Una guía paso a paso para construir un modelo financiero preciso

Un modelo financiero es una brújula, no una bola de cristal

Como inversionista y asesor de empresas en etapa inicial, casi todos los modelos financieros que he visto de nuevas empresas han mostrado un crecimiento exponencial en alguna etapa. Las suposiciones sobre los costos de adquisición de clientes tienden a la baja, el ingreso promedio por usuario (ARPU) tiende al alza, se pronostica que los costos crecerán más lentamente que los ingresos, los ciclos de ventas se acortan, los precios aumentan y los ingresos se disparan.

En 12 a 18 meses, la mayoría de las empresas están creciendo tan rápido que (a) recaudarán capital para financiar la oportunidad de crecimiento masivo que han demostrado, o (b) reducirán el gasto en marketing y cosecharán el flujo de caja libre que resultados

De manera similar, los modelos COVID-19 que utilizan los gobiernos de todo el mundo produjeron pronósticos considerablemente desconectados de los resultados. Esto no debería ser una sorpresa dada la gran incertidumbre inherente a un nuevo virus. Esto pretende ser una evaluación realista, no cínica. Todos los modelos tienen un diseño incorrecto, pero hay un proceso de seis etapas para maximizar su precisión con el tiempo.

Etapa 1: El Hacha

El primer paso en el proceso de modelado financiero es rechazar cada suposición:

• ¿Por qué sus costos de adquisición de clientes son comparables a los del competidor de mil millones de dólares que está tratando de derribar?
• ¿Realmente espera pasar de la llamada en frío a la venta en cuatro meses? ¿Cuál es su experiencia vendiendo contratos de siete cifras a empresas Fortune 500?
• ¿Cómo van a ser productivas todas sus contrataciones de ventas desde el día 1?
• No tiene nada en el presupuesto para el éxito del cliente y aún así asume una rotación extremadamente baja, ¿por qué?
• ¿Tu producto está lo suficientemente diferenciado de tus principales competidores como para cobrar un 50% más?

Trabajo con muchas empresas de SaaS (software como servicio), y tres de los principales indicadores clave de rendimiento (KPI) en los que nos enfocamos son el costo de adquisición del cliente (CAC), la rotación del cliente y el valor de vida del cliente (LTV). Cada uno de ellos se basa en otras suposiciones: el CAC es una función de cuánto gasta en marketing y promoción, cuántas personas hacen clic en sus anuncios, cuántas personas toman medidas en esos anuncios y cuántas de ellas se convierten en clientes gratuitos y, en última instancia, de pago, y cuándo.

Antes de tomar cualquier decisión comercial, todos los supuestos se asignan a las familias de KPI. El CAC KPI incluye los supuestos del embudo de marketing pero también los supuestos de ventas. ¿Cuántos prospectos pueden manejar sus vendedores a la vez? ¿Cuál es la tasa de cierre? ¿Cuánto dura la venta típica? Solo después de encontrar suficiente apoyo para todos esos supuestos, pasamos a implementar el plan de negocios.

Este paso se puede equiparar a la pandemia de COVID-19 que estamos viviendo ahora. Esos modelos también se construyen en torno a supuestos. Uno es R0, que es la tasa supuesta a la que el virus SARS2 CoV-19 se propaga naturalmente a través de una población susceptible. Otras suposiciones giran en torno al impacto de la COVID-19 después de la infección.

Las investigaciones preliminares realizadas por las autoridades chinas no han encontrado evidencia clara de transmisión de persona a persona del nuevo #coronavirus (2019-nCoV) identificado en #Wuhan, #China. pic.twitter.com/Fnl5P877VG

— Organización Mundial de la Salud (OMS) (@WHO) 14 de enero de 2020

Ninguno de esos supuestos se entendió sólidamente desde el principio e, idealmente, los funcionarios de salud occidentales los desafiaron a todos antes de tomar sus decisiones finales para exigir las diversas formas de distanciamiento social.

Etapa 2: Las incógnitas conocidas

Las variables menos seguras en un modelo financiero son las Incógnitas Conocidas. Cuando trabajo con los clientes para descubrir las suposiciones en las que enfocarnos más de cerca, entramos en una sala con una pizarra (o una sala de Zoom con un documento de Google en blanco) y las ordenamos por grado de certeza, así como por importancia dentro del modelo. .

