การพยากรณ์ทางการเงินเมื่อสร้างแบบจำลองด้วยข้อมูลที่ขาดหายไป

หุ้นส่วนของบริษัทร่วมทุนเดิมของฉันเคยบอกฉันว่าการคาดการณ์ทางการเงินสำหรับสตาร์ทอัพควรเริ่มต้นที่ระดับที่ละเอียด จากภูมิหลังของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ระดับมหภาค ตอนแรกฉันไม่เข้าใจความหมาย เนื่องจากฉันคุ้นเคยกับการคาดการณ์ตามแนวโน้ม รายได้ประจำ และการเปรียบเทียบ แต่สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่ไม่พร้อมใช้งานสำหรับสตาร์ทอัพ บ่อยครั้งที่ไม่มีความชัดเจนว่าตลาดเป้าหมายคืออะไร นับประสารายได้ที่สามารถคว้ามาได้

เป็นการยากที่จะโน้มน้าวใจใครบางคนในสิ่งที่ไม่มีอยู่ ผู้ก่อตั้งมักจะนอนอยู่กับแนวคิดนี้เป็นเวลาอย่างน้อย 6 เดือนก่อนที่จะเข้าหานักลงทุนรายแรก เมื่อถึงจุดนี้ พวกเขาจะจำลองสถานการณ์และแบบจำลองต่างๆ มากกว่าหนึ่งพันแบบไว้ในใจด้วยวิสัยทัศน์อันยิ่งใหญ่ว่าพวกเขาจะบรรลุอะไรในเวลา 10 ปี—เพียงแต่รู้สึกผิดหวังที่นักลงทุนไม่ได้สรุปในวิสัยทัศน์เดียวกัน พวกเขามักจะลืมไปว่าพวกเขาต้องการจับมือนักลงทุนผ่านเส้นทางเดียวกับที่พวกเขาได้ผ่านด้วยตัวเองแม้ว่าจะผ่านทางทางลัดเพื่อให้ได้วิสัยทัศน์ที่ยิ่งใหญ่เช่นเดียวกัน วิธีเดียวที่จะบรรลุสิ่งนั้นคือผ่านข้อเท็จจริงและตรรกะ

เป็นความจริงที่ว่านักลงทุนไม่มีเวลาดูรายละเอียดมากเกินไปในการประชุมครั้งแรก นั่นเป็นเหตุผลที่เทคนิคต่างๆ ถูกสร้างขึ้นเพื่อดึงดูดความสนใจของพวกเขา ตั้งแต่การนำเสนอในลิฟต์ ทีเซอร์ 15 นาที ไปจนถึงการนำเสนอที่มีความยาวหนึ่งชั่วโมง ในที่สุด นักลงทุนยังคงต้องกลั่นกรองแผนเพื่อให้แน่ใจว่าวิสัยทัศน์ของผู้ก่อตั้งเป็นจริงและสมมติฐานพื้นฐานที่เป็นไปได้

การคาดการณ์ทางการเงินเป็นเหมือนแผนที่ที่นำพานักลงทุนไปสู่เป้าหมายสุดท้าย การคาดการณ์ส่วนใหญ่ล้มเหลวเนื่องจากสันนิษฐานว่าสามารถยึดตลาดได้ตั้งแต่หนึ่งเปอร์เซ็นต์ขึ้นไปหรืออัตราการเติบโตรายเดือน 100 เปอร์เซ็นต์โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องให้รายละเอียดเกี่ยวกับกลยุทธ์และข้อสันนิษฐานที่จะทำให้สำเร็จ โมเดลทางการเงินสำหรับสตาร์ทอัพต้องมีเหตุผลและมีเหตุผล ต้องสอดคล้องกับกลยุทธ์และต้องละเอียดโดยไม่มีขั้นตอนที่ขาดหายไปจากจุด A ถึง Z

