使用缺失數據建模時的財務預測

我以前的風險投資公司的合夥人曾經告訴我，對初創公司的財務預測應該從一個細粒度的層面開始。 來自宏觀對沖基金背景，我最初不明白這意味著什麼，因為我習慣於根據趨勢、經常性收入和基准進行預測。 但這些對於初創公司來說大多是不可用的。 通常，甚至不清楚目標市場是什麼，更不用說它可以獲取的收入了。

很難說服某人相信不存在的東西。 創始人通常會在一個想法上沉睡六個月或更長時間，然後才會接觸他們的第一個投資者。 到那時，他們可能已經在腦海中模擬了一千多種不同的場景和模型，並對他們在 10 年後將實現的目標抱有宏大的願景——只是因為投資者沒有得出相同的願景而感到沮喪。 他們經常忘記，他們需要幫助投資者完成與他們自己一樣的旅程，儘管是通過捷徑，以達到同樣的宏偉願景。 實現這一目標的唯一方法是通過事實和邏輯。

確實，投資者在第一次會議上沒有時間仔細研究太多細節。 這就是為什麼要創造技巧來吸引他們的注意力——從電梯演講、15 分鐘的預告片到長達一小時的演示。 最終，投資者仍然需要仔細審查該計劃，以確保創始人的願景是真實的，並且潛在的假設是合理的。

財務預測就像一張地圖，將投資者引向最終目標。 大多數預測都失敗了，因為它們自動假設有能力佔領 1% 或更多的市場份額或 100% 的月增長率，而沒有詳細說明能夠實現這一目標的策略和假設。 初創公司的財務模型需要合乎邏輯且合理； 它需要與戰略保持一致，並且需要細化，從 A 點到 Z 點沒有遺漏步驟。

收入的細粒度財務預測方法

精細的財務預測應該從收入開始，因為它通常是最重要和最不確定的預測項目。 像企業一樣，收入預測應該從客戶開始。 確定目標市場後，初創公司需要確定如何獲取客戶。 通常有三個來源：銷售、營銷和有機。

銷售團隊

銷售團隊是將潛在客戶轉化為客戶的直接渠道。 銷售的關鍵驅動因素是銷售團隊的規模和每月的平均銷售額。 平均銷售額可以細分為每月合格的潛在客戶、潛在客戶到銷售的轉化率和平均銷售週期長度。 例如，如果一家初創公司有一個由三人組成的銷售團隊，每個銷售人員每月產生 100 個合格的潛在客戶，潛在客戶到銷售的轉化率為 10%，平均銷售週期為兩個月，那麼該初創公司將產生 15 個銷售月（3 * 100 * 10% *0.5）。 對於某些商業模式，潛在客戶是通過營銷產生的，這導致了一個兩階段的獲取過程。

兩階段採集流程示例

市場策略

營銷並不像銷售那樣準確地定位客戶，但更善於接觸更廣泛的受眾。 從營銷預測銷售開始於確定營銷策略（例如，按點擊付費、社交媒體、直郵、廣告牌、推薦）、分配給每個策略的預算以及每個策略的每次獲取成本 (CPA)。 對於許多數字營銷人員來說，CPA 也可以表示為每千次展示費用（CPT 或 CPM）乘以點擊率 (CTR) 和轉化率 (CVR)。

例如，如果一家初創公司採用三種營銷策略——每次點擊付費、社交媒體和推薦——CPA 分別為 50 美元、80 美元和 100 美元，並為每個策略分配 10,000 美元，預計將產生客戶獲取 212.5 (10,000/50 + 10,000/80 + 10,000/10)。 根據業務模式，這些收購可能是付費客戶或潛在客戶； 如果它們是潛在客戶，則將收購添加到上述銷售公式中生成的合格潛在客戶中。 如果將潛在客戶添加到銷售團隊發起的潛在客戶之上，則需要進行檢查以確保銷售團隊有足夠的能力來處理這些額外的潛在客戶。

通過營銷渠道預測潛在客戶生成

有機銷售

雖然銷售和營銷策略具有吸引客戶的行動，但有機銷售通常來自客戶發現業務 - 意外或戰略計劃。 有機銷售的例子包括客流量、口口相傳、搜索引擎優化以及成為市場的一部分。 仍然可以計算這些渠道的獲取成本，但企業通常沒有太多控制權，除了為有機銷售建立基礎設施。 要估算有機銷售額，請先估算曝光次數乘以轉化率。 對於口耳相傳，可以根據當前活躍客戶的數量、可能的“推薦”百分比和每次推薦的覆蓋面來估計曝光率。

按渠道預測有機銷售轉化

客戶價值

在預測銷售數量之後，下一步是計算每個客戶將帶來的平均收入，即客戶生命週期價值 (LTV)。 要確定 LTV，請估計平均購買價值、重複購買頻率和流失率（即 1/客戶生命週期）。 客戶分為三類：新客戶、回頭客和流失客戶。 對於每個時期，預測銷售額乘以平均購買價值，得出新客戶購買量。 回頭客的計算方法是上一期的活躍客戶乘以平均購買頻率（例如，每月一次或每月 0.5 次）。 流失客戶的計算方法是將流失率乘以上一時期的新客戶和活躍客戶的總和。 新客戶+上一期活躍客戶-流失客戶=本期活躍客戶。

計算客戶生命週期價值 (LTV) 的步驟

有多少企業就有多少商業模式，所以確切的方程式可能並不適用於每個初創公司。 然而，同樣的邏輯適用於每一個企業。 一個好的起點是繪製客戶旅程並檢查與每個步驟相關的策略、成本和收入。 對於更現實但更複雜的預測，還要考慮轉化與初始營銷或有機曝光之間的滯後。

通過嗅探測試（不，不是隔膜透視）運行生成的收入預測，以確保它有意義。 這是典型的自上而下的方法，從總市場規模 (TAM) 開始，並將其縮小到可用市場 (SAM)。 顯然，無論在營銷上投入了多少資金，在第一天就佔領 80% 的大市場的能力是不合理的。 此外，銷售額不應超過企業的實際產能，除非模擬了產能擴張的可能性。

成本的細粒度財務預測技術

與收入相比，預測成本要容易得多。 成本應該是收入的函數； 它是企業產生並繼續產生預測收入所需的總資源。 一些成本更直接（例如，銷貨成本），而另一些可能是間接成本（例如，租金）。

銷貨成本 (COGS)

首先，從 COGS 開始，這是與公司產品或服務的生產、獲取或交付直接相關的成本。 COGS 可以是可變成本或半固定成本。 可變成本可以與總銷售額（例如交易費用）或客戶（例如客戶經理）相關聯。 半固定成本與銷售或客戶關係鬆散； 這些成本足以滿足某些銷售或客戶需求，但在達到一定數量後需要升級（例如，服務器升級以應對更多的網絡流量或客戶服務代表的數量）。

營業費用

第二，確定營業費用。 從廣義上講，主要類別是銷售和營銷、一般和行政以及研發費用。

銷售和營銷成本應與銷售預測中定義的銷售和營銷預算以及客戶獲取策略相關聯。

一般和管理成本是支持預計規模的公司所需的業務運營成本。 這因企業而異，但一些關鍵問題是：人員配備要求是什麼？ 辦公室租金和相關費用是多少？ IT 基礎設施的成本是多少？ 保險和專業費用是多少？ 有經驗的會計師應該能夠回答這些問題。

研發成本是發現新知識和產品的成本。

資本支出

最後，確定業務所需的資本支出。 這不僅會顯著影響現金流，而且每項資本支出也會有自己的折舊率，這會影響損益。

大多數創業公司沒有融資成本，但如果有，也需要加上。

在預測了公司的損益之後，現金流量表和資產負債表只是簡單的外推，還有一些額外的假設。 財務專家將能夠從上述預測和假設中推斷出一個三語句模型。

儘管細粒度的預測會導致更多的未知數，但請放心，沒有投資者希望初創公司準確地知道他們的 CAC、LTV 或其他變量是什麼。 事實上，大多數投資者對收入預測的準確性並不感興趣； 他們知道不會。 他們對思考過程和識別潛在未知數的能力更感興趣，因為他們揭示了創始人是否合乎邏輯、務實並了解他們的業務。 估計這些未知數的方法包括分析過去的表現、進行桌面研究、篩選上市公司的招股說明書/年度報告，以及與類似行業的其他公司和營銷機構交談。

細粒度的財務預測有什麼好處？

收入和成本預測應該是初創公司提出可行商業模式的迭代過程。 一個好的財務模型將幫助創始人做出有關其運營的關鍵決策並確定其資金需求。

細粒度的財務預測符合投資者和創始人的期望。 它將討論從可實現的事情（一個主觀問題）轉移到戰略及其基本假設。 如果投資者和創始人不同意某個假設，他們只需要用數據或進行小型實驗（例如，A/B 測試）來證明它。 基本假設，尤其是最敏感的假設，也成為管理團隊的 KPI，以便他們清楚需要實現什麼。 如果收入預測沒有最終實現，與其爭吵和互相指責，還可以找出不合時宜的假設，並專注於尋找問題的根本原因。 如果假設被證明是錯誤的，初創公司可以用新的假設快速更新模型，以得出一組新的財務預測，這將幫助他們快速決定是堅持還是改變當前的商業模式。

因此，雖然建立精細的財務預測需要更長的時間，但它可以節省大量時間並減少創始人和投資者之間的衝突。

細粒度財務預測的另一個好處是，它允許初創公司測試各種假設的敏感性，並找到對業務成功最敏感和最關鍵的假設——通常稱為“信仰之躍”假設。 初創公司可以設計小型實驗或 MVP 來測試這些假設，以證明或反駁它們。 能夠及早證明這些假設的初創公司在投資者中獲得了更多的信任，並且顯得更加務實。

雖然財務模型看起來可能是投資者最後關注的東西，但它也是最重要的文件之一，因為它有助於調整投資者並引導初創公司走向成功。 創始人不應該害怕進行細緻的財務預測需要付出額外的努力，因為這將為他們節省未來的時間和痛苦； 有時，它是初創公司成功的關鍵，因為它可以幫助他們根據事實做出快速決策。 此外，良好的財務預測將使創始人專注於解決關鍵戰略問題，例如銷售和營銷戰略以及資源分配。 對於任何初創公司來說，這些都是需要回答的重要問題。 財務模型僅在一份文件中總結了戰略和假設。