Doğru Bir Finansal Model Oluşturmak İçin Adım Adım Kılavuz

Finansal Model Bir Pusuladır, Kristal Küre Değil

Erken aşamadaki şirketlere bir yatırımcı ve danışman olarak, yeni girişimlerden gördüğüm hemen hemen her finansal model, bir aşamada üstel büyüme gösterdi. Müşteri edinme maliyetleriyle ilgili varsayımlar düşüş eğilimi gösteriyor, Kullanıcı Başına Ortalama Gelir (ARPU) eğilimleri artıyor, maliyetlerin gelirlerden daha yavaş büyüyeceği, satış döngülerinin kısalacağı, fiyatların yükseleceği ve gelirlerin patlayacağı tahmin ediliyor.

12-18 ay içinde, çoğu şirket o kadar hızlı büyüyor ki, ya (a) kanıtladıkları devasa büyüme fırsatını finanse etmek için sermaye artıracaklar ya da (b) pazarlama harcamalarını geri çekecek ve serbest nakit akışını hasat edecekler. Sonuçlar.

Benzer şekilde, dünya çapında hükümetler tarafından kullanılan COVID-19 modelleri, sonuçlardan önemli ölçüde kopuk tahminler üretti. Yeni bir virüsün doğasında var olan büyük belirsizlik göz önüne alındığında, bu bir sürpriz olmamalı. Bunun gerçekçi - alaycı değil - bir değerlendirme olması amaçlanmıştır. Tüm modeller tasarım olarak yanlıştır, ancak zaman içinde doğruluklarını en üst düzeye çıkarmak için altı aşamalı bir süreç vardır.

Aşama 1: Balta

Finansal modelleme sürecindeki ilk adım, her varsayımı geri itmektir:

• Müşteri edinme maliyetleriniz neden alt etmeye çalıştığınız milyar dolarlık rakibinizle karşılaştırılabilir?
• Gerçekten dört ay içinde soğuk aramadan satışa geçmeyi mi bekliyorsunuz? Fortune 500 şirketlerine yedi rakamlı sözleşmeler satma deneyiminiz nedir?
• Tüm satış elemanlarınız 1. günden itibaren nasıl verimli olacak?
• Müşteri başarısı için bütçenizde hiçbir şey yok, ancak yine de son derece düşük müşteri kaybı olduğunu varsayıyorsunuz - neden?
• Ürününüz, ana rakiplerinizden %50 daha fazla talep edebileceğiniz kadar farklı mı?

Pek çok SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) şirketiyle çalışıyorum ve odaklandığımız üç önemli Temel Performans Göstergesi (KPI), Müşteri Edinme Maliyeti (CAC), Müşteri Kaybı ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri (LTV). Bunların her biri diğer varsayımlar tarafından yönlendirilir: CAC, pazarlama ve tanıtım için ne kadar harcadığınızın, kaç kişinin reklamlarınızı tıkladığının, kaç kişinin bu reklamlar üzerinde işlem yaptığının ve kaçının dönüşüm sağladığının bir işlevidir. ücretsiz ve nihai olarak ücretli müşteriler ve ne zaman.

Herhangi bir iş kararı vermeden önce tüm varsayımlar KPI ailelerine atanır. CAC KPI, pazarlama hunisi varsayımlarını ve aynı zamanda satış varsayımlarını içerir. Satış görevlileriniz aynı anda kaç potansiyel müşteriyi yönetebilir? yakın oran nedir? Tipik satış ne kadar sürer? Ancak tüm bu varsayımlar için yeterli desteği bulduktan sonra iş planını uygulamaya geçiyoruz.

Bu adım, şu anda yaşadığımız COVID-19 pandemisine eşitlenebilir. Bu modeller aynı zamanda varsayımlar üzerine kuruludur. Biri, SARS2 CoV-19 virüsünün duyarlı bir popülasyonda doğal olarak yayıldığı varsayılan hız olan R0'dır. Diğer varsayımlar, enfeksiyondan sonra COVID-19'un etkisi ile ilgilidir.

Çinli yetkililer tarafından yürütülen ön araştırmalar, #Wuhan, #Çin'de tanımlanan yeni #koronavirüsün (2019-nCoV) insandan insana bulaştığına dair net bir kanıt bulamadı. pic.twitter.com/Fnl5P877VG

— Dünya Sağlık Örgütü (WHO) (@WHO) 14 Ocak 2020

Bu varsayımların hiçbiri baştan tam olarak anlaşılamadı ve ideal olarak Batılı sağlık yetkilileri, çeşitli sosyal mesafe biçimlerini zorunlu kılmak için nihai kararlarını vermeden önce hepsine meydan okudu.

Aşama 2: Bilinen Bilinmeyenler

Bir finansal modelde daha az kesin olan değişkenler Bilinen Bilinmeyenlerdir. En yakından odaklanılacak varsayımları bulmak için müşterilerle çalıştığımda, beyaz tahtalı bir odaya (veya boş bir Google belgesine sahip bir Zoom odasına) gireriz ve hepsini model içindeki kesinlik derecesine ve önem derecesine göre sıralarız. .