วิธีการพยากรณ์ทางการเงินแบบละเอียดสำหรับรายได้

การคาดการณ์ทางการเงินที่ละเอียดควรเริ่มต้นด้วยรายได้ เนื่องจากโดยปกติแล้วจะเป็นรายการที่สำคัญที่สุดและมีความไม่แน่นอนที่สุดในการคาดการณ์ เช่นเดียวกับธุรกิจ การคาดการณ์รายได้ควรเริ่มต้นโดยคำนึงถึงลูกค้าเป็นหลัก หลังจากระบุตลาดเป้าหมายแล้ว สตาร์ทอัพจะต้องกำหนดว่าจะได้ลูกค้ามาอย่างไร โดยทั่วไปมีแหล่งที่มา 3 แหล่ง ได้แก่ การขาย การตลาด และออร์แกนิก

ทีมขาย

ทีมขายเป็นช่องทางตรงที่เปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายให้เป็นลูกค้า ปัจจัยหลักในการขายคือขนาดของทีมขายและยอดขายเฉลี่ยต่อเดือน ยอดขายเฉลี่ยสามารถแบ่งออกเป็นลีดที่มีคุณสมบัติเหมาะสมต่อเดือน อัตราการแปลงจากโอกาสในการขาย และระยะเวลาของวงจรการขายเฉลี่ย ตัวอย่างเช่น ถ้าสตาร์ทอัพมีทีมขายสามคน ลีดที่ผ่านการรับรอง 100 คนสร้างต่อเดือนต่อพนักงานขาย อัตราการแปลงโอกาสในการขายเป็น 10 เปอร์เซ็นต์ และรอบการขายเฉลี่ยสองเดือน การเริ่มต้นจะสร้างยอดขาย 15 รายการ เดือน (3 * 100 * 10% * 0.5) สำหรับโมเดลธุรกิจบางรูปแบบ โอกาสในการขายจะถูกสร้างขึ้นผ่านการตลาด ซึ่งส่งผลให้มีกระบวนการได้มาแบบสองขั้นตอน

ตัวอย่างกระบวนการซื้อกิจการแบบสองขั้นตอน

กลยุทธ์การตลาด

การตลาดไม่ได้กำหนดเป้าหมายลูกค้าอย่างแม่นยำเท่ากับการขาย แต่เข้าถึงผู้ชมที่กว้างขึ้นได้ดีกว่า การคาดการณ์ยอดขายจากการตลาดเริ่มต้นด้วยการระบุกลยุทธ์ทางการตลาด (เช่น การจ่ายต่อคลิก โซเชียลมีเดีย ไดเร็คเมล์ ป้ายโฆษณา การอ้างอิง) งบประมาณที่จัดสรรให้กับแต่ละกลยุทธ์ และราคาต่อการได้รับ (CPA) สำหรับแต่ละกลยุทธ์ สำหรับนักการตลาดดิจิทัลหลายๆ คน CPA ยังสามารถแสดงเป็นต้นทุนต่อการแสดงผลพันครั้ง (CPT หรือ CPM) คูณด้วยอัตราการคลิกผ่าน (CTR) และอัตราการแปลง (CVR)

ตัวอย่างเช่น หากสตาร์ทอัพใช้กลยุทธ์ทางการตลาดสามกลยุทธ์ ได้แก่ จ่ายต่อคลิก โซเชียลมีเดีย และการอ้างอิง โดยมี CPA เท่ากับ 50 ดอลลาร์ 80 ดอลลาร์ และ 100 ดอลลาร์ตามลำดับ และจัดสรร 10,000 ดอลลาร์ให้กับแต่ละกลยุทธ์ คาดว่าจะสร้างยอดรวมได้ การได้มาซึ่งลูกค้า 212.5 (10,000/50 + 10,000/80 + 10,000/10) การเข้าซื้อกิจการเหล่านี้อาจเป็นการจ่ายลูกค้าหรือโอกาสในการขาย ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบธุรกิจ หากเป็นลูกค้าเป้าหมาย การเข้าซื้อกิจการจะถูกเพิ่มไปยังลูกค้าเป้าหมายที่ผ่านการรับรองซึ่งสร้างขึ้นในสูตรการขายด้านบน หากมีการเพิ่มลูกค้าเป้าหมายที่ด้านบนของลูกค้าเป้าหมายที่ทีมขายเริ่มต้น จำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าทีมขายมีความสามารถเพียงพอที่จะจัดการกับลูกค้าเป้าหมายเพิ่มเติมเหล่านี้

