How We Measure the ROI of JetBrains IDEs

我们如何衡量 JetBrains IDE 的投资回报率 - JetBrains 博客

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我们如何衡量 JetBrains IDE 的投资回报率

Elizaveta Yurina

Olga Lvova

Dominika Stankiewicz

组织已经在软件上花费了数十万美元，因此当它们评估新的付费工具时，一个自然而然的问题会浮现在脑海中：“这真的能带来回报吗？”

我们的投资回报率（ROI）计算器旨在帮助估算 JetBrains IDE 和 AI Ultimate 订阅的潜在收益。这些 ROI 估算基于用户提供的输入、内部研究以及一组关于开发人员工作流程的假设构建的模型。这些估算仅用于说明，不能保证实际结果，实际结果可能因组织而异。

本文将分解计算器背后的计算方法，以便您了解我们如何估算 JetBrains IDE 和 AI 解决方案的投资回报率，并评估它们是否值得购买。

数据来源

首先，让我们解释一下我们如何获取用于计算的薪资和开发人员生产力提升的数据。

薪资数据

默认情况下，计算器将开发工作成本等同于开发人员的薪资成本，开发人员数量等于所选许可证的数量（即，如果您选择五个 IntelliJ IDEA 许可证，计算器将假设您的团队有五名开发人员）。

在第一步（估算您的年度收益）中，计算器使用区域薪资基准进行计算。这些基准数据来自 JetBrains 开发者生态系统状态调查的回复。您也可以在我们的 IT 薪资计算器中查看这些基准数据，它们来自相同的来源。

JetBrains 开发者生态系统状态调查每年进行一次，2025 年收集了来自全球 20,000 多名开发人员的回复，涵盖不同行业、公司规模和资历水平的软件专业人员。该调查在 IT 行业内被广泛引用和使用。

为了获得最可靠的数据，我们仅从所有调查受访者中选择在职专家作为基准。然后，我们按国家匿名分组回复，将数千个个人回复汇总为国家层面的中位薪资。这些汇总的中位数随后被用作区域默认值。

如果您不想使用默认的薪资基准，计算器还允许您通过提供项目的总年度成本来细化估算。在这种情况下，总生产力节省将应用于您提供的金额。

生产力数据

ROI 计算器假设的生产力提升是基于针对专业开发人员进行的专门产品调查得出的。

时间节省是根据开发人员自行报告的估计计算的。使用自行报告的数据是开发者生产力研究中的常见做法，包括工具供应商进行的研究。由于组织和工作流程特定因素的影响，个人结果可能会有所不同。为了使数据更加具体，我们旨在针对四个主要的开发者工作流程组进行单独的生产力调查：

• 管理语言 – 已完成

• 系统语言 – 已完成

• 数据 / 数据科学 – 进行中

• .NET 和游戏开发 – 进行中

调查由 JetBrains 开发者体验研究人员设计，并由调查专家审核。受访者是专业开发人员，他们从其他编辑器或 IDE 转换到了特定的 JetBrains 工具。

#### 管理语言生产力调查

此次调查的结果应用于以下产品：IntelliJ IDEA、WebStorm、PhpStorm、RubyMine、PyCharm Pro（用于后端）以及 All Products Pack。这些产品代表了管理语言的工作流程，包括 Java、Kotlin、JavaScript/TypeScript、PHP、Ruby 和后端 Python。

受访者包括：194 名个人贡献者，其角色包括软件工程师 / 开发者 / 程序员、DevOps 工程师 / 基础设施开发人员、数据库管理员和架构师。

我们只纳入了那些使用 JetBrains IDE 的时间在两个月到五年之间，并且之前使用过其他编辑器或 IDE 的受访者。

调查涵盖了来自多个国家的开发者，其中大部分受访者来自美国、德国、法国、西班牙、意大利、荷兰、奥地利和丹麦。因此，这些国家被划分为单独的组，而其他所有国家的受访者则归入“其他”类别。

#### 系统语言生产力调查

此次调查的结果应用于以下产品：CLion、GoLand 和 RustRover。这些产品支持在 C、C++、Rust 和 Go 中进行系统级和性能关键的开发工作流程。