Para una empresa SaaS de consumo, la tasa de conversión a venta (tasa de conversión) es una suposición muy importante. Uno de mis clientes es una aplicación de atención médica: tienen un producto gratuito, un producto de suscripción paga y ganan comisiones por referir clientes a proveedores de servicios. Asumieron que 50 de cada 1000 personas que se registran en la aplicación gratuita eventualmente se actualizan a suscriptores pagos. Esto se basó en datos recientes, pero también podría haberse basado en la experiencia de los competidores o en su experiencia previa con otra empresa. Cada suposición en un modelo es el resultado de la opinión de un equipo de que esas suposiciones particulares tienen más sentido con la información disponible en ese momento.

Dado que sabíamos que la tasa de conversión tiene un gran impacto en el crecimiento de las ventas y los márgenes de beneficio, y dado que estábamos menos seguros de nuestras suposiciones en torno a esa tasa, esta variable fue nuestro enfoque principal. Si está ejecutando un negocio de SaaS de consumo con un volumen de ventas relativamente alto y un ciclo de ventas corto, puede ver estos resultados con bastante rapidez. Cuando ingresan suficientes datos, podemos estar satisfechos de que nuestras suposiciones fueron precisas o ver que hay un problema que abordar porque sobreestimamos la tasa de conversión.

La verdadera pregunta que estamos tratando de resolver, porque estamos recibiendo informes anecdóticos, es si puede transmitirlo de manera eficiente cuando está asintomático. Anthony S. Fauci, MD, Director del NIAID (19 de febrero de 2020)

De manera similar, los funcionarios de salud pública sabían que varias de sus suposiciones eran inciertas en ese momento: R0, tasa de síntomas, tasa de hospitalización, capacidad hospitalaria, tasa de mortalidad, etc. R0, por ejemplo, es más complicado de lo que parece. Una buena suposición de R0 necesitaba tener en cuenta todos los cambios de comportamiento, cuya aplicación y eficacia variaban según las características de una región (p. ej., urbana: ciudad de Nueva York congestionada frente a un pueblo rural en Dakota del Sur). El número de reproducción efectivo, Re, se utiliza para describir la tasa de reproducción del virus en diversas circunstancias y en diferentes momentos.

Tanto mis clientes de SaaS como los funcionarios de salud pública deben centrarse por completo en lograr una mayor comprensión de las variables clave del modelo. Una vez que saben en qué datos concretos centrarse, pasan al siguiente paso: Medición.

Etapa 3: Medición

Durante la medición, profundizaremos en la suposición de la tasa de conversión: ¿las personas hacen clic en los anuncios y descargan la aplicación a la tasa que anticipamos? ¿A qué tasa se están convirtiendo en clientes pagos? ¿Cuánto tiempo tardan en convertirse en clientes pagos y cuánto tiempo se quedan una vez que se actualizan?

El problema ahora con esto es que hay muchas incógnitas... Sabes que, al principio, no estábamos seguros de si había infecciones asintomáticas, lo que haría que fuera un brote mucho más amplio de lo que estamos viendo. Ahora sabemos con seguridad que los hay. Anthony S. Fauci, MD, Director del NIAID (31 de enero de 2020)

También puede ver este proceso en la saga COVID. Al principio de la pandemia, expertos como la OMS estimaban las tasas de mortalidad del virus en un 3,4 % en todo el mundo, una cifra muy aterradora teniendo en cuenta que se estima que la gripe ronda el 0,12 % (pero con un rango de estimaciones en torno a esa cifra). Ese fue el número que se informó en la prensa; detrás de escena, los modelos probablemente incorporaron una gama de posibilidades. Pero está bastante claro que las estimaciones se basaron en una cifra más alta de lo que parece ser probable dados los datos actuales.