การคาดการณ์การสร้างลูกค้าเป้าหมายผ่านช่องทางการตลาด

การขายแบบออร์แกนิก

ในขณะที่กลยุทธ์การขายและการตลาดมีการดำเนินการที่ดึงลูกค้าเข้ามา ยอดขายปกติมักเกิดจากการที่ลูกค้าค้นพบธุรกิจ—โดยไม่ได้ตั้งใจหรือวางแผนเชิงกลยุทธ์ ตัวอย่างของการขายแบบออร์แกนิก ได้แก่ การเดินเท้า การบอกต่อ SEO และการเป็นส่วนหนึ่งของตลาด ยังคงสามารถคำนวณต้นทุนการได้มาสำหรับช่องทางเหล่านี้ แต่ธุรกิจมักจะไม่มีการควบคุมมากนัก นอกเหนือจากการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการขายแบบออร์แกนิกที่จะเกิดขึ้น ในการประเมินยอดขายออร์แกนิก ให้เริ่มด้วยการประมาณจำนวนการแสดงโฆษณาคูณด้วยอัตราการแปลง สำหรับคำพูดจากปากต่อปาก การเปิดเผยข้อมูลสามารถประมาณได้จากจำนวนลูกค้าที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน เปอร์เซ็นต์ของ "การอ้างอิง" ที่น่าจะเป็นไปได้ และการเข้าถึงต่อการอ้างอิง

การพยากรณ์คอนเวอร์ชั่นของยอดขายปกติตามช่องทาง

คุณค่าของลูกค้า

หลังจากคาดการณ์จำนวนการขายแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณรายได้เฉลี่ยที่ลูกค้าแต่ละรายจะนำมา หรือที่เรียกว่ามูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (LTV) ในการกำหนด LTV ให้ประเมินมูลค่าการซื้อเฉลี่ย ความถี่ของการซื้อซ้ำ และอัตราการเลิกใช้งาน (ซึ่งเท่ากับ 1/อายุของลูกค้า) ลูกค้าแบ่งออกเป็นสามประเภท: ลูกค้าใหม่ ลูกค้าประจำ และลูกค้าที่สูญเสีย ในแต่ละช่วงเวลา ยอดขายที่คาดการณ์ไว้จะถูกคูณด้วยมูลค่าซื้อเฉลี่ยเพื่อให้ได้การซื้อของลูกค้าใหม่ ลูกค้าที่ซื้อซ้ำจะคำนวณโดยลูกค้าที่ใช้งานจากช่วงสุดท้ายคูณด้วยความถี่ในการซื้อเฉลี่ย (เช่น เดือนละครั้งหรือ 0.5 ครั้งต่อเดือน) ลูกค้าที่หายไปจะคำนวณโดยการคูณอัตราการเลิกใช้งานด้วยผลรวมของลูกค้าใหม่และลูกค้าที่ใช้งานอยู่จากช่วงที่แล้ว ลูกค้าใหม่ + ลูกค้าที่ใช้งานงวดที่แล้ว - ลูกค้าที่หายไป = ลูกค้าที่ใช้งานในช่วงเวลานี้

ขั้นตอนในการคำนวณมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (LTV)

