同期群留存表与曲线图生成器

输入各获客月同期群的初始客户数，以及在 M1 至 M6 各阶段的留存客户数，即可通过折线图和汇总表比较不同同期群之间的留存曲线。

M6 同期群留存率基准表

评级	M6 留存率	含义
Excellent	90% 以上	企业级 SaaS 常见的顶级黏性水平，曲线几乎趋于平缓
Good	80%–89%	表明客户成功计划行之有效的健康水平
Fair	70%–79%	中小企业（SMB）导向型 SaaS 中常见的平均水平
Poor	低于 70%	曲线仍持续下滑，提示需要重新审视引导流程和客户成功策略

注：健康的基准值会因客户群体（企业级 vs. 中小企业/自助式）不同而有很大差异，以上数值仅供参考。

同期群分析是将同一时期（例如同一个月或同一周）获客的客户归为一个“同期群”，并追踪其随时间的留存人数。相比将所有客户混在一起观察，它能更清晰地揭示不同获客时期之间的差异以及产品变更带来的影响。

理想的曲线会在获客后迅速下降，随后趋于平缓。曲线越早趋于平缓，说明该同期群中转化为长期忠实用户的客户比例越高；若曲线持续下滑，则表明流失风险仍在持续。

M0 代表获客当月本身，因此以该时间点的客户数作为基准计算的留存率，按定义即为 100%。M1 及之后各阶段的留存率均以这个 M0 基准为参照计算得出。

「Logo 流失率」是针对单一时期（例如最近一个月）的快照指标；而同期群留存分析会追踪多个不同时期获客的客户群体在连续多个阶段的变化，更适合用于衡量某项变更的影响或发现长期趋势。请根据具体目的选择合适的工具。

作为 SaaS 关键指标被广泛使用的流失率和留存率，大多只是某个时间点的快照数据。但在不同时期获客的客户，其后续的黏性表现可能截然不同。例如，在优化引导流程之后获客的客户，往往比优化之前获客的同期群留存得更好。同期群分析正是为了让这种“获客时间”带来的差异变得可见而诞生的。

这一概念最初并非源自 SaaS 行业，而是可以追溯到流行病学——研究人员用它追踪同一年出生的一群人的存活率。当这一概念被引入商业领域后，“同期群”的定义从“出生年份”重新定义为“客户注册的月份”，并逐渐成为投资人演示文稿和产品优化仪表盘中的标准可视化模式。

留存曲线随时间趋于平缓的现象被称为“同期群平缓化（cohort flattening）”，这也是投资人评估 SaaS 公司时重点关注的指标之一。如果曲线始终无法趋于平缓、持续下滑，就意味着一旦新客户获取停滞，整个客户群就会开始萎缩——这一信号常被用来判断持续投入增长预算是否合理。