Um modelo financeiro é uma bússola, não uma bola de cristal

Como investidor e consultor de empresas em estágio inicial, quase todos os modelos financeiros que vi em novos empreendimentos mostraram crescimento exponencial em algum estágio. As suposições sobre os custos de aquisição de clientes tendem a cair, a Receita média por usuário (ARPU) tende a subir, os custos devem crescer mais lentamente do que as receitas, os ciclos de vendas diminuem, os preços sobem e as receitas explodem.

Em 12-18 meses, a maioria das empresas está crescendo tão rápido que (a) levantará capital para financiar a enorme oportunidade de crescimento que demonstraram ou (b) reduzirá os gastos com marketing e colherá o fluxo de caixa livre que resultados.

Da mesma forma, os modelos COVID-19 usados ​​por governos em todo o mundo produziram previsões consideravelmente desconectadas dos resultados. Isso não deveria ser uma surpresa, dada a vasta incerteza inerente a um novo vírus. O objetivo é ser uma avaliação realista - não cínica. Todos os modelos estão errados por design, mas há um processo de seis estágios para maximizar sua precisão ao longo do tempo.

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Estágio 1: O Machado

A primeira etapa do processo de modelagem financeira é recuar em todas as suposições:

• Por que seus custos de aquisição de clientes são comparáveis ​​aos do concorrente de um bilhão de dólares que você está tentando derrubar?
• Você realmente espera passar da chamada fria à venda em quatro meses? Qual é a sua experiência em vender contratos de sete dígitos para empresas Fortune 500?
• Como todas as suas contratações de vendas serão produtivas desde o primeiro dia?
• Você não tem nada no orçamento para o sucesso do cliente, mas ainda assim assume uma rotatividade extremamente baixa - por quê?
• O seu produto é suficientemente diferenciado de seus principais concorrentes para que você possa cobrar 50% a mais?

Eu trabalho com muitas empresas de SaaS (Software as a Service), e três dos principais indicadores de desempenho (KPIs) em que nos concentramos são Custo de aquisição do cliente (CAC) , Churn do cliente e Valor da vida útil do cliente (LTV). Cada um deles é impulsionado por outras suposições: o CAC é uma função de quanto você gasta em marketing e promoção, quantas pessoas estão clicando em seus anúncios, quantas pessoas estão agindo sobre esses anúncios e quantas delas estão convertendo para clientes gratuitos e finalmente pagos, e quando.

Antes de tomar qualquer decisão de negócios, todas as suposições são atribuídas às famílias de KPI. O CAC KPI inclui as suposições do funil de marketing, mas também as suposições de vendas. Quantos clientes em potencial seus vendedores podem gerenciar de uma vez? Qual é a taxa de fechamento? Quanto tempo leva uma venda típica? Somente depois de encontrarmos suporte suficiente para todas essas premissas, passamos para a implementação do plano de negócios.

Esta etapa pode ser comparada à pandemia COVID-19 pela qual vivemos agora. Esses modelos também são construídos em torno de suposições. Um é R0, que é a taxa presumida na qual o vírus SARS2 CoV-19 se espalha naturalmente por uma população suscetível. Outras suposições giram em torno do impacto do COVID-19 após a infecção.

Investigações preliminares conduzidas pelas autoridades chinesas não encontraram evidências claras de transmissão do romance de pessoa para pessoa. #coronavírus (2019-nCoV) identificado em #Wuhan , #China . pic.twitter.com/Fnl5P877VG

- Organização Mundial da Saúde (OMS) (@WHO) 14 de janeiro de 2020

Nenhuma dessas suposições foi solidamente compreendida desde o início e, idealmente, as autoridades de saúde ocidentais desafiaram todas elas antes de tomar suas decisões finais para impor as várias formas de distanciamento social.

Etapa 2: os desconhecidos conhecidos

As variáveis ​​menos certas em um modelo financeiro são as Desconhecidas Conhecidas. Quando trabalho com clientes para descobrir as suposições nas quais focar mais de perto, entramos em uma sala com um quadro branco (ou uma sala de Zoom com um documento do Google em branco) e os classificamos por grau de certeza e importância dentro do modelo .