受访者包括：846 名个人贡献者，主要角色包括软件工程师 / 开发者 / 程序员、架构师、DevOps 工程师 / 基础设施开发人员，还有少量受访者代表其他参与代码相关活动的个人贡献者角色。

调查通过 IDE 内的通知在全球范围内推广，德国、美国和中国大陆的受访者比例最高。

#### .NET 和游戏开发，以及数据 / 数据科学生产力调查

这些角色的专门生产力调查目前正在进行中。在这些结果最终确定之前，计算器使用从管理语言工作流程中得出的生产力模式作为保守的替代指标。

.NET 和游戏开发调查的结果将应用于 dotUltimate、ReSharper 和 Rider。

数据 / 数据科学生产力调查的结果将应用于 PyCharm Pro（用于数据科学）、DataGrip 和 DataSpell。这些产品支持数据工程、分析、SQL 工作流程和数据科学使用场景。

生产力计算

生产力提升是如何计算的

上述所有生产力调查都包含了一个核心问题：“平均而言，与之前使用的类似工具相比，您认为使用 [产品] 每周能节省多少小时？”此外，受访者还报告了他们的平均每周工作时间、就业国家、角色和职位级别。

基于这些信息，我们估算出：

生产力提升 = 每周节省的时间 / 每周总工作时间

得出的值随后进行了以下处理：

• 在受访者之间取平均值

• 按产品组和地区进行分组

• 仅应用于工具能直接帮助的任务，并且采用保守的方式应用

生产力是如何应用的

我们没有假设“开发者总是 x% 更快”，而是采用了一个基于任务的三步模型。

• 我们确定了与 IDE 相关的工作

外部研究（微软开发者生产力研究，2024）表明，开发者大约有45%的工作时间是在IDE中度过的，而其余的55%则用于行政工作、会议、规划等。实际比例可能因团队和角色而异。

• 我们应用了从调查响应中估算的生产力提升。

我们将IDE生产力提升应用于总工作时间的45%——即开发者实际上在IDE中花费的时间。

我们将AI生产力提升应用于所有任务的55%，包括文档编写和分析。AI的生产力提升是根据JetBrains主导的一项Junie开发者体验调查计算得出的，该调查涉及241名个人贡献者，主要担任开发人员/程序员/软件工程师、架构师、DevOps工程师/基础设施开发人员等角色。

• 我们结合了IDE和AI的效果。

在重叠任务上，提升效果根据以下公式进行计算：

综合提升 = IDE提升 + AI提升 - (IDE提升 × AI提升)

额外的10% AI专属提升用于那些AI在IDE之外提高生产力的任务。

财务计算

总投资回报率（财务收益）估算为生产力节省与投资成本之间的差额。所有用于计算投资成本的价格均为税前年度许可证价格。

净收益 = 总生产力节省 - 税前投资成本

ROI（%） = (净收益 / 成本) × 100

投资成本

税前投资成本为：

成本 = (税前IDE许可证价格 × 许可证数量) + (税前AI Ultimate许可证价格 × 许可证数量)

在应用上述公式后，结果会根据项目持续时间进行调整。

总生产力节省

总生产力节省的计算方式如下：

如果禁用AI → 总节省 = IDE节省

如果启用AI → 总节省 = AI重叠节省 + AI专属节省

其中：

• IDE节省 = (工资 × 持续时间) × 45% × IDE提升

• AI专属节省 = (工资 × 持续时间) × 10% × AI提升

• AI重叠节省 = (工资 × 持续时间) × 45% × (IDE提升 + AI提升 - IDE提升 × AI提升)

重要声明

上述模型依赖于若干简化的假设，包括平均工资基准、自我报告的生产力提升以及通用的开发者工作流程，这些可能无法反映每个组织的具体情况。

总结

JetBrains投资回报率计算器试图捕捉并量化团队已经感受到的一种现象，即更好的工具可以减少摩擦，从而转化为有意义的时间节省。

通过结合大规模的工资基准、数百名开发者的反馈以及基于任务的生产力模型，我们相信JetBrains投资回报率计算器提供了对潜在生产力提升及相关收益的保守但现实的估计。

上述方法旨在提供对估算方式的透明度。得出的计算结果仅用于说明，不应被解释为对财务或生产力结果的保证。

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