Die Kennzahl starb nicht. Die Kohorte starb.

Es kursiert die These, dass börsennotierte Softwarefirmen die Kennzahl zur Netto-Umsatzbindung still abschaffen. Je schlechter die Zahl wurde, so das Argument, desto schwerer sei sie zu finden gewesen: ganz gestrichen, in Worten statt in Ziffern beschrieben oder in einen längeren Berichtsrhythmus verschoben, in dem der Rückgang weniger auffällt.

Es ist eine gute These, und der Instinkt dahinter stimmt: eine Zahl, die schlechter wird, ist eine Zahl, die man ungern druckt. Genau deshalb schlägt Evidenz die Anekdote, auch wenn die Anekdote gut gewählt ist. Die These benennt Mechanismen statt Andeutungen, und sie benennt Firmen. Workday teilte der SEC mit, man beabsichtige nicht mehr, Angaben zur Netto-Umsatzbindung zu machen. Fastly erklärte, die Kennzahlen würden vom Management nicht mehr verwendet. Beides ist real, und ich habe beides unabhängig in den Berichten gefunden, bevor ich die These überhaupt gelesen hatte.

Nur ausgezählt wurde sie nie. Sie kursiert als Muster, belegt durch Fälle, nicht als Quote. Also habe ich sie ausgezählt. Der Beitrag ist ein Gegenstück zu einem früheren darüber, dass die Bindungsquote von der Anbieterseite aus gemessen wird: dort ging es darum, was die Zahl bedeutet, hier darum, ob sie überhaupt da ist.

Welche Kohortendynamiken erfasste die empirische Langzeitanalyse der Geschäftsberichte?

Ausgangspunkt ist eine veröffentlichte Vergleichsgruppe: die 135 Unternehmen im Anhang einer Studie von 2024 darüber, wie börsennotierte SaaS-Firmen Bindungskennzahlen berichten. Ausgewählt, weil sie zu den wenigen solchen Listen gehört, die ihre Mitglieder namentlich nennt und die deshalb jemand anderes nachlesen kann. Dann habe ich jeden Geschäftsbericht geholt, den diese Firmen seit dem Geschäftsjahr 2022 bei der SEC eingereicht haben, und alle mit einem einzigen Skript und einer einzigen Regel gelesen.

Das sind 438 Geschäftsberichte von 104 Unternehmen, jeder geprüft auf eine benannte Bindungs- oder Expansionskennzahl mit angegebener Definition. Eine Regel für alle Berichte, und das wiegt schwerer, als es klingt: Vergleicht man meine Zählung mit der Zählung eines anderen, misst man uns beide mindestens so sehr wie die Unternehmen.

Das Ergebnis ist eine flache Linie.

58 bis 62 Prozent, mit ein bis zwei Punkten Schwankung im Jahr. Genau in dem Zeitraum, den die These abdeckt, von 2022 bis 2024, lautet die Linie 58,3, 60,4, 59,4. Auf Ebene der Gruppe wird nichts abgeschafft.

Und die Zusammensetzung bewegte sich gegen die These. Die Zahl der Firmen, die sowohl eine Netto- als auch eine Bruttokennzahl ausweisen, stieg von 6 auf 11. Ein Rückzug aus der Messung sieht selten so aus, dass eine zweite Messgröße hinzukommt.

Warum stellten börsennotierte Softwareunternehmen den Ausweis von Bindungsraten ein?

Es gibt sie wirklich. Man kann sie sehen. Sie sind nur nicht das, wonach sie aussehen.

Von den 134 Unternehmen der ursprünglichen Gruppe reichen 30 überhaupt keinen Geschäftsbericht mehr ein. Splunk, VMware, Zendesk, Qualtrics, Avalara, New Relic, Smartsheet, HashiCorp, Squarespace, Zuora, Informatica, Jamf, Vimeo und siebzehn weitere.

Wer eine Liste von Softwarefirmen und ihre Bindungsangaben über diese vier Jahre verfolgt, sieht Angaben tatsächlich aus dem Datensatz verschwinden. Etwa ein Fünftel davon. Nicht, weil jemand still geworden wäre.

29 der 30 wurden gekauft. Eine ist gescheitert.

Das ist entscheidend, weil es die naheliegende Erklärung zerstört. Die intuitive Geschichte über eine schrumpfende Vergleichsgruppe ist natürliche Auslese: die Schwachen verschwinden, die Übriggebliebenen sehen gut aus, der Durchschnitt schmeichelt. So war es hier nicht. Die Firmen, die gingen, waren ganz überwiegend die, für die jemand einen Aufschlag gezahlt hat. Der einzige Fehlschlag der Gruppe ist 2U, das im Juli 2024 Chapter 11 beantragte.

Wie entkräften Analysten das Argument, das Verstummen sei rein methodisch bedingt?

Wenn ein Fünftel der Grundgesamtheit ausgeschieden ist und ich eine Quote unter den Verbliebenen berichte, dann hat meine flache Linie genau die Krankheit, die ich beschreibe. Wären die Ausgeschiedenen überproportional jene gewesen, die nie berichtet haben, hebt ihr Weggang den Schnitt der Verbliebenen von allein, und ich zeigte Ihnen einen Zusammensetzungseffekt und nannte ihn Stabilität.

Redlich ist, das zu prüfen statt darüber zu streiten. Also habe ich den letzten Geschäftsbericht aller 30 ausgeschiedenen Firmen geholt und nach derselben Regel kodiert.