Tüketici bir SaaS şirketi için satışa dönüşüm oranı (Dönüşüm Oranı) çok önemli bir varsayımdır. Müşterilerimden biri bir sağlık uygulaması - ücretsiz bir ürünü, ücretli bir abonelik ürünü var ve müşterileri hizmet sağlayıcılara yönlendirmek için komisyon kazanıyorlar. Ücretsiz uygulamaya kaydolan her 1000 kişiden 50'sinin sonunda ücretli abonelere yükseldiğini varsaydılar. Bu, son verilere dayanıyordu, ancak rakiplerin deneyimlerine veya başka bir şirketle olan önceki deneyimlerine de dayanabilirdi. Bir modeldeki her varsayım, bir ekibin, o belirli varsayımların o sırada mevcut olan bilgilerle en anlamlı olduğu görüşünün sonucudur.

Dönüşüm Oranının satış büyümesi ve kar marjları üzerinde büyük bir etkisi olduğunu bildiğimizden ve bu oran etrafındaki varsayımlarımızdan daha az emin olduğumuzdan, bu değişken ana odak noktamızdı. Nispeten yüksek satış hacmine ve kısa bir satış döngüsüne sahip bir tüketici SaaS işi yürütüyorsanız, bu sonuçları oldukça hızlı bir şekilde görebilirsiniz. Yeterli veri geldiğinde, ya varsayımlarımızın doğru olduğundan emin olabiliriz ya da Dönüşüm Oranını fazla tahmin ettiğimiz için ele alınması gereken bir sorun olduğunu görebiliriz.

Anekdot raporları aldığımız için çözmeye çalıştığımız asıl soru, asemptomatik olduğunuzda bunu verimli bir şekilde iletebilir misiniz? Anthony S. Fauci, MD, NIAID Direktörü (19 Şubat 2020)

Benzer şekilde, halk sağlığı yetkilileri, varsayımlarından bazılarının o sırada belirsiz olduğunu biliyorlardı: R0, semptomatik oran, hastaneye yatış oranı, hastane kapasitesi, ölüm oranı, vb. Örneğin, R0, göründüğünden daha karmaşık. Uygulama ve etkinlik açısından bir bölgenin özelliklerine göre farklılık gösteren tüm davranış değişikliklerini hesaba katmak için iyi bir R0 varsayımı gerekliydi (örneğin, kentsel: sıkışık New York City ve Güney Dakota'daki bir kırsal kasaba). Etkili Üreme Sayısı, Re, çeşitli koşullar altında ve farklı zamanlarda virüsün üreme oranını tanımlamak için kullanılır.

Hem SaaS müşterilerim hem de halk sağlığı yetkilileri, modeldeki temel değişkenlerin daha iyi anlaşılmasına tamamen odaklanmalıdır. Hangi zor verilere odaklanacaklarını öğrendiklerinde bir sonraki adıma geçerler: Ölçüm.

Aşama 3: Ölçüm

Ölçüm sırasında, Dönüşüm Oranı varsayımını derinlemesine inceleyeceğiz: İnsanlar reklamları tıklıyor ve uygulamayı beklediğimiz oranda mı indiriyor? Hangi oranda ücretli müşterilere dönüşüyorlar? Ücretli müşterilere dönüşmeleri ne kadar sürüyor ve yükseltme yaptıktan sonra ne kadar süre kalıyorlar?

Şimdi bununla ilgili sorun şu ki, pek çok bilinmeyen var... Biliyorsunuz, başlangıçta, asemptomatik enfeksiyonlar olup olmadığından emin değildik, bu da onu gördüğümüzden çok daha geniş bir salgın haline getirecekti. Artık kesin olarak var olduğunu biliyoruz. Anthony S. Fauci, MD, NIAID Direktörü (31 Ocak 2020)

Bu sürecin COVID destanıyla da oynandığını görebilirsiniz. Pandeminin başlarında, DSÖ gibi uzmanlar virüs için dünya çapında ölüm oranlarını %3,4 olarak tahmin ediyorlardı, grip düşünüldüğünde çok korkutucu bir rakamın %0,12 civarında olduğu tahmin ediliyor (ancak bu rakam civarında bir dizi tahmin var). Basına yansıyan sayı buydu; perde arkasında, modeller muhtemelen bir dizi olasılık içeriyordu. Ancak tahminlerin, mevcut veriler göz önüne alındığında muhtemel görünenden daha yüksek bir rakam etrafında sabitlendiği oldukça açık.

Mevcut verilerle, COVID olarak anladığımız semptomlara neden olan virüs bulaşmış kişilerin yüzdesinin çok daha yüksek olduğu açık görünüyor. Bu daha yüksek payda göz önüne alındığında, ölüm oranı zorunlu olarak daha düşük, muhtemelen orijinal %3.4 rakamından %0.12'ye çok daha yakın. Dayandığımız modellerin iyimser olmaktan ziyade kötümser olduğu ortaya çıktı ve hastaneye yatış ve ölüm tahminlerimizi aşağı çekmek zorunda kaldık:

Bu, kesinlikle tersinden çok daha iyi bir sorundur ve kısmen dikkatli olmaya yönelik ihtiyatlı bir önyargıdan kaynaklanmaktadır. Şimdi ne olacak?

