Un guide étape par étape pour construire un modèle financier précis

Un modèle financier est une boussole, pas une boule de cristal

En tant qu'investisseur et conseiller auprès d'entreprises en démarrage, presque tous les modèles financiers que j'ai vus dans de nouvelles entreprises ont connu une croissance exponentielle à un moment donné. Les hypothèses concernant les coûts d'acquisition de clients ont tendance à baisser, le revenu moyen par utilisateur (ARPU) à augmenter, les coûts devraient augmenter plus lentement que les revenus, les cycles de vente se raccourcissent, les prix augmentent et les revenus explosent.

En 12 à 18 mois, la plupart des entreprises se développent si rapidement qu'elles vont soit (a) lever des capitaux pour financer l'opportunité de croissance massive qu'elles ont prouvée, soit (b) réduire les dépenses de marketing et récolter le flux de trésorerie disponible qui résultats.

De même, les modèles COVID-19 utilisés par les gouvernements du monde entier ont produit des prévisions considérablement déconnectées des résultats. Cela ne devrait pas être une surprise étant donné la grande incertitude inhérente à un nouveau virus. Il s'agit d'une évaluation réaliste, et non cynique. Tous les modèles sont erronés par conception, mais il existe un processus en six étapes pour maximiser leur précision au fil du temps.

Étape 1 : La Hachette

La première étape du processus de modélisation financière consiste à repousser chaque hypothèse :

• Pourquoi vos coûts d'acquisition de clients sont-ils comparables à ceux du concurrent d'un milliard de dollars que vous essayez d'éliminer ?
• Vous attendez-vous vraiment à passer de l'appel à froid à la vente en quatre mois ? Quelle est votre expérience dans la vente de contrats à sept chiffres à des entreprises du Fortune 500 ?
• Comment toutes vos embauches commerciales vont-elles être productives dès le premier jour ?
• Vous n'avez rien dans le budget pour le succès des clients, mais vous supposez toujours un taux de désabonnement extrêmement faible - pourquoi ?
• Votre produit est-il suffisamment différencié de vos principaux concurrents pour que vous puissiez facturer 50 % de plus ?

Je travaille avec de nombreuses entreprises SaaS (Software as a Service), et trois des principaux indicateurs de performance clés (KPI) sur lesquels nous nous concentrons sont le coût d'acquisition client (CAC), le taux de désabonnement client et la valeur à vie client (LTV). Chacun de ceux-ci est motivé par d'autres hypothèses : le CAC est fonction du montant que vous dépensez en marketing et en promotion, du nombre de personnes qui cliquent sur vos annonces, du nombre de personnes qui agissent sur ces annonces et du nombre d'entre elles qui se convertissent en clients gratuits et finalement payants, et quand.

Avant de prendre des décisions commerciales, toutes les hypothèses sont affectées à des familles de KPI. Le KPI CAC inclut les hypothèses de l'entonnoir marketing mais également les hypothèses de vente. Combien de prospects vos commerciaux peuvent-ils gérer en même temps ? Quel est le taux de clôture ? Combien de temps dure la vente typique? Ce n'est qu'après avoir trouvé un soutien suffisant pour toutes ces hypothèses que nous passons à la mise en œuvre du plan d'affaires.

Cette étape peut être assimilée à la pandémie de COVID-19 que nous vivons actuellement. Ces modèles sont également construits autour d'hypothèses. L'un est R0, qui est le taux supposé auquel le virus SARS2 CoV-19 se propage naturellement dans une population sensible. D'autres hypothèses concernent l'impact du COVID-19 après l'infection.

Les enquêtes préliminaires menées par les autorités chinoises n'ont trouvé aucune preuve claire de transmission interhumaine du nouveau #coronavirus (2019-nCoV) identifié à #Wuhan, #Chine. pic.twitter.com/Fnl5P877VG

– Organisation mondiale de la santé (OMS) (@WHO) 14 janvier 2020

Aucune de ces hypothèses n'a été solidement comprise dès le départ et, idéalement, les responsables de la santé occidentaux les ont toutes contestées avant de prendre leurs décisions finales d'imposer les différentes formes de distanciation sociale.

Étape 2 : Les inconnues connues

Les variables les moins certaines d'un modèle financier sont les inconnues connues. Lorsque je travaille avec des clients pour déterminer les hypothèses sur lesquelles se concentrer le plus, nous entrons dans une pièce avec un tableau blanc (ou une salle Zoom avec un document Google vierge) et les trions tous par degré de certitude ainsi que par importance dans le modèle .

