使用缺失数据建模时的财务预测

我以前的风险投资公司的合伙人曾经告诉我，对初创公司的财务预测应该从一个细粒度的层面开始。 来自宏观对冲基金背景，我最初不明白这意味着什么，因为我习惯于根据趋势、经常性收入和基准进行预测。 但这些对于初创公司来说大多是不可用的。 通常，甚至不清楚目标市场是什么，更不用说它可以获取的收入了。

很难说服某人相信不存在的东西。 创始人通常会在一个想法上沉睡六个月或更长时间，然后才会接触他们的第一个投资者。 至此，他们可能已经在脑海中模拟了一千多种不同的场景和模型，并对他们在 10 年内将实现的目标抱有宏大的愿景——只是因为投资者没有得出相同的愿景而感到沮丧。 他们经常忘记，他们需要帮助投资者完成与他们自己一样的旅程，尽管是通过捷径，以达到同样的宏伟愿景。 实现这一目标的唯一方法是通过事实和逻辑。

确实，投资者在第一次会议上没有时间仔细研究太多细节。 这就是为什么要创造技巧来吸引他们的注意力——从电梯演讲、15 分钟的预告片到长达一小时的演示。 最终，投资者仍然需要仔细审查该计划，以确保创始人的愿景是真实的，并且潜在的假设是合理的。

财务预测就像一张地图，将投资者引向最终目标。 大多数预测都失败了，因为它们自动假设有能力占领 1% 或更多的市场份额或 100% 的月增长率，而没有详细说明能够实现这一目标的策略和假设。 初创公司的财务模型需要合乎逻辑且合理； 它需要与战略保持一致，并且需要细化，从 A 点到 Z 点没有遗漏步骤。

收入的细粒度财务预测方法

精细的财务预测应该从收入开始，因为它通常是最重要和最不确定的预测项目。 像企业一样，收入预测应该从客户开始。 确定目标市场后，初创公司需要确定如何获取客户。 通常有三个来源：销售、营销和有机。

销售团队

销售团队是将潜在客户转化为客户的直接渠道。 销售的关键驱动因素是销售团队的规模和每月的平均销售额。 平均销售额可以细分为每月合格的潜在客户、潜在客户到销售的转化率和平均销售周期长度。 例如，如果一家初创公司有一个由三人组成的销售团队，每个销售人员每月产生 100 个合格的潜在客户，潜在客户到销售的转化率为 10%，平均销售周期为两个月，那么这家初创公司将产生 15 个销售月（3 * 100 * 10% *0.5）。 对于某些商业模式，潜在客户是通过营销产生的，这导致了一个两阶段的获取过程。

两阶段采集流程示例

市场策略

营销并不像销售那样准确地定位客户，但更善于接触更广泛的受众。 从营销预测销售额开始于确定营销策略（例如，按点击付费、社交媒体、直邮、广告牌、推荐）、分配给每个策略的预算以及每个策略的每次获取成本 (CPA)。 对于许多数字营销人员来说，CPA 也可以表示为每千次展示费用（CPT 或 CPM）乘以点击率 (CTR) 和转化率 (CVR)。

例如，如果一家初创公司采用三种营销策略——每次点击付费、社交媒体和推荐——CPA 分别为 50 美元、80 美元和 100 美元，并为每个策略分配 10,000 美元，预计将产生总客户获取 212.5 (10,000/50 + 10,000/80 + 10,000/10)。 根据业务模式，这些收购可能是付费客户或潜在客户； 如果它们是潜在客户，则将收购添加到上述销售公式中生成的合格潜在客户中。 如果将潜在客户添加到销售团队发起的潜在客户之上，则需要进行检查以确保销售团队有足够的能力来处理这些额外的潜在客户。

通过营销渠道预测潜在客户生成

有机销售

虽然销售和营销策略具有吸引客户的行动，但有机销售通常来自客户发现业务 - 意外或战略计划。 有机销售的例子包括客流量、口口相传、搜索引擎优化以及成为市场的一部分。 仍然可以计算这些渠道的获取成本，但企业通常没有太多控制权，除了为有机销售建立基础设施。 要估算有机销售额，请先估算曝光次数乘以转化率。 对于口耳相传，可以根据当前活跃客户的数量、可能的“推荐”百分比和每次推荐的覆盖面来估计曝光率。

按渠道预测有机销售转化

客户价值

在预测销售数量之后，下一步是计算每个客户将带来的平均收入，即客户生命周期价值 (LTV)。 要确定 LTV，请估计平均购买价值、重复购买频率和流失率（即 1/客户生命周期）。 客户分为三类：新客户、回头客和流失客户。 对于每个时期，预测销售额乘以平均购买价值，得出新客户购买量。 回头客的计算方法是上一期的活跃客户乘以平均购买频率（例如，每月一次或每月 0.5 次）。 流失客户的计算方法是将流失率乘以上一时期的新客户和活跃客户的总和。 新客户+上一期活跃客户-流失客户=本期活跃客户。