Para uma empresa de SaaS para o consumidor, a taxa de conversão para venda (Taxa de conversão) é uma suposição muito importante. Um dos meus clientes é um aplicativo de saúde - eles têm um produto gratuito, um produto de assinatura paga e ganham comissões por indicar clientes a provedores de serviços. Eles presumiram que 50 em cada 1.000 pessoas que se inscrevem no aplicativo gratuito acabam se tornando assinantes pagos. Isso foi baseado em dados recentes, mas também pode ter sido baseado na experiência de concorrentes ou em sua experiência anterior com outra empresa. Cada suposição em um modelo é o resultado da visão de uma equipe de que essas suposições particulares fazem mais sentido com as informações disponíveis no momento.

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Como sabíamos que a taxa de conversão tem um grande impacto no crescimento das vendas e nas margens de lucro, e como estávamos menos certos de nossas premissas sobre essa taxa, essa variável foi nosso foco principal. Se você está administrando um negócio de SaaS para o consumidor com um volume relativamente alto de vendas e um ciclo de vendas curto, pode ver esses resultados rapidamente. Quando dados suficientes chegam, podemos nos certificar de que nossas suposições eram precisas ou ver que há um problema a ser resolvido porque superestimamos a taxa de conversão.

A verdadeira questão que estamos tentando resolver, porque estamos recebendo relatórios anedóticos, é se você pode transmiti-los de forma eficiente quando está assintomático. Anthony S. Fauci, M.D., Diretor do NIAID (19 de fevereiro de 2020)

Da mesma forma, as autoridades de saúde pública sabiam que várias de suas suposições eram incertas na época: R0, taxa sintomática, taxa de hospitalização, capacidade hospitalar, taxa de mortalidade etc. R0, por exemplo, é mais complicado do que parece. Uma boa suposição de R0 precisava levar em consideração todas as mudanças comportamentais, que variavam em aplicação e eficácia com base nas características de uma região (por exemplo, urbana: cidade congestionada de Nova York vs. uma cidade rural em Dakota do Sul). O número de reprodução efetiva, Re, é usado para descrever a taxa de reprodução do vírus em várias circunstâncias e em momentos diferentes.

Tanto meus clientes de SaaS quanto os funcionários de saúde pública devem se concentrar totalmente em obter um maior entendimento das variáveis-chave do modelo. Depois de saberem em quais dados concretos se concentrar, eles passam para a próxima etapa: Medição.

Etapa 3: Medição

Durante a medição, vamos nos aprofundar na suposição da Taxa de conversão: as pessoas estão clicando nos anúncios e baixando o aplicativo na taxa que antecipamos? Com que taxa eles estão se convertendo em clientes pagos? Quanto tempo eles levam para se converterem em clientes pagos e quanto tempo permanecem após o upgrade?

O problema agora com isso é que há um monte de incógnitas ... Você sabe que, no início, não tínhamos certeza se havia infecções assintomáticas, o que tornaria um surto muito mais amplo do que o que estamos vendo. Agora sabemos com certeza que existem. Anthony S. Fauci, M.D., Diretor do NIAID (31 de janeiro de 2020)

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Você pode ver esse processo acontecendo com a saga COVID também. No início da pandemia, especialistas como a OMS estimavam as taxas de mortalidade do vírus em 3,4% em todo o mundo, um número muito assustador considerando que a gripe está estimada em algo em torno de 0,12% (mas com uma gama de estimativas em torno desse número). Esse era o número que estava sendo noticiado na imprensa; nos bastidores, os modelos provavelmente incorporaram uma gama de possibilidades. Mas está bem claro que as estimativas foram baseadas em um número mais alto do que parece provável, dados os dados atuais.

Com os dados atuais, parece claro que a porcentagem de pessoas infectadas com o vírus que causa os sintomas que entendemos como COVID é muito maior. Dado esse denominador mais alto, a taxa de fatalidade é necessariamente mais baixa, provavelmente muito mais próxima de 0,12% do que o valor original de 3,4%. Acontece que os modelos em que confiamos pareciam mais pessimistas do que otimistas, e tivemos que ajustar nossas estimativas de hospitalizações e mortalidade para baixo:

Este é certamente um problema muito melhor do que o inverso e parcialmente devido a um viés prudente para a cautela. O que agora?