Sie lagen bei 60,0 Prozent, die Verbliebenen bei 61,5 Prozent. Die Punktschätzer liegen in dieser Stichprobe nah beieinander. Ohne Unsicherheitsrechnung kann ich sie aber nicht als statistisch ununterscheidbar bezeichnen und nicht schließen, dass Abgänge die Reihe nicht verzerren. Der Vergleich ist ein deskriptiver Check, kein formaler Test auf fehlenden Bias. Die flache Linie übersteht ihren eigenen stärksten Einwand nur in diesem begrenzten Sinn.

Welche kausalen Schlüsse lässt diese empirische Offenlegungsstudie bewusst nicht zu?

Die These, von der ich ausgegangen bin, ist nicht falsch, und ich möchte darin genau statt großzügig sein.

Sie wurde über benannte Mechanismen und benannte Fälle vorgetragen, nicht als aggregierte Statistik. Workday und Fastly haben getan, was dort steht. Eine fallbasierte These so zu behandeln, als hätte sie eine Quote behauptet, und dann die Quote zu widerlegen, wäre ein Streit mit etwas, das niemand gesagt hat.

Drei Grenzen, und jede davon greift:

Hier werden nur Jahresberichte gelesen. Einer der Mechanismen der ursprünglichen These ist die Verschiebung von der Quartals- zur Jahresberichterstattung, und eine Untersuchung von Jahresberichten ist dafür konstruktionsbedingt blind. Wenn Firmen sich aus der Bindungsberichterstattung zurückziehen, wäre der Quartalsbericht der erste Ort, an dem man das sähe, und dort sehe ich nichts.

Die Grundgesamtheiten sind verschieden. Die Ursprungsanalyse betrachtete 82 Unternehmen, diese hier 104 aus einer anderen Liste, und die Überschneidung ist nicht belegt, weil die Liste der 82 nicht veröffentlicht ist. Ein Unterschied in der Zusammensetzung bleibt eine mögliche Erklärung der Abweichung, und ich konnte ihn nicht ausschließen.

Der Vergleich lässt sich nicht umkehren. Die Ursprungsanalyse veröffentlicht ihre Liste der 82 Unternehmen nicht. Ich kann meine Gruppe an ihrem Argument prüfen, aber niemand kann ihre Gruppe an meiner prüfen. Das ist eine Grenze des Austauschs, nicht einer der beiden Seiten, und genau deshalb stammt die Grundgesamtheit dieses Beitrags aus einer Studie, die ihre Mitglieder namentlich nennt.

Wie baut das Finanzcontrolling widerstandsfähige Kohorten-Bindungskennzahlen auf?

Der Befund darunter handelt eigentlich nicht von Bindungskennzahlen. Er handelt davon, was passiert, wenn man irgendetwas über eine Grundgesamtheit verfolgt, die still Mitglieder verliert. Es ist derselbe Fehlermodus wie bei einem Korpus, der unbemerkt veraltet.

Eine Vergleichsgruppe hat eine Halbwertszeit. Die hier verlor in rund drei Jahren 22 Prozent ihrer Mitglieder, und sie verlor sie durch Übernahmen, was den Verlust genau auf die Weise unsichtbar macht, auf die es ankommt: keine Insolvenzmeldung, keine auffällige Lücke, nur eine Firma, die in den Daten nicht mehr auftaucht. Jeder Benchmark, der auf einer drei Jahre alten Gruppe beruht, zitiert eine Menge, deren Zusammensetzung sich erheblich verändert hat, und fast keiner sagt das dazu.

Wenn also eine Kennzahl aus Ihrer Vergleichsgruppe zu verschwinden scheint, prüfen Sie zuerst, ob die Vergleichsgruppe verschwindet. Praktisch ist das eine zusätzliche Spalte in der Vergleichstabelle der nächsten Vorstandsvorlage: wie viele der Vergleichsfirmen von letztem Jahr berichten überhaupt noch? Hat sich die Antwort bewegt, ist der Trend in den übrigen Spalten teils eine Aussage darüber, wer übrig ist, und das erfahren Sie aus der Trendlinie nicht.

Wo liegen die empirischen Grenzen der Forschung zu verschwindenden Kennzahlen?

Grenze. Die Auswertung beruht auf einer Kohorte und Geschäftsberichten, nicht auf dem gesamten Markt. Wiederhole die Codierung unabhängig und ergänze ein zweites Panel.

Evidenzbasis. Der analytische Rahmen stützt sich außerdem auf diese zusätzlichen Quellen: Gustafson 2024; Ordway Labs 2024; 2U 2024. Die Links identifizieren die konkreten Werke; sie stützen die hier diskutierten Mechanismen und Geltungsgrenzen, nicht jede einzelne Aussage isoliert.

Quellen

1. Gustafson, C. J. (2024). NDR is slowly being euthanized. Mostly Metrics. https://www.mostlymetrics.com/p/ndr-is-slowly-being-euthanized-3cf4
2. Ordway Labs. (2024). Dollar-based net retention rate: how public SaaS companies report. https://ordwaylabs.com/resources/research/how-public-companies-calculate-net-revenue-retention/
3. 2U, Inc. (2024). Current report on Form 8-K, 25. Juli 2024. U.S. Securities and Exchange Commission. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1459417/000119312524219689/d820461d8k.htm