Con los datos actuales, parece claro que el porcentaje de personas infectadas con el virus que provoca los síntomas que entendemos como COVID es mucho mayor. Dado ese denominador más alto, la tasa de mortalidad es necesariamente más baja, probablemente mucho más cercana al 0,12 % que a la cifra original del 3,4 %. Resulta que los modelos en los que confiamos se inclinaron hacia el pesimismo en lugar del optimismo, y tuvimos que ajustar a la baja nuestras estimaciones de hospitalizaciones y mortalidad:

Este es ciertamente un problema mucho mejor que el contrario y en parte debido a un sesgo prudente hacia la cautela. ¿Ahora que?

Etapa 4: retoques

En este momento, los líderes políticos mundiales están trabajando con científicos para recalibrar sus modelos. Están jugando con qué palancas de política que alteran el comportamiento usar o relajar. Algunas de las suposiciones serán las mismas en todo el mundo, pero muchas son exclusivas de una determinada región o entorno.

Con mis clientes, analizo cada suposición dentro de cada KPI para comprender qué tan bien calibrado está el modelo. Cuando una suposición no coincide con la realidad, hacemos una lluvia de ideas para averiguar por qué. ¿La propuesta de valor es menor de lo que pensábamos y se lo estamos dejando claro al posible cliente? ¿El precio del producto es correcto? ¿Tenemos un llamado a la acción que catalice su decisión de compra? ¿Hemos hecho que el proceso de registro sea lo más sencillo posible?

Podemos probar algunos enfoques diferentes para ver si uno funciona mejor para mejorar las métricas de bajo rendimiento. A veces, hay una solución fácil, pero por lo general, tenemos que jugar un poco para llegar a generar confianza en un camino particular. Las empresas de software utilizan un proceso llamado prueba A/B: usted divide sus objetivos en grupos estrechamente comparables y prueba un enfoque en el grupo A y otro en el grupo B para ver si alguno produce resultados consistentemente superiores.

Ahora debemos considerar que todos los pacientes (incluidos los tipos de llamadas de trauma) están infectados y que todas las personas (incluso los compañeros de trabajo y familiares) han estado expuestas debido a la propagación comunitaria. Memorándum para el personal de FDNY EMS (4 de abril de 2020)

Si bien es probable que se realicen pocas pruebas A/B en las políticas para ver cuál funciona mejor, hay una variedad de enfoques que están siendo adoptados por diferentes países y diferentes jurisdicciones dentro de los países que pueden ser casi tan esclarecedores. Tanto los municipios como los profesionales médicos de todo el mundo también modifican constantemente su enfoque de esta enfermedad, basándose tanto en los comentarios de sus propios pacientes como en las investigaciones publicadas sobre cómo reaccionaron otros pacientes a ciertos tratamientos.

Etapa 5: Recalibración

Esta es la etapa donde el caucho se encuentra con la carretera. Ha identificado sus KPI, los ha medido en comparación con su predicción, ha identificado los que están mal, ha identificado las suposiciones que los impulsan y ha probado ciertas hipótesis sobre cómo mejorarlos.

Los gobiernos de todo el mundo están en proceso de recalibración. La mayoría está implementando planes para un regreso gradual a la normalidad impulsado por el progreso en la tasa de propagación, la capacidad hospitalaria y de prueba, y la preparación general de la comunidad. Puede apostar a que los resultados serán monitoreados de cerca.

Tanto en las empresas como en la salud pública, esta etapa es un momento de decisión: elige un camino y sigue adelante. No solo considere la recompensa del éxito, sino también la probabilidad y el costo del fracaso en términos de tiempo y recursos. Identifique las métricas para el éxito y cuando espere ver los resultados, manifiéstelos. Si su camino elegido requiere un cambio significativo en sus procesos, asigne la propiedad. Esto te preparará para la etapa final y más importante...

Etapa 6: volver al paso 2

No existe la Etapa 6: no pase Go, solo regrese directamente a la Etapa 2. Todos los negocios exitosos en el mundo identifican, miden, modifican y recalibran regularmente sus suposiciones. Los directores ejecutivos deben reunirse con sus equipos financieros al menos una vez al trimestre para repasar todos los KPI comerciales y priorizar lo que se debe mejorar. Se debe llegar a soluciones creativas como equipo, pero la responsabilidad final se debe asignar a los líderes comerciales relevantes. Esos líderes deben crear una cultura de identificación, medición, ajuste, recalibración y, en última instancia, avance constante.