Remaining performance obligation kohortanalyse – forstå fremtidige inn

Hva er remaining performance obligation kohortanalyse?

Remaining performance obligation (RPO) er en regnskapspost som viser fremtidige inntekter fra kontrakter som ennå ikke er levert. For SaaS-selskaper omfatter RPO både fakturerte og ufakturerte forpliktelser, for eksempel ubrukt abonnementsperiode eller tjenester som skal leveres senere. En kohortanalyse deler kunder inn i grupper basert på når de ble kunder – for eksempel alle som startet abonnement i samme måned eller kvartal. Når man kombinerer disse to konseptene, får man en RPO kohortanalyse: en undersøkelse av hvordan RPO utvikler seg over tid for hver enkelt kundekohort.

For investorer er dette en svært nyttig innsikt fordi den skiller mellom engangsinntekter og gjentakende inntekter. Mens totale RPO-tall kan øke på grunn av nye kunder, sier de lite om hvor lojale eksisterende kunder er. RPO kohortanalyse viser derimot om kundene i en gitt kohort holder seg, oppgraderer eller sier opp. Dette gir et mer nyansert bilde av selskapets inntektskvalitet og fremtidige vekstpotensial.

Analysen er spesielt relevant for børsnoterte SaaS-selskaper som rapporterer RPO i kvartalsrapportene. Norske eksempler inkluderer Visma, Kahoot! og Cognite, selv om ikke alle oppgir kohortdata. For å utføre analysen trenger man detaljerte kontraktsdata per kunde, noe som ofte kun er tilgjengelig internt eller gjennom selskapets investorpresentasjoner.

Forstå remaining performance obligation kohortanalyse

For å forstå RPO kohortanalyse må man først skille mellom RPO og andre inntektsmetrikker. Annual recurring revenue (ARR) viser årlig gjentakende inntekt basert på nåværende kontrakter, mens RPO inkluderer hele den fremtidige forpliktelsen – også kontrakter som strekker seg over flere år. Kohortanalysen bryter ned RPO i grupper etter oppstartstidspunkt, slik at man kan følge utviklingen for hver gruppe isolert.

Tenk deg at et selskap har to kohorter: Kohort A (kunder som startet i januar 2023) og Kohort B (kunder som startet i juli 2023). I januar 2023 har Kohort A en samlet RPO på 10 millioner kroner. Seks måneder senere, i juli 2023, kan RPO for Kohort A ha endret seg til 9,5 millioner på grunn av churn, eller til 11 millioner på grunn av oppgraderinger. Samtidig starter Kohort B med 8 millioner i RPO. Ved å sammenligne kurvene ser man om tidlige kunder er mer lojale enn senere kunder.

En viktig nyanse er at RPO påvirkes av kontraktslengde og faktureringssykluser. En kohort med mange flerårskontrakter vil ha en høyere RPO ved start, men den vil gradvis avta over tid etter hvert som tjenester leveres. Derfor ser man ofte på endringen i RPO per kunde eller per kontrakt, ikke bare totalbeløp. Analysen kan også justeres for å fjerne effekten av nye salg, slik at man kun ser på eksisterende kunders atferd.

Hvordan fungerer remaining performance obligation kohortanalyse?

Prosessen starter med å samle inn data om hver enkelt kontrakt: kontraktsverdi, startdato, varighet og eventuelle oppgraderinger eller nedgraderinger. Deretter grupperes kundene i kohorter – for eksempel per kvartal. For hver kohort beregnes RPO ved ulike tidspunkter, for eksempel ved start, etter 3 måneder, 6 måneder og 12 måneder. Resultatet kan presenteres i en tabell eller et linjediagram.

Her er et forenklet eksempel med et fiktivt norsk SaaS-selskap, NorskSky, som selger skylagring til bedrifter. De har fire kvartalskohorter i 2023:

Tolkingen av slike data krever kontekst. Hvis Q2-kohorten besto av mange små kunder med korte kontrakter, kan fallet være forventet. Men hvis Q1-kohorten hadde store, langsiktige kontrakter, er veksten ekstra positiv. Investorer bør også se på net revenue retention (NRR) for hver kohort for å bekrefte bildet.

Historisk bakgrunn

Begrepet remaining performance obligation ble innført med regnskapsstandarden IFRS 15, som trådte i kraft i 2018. Før dette rapporterte selskaper inntekter på ulike måter, og det var vanskelig å sammenligne fremtidige forpliktelser på tvers av selskaper. IFRS 15 krevde at selskaper opplyser om RPO i notene til regnskapet, noe som ga investorer et nytt verktøy for å vurdere inntektskvalitet.

Kohortanalyse har en lengre historie innen markedsføring og kundeadferd, spesielt innen e-handel og abonnementstjenester. Teknikken ble popularisert av selskaper som Amazon og Netflix, som brukte den til å forstå kundelojalitet og livstidsverdi. I SaaS-sektoren har kohortanalyse vært brukt i årevis for å måle churn og oppgraderinger, men kombinasjonen med RPO er relativt ny og har vokst i takt med at flere SaaS-selskaper har blitt børsnotert.

I Norge har selskaper som Visma og Kahoot! rapportert RPO i sine kvartalsrapporter, men detaljerte kohortdata er sjelden offentlig tilgjengelig. Likevel har investorer og analytikere begynt å etterspørre slik informasjon, spesielt etter at flere norske tech-selskaper har blitt børsnotert i USA og Europa. RPO kohortanalyse er i dag et standardverktøy for venturekapitalfond og aksjeanalytikere som spesialiserer seg på SaaS.

Praktisk eksempel

La oss ta et konkret norsk eksempel. Tenk deg at du vurderer å investere i NorskSky, et selskap som leverer skylagring til mellomstore bedrifter. Selskapet har rapportert følgende RPO-tall for de fire første kvartalene i 2023, men du ønsker å se nærmere på kohortutviklingen.

Etter å ha hentet ut data fra selskapets interne rapporter (eller fra en investoroppdatering), setter du opp en tabell som viser RPO per kohort over tid:

En graf over disse dataene ville vist en stigende linje for Q1 og Q3, og en fallende linje for Q2. Som investor ville jeg vært bekymret for Q2-kohorten og ønsket å vite hvorfor den skiller seg ut. Kanskje selskapet endret prisingsmodell i Q2, eller kanskje salgsteamet fokuserte på feil kundesegment. Uansett gir RPO kohortanalyse en tidlig advarsel før churnen slår ut i redusert ARR.

Fordeler og ulemper

Fordelene med RPO kohortanalyse er mange. For det første gir den et fremtidsrettet perspektiv – i stedet for å se på historiske inntekter, ser du på hva som allerede er kontraktsfestet. For det andre avslører den kundeadferd på et detaljert nivå. Du kan se om nye kunder er like lojale som gamle, eller om selskapet lykkes med å oppgradere eksisterende kunder. For det tredje er analysen svært nyttig for verdsettelse, spesielt for SaaS-selskaper der fremtidige kontantstrømmer er avgjørende.

Ulempene er imidlertid betydelige. Analysen krever detaljerte data som sjelden er offentlig tilgjengelige for eksterne investorer. Selv om selskaper rapporterer total RPO, gir de sjelden en oppdeling per kohort. I tillegg kan RPO påvirkes av kontraktslengde og faktureringssykluser på en måte som gjør sammenligninger vanskelige. For eksempel vil en kohort med mange årskontrakter ha en høyere RPO ved start, men den vil avta raskere i løpet av året ettersom tjenester leveres.

En annen ulempe er at analysen er tidkrevende å sette opp, selv med interne data. Man må rense data for engangskontrakter, justere for oppsigelser og håndtere kunder som endrer kontrakter midt i perioden. For mindre investorer kan det være mer praktisk å stole på metrikker som net revenue retention (NRR) eller churn rate, som er enklere å finne. Likevel, for de som har tilgang til dataene, er RPO kohortanalyse et av de kraftigste verktøyene i SaaS-analyseverktøykassen.

Vanlige misforståelser

En vanlig misforståelse er at RPO er det samme som ARR. ARR er årlig gjentakende inntekt basert på nåværende kontrakter, mens RPO inkluderer hele den fremtidige forpliktelsen – også for kontrakter som varer i flere år. For eksempel kan et selskap ha en ARR på 10 millioner kroner, men en RPO på 30 millioner kroner fordi de har treårskontrakter. RPO kohortanalyse fokuserer på denne totale forpliktelsen, ikke bare den årlige raten.

En annen misforståelse er at kohortanalyse kun er relevant for markedsføringsavdelinger. I virkeligheten er den like viktig for finansielle analyser. Mens markedsførere bruker kohorter for å måle kampanjeeffektivitet, bruker investorer dem for å vurdere inntektskvalitet og kundelojalitet. RPO kohortanalyse er et direkte verktøy for å forstå om selskapets inntekter er bærekraftige.

En tredje misforståelse er at en stigende RPO per kohort alltid er positivt. Det kan være at kundene i kohorten har inngått lengre kontrakter, men at de samtidig har høyere churn når kontrakten utløper. Derfor må man også se på fornyelsesrater og NRR. RPO alene sier ingenting om lønnsomheten – en kohort med høy RPO kan ha lav margin hvis kundene krever mye support. Analysen bør alltid suppleres med kostnadsdata og kontantstrømanalyse.

Oppsummering

Remaining performance obligation kohortanalyse er et avansert, men svært nyttig verktøy for å vurdere kvaliteten på fremtidige inntekter i SaaS-selskaper. Ved å følge utviklingen av RPO for kundegrupper som startet i samme periode, kan investorer identifisere trender i kundebinding, oppgraderinger og churn. Metoden gir et mer detaljert bilde enn totale RPO-tall alene, og den kan avdekke problemer lenge før de slår ut i redusert omsetning.

For norske investorer er analysen spesielt relevant ettersom flere norske tech-selskaper har blitt børsnotert og rapporterer RPO. Selv om kohortdata sjelden er offentlig tilgjengelig, kan man ofte finne indikasjoner i selskapets investorpresentasjoner eller ved å kontakte investor relations. For de som har tilgang til interne data, er RPO kohortanalyse en uvurderlig del av due diligence.

Husk at ingen enkeltmetrikk gir hele bildet. RPO kohortanalyse bør kombineres med ARR-vekst, net revenue retention, churn rate og kontantstrøm. Sammen gir disse verktøyene en helhetlig forståelse av selskapets helse og vekstpotensial. Som investor bør du alltid være kritisk til dataene og sette dem i kontekst av selskapets forretningsmodell og marked.