Как построить финансовую модель, и почему это спасёт вашу компанию сегодня?

Всем стартапам, которые планируют выжить несмотря на экономический кризис. Финансовое моделирование – это инструмент, который дает фаундерам контроль над денежными потоками компании. А для стартапа денежные потоки фактически определяют, как долго сможет существовать.

Финансовое моделирование показывает

• Unit economics: как много компания зарабатывает и тратит на одного клиента;
• Динамика денежных потоков: как много стартап тратит за период (как правило, за месяц) , сколько месяцев он еще сможет просуществовать, когда необходимо привлекать финансирование и в каких объемах;
• Сценарное планирование: сможет ли стартап пережить, если что-то пойдет не по плану, например, стоимость привлечения клиентов окажется сильно больше или выручка с одного клиента – сильно меньше. Подробнее об этом в конце статьи;
• И многое другое, но в этой статье мы фокусируемся на аспектах, которые важны стартапам.

Без шуток: это кажется простым и очевидным, следить за финансами компании и ясно понимать, сколько стартап еще сможет платить зарплаты сотрудникам, но на деле история про "ооой у компании закончились деньги вчера, мы больше не можем никому платить” случается очень часто.

Даже в случае "ооой у нас закончатся деньги через месяц/два”, не всегда этого времени достаточно, чтобы привлечь новое финансирование и/или оптимизировать издержки. Поэтому финансовое моделирование – это абсолютный маст для стартапа любой стадии, особенно в текущих условиях экономического кризиса, когда привлекать инвестиции сильно сложнее чем обычно.

Изначально финансовое моделирование использовали скорее инвестиционные банки для проведения сделок слияния и поглощения, IPO, и других масштабных финансовых событий. Они строили 100-страничные excel таблицы с сотнями формул и перекрестных ссылок, моделировали три формы отчетности (по стандартам IFRS) – но (к счастью) сегодня это не наша с вами история.

В последние пять-десять лет стартапы переняли практику финансового моделирования, упростив ее под свои нужды. У стартапов (в отличии от инвестиционных банков) нет какого-то единого стандарта, поэтому в этой статье я поделюсь фреймворком, по которому я последние пять лет строю финансовые модели для стартапов.

Мы начинаем с моделирования выручки и издержек, суммируем их в Profit & Loss Statement (P&L) и Cash Flow Statement (CFS) , сводим юнит экономику, добавляем диаграммы, если это уместно, делаем отдельный дэшборд с допущениями (assumptions) , если необходимо, и инвестиционными метриками, если планируем показывать эту модель потенциальному инвестору или партнеру.

Финансовое моделирование достаточно времязатратно, а также требует свежую голову, чтобы быть внимательным к деталям. Но результат, который стартап получает благодаря наличию грамотных финансовых моделей того стоит! Во многих случаях от них напрямую зависит жизнь стартапа.

Дисклеймер: перед тем как мы перейдем к практической части, я хочу сказать, что финансовое моделирование – это в каком-то смысле искусство. Оно будет разным для разных бизнес моделей, вертикалей и стадий. В этом гайде мы рассмотрим методологию финансового моделирования в целом, а также проиллюстрируем ее примерами.

Мы начнем с выручки: общая идея состоит в том, что замоделировать каждый поток выручки компании отдельно, а потом суммировать их. Каждый поток выручки имеет свою формулу, давайте посмотрим на пару примеров:

Пример 1: количество юзеров * стоимость подписки за период.

Пример 2: Среднее количество юзеров за период * ARPU (Average Revenue per User, средняя выручка на клиента) .

Формула расчета выручки для стартапа – это произведение количества клиентов/пользователей на среднюю выручку на одного клиента/пользователя. Соответственно чтобы построить модель выручки, нам нужно построить модель пользовательской базы и средней выручки на клиента.

*Финансовая модель строится по периодам, как правило, по месяцам или кварталам, в зависимости от того, насколько детальный прогноз мы хотим получить.

Есть два основных вида бизнес моделей: подписка (рекуррентные или повторяющиеся платежи) и разовая покупка.

Подписная модель

Как в первом примере, в случае с подписной моделью у нас есть две переменные: количество юзеров и цена подписки.

Чтобы замоделировать пользовательскую базу нам нужно понять

• Откуда мы берем пользователей;
• Как долго они пользуются продуктом.

Представьте, мы приобрели 100 юзеров в первом месяце (например, через рекламу в Facebook) , все они купили подписку на первый месяц. Но только 20 из них продлили подписку на второй месяц, и всего 5 из них продлили подписку на третий месяц. Зато эти 5 пользовались продуктом целый год.