มีโมเดลธุรกิจมากมายพอๆ กับธุรกิจ ดังนั้นสมการที่แน่นอนอาจใช้ไม่ได้กับการเริ่มต้นทุกครั้ง ทว่า ตรรกะเดียวกันนี้ใช้ได้กับทุกธุรกิจ จุดเริ่มต้นที่ดีคือการวางแผนเส้นทางของลูกค้า และตรวจสอบกลยุทธ์ ต้นทุน และรายได้ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละขั้นตอน สำหรับการคาดการณ์ที่สมจริงยิ่งขึ้น แม้ว่าจะซับซ้อนกว่านั้น ให้พิจารณาถึงความล่าช้าระหว่างคอนเวอร์ชันและการตลาดเริ่มต้นหรือการเปิดเผยข้อมูลแบบออร์แกนิกด้วย

เรียกใช้การคาดการณ์รายได้ที่เป็นผลลัพธ์ผ่านการ ทดสอบการสูดดม (ไม่ใช่ ไม่ใช่ไดอะแฟรมฟลูออโรสโคปี) เพื่อให้แน่ใจว่าเหมาะสม นี่เป็นแนวทางจากบนลงล่างโดยทั่วไปโดยเริ่มต้นที่ขนาดตลาดรวม (TAM) และจำกัดให้แคบลงจนถึงตลาดที่พร้อมให้บริการ (SAM) เห็นได้ชัดว่าความสามารถในการจับตลาดขนาดใหญ่ถึง 80 เปอร์เซ็นต์ในวันแรกนั้นไม่สมเหตุสมผล ไม่ว่าเงินจะถูกทุ่มไปกับการตลาดมากแค่ไหนก็ตาม นอกจากนี้ การขายไม่ควรเกินความสามารถทางกายภาพของธุรกิจ เว้นแต่จะจำลองความเป็นไปได้ของการขยายกำลังการผลิต

เทคนิคการพยากรณ์ทางการเงินแบบละเอียดสำหรับต้นทุน

ต้นทุนการคาดการณ์ง่ายกว่ามากเมื่อเทียบกับรายได้ ต้นทุนควรเป็นหน้าที่ของรายได้ เป็นทรัพยากรทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับธุรกิจในการสร้างและสร้างรายได้ที่คาดการณ์ต่อไป ค่าใช้จ่ายบางอย่างโดยตรงมากกว่า (เช่น COGS) ในขณะที่ค่าใช้จ่ายอื่นๆ อาจเป็นทางอ้อม (เช่น ค่าเช่า)

ต้นทุนขาย (COGS)

ขั้นแรก เริ่มต้นด้วย COGS ซึ่งเป็นต้นทุนที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการผลิต การได้มา หรือการส่งมอบผลิตภัณฑ์หรือบริการของบริษัท COGS อาจเป็นต้นทุนผันแปรหรือกึ่งคงที่ ต้นทุนผันแปรสามารถเชื่อมโยงกับยอดขายทั้งหมด (เช่น ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม) หรือลูกค้า (เช่น ผู้จัดการบัญชี) ต้นทุนกึ่งคงที่เชื่อมโยงกับการขายหรือลูกค้าอย่างหลวม ๆ ค่าใช้จ่ายเหล่านี้เป็นค่าใช้จ่ายที่เพียงพอสำหรับการขาย - หรือลูกค้า - แต่ต้องมีการอัปเกรดหลังจากมีปริมาณที่กำหนด (เช่น การอัปเกรดเซิร์ฟเวอร์เพื่อรับมือกับปริมาณการใช้งานเว็บที่มากขึ้น หรือจำนวนตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า)

ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ประการที่สอง กำหนดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน โดยทั่วไปแล้ว หมวดหมู่หลักคือการขายและการตลาด ค่าใช้จ่ายทั่วไปและการบริหาร และค่าใช้จ่ายในการวิจัยและพัฒนา

ต้นทุนการขายและการตลาด ควรเชื่อมโยงกับงบประมาณการขายและการตลาดและกลยุทธ์การได้มาซึ่งลูกค้า ตามที่กำหนดไว้ในการคาดการณ์การขาย