Pour une entreprise SaaS grand public, le taux de conversion en vente (Conversion Rate) est une hypothèse très importante. L'un de mes clients est une application de soins de santé - ils ont un produit gratuit, un produit d'abonnement payant et ils gagnent des commissions pour avoir référé des clients à des fournisseurs de services. Ils ont supposé que 50 personnes sur 1 000 qui s'inscrivent à l'application gratuite finissent par passer à des abonnés payants. Cela était basé sur des données récentes, mais aurait également pu être basé sur l'expérience de concurrents ou sur leur expérience antérieure avec une autre entreprise. Chaque hypothèse d'un modèle est le résultat de l'opinion d'une équipe selon laquelle ces hypothèses particulières sont les plus logiques avec les informations disponibles à ce moment-là.

Étant donné que nous savions que le taux de conversion avait un impact important sur la croissance des ventes et les marges bénéficiaires, et que nous étions moins certains de nos hypothèses concernant ce taux, cette variable était notre objectif principal. Si vous dirigez une entreprise SaaS grand public avec un volume de ventes relativement élevé et un cycle de vente court, vous pouvez voir ces résultats assez rapidement. Lorsque suffisamment de données arrivent, nous pouvons soit être convaincus que nos hypothèses étaient exactes, soit constater qu'il y a un problème à résoudre car nous avons surestimé le taux de conversion.

La vraie question que nous essayons de résoudre, parce que nous recevons des rapports anecdotiques, est de savoir si vous pouvez le transmettre efficacement lorsque vous êtes asymptomatique. Anthony S. Fauci, MD, directeur du NIAID (19 février 2020)

De même, les responsables de la santé publique savaient que plusieurs de leurs hypothèses étaient incertaines à l'époque : R0, taux symptomatique, taux d'hospitalisation, capacité hospitalière, taux de mortalité, etc. R0, par exemple, est plus compliqué qu'il n'y paraît. Une bonne hypothèse R0 devait prendre en compte tous les changements de comportement, dont l'application et l'efficacité variaient en fonction des caractéristiques d'une région (par exemple, urbaine : ville de New York encombrée par rapport à une ville rurale du Dakota du Sud). Le nombre effectif de reproduction, Re, est utilisé pour décrire le taux de reproduction du virus dans diverses circonstances et à différents moments.

Mes clients SaaS et les responsables de la santé publique doivent se concentrer entièrement sur une meilleure compréhension des variables clés du modèle. Une fois qu'ils savent sur quelles données concrètes se concentrer, ils passent à l'étape suivante : la mesure.

Étape 3 : Mesure

Au cours de la mesure, nous approfondirons l'hypothèse du taux de conversion : les utilisateurs cliquent-ils sur les publicités et téléchargent-ils l'application à peu près au rythme que nous avions prévu ? À quel taux se convertissent-ils en clients payants ? Combien de temps mettent-ils pour se convertir en clients payants et combien de temps restent-ils une fois qu'ils ont mis à niveau ?

Le problème maintenant avec cela est qu'il y a beaucoup d'inconnues... Vous savez qu'au début, nous n'étions pas sûrs s'il y avait des infections asymptomatiques, ce qui en ferait une épidémie beaucoup plus large que ce que nous voyons. Maintenant, nous savons avec certitude qu'il y en a. Anthony S. Fauci, MD, directeur du NIAID (31 janvier 2020)

Vous pouvez également voir ce processus se dérouler avec la saga COVID. Au début de la pandémie, des experts comme l'OMS estimaient les taux de mortalité du virus à 3,4 % dans le monde, un chiffre très effrayant étant donné que la grippe est estimée à environ 0,12 % (mais avec une fourchette d'estimations autour de ce chiffre). C'était le nombre rapporté dans la presse; dans les coulisses, les modèles incorporaient probablement une gamme de possibilités. Mais il est assez clair que les estimations étaient ancrées autour d'un chiffre plus élevé que ce qui semble être probable compte tenu des données actuelles.

Avec les données actuelles, il semble clair que le pourcentage de personnes infectées par le virus qui provoque les symptômes que nous comprenons comme COVID est beaucoup plus élevé. Étant donné ce dénominateur plus élevé, le taux de mortalité est nécessairement plus faible, probablement beaucoup plus proche des 0,12 % que du chiffre initial de 3,4 %. Il s'avère que les modèles sur lesquels nous nous sommes appuyés étaient pessimistes plutôt qu'optimistes, et nous avons dû ajuster nos estimations des hospitalisations et de la mortalité à la baisse :

C'est certainement un bien meilleur problème à avoir que l'inverse et en partie en raison d'un biais prudent vers la prudence. Maintenant quoi?

Étape 4 : Bricoler

En ce moment, les dirigeants politiques mondiaux travaillent avec des scientifiques pour recalibrer leurs modèles. Ils bricolent avec quels leviers politiques modifiant le comportement utiliser ou assouplir. Certaines des hypothèses seront les mêmes à travers le monde, mais beaucoup sont uniques à une région ou à un environnement donné.

Avec mes clients, je passe en revue toutes les hypothèses de chaque KPI pour comprendre à quel point le modèle est bien calibré. Lorsqu'une hypothèse ne correspond pas à la réalité, nous réfléchissons ensemble pour comprendre pourquoi. La proposition de valeur est-elle inférieure à ce que nous pensions et l'expliquons-nous clairement au client potentiel ? Le prix du produit est-il correct ? Avons-nous un appel à l'action qui catalyse leur décision d'achat ? Avons-nous rendu le processus d'inscription aussi fluide que possible ?

Nous pouvons essayer différentes approches pour voir si l'une d'entre elles fonctionne mieux pour améliorer les métriques sous-performantes. Parfois, il existe une solution facile, mais généralement, nous devons bricoler un peu pour arriver à renforcer la confiance dans un chemin particulier. Les éditeurs de logiciels utilisent un processus appelé test A/B : vous divisez vos cibles en groupes étroitement comparables et essayez une approche sur le groupe A et une autre sur le groupe B pour voir si l'une ou l'autre produit des résultats systématiquement supérieurs.

Nous devons maintenant considérer que tous les patients (y compris les types d'appels traumatiques) sont infectés et que toutes les personnes (même les collègues et les membres de la famille) ont été exposées en raison de la propagation dans la communauté. Note de service au personnel FDNY EMS (4 avril 2020)

Bien que peu de tests A/B soient probablement effectués sur les politiques pour voir lesquelles fonctionnent le mieux, il existe une gamme d'approches adoptées par différents pays et différentes juridictions au sein des pays qui peuvent être presque aussi éclairantes. Les municipalités et les professionnels de la santé du monde entier modifient constamment leur approche de cette maladie, en se basant à la fois sur les commentaires de leurs propres patients et sur la recherche publiée sur la façon dont d'autres patients ont réagi à certains traitements.

Étape 5 : Recalibrage

C'est l'étape où le caoutchouc rencontre la route. Vous avez identifié vos KPI, les avez mesurés par rapport à votre prédiction, identifié ceux qui ne sont pas corrects, identifié les hypothèses qui les sous-tendent et testé certaines hypothèses sur la façon de les améliorer.

Les gouvernements du monde entier sont en train de se recalibrer. La plupart mettent en œuvre des plans pour un retour progressif à la normale, motivés par les progrès du taux de propagation, de la capacité des hôpitaux et des tests et de la préparation générale de la communauté. Gageons que les résultats seront suivis de près.

Dans les entreprises comme dans la santé publique, cette étape est le moment de la décision : choisissez une voie et allez de l'avant. Ne considérez pas seulement le gain du succès, mais aussi la probabilité et le coût de l'échec en termes de temps et de ressources. Identifiez les indicateurs de réussite, et lorsque vous vous attendez à voir les résultats, manifestez-vous. Si le chemin que vous avez choisi nécessite une modification importante de vos processus, attribuez-en la propriété. Cela vous préparera pour l'étape finale et la plus importante…

Étape 6 : Revenez à l'étape 2

Il n'y a pas d'étape 6 - ne passez pas Go, revenez directement à l'étape 2. Chaque entreprise prospère dans le monde identifie, mesure, bricole et recalibre régulièrement ses hypothèses. Les PDG doivent rencontrer leurs équipes financières au moins une fois par trimestre pour passer en revue tous les KPI de l'entreprise et hiérarchiser ce qui doit être amélioré. Les solutions créatives doivent être trouvées en équipe, mais la responsabilité ultime doit être attribuée aux chefs d'entreprise concernés. Ces dirigeants doivent créer une culture consistant à constamment identifier, mesurer, bricoler, recalibrer et finalement aller de l'avant.