毛利率低了 5 个百分点，但在“40法则”上的表现更好（主要受更高增长率的驱动）。
AI 增长差距在各个收入区间都依然存在：
ARR 小于 100 万美元：中位数增长率为 100% (AI 原生) vs. 75% (B2B SaaS)。
ARR 100万-500万美元：中位数增长率为 110% (AI 原生) vs. 40% (B2B SaaS)。
ARR 500万-2000万美元：中位数增长率为 90% (AI 原生) vs. 30% (B2B SaaS)。
ARR 2000万-5000万美元：中位数增长率为 60% (AI 原生) vs. 35% (B2B SaaS)。
ARR 大于 5000 万美元：中位数增长率为 40% (AI 原生) vs. 15% (B2B SaaS)。
要点 4：AI 如何影响科技岗位。工程技术岗首当其冲。
大型上市 SaaS 公司的生产力（以人均 ARR 衡量）大幅提升。排名前 20 的公司现在人均产出超过 58 万美元。
Shopify 声称“下意识地使用 AI 已成为基本期望”，其人均 ARR 数据已爆炸式增长至 130 万美元。SaaStr 的 Jason Lemkin 指出，该公司员工数量比 2022 年减少了 30%，但营收却翻了一番。（我粗略算了一下，这期间他们的人均 ARR 翻了三倍。）
SaaS 基准报告中的后期公司也同样提高了人均 ARR，并且他们表示这是因为采用了 AI。ARR 超过 5000 万美元的公司中，76% 表示因为 AI 而缩减了人员编制。
受影响最大的角色：工程研发（42% 因 AI 缩减编制），其次是客户成功与支持（27% 因 AI 缩减编制），以及市场营销（26% 因 AI 缩减编制）。受 AI 影响最小的角色是 IT、人力资源、财务和销售。（我怀疑人力资源团队虽然可能没被 AI 直接取代，但也受到了招聘量下降的影响。）
如今获得科技类工作最好的办法，就是在面试过程中展示出对 AI 的熟练掌握。过去两年里，要求具备 AI 技能的 B2B 软件 GTM（市场推广）岗位数量增长了 14 倍。
要点 5：定价也有“甜蜜点”？关于交易规模与增长的最新数据。
如果能挑选最完美的客户，他们会是什么样？理想情况下，他们愿意花大钱（交易规模大），购买决策快（销售周期短），渴望采用新技术（主动咨询的意向客户），并且准备好年复一年地增加投入（高 NRR）。梦想还是要有的，对吧？
观察数据后发现，最好的目标似乎是 1万-2.5万美元的订单或 5万-10万美元的订单。交易规模是这种水平的软件公司的增长率最快，留存率最好。
我将其与我最近发布的《B2B GTM 现状报告》进行了对比，发现 1万-2.5万美元是集客式（Inbound）GTM 策略保持有效的临界点。LinkedIn、SEO 和针对网站访客的温情外呼（warm outbound）相结合，在这个区间效果显著。平均合同价值（ACV）在这个范围内的 21% 的 B2B SaaS 公司增长迅速 (39%)，且拥有高于平均水平的 NRR (106%)。
那些订单较小（5千-1万美元）的公司依赖于集客式营销，但无力承担过高的线索获取成本。同时，客户经理（AE）更难赚到钱，客户流失率也往往更高。而那些订单稍大（2.5万-5万美元）的公司发现集客式营销的效果开始减弱；然而，要建立并证明一套完全基于大客户（Account-Based）的策略也是合理的，依然很困难。
第二个临界点出现在 5万-10万美元之间的订单。在这个区间，基于大客户的策略（Account-Based Strategy）成为最主流的 GTM 模式。软件公司结合基于意图的外呼、私享活动和大型会议来触达他们最匹配的客户。同时，与六位数的采购大单相比，这种交易规模可能依然能避开雷达，面临的审查、谈判和审批流程会比较少。
你或许无法选择你的客户。但如果你能选择你的交易规模，不妨考虑锁定在 1万-2.5万美元或 5万-10万美元这两个区间。
译者：boxi。
