為什麼 SaaS 是不容易 scaling 的商業模式？
以前有人常慣稱電信事業是一個傳子傳孫的事業，因為一旦綁住電信用戶，在那個沒有 NP（Number Portability）的時代，電信事業看似是一個資本競爭的生意，但事實上幾乎是一筆穩賺不陪的生意。但是網路的普及，漸漸打破了這種情形，使用者的選擇變多了，電信事業提供的服務，也漸漸地僅剩下最後一哩的網路接駁服務了。
傳統的軟體銷售也是類似的情況。在網路尚未來臨時的時代，這是一個跟電信事業一樣的鐵飯碗，只要搞定了經銷體系、銷售利潤分配，幾乎可以是一筆包賺錢的生意。
但在 90 年代後，網路非但是人們在數位世界的高速公路，同時也是內容的主要載體，打破了這種現象。這種情況使得過去倚賴單機安裝的軟體開發有了很大的變化，大量的軟體轉換成網路服務，軟體即服務（Software as a Service，簡寫為 SaaS）也自然成了現今軟體服務的主流。
SaaS 到底怎麼賺錢？
可能很多人知道 SaaS 其實就是一種軟體租賃服務，或者更貼近現今大家熟知的名詞，也就是 subscription-based（訂閱制）的服務 — 向你租用服務的人，必須要每個月支付一筆服務費用給你，直到他們不想使用為止。
他的營收公式很簡單：
Revenue = Average Revenue Per User * Monthly Paid Users
每人每月願意付你多少錢 * 每月有多少人付錢給你
在這種經常性收入（Recurring Revenue）的商業模式下，每個月有一群人從他們的腰包固定掏一筆錢給你，看似是一個完美的模型，但其實很多背後的營運成本常常被忽略。
首先，既然是網路服務，背後當然不會沒有成本，網路服務當然就跟機房設備、頻寬有關，如果你的服務是建置在雲端，像 Netflix、Dropbox、MailChimp、Slack、Shopify、LastPass 等等這些服務，依照他們提供服務的不同，各自有不同的成本。
比如說，Netflix 提供的是影音服務，主要的成本即是影音的頻寬（依照影音內容被播放的次數與不同品質的內容而影響成本）。Dropbox 提供的是儲存空間，也跟頻寬（依照存取頻繁與否而影響成本）有高度相關。MailChimp 提供的是電子郵件行銷服務，跟寄送的郵件數量與內容大小有高度相關。
當然，雖然是提供這些服務本身需要成本，在銷售跟佈署這些服務上，還是有其他成本被忽略了。
所以真實的營收公式其實是：
Gross Revenue = Revenue - COGS
其中，COGS（Cost of Goods Sold）指的是在銷售服務給客戶中所產生的所有產生的支出，依照所銷售的軟體服務不同而有所差異，但通常包含了這些項目：
- 網路頻寬及託管費用
- 持續提供服務營運所需支出的員工薪資（例如客服）
- 在提供的服務中使用到的第三方軟體的支出
- 經銷或行銷分潤
- 促銷費用
- 產品開發成本
- 內部營運成本
簡單講被忽略的成本都必須要計算到營收公式中，現在你還會覺得 SaaS 很容易賺錢嗎？或許你仍然還是這麼覺得。那我們來看看這個營收有沒有成長空間。
SaaS 要怎麼規模化？
你可能會常聽說，一個網路事業必須要建立在可規模化（salable）的前提下，呈現指數型成長，才是一個好的商業模型。沒錯，理想的網路商業模型當然是如此。不信可以看看這種模型的圖形有多完美（如圖一）。
但這種完美模型在 SaaS 世界中卻非常少見[1]，如果完全忽略成本的話，可能是如此。因為從上述的 SaaS 的 COGS 公式中，你會發現真正的完美模型可能會像這樣（如圖二）。
你的營收或許可能有指數型的爆發，但同時，你的成本不太可能僅僅是線性成長。最差的情況，在營運效能不佳下，你的事業可能會是這樣（如圖三）。
在稍微好一點的情況下，營運效能尚可，但產品的獲利有限，時間拉得越長，可能的獲利空間將被持續壓縮，最後可能會變成一筆賠錢的生意（如圖四）。
這裡頭的影響因素非常多，比如使用者獲取成本增加、員工薪資及福利成長、新的競爭者出現等等，影響了原本的獲利空間。
最近在 WeFunder 上倚賴群眾募資換股的 VOX Player 就是一個很好的例子。從他們的財務資訊上看來，在需求端沒有急速成長的前提下（假設對於 Hi-Res 音樂有需求的人不會持續成長，只是少部分人），或是頻寬成本大幅下降下（讓其他競爭者進入的門檻快速降低），那麼其實非常接近圖四的模型。
試著計算一下 VOX Player 的營收，其實是這樣的：
Gross Revenue = 23,000 (revenue/month) - 11,000 (COGS) = 12,000
看起來在付費使用者沒有快速成長下，每個月的毛利大約是 $12,000。但是還沒有扣除每個月的營運支出 $20,000，扣除後，每個月實際是淨損 -$8,000，一年下來是 -$96,000。