ต้นทุนทั่วไปและการบริหารคือต้นทุน การดำเนินธุรกิจที่จำเป็นในการสนับสนุนบริษัทในขนาดที่คาดการณ์ไว้ สิ่งนี้แตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ แต่คำถามสำคัญบางประการคือ ข้อกำหนดด้านพนักงานคืออะไร? ค่าเช่าสำนักงานและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องเท่าไหร่? โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีมีค่าใช้จ่ายเท่าไร? ค่าประกันและค่าวิชาชีพเท่าไหร่? นักบัญชีที่มีประสบการณ์ควรสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้

ต้นทุนการวิจัยและพัฒนา เป็นต้นทุนที่เกิดขึ้นในการค้นพบความรู้และผลิตภัณฑ์ใหม่

รายจ่ายลงทุน

สุดท้าย กำหนดรายจ่ายฝ่ายทุนที่จำเป็นสำหรับธุรกิจ สิ่งนี้ไม่เพียงส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อกระแสเงินสด แต่รายจ่ายฝ่ายทุนแต่ละรายจะมีอัตราการคิดค่าเสื่อมราคาของตัวเองซึ่งจะส่งผลต่อกำไรขาดทุน

สตาร์ทอัพส่วนใหญ่ไม่มีต้นทุนทางการเงิน แต่ถ้ามีก็ต้องเพิ่มด้วย

หลังจากคาดการณ์กำไรขาดทุนของบริษัทแล้ว งบกระแสเงินสดและงบดุลเป็นการอนุมานอย่างง่ายด้วยสมมติฐานเพิ่มเติมบางประการ ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินจะสามารถคาดการณ์แบบจำลองสามข้อความจากการคาดการณ์และสมมติฐานข้างต้นได้

แม้ว่าการคาดการณ์ในระดับที่ละเอียดจะส่งผลให้ไม่ทราบข้อมูลเพิ่มเติม แต่โปรดวางใจว่าไม่มีนักลงทุนรายใดคาดหวังว่าสตาร์ทอัพจะรู้ว่า CAC, LTV หรือตัวแปรอื่น ๆ ของพวกเขาคืออะไร ในความเป็นจริง นักลงทุนส่วนใหญ่ไม่สนใจความถูกต้องของการคาดการณ์รายได้ พวกเขารู้ว่ามันจะไม่เป็นเช่นนั้น พวกเขามีความสนใจในกระบวนการคิดและความสามารถในการระบุสิ่งที่ไม่รู้ที่ซ่อนเร้นในขณะที่พวกเขาเปิดเผยว่าผู้ก่อตั้งมีเหตุผล ปฏิบัติจริง และเข้าใจธุรกิจของพวกเขาหรือไม่ วิธีการประมาณการสิ่งที่ไม่ทราบเหล่านี้รวมถึงการวิเคราะห์ผลงานที่ผ่านมา การวิจัยเดสก์ท็อป การกลั่นกรองหนังสือชี้ชวน/รายงานประจำปีของบริษัทจดทะเบียน และการพูดคุยกับบริษัทอื่นๆ และหน่วยงานการตลาดในอุตสาหกรรมที่คล้ายคลึงกัน

การพยากรณ์ทางการเงินแบบละเอียดมีประโยชน์อย่างไร?

