SaaS成長を加速させるKPIとダッシュボード設計：NDR・CAC・LTVを正しく“見える化”する

なぜ“計測の設計”が最初のプロダクトだと言えるのか

プロダクトの成否は、ユーザー価値の創出と同じくらい計測の質に依存します。SaaSにおいては NDR、CAC、LTV、 コホート別解約率、プロダクト利用の深さ（活性指標）などが、投資判断と優先順位付けの“羅針盤”になります。

コアKPI：定義・式・解釈

NDR（Net Dollar Retention）

ある期の既存顧客の期初MRRをベースに、アップセル・クロスセル・ダウングレード・解約を加減して期末MRRを算出。 NDR = 期末MRR ÷ 期初MRR × 100%。120%を超えるとプロダクト主導成長（PLG）が機能しているシグナルです。

CAC と LTV、CAC Payback

• CAC＝新規獲得にかかった総コスト ÷ 新規有料契約数
• LTV＝ARPA × 粗利率 × 顧客平均継続月数（もしくは ARPA × 粗利率 ÷ 月次解約率）
• CAC Payback＝CAC ÷ 月次粗利額（12ヶ月以内だと投資妙味が高い）

活性指標（North Star Metric）

週次アクティブチーム数、ワークフロー完了数、API成功コール数など、 顧客の成功体験に最短距離で結び付く一つを“北極星”として追います。

データ基盤：トラッキングから可視化まで

1. イベント設計：命名規則（snake_case）、必須プロパティ（tenant_id, user_id, plan, timestamp）。
2. 収集：サーバー側トラッキングを優先。フロントの計測は冪等性と重複排除を考慮。
3. 蓄積：Snowflake/BigQuery/Redshift など。メタデータカタログでスキーマ管理。
4. モデリング：dbtでマート化（marts/revenue, marts/activation）。
5. 可視化：Looker/Metabase/Superset。Cohort・Funnel・NDRの定点観測を標準化。

サンプルSQL：月次NDR

-- simplified NDR (PostgreSQL)
WITH mrr AS (
  SELECT tenant_id,
         date_trunc('month', period) AS ym,
         SUM(mrr) AS mrr
  FROM revenue_facts
  GROUP BY 1,2
),
base AS (
  SELECT a.tenant_id,
         a.ym AS base_ym,
         a.mrr AS base_mrr,
         b.mrr AS end_mrr
  FROM mrr a
  LEFT JOIN mrr b
    ON a.tenant_id = b.tenant_id
   AND b.ym = a.ym + INTERVAL '1 month'
)
SELECT base_ym, SUM(end_mrr)/NULLIF(SUM(base_mrr),0) AS ndr
FROM base
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

ダッシュボード設計の原則

• 1枚＝目的1つ（投資判断用、営業アロケーション用、PMの解像度向上用）
• アラート閾値をKPIごとに設定（例：NDR 110%割れでSlack通知）
• 定義のバージョン管理（LookML/dbt Docsでデータ辞書化）

まとめ：正しい定義→正しい行動。KPIは“語彙”であり、語彙が揃えば組織は強くなります。