所以為何 SaaS 很難 Scaling？
VOX Player 的例子，或許不算是一個絕妙的例子可以解釋 SaaS 不容易 scaling，但為了增加使用者的接受度，實際上他們的月費只有 $4.99，提供給付費使用者的則是無限的雲端音樂儲存空間 — 高解析的音樂檔案都非常大，在強調可以在各種設備下都透過雲端來播放音樂，頻寬成本其實是非常可觀的，成敗與否看的完全是付費使用者的規模能否放得很大。
我們再來看看一開頭提到的營收公式：
Revenue = Average Revenue Per User * Monthly Paid Users
一個 COGS 相對高的 SaaS 產品，服務成本的支出會貼著使用者規模成長。「COGS 相對高」指的是在提供服務的過程中所需要支出的成本比其他服務高。
例如 Shopify 是以提供電商開店平台，這種 SaaS 服務是建構在客戶成長（Customer Success）的前提下，亦即「客戶持續賺錢，才會持續掏錢支付服務費用」，客戶能否持續賺錢，直接影響這類 SaaS 的營收模型，所以客戶過得好不好，必須要有 Customer Success Manager 持續關注，並適時提供協助。
Customer Success Manager（客戶成長經理，簡稱 CSM）是一個結合了業務（Sales）、客服（Customer Support）、客戶經理（Account Manager）多重角色的職務，如果要提供有效的持續關注，每個人可以照顧到的客戶數其實極其有限。我們假設每個 CSM 每個月可以照顧 100 個客戶，當我們期待付費客戶呈現指數型成長時，CSM 的人也會跟隨著呈現非常接近客戶數成長曲線的成長（幸運的話，近似圖二），相對反映出來的當然就是 COGS 的增加了。
所以開發了什麼樣的 SaaS 服務、有多少客戶、付費的客戶每個月願意付多少錢，其實跟 scaling 有很大的關係。
有三個不同的 SaaS 公司提供服務，他們在每個月產生 10 萬美金營收的前提時 COGS 非常接近（假設是 $30,000），隨著營收增加，時間拉長就可以從他們的毛利看出差異了：（ARPU * Paid Users - COGS）
A: $100 * 1,000 - $30,000 = $70,000
B: $1,000 * 100 - $30,000 = $70,000
C: $10,000 * 10 - $30,000 = $70,000
當每個月營收成長到 100 萬美金時，毛利會變成這樣：
A: $100 * 10,000 - $240,000 = $760,000
B: $1,000 * 1,000 - $120,000 = $880,000
C: $10,000 * 100 - $33,000 = $967,000
你一定會注意到，從 A、B、C 三家公司提供的 SaaS 服務跟 ARPU，以及付費使用者的人數，可以看出 A 瞄準的是金字塔底部的大眾市場，B 則是提供中型規模的使用者服務，而 C 服務的則是每個月付得起 $10,000 的大型客戶。
假設我們把公式倒過來看，有兩個公司想要開發類似的 SaaS 服務，想要有相同的營收規模，他們應該瞄準什麼樣的用戶群開發服務呢？
A: $1,000,000 = $100 * 10,000
B: $1,000,000 = $1,000 * 1,000
A 的服務必須要找到 10,000 個願意每個月費給他們 $100 的付費使用者，而 B 的服務需要找到 1,000 個願意每個月費給他們 $1,000 的付費使用者。兩者看似都可以同樣達到一樣的營收規模，但是 COGS 將會有很大的差異— — 使用稍早的例子，一個 CSM 可以照顧 100 個客戶的假設，則照顧 10,000 個客戶，需要 100 位 CSM，相反的，B 則只需要 10 位 CSM。
SaaS 是不是容易規模化，取決於你瞄準什麼樣的市場（是池塘還是大海）、市場有多大（有多少魚），以及客戶是否願意持續支付（魚有多肥）。
倚賴 CSM 的 SaaS 服務，能否有效 scaling，其實跟服務所瞄準的客戶群規模大小有著非常緊密的關係，並不都是穩賺不賠的生意。
[1] 需要倚賴 CSM 的 SaaS 服務，CSM 是 COGS 裡很吃重的一部份，所以很難呈現如圖一的模型。但如果是自我服務型（DIY）的 SaaS，例如 Slack，則比較容易規模化。但其他非倚賴客戶成長型的 SaaS，例如 Netflix、Spotify，雖然 CSM 的成本相對省去了，內容的授權、頻寬，則仍然佔了 COGS 裡的絕大部分。
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