การคาดการณ์รายรับและต้นทุนควรเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้สำหรับสตาร์ทอัพเพื่อสร้างโมเดลธุรกิจที่เป็นไปได้ โมเดลทางการเงินที่ดีจะช่วยให้ผู้ก่อตั้งตัดสินใจในเรื่องสำคัญๆ เกี่ยวกับการดำเนินงานและกำหนดความต้องการด้านเงินทุนของพวกเขาได้

การคาดการณ์ทางการเงินที่ละเอียดจะสอดคล้องกับความคาดหวังของนักลงทุนและผู้ก่อตั้ง เปลี่ยนการอภิปรายจากสิ่งที่ทำได้—เรื่องส่วนตัว—เป็นกลยุทธ์และสมมติฐานพื้นฐาน หากนักลงทุนและผู้ก่อตั้งไม่เห็นด้วยกับสมมติฐาน พวกเขาเพียงแค่ต้องพิสูจน์ด้วยข้อมูลหรือทำการทดลองเล็กๆ น้อยๆ (เช่น การทดสอบ A/B) สมมติฐานพื้นฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อที่ละเอียดอ่อนที่สุด จะกลายเป็น KPI สำหรับทีมผู้บริหารด้วย เพื่อให้มีความชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่จำเป็นต้องบรรลุ หากการคาดการณ์รายได้ไม่เกิดขึ้น แทนที่จะโต้เถียงและกล่าวโทษซึ่งกันและกัน เป็นไปได้ที่จะระบุข้อสมมติที่ไม่อยู่ในแนวเดียวกันและมุ่งเน้นที่การค้นหาสาเหตุของปัญหา หากสมมติฐานกลายเป็นผิด สตาร์ทอัพสามารถอัปเดตโมเดลอย่างรวดเร็วด้วยสมมติฐานใหม่เพื่อให้ได้ชุดการคาดการณ์ทางการเงินชุดใหม่ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วว่าจะเดินหน้าต่อไปหรือเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจปัจจุบัน

ดังนั้น แม้ว่าจะใช้เวลานานกว่าในการสร้างการคาดการณ์ทางการเงินแบบละเอียด แต่ก็ช่วยประหยัดเวลาได้มากในการติดตามและลดความขัดแย้งระหว่างผู้ก่อตั้งและนักลงทุน

ประโยชน์อีกประการของการคาดการณ์ทางการเงินแบบละเอียดคือช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถทดสอบความอ่อนไหวของข้อสมมติต่างๆ และค้นหาสมมติฐานที่มีความละเอียดอ่อนและสำคัญที่สุดสำหรับความสำเร็จของธุรกิจ หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าสมมติฐาน "ก้าวกระโดดแห่งศรัทธา" สตาร์ทอัพสามารถออกแบบการทดลองขนาดเล็กหรือ MVP เพื่อทดสอบสมมติฐานเหล่านี้เพื่อพิสูจน์หรือหักล้างได้ สตาร์ทอัพที่สามารถพิสูจน์สมมติฐานเหล่านี้ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ได้รับความน่าเชื่อถือมากขึ้นจากนักลงทุนและพบว่ามีการปฏิบัติจริงมากขึ้น

แม้ว่าแบบจำลองทางการเงินอาจดูเหมือนเป็นสิ่งสุดท้ายที่นักลงทุนมอง แต่ก็เป็นเอกสารที่สำคัญที่สุดฉบับหนึ่ง เนื่องจากจะช่วยจัดตำแหน่งนักลงทุนและนำทางการเริ่มต้นสู่ความสำเร็จ ผู้ก่อตั้งไม่ควรกลัวความพยายามพิเศษในการคาดการณ์ทางการเงินที่ละเอียด เพราะจะช่วยประหยัดเวลาและความเจ็บปวดในอนาคตของพวกเขา บางครั้งมันเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จของสตาร์ทอัพเพราะช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วตามข้อเท็จจริง นอกจากนี้ การคาดการณ์ทางการเงินที่ดีจะเน้นที่ผู้ก่อตั้งในการตอบคำถามเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ เช่น กลยุทธ์การขายและการตลาด และการจัดสรรทรัพยากร คำถามเหล่านี้เป็นคำถามสำคัญที่ต้องตอบสำหรับการเริ่มต้นธุรกิจ โมเดลทางการเงินเพียงสรุปกลยุทธ์และข้อสมมติฐานในเอกสารฉบับเดียว