计算客户生命周期价值 (LTV) 的步骤

有多少企业就有多少商业模式，所以确切的方程式可能并不适用于每个初创公司。 然而，同样的逻辑适用于每一个企业。 一个好的起点是绘制客户旅程并检查与每个步骤相关的策略、成本和收入。 对于更现实但更复杂的预测，还要考虑转化与初始营销或有机曝光之间的滞后。

通过嗅探测试（不，不是隔膜透视）运行生成的收入预测，以确保它有意义。 这是典型的自上而下的方法，从总市场规模 (TAM) 开始，并将其缩小到可用市场 (SAM)。 显然，无论在营销上投入了多少资金，在第一天就占领 80% 的大市场的能力是不合理的。 此外，销售额不应超过企业的实际产能，除非模拟了产能扩张的可能性。

成本的细粒度财务预测技术

与收入相比，预测成本要容易得多。 成本应该是收入的函数； 它是企业产生并继续产生预测收入所需的总资源。 一些成本更直接（例如，销货成本），而另一些可能是间接成本（例如，租金）。

销货成本 (COGS)

首先，从 COGS 开始，这是与公司产品或服务的生产、获取或交付直接相关的成本。 COGS 可以是可变成本或半固定成本。 可变成本可以与总销售额（例如交易费用）或客户（例如客户经理）相关联。 半固定成本与销售或客户关系松散； 这些成本足以满足某些销售或客户需求，但在达到一定数量后需要升级（例如，服务器升级以应对更多的网络流量或客户服务代表的数量）。

营业费用

第二，确定营业费用。 从广义上讲，主要类别是销售和营销、一般和行政以及研发费用。

销售和营销成本应与销售预测中定义的销售和营销预算以及客户获取策略相关联。

一般和管理成本是支持预计规模的公司所需的业务运营成本。 这因企业而异，但一些关键问题是：人员配备要求是什么？ 办公室租金和相关费用是多少？ IT 基础设施的成本是多少？ 保险和专业费用是多少？ 有经验的会计师应该能够回答这些问题。

研发成本是发现新知识和产品的成本。

资本支出

最后，确定业务所需的资本支出。 这不仅会显着影响现金流，而且每项资本支出也会有自己的折旧率，这会影响损益。

大多数创业公司没有融资成本，但如果有，也需要加上。

在预测了公司的损益之后，现金流量表和资产负债表只是简单的外推，还有一些额外的假设。 财务专家将能够从上述预测和假设中推断出一个三语句模型。

尽管细粒度的预测会导致更多的未知数，但请放心，没有投资者希望初创公司准确地知道他们的 CAC、LTV 或其他变量是什么。 事实上，大多数投资者对收入预测的准确性并不感兴趣； 他们知道不会。 他们对思考过程和识别潜在未知数的能力更感兴趣，因为他们揭示了创始人是否合乎逻辑、务实并了解他们的业务。 估计这些未知数的方法包括分析过去的表现、进行桌面研究、筛选上市公司的招股说明书/年度报告，以及与类似行业的其他公司和营销机构交谈。

细粒度的财务预测有什么好处？

收入和成本预测应该是初创公司提出可行商业模式的迭代过程。 一个好的财务模型将帮助创始人做出有关其运营的关键决策并确定其资金需求。

细粒度的财务预测符合投资者和创始人的期望。 它将讨论从可实现的事情（一个主观问题）转移到战略及其基本假设。 如果投资者和创始人不同意某个假设，他们只需要用数据或进行小型实验（例如，A/B 测试）来证明它。 基本假设，尤其是最敏感的假设，也成为管理团队的 KPI，以便他们清楚需要实现什么。 如果收入预测没有最终实现，与其争吵和互相指责，还可以找出不合时宜的假设，并专注于寻找问题的根本原因。 如果假设被证明是错误的，初创公司可以用新的假设快速更新模型，以得出一组新的财务预测，这将帮助他们快速决定是坚持还是改变当前的商业模式。

因此，虽然建立精细的财务预测需要更长的时间，但它可以节省大量时间并减少创始人和投资者之间的冲突。

精细财务预测的另一个好处是，它允许初创公司测试各种假设的敏感性，并找到对业务成功最敏感和最关键的假设——通常称为“信仰之跃”假设。 初创公司可以设计小型实验或 MVP 来测试这些假设，以证明或反驳它们。 能够及早证明这些假设的初创公司在投资者中获得了更多的信任，并且显得更加务实。

虽然财务模型看起来可能是投资者最后关注的东西，但它也是最重要的文件之一，因为它有助于调整投资者并引导初创公司走向成功。 创始人不应该害怕进行细致的财务预测需要付出额外的努力，因为这将为他们节省未来的时间和痛苦； 有时，它是初创公司成功的关键，因为它可以帮助他们根据事实做出快速决策。 此外，良好的财务预测将使创始人专注于解决关键战略问题，例如销售和营销战略以及资源分配。 对于任何初创公司来说，这些都是需要回答的重要问题。 财务模型仅在一份文件中总结了战略和假设。