4. Aşama: Kurcalama

Şu anda dünya siyasi liderleri, modellerini yeniden kalibre etmek için bilim insanlarıyla birlikte çalışıyor. Hangi davranış değiştirici politikanın kullanılacağını veya gevşetileceğini düşünüyorlar. Bazı varsayımlar tüm dünyada aynı olacaktır, ancak çoğu belirli bir bölge veya ortama özgüdür.

Müşterilerimle, modelin ne kadar iyi kalibre edildiğini anlamak için her KPI'daki her varsayımı gözden geçiririm. Bir varsayım gerçeğe uymadığında, nedenini bulmak için birlikte beyin fırtınası yaparız. Değer önerisi düşündüğümüzden daha mı az ve bunu potansiyel müşteriye açıklıyor muyuz? Ürünün fiyatı doğru mu? Satın alma kararlarını hızlandıran bir eylem çağrımız var mı? Kayıt işlemini olabildiğince sorunsuz hale getirdik mi?

Düşük performans gösteren metrikleri iyileştirmede birinin daha iyi çalışıp çalışmadığını görmek için birkaç farklı yaklaşım deneyebiliriz. Bazen kolay bir düzeltme vardır, ancak genellikle belirli bir yolda güven inşa etmek için biraz kurcalamamız gerekir. Yazılım şirketleri A/B testi adı verilen bir süreç kullanır: Hedeflerinizi birbirine yakın gruplara bölersiniz ve her birinin tutarlı bir şekilde üstün sonuçlar üretip üretmediğini görmek için A grubu üzerinde bir yaklaşım ve B grubu üzerinde başka bir yaklaşım denersiniz.

Artık tüm hastaların (travma çağrı türleri dahil) enfekte olduğunu ve tüm kişilerin (iş arkadaşları ve aile üyeleri dahil) topluluk yayılımı nedeniyle maruz kaldığını düşünmeliyiz. FDNY EMS personeline not (4 Nisan 2020)

Hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek için politikalar üzerinde muhtemelen birkaç A/B testi yapılıyor olsa da, farklı ülkeler ve ülkelerdeki farklı yargı yetkileri tarafından neredeyse aydınlatıcı olabilecek bir dizi yaklaşım var. Hem belediyeler hem de dünyadaki tıp uzmanları, hem kendi hastalarından gelen geri bildirimlere hem de diğer hastaların belirli tedavilere nasıl tepki verdiğine dair yayınlanmış araştırmalara dayanarak, bu hastalığa yaklaşımlarını sürekli olarak kurcalıyorlar.

Aşama 5: Yeniden Kalibrasyon

Kauçuğun yol ile buluştuğu aşamadır. KPI'larınızı belirlediniz, onları tahmininize karşı ölçtünüz, kapalı olanları belirlediniz, onları yönlendiren varsayımları saptadınız ve bunları nasıl geliştireceğinize dair belirli hipotezleri test ettiniz.

Dünyanın dört bir yanındaki hükümetler yeniden ayarlama sürecindeler. Çoğu, yayılma hızı, hastane ve test kapasitesi ve genel toplum hazırlığı konusundaki ilerlemeye bağlı olarak aşamalı normale dönüş için planlar uyguluyor. Sonuçların yakından izleneceğine bahse girebilirsiniz.

Hem işletmelerde hem de halk sağlığında bu aşama karar zamanıdır - bir yol seçin ve ilerleyin. Sadece başarının getirisini değil, aynı zamanda zaman ve kaynaklar açısından başarısızlık olasılığını ve maliyetini de göz önünde bulundurun. Başarı için metrikleri belirleyin ve sonuçları görmeyi beklediğiniz zaman tezahür ettirin. Seçtiğiniz yol, süreçlerinizde önemli bir değişiklik gerektiriyorsa, sahiplik atayın. Bu sizi son ve en önemli aşamaya hazırlayacaktır…

6. Aşama: 2. Adıma Geri Dönün

Aşama 6 yoktur - Go'yu geçme, doğrudan Aşama 2'ye geri dön. Dünyadaki her başarılı işletme, varsayımlarını düzenli olarak tanımlar, ölçer, onarır ve yeniden ayarlar. CEO'lar, tüm iş KPI'larını gözden geçirmek ve neyin iyileştirilmesi gerektiğine öncelik vermek için finans ekipleriyle en az üç ayda bir toplantı yapmalıdır. Ekip olarak yaratıcı çözümlere ulaşılmalı, ancak nihai sorumluluk ilgili iş liderlerine verilmelidir. Bu liderler, sürekli olarak tanımlama, ölçme, kurcalama, yeniden ayarlama ve nihayetinde ilerlemeye yönelik bir kültür yaratmalıdır.