Если мы планируем приобретать по 100 пользователей каждый месяц (исходя из нашего бюджета на маркетинг и стоимости приобретения пользователя), то в январе у нас будет 100 пользователей, в феврале – 120 пользователей (100 февральских + 20 оставшиеся с января), а в марте у нас будет 125 пользователей (100 мартовских, 20 оставшиеся с февраля и 5 оставшиеся с января). Таким методом мы можем построить модель пользовательской базы, это называется “когортный анализ”.

Ниже пример, как когортный анализ обычно выглядит (релевантно для B2C подписной модели) :

Допущения (assumptions) :

• Чтобы рассчитать количество пользователей, приобретаемых в месяц, мы делим месячный маркетинговый бюджет на стоимость приобретения одного пользователя (CAC – Customer Acquisition Cost)
• Месячный маркетинговый бюджет – это количество денег, которое компания готова потратить на приобретение новых пользователей;
• CAC – это стоимость привлечения каждого нового клиента. Если вы пока не знаете, сколько для вас стоит привлечение клиента, можно использовать бенчмарк (среднее значение) по индустрии. Например, как здесь. Как показывает практика, почти любой бенчмарк можно нагуглить, но это может занять время.
  При запросе важно указывать индустрию (широко) + B2B/B2C.
• Тот же принцип работает с retention rate (коэффициент удержания клиентов или какой процент клиентов из прошлого периода вернулись в этом периоде) . Еще один источник информации о CAC и retention rate – спросить конкурентов (примерно вашей стадии и примерно вашей индустрии) . Иногда фаундеры готовы поделиться этой информацией или дать хотя бы примерную оценку, какого порядка цифры.

• Мы предполагаем, что стоимость привлечения клиента будет постепенно расти.

Важно: если вы не планируете использовать платное привлечение пользователей, рассчитывая на органический или виральный рост – делайте допущение, что этот рост будет медленным, то есть на приобретение первых пользователей (early adopters) уйдет много времени (месяцы), и дальнейший рост будет достаточно медленным (5-10% в месяц).

Моделирование пользовательской базы:

• Мы делаем допущение, что мы приобретаем новую когорту пользователей каждый месяц (1,389 пользователей в нашем примере), 20% остаются с нами на второй месяц (278 пользователей в нашем примере) и 5% остаются с нами на год (69 пользователей в нашем примере);
• MAU – Monthly Active Users – количество активных пользователей в месяц;
• У нас также есть колонка с общим количеством активных пользователей, которая суммирует активных пользователей по всем когортам;
• Приобретение новых пользователей может происходить и с другой периодичностью, скажем каждые две недели или каждый квартал.

В случае модели с разовыми платежами, мы не включаем в расчеты retention rate, предполагая, что в каждый период мы приобретаем новых клиентов.

Второй компонент моделирования выручки – это ARPU (средняя выручка на клиента) за период – Average Revenue per User. В случае с подписной моделью – это стоимость подписки.

В случае с разовыми платежами, мы можем встретить случаи, когда на самом деле один клиент делает больше одной покупки, например, когда человеку понравился сервис/продукт, и он вернулся и купил еще, или родитель который покупает по штуке для каждого ребенка. Если это наш случай, нужно сделать следующие допущения

• Какая доля клиентов купит второй раз;

• Какая доля клиентов купит третий раз.

Делая допущения о повторных покупках, лучше быть более пессимистичными (мы склонны преувеличивать желание людей покупать наш продукт, предполагая, что он потрясающий) .

В итоге нам нужно умножить количество клиентов за период на ARPU за период, и мы получим выручку за период.

• У большинства стартапов больше одного потока выручки, например, есть подписка на сервис, а также возможны дополнительные встроенные покупки. В таком случае мы моделируем каждый поток выручки отдельно, а потом суммируем их в секции с Юнит Экономикой.

Есть два вида издержек: переменные и постоянные.

Переменные издержки напрямую зависят от количества проданных/произведенных товаров/сервисов. Например, в случае с EdTech стартапом, где носитель языка выступает в качестве преподавателя, оплата работы носителя языка будет относиться к переменным издержкам.

Постоянные издержки – это издержки, которые не зависят от количества проданных/произведенных товаров и сервисов. Например, аренда офиса.

Обычно мы моделируем постоянные и переменные издержки отдельно. Переменные издержки отражаются в секции Юнит Экономики. И постоянные, и переменные издержки отражаются в P&L.

Сейчас давайте отметим, что для расчета и постоянных, и переменных издержек необходимо сделать допущения. Например, если мы производим девайс, нам необходимо знать закупочную цену каждого компонента, необходимое количество труда, электричества и прочих ресурсов, а также их стоимость за единицу.

Примеры переменных издержек: сырье, сдельная оплата труда, компоненты, комиссии, стоимость доставки, страховка, процессинг и т. д.

Примеры постоянных издержек: аренда, зарплаты, коммунальные платежи, выплата займа и т. д.

P&L отражает выручку стартапа и все его издержки за период. Как правило, он структурирован по месяцам или кварталам, и суммируется по годам.

Мы начинаем P&L с выручки, каждый поток отражается отдельно, вычитаем переменные издержки (COGS – Cost of Goods Sold), относящиеся к выручке текущего периода. После этого мы получим валовую прибыль (Gross Margin), она также указывается в % .

Потом мы вычитаем постоянные издержки, которые в свою очередь состоят из операционных издержек (OPEX), например, зарплаты сотрудников и аренда, и капитальных издержек (CAPEX), например, физические активы, здания, оборудование, транспорт и т.д. В результате мы получаем ebitda (earnings before interest, tax, depreciation, and amortization).

Для большинства стартапов (у которых нет обслуживаемого займа и амортизируемых физических активов) остается только рассчитать налог, объем которого зависит от юрисдикции, в которой стартап существует. После вычета налога мы получаем чистую прибыль (Net Income).

Пример:

Важно отметить, что из P&L мы главным образом хотим узнать маржинальность компании и структуру выручки и издержек. Поэтому в каждом периоде мы считаем выручку, опираясь на количество новых продаж (а не поступление денег на счет) , а в издержки включаем только те, которые относятся к выручке за данный период. Даже если издержки предоплачиваются за несколько месяцев до, а у клиентов есть отсрочка на оплату товаров или услуг.

Теперь мы можем свести CFS: для стартапа это возможно самая важная секция финансовой модели, так как она отражает реальное количество денежных средств на балансе компании (другими словами она дает нам понимание, когда у стартапа закончатся деньги, и сколько он еще может жить).

В CFS мы отражаем входящие и исходящие денежные потоки компании. Чтобы построить CFS, нам надо понимать, когда стартап оплачивает расходы, и когда на его счет поступают деньги, полученные от выручки. Например, если мы предоплачиваем компоненты за три месяца до того, как девайс будет произведен и доставлен, мы отразим издержки на закупку компонентов в месяце 1, а соответствующую выручку только в месяце 4.

Или если например у нас B2B продукт, и мы даем опцию отсрочки на три месяца, мы должны отразить поступление выручки на три месяца позже.

Есть два вида CFS: прямой и непрямой. Непрямой CFS моделируется более нетривиальным способом и обычно используется для более зрелых компаний, мы не будем сегодня вникать в детали. Прямой CFS идеально работает для стартапов, и его структура очень простая: все входящие денежные потоки минус все исходящие денежные потоки.

Пример:

CFS позволяет рассчитать необходимые инвестиции, а также примерно оценить долю каждого транша (часто инвестиции дают траншами под выполнение определенных майлстоунов компанией), а в случае финансово напряженных времен – увидеть возможность для оптимизации издержек.

Юнит экономика – один из самых сложных моментов для стартапа, она чуть что – опять не сходится. В целом Юнит Экономика отражает соотношение выручки, полученной с одного клиента, к издержкам, потраченным на одного клиента.

Как ключевые метрики мы хотим рассчитать маржинальную прибыль на клиента (Contribution Margin) и соотношение LTV:CAC.

• LTV – Life Time Value (в $) –сколько мы зарабатываем с одного клиента за все время его пользования продуктом. Делая допущения о том, как долго клиент будет пользоваться продуктом, важно не быть слишком оптимистичным и предполагать, что клиент будет пользоваться продуктом не слишком долго.
• Маржинальная прибыль (Contribution Margin) это LTV минус издержки на одного клиента (который включают в себя переменные издержки, а также стоимость приобретения одного клиента) .
• Я рекомендую моделировать несколько сценариев, как минимум закладывая вероятность того, что CAC окажется сильно выше, чем предполагали, а LTV – сильно ниже.
  Если мы будем готовы к более пессимистичному развитию событий – мы сможем справиться с любой бизнес и финансовой реальностью и сохранить стартап в трудные времена (эта статья может показаться слишком пессимистичной, но я пишу ее в экономический кризис, когда стартапы закрываются один за другим, сокращая десятки и сотни людей, поэтому я скорее предлагаю видеть реальность такой, какая она есть на самом деле) .

Наконец если это модель для инвестора – мы добавляем метрики, которые интересны инвестору: IRR (Internal Rate of Returns) и Cash-on-Cash (отношение дохода инвестора от сделки к инвестициям, та самая метрика, которую инвестор имеет в виду говоря “а сколько иксов это мне принесет? ”).

Дисклеймер: эта секция очень теоретическая, так как невозможно предсказать, когда случится экзит, по какой оценке и случится ли вообще.

Но если нам нужна хоть какая-то оценка:

1. Чтобы рассчитать доходность для инвестора, нужно принять во внимание все входящие и исходящие денежные потоки, касающиеся этой сделки:

• Инвестиции (со знаком минус, для инвестора это “расходы”);

• Деньги, которые он зарабатывает в экзит;

• Ежегодные дивиденды, если имеют место быть (фиксированная доля от чистой прибыли).

2. Оценить компанию на момент экзита.

Есть три основных метода оценки компании. Стартапы очень непредсказуемы, предсказывать их оценку через 4-5 лет скорее похоже на гадание на кофейной гуще (если называть вещи своими именами).

Но опять же, если нам необходимо хоть какое-то понимание возможной оценки, мы можем использовать DCF (Discounted Cash Flows) , мультипликаторы или аналогичные сделки.

• DCF – идея этого метода состоит в том, чтобы оценить стоимость компании исходя из ее будущих денежных потоков (которые мы моделируем в CFS). И продисконтировать эти денежные потоки на процентную ставку, так как доллар сегодня стоит больше чем завтра, потому что в качестве альтернативы он мог быть проинвестирован (в качестве ставки обычно берут ставку по государственным облигациям). Формулу можно найти в статье по ссылке или просто использовать встроенные формулы в Excel и Google Tables.

• Мультипликаторы: есть несколько канонических мультипликаторов, такие как P/E (Price-to-Earnings) или EV/ebitda (Enterprise Value-to-ebitda). Для каждого мультипликатора есть бенчмарки (среднее по индустрии) для разных вертикалей, которые можно найти в базах данных, таких как Bloomberg и CapitalIQ или в брокерских отчетах (Goldman Sachs или J.P. Morgan). Брокерские отчеты часто можно найти в свободном доступе.

Если у нас есть мультипликатор EV/Revenue по индустрии и прогноз выручки компании через пять лет, то мы можем примерно предсказать ее оценку.

• Аналогичные сделки – идея этого метода в том, чтобы найти сделки по похожим компаниям (стадия и индустрия) и взять за бенчмарк их оценку. Проблема состоит в том, что не все стартапы раскрывают эту информацию даже после закрытия сделок. Но если эта информация есть, ее можно найти в базах данных и пресс-релизах компаний.

Не так легко сразу уловить эти концепции, а реальность всегда более сложная чем финансовая модель. Например, если это pre-seed или seed раунд, у инвестора может не быть фиксированной доли (так как сделки на ранних стадиях часто структурируются по SAFE).

Но так как “mathematics is the king”, если есть необходимость показать инвестору или партнеру, как именно ваша сделка финансово отразится на их благосостоянии, финансовая модель сильный инструмент (пусть даже и спекулятивный, если называть вещи своими именами).

Я хочу отдельно еще раз сказать про сценарное планирование: оно позволяет посмотреть, как будут идти дела компании, если что-то пойдет не так. Основные моменты, для которых стоит предусмотреть несколько сценариев:

• CAC – стоимость привлечения клиента оказалась выше ожидаемого;
• Retention rate – ниже ожидаемого;
• Запуск новых продуктов и выход на новые рынки – заняло больше времени чем планировали;
• Риск-метрики для операционных издержек: зарплаты оказались выше, аренда и коммунальные платежи оказались выше, пришлось нанять больше людей и т. д.;
• Для некоторых географий стоит также закладывать разные сценарии инфляции.

Если вы хотите, чтобы сценарное планирование правда работало на вас, в пессимистичном сценарии закладывайте минимум 2х, то есть если вы предполагали, что приобретение клиента стоит $10, а что будет с компанией, если приобретение клиента будет стоит $20?

Другое

• Примеры реальных финансовых моделей можно найти в этой папке;
• Если вы планируете питчить партнеру потенциальную коллаборацию или сотрудничество, финансовая модель также будет уместна, чтобы показать финансовую обоснованность вашей совместной работы;
• Если вы хотите углубиться в тему финансового моделирования – ссылка на самый подробный курс BIWS course, который даст вам все необходимые навыки как Accounting, так и непосредственного моделирования.

Если у вас возникли вопросы, или вам нужна помощь с созданием финансовой модели, со мной можно связаться в телеграме @l_girll.

Другие полезные материалы:

• Как сделать питч-дек и запитчить всё на свете
• Личный блог про стартапы и блокчейн