Etapa 4: consertar

No momento, os líderes políticos mundiais estão trabalhando com cientistas para recalibrar seus modelos. Eles estão pensando em quais alavancas de política de alteração de comportamento usar ou relaxar. Algumas das suposições serão as mesmas em todo o mundo, mas muitas são exclusivas de uma determinada região ou ambiente.

Com meus clientes, analiso todas as suposições em cada KPI para entender o quão bem calibrado está o modelo. Quando uma suposição não está de acordo com a realidade, fazemos um brainstorming para descobrir o porquê. A proposta de valor é menor do que pensávamos e estamos deixando isso claro para o cliente em potencial? O preço do produto está correto? Temos um apelo à ação que catalisa a sua decisão de compra? Tornamos o processo de inscrição o mais simples possível?

Podemos tentar algumas abordagens diferentes para ver se funciona melhor em melhorar as métricas de baixo desempenho. Às vezes, há uma solução fácil, mas geralmente, temos que mexer um pouco para obter confiança em um determinado caminho. As empresas de software usam um processo chamado teste A / B: você divide seus alvos em grupos semelhantes e tenta uma abordagem no grupo A e outra no grupo B para ver se alguma delas produz resultados consistentemente superiores.

Devemos agora considerar todos os pacientes (incluindo os tipos de chamadas de trauma) infectados e todas as pessoas (mesmo colegas de trabalho e familiares) expostas devido à disseminação na comunidade. Memorando para a equipe FDNY EMS (4 de abril de 2020)

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Embora poucos testes A / B estejam ocorrendo nas políticas para ver qual funciona melhor, há uma série de abordagens sendo adotadas por diferentes países e diferentes jurisdições dentro dos países que podem ser quase tão esclarecedoras. Municípios e profissionais médicos em todo o mundo também estão constantemente remexendo em sua abordagem para esta doença, com base no feedback de seus próprios pacientes e em pesquisas publicadas sobre como outros pacientes reagiram a certos tratamentos.

Etapa 5: Recalibração

Este é o estágio em que a borracha encontra a estrada. Você identificou seus KPIs, mediu-os em relação à sua previsão, identificou aqueles que estão errados, identificou as suposições que os motivaram e testou certas hipóteses sobre como melhorá-los.

Governos em todo o mundo estão em processo de recalibragem. A maioria está implementando planos para um retorno em fases à normalidade impulsionado pelo progresso na taxa de disseminação, hospital e capacidade de teste e preparação geral da comunidade. Você pode apostar que os resultados serão monitorados de perto.

Tanto nas empresas quanto na saúde pública, esse estágio é o momento da decisão - escolha um caminho e siga em frente. Não considere apenas a recompensa do sucesso, mas também a probabilidade e o custo do fracasso em termos de tempo e recursos. Identifique as métricas para o sucesso e, quando você espera ver os resultados, manifeste-se. Se o caminho escolhido exigir uma mudança significativa em seus processos, atribua a propriedade. Isso irá prepará-lo para a fase final e mais importante ...

Etapa 6: volte para a etapa 2

Não existe o Estágio 6 - não passe de Go, apenas volte diretamente para o Estágio 2. Cada empresa de sucesso no mundo está regularmente identificando, medindo, remendando e recalibrando suas suposições. Os CEOs devem se reunir com suas equipes financeiras pelo menos uma vez por trimestre para examinar todos os KPIs de negócios e priorizar o que precisa ser melhorado. Soluções criativas devem ser alcançadas em equipe, mas a responsabilidade final deve ser atribuída aos líderes de negócios relevantes. Esses líderes devem criar uma cultura de identificação, medição, ajustes constantes, recalibragem e, por fim, seguir em frente.

Compreender o básico

O que é um bom modelo financeiro?

Um bom modelo financeiro é criado por meio de um processo iterativo e colaborativo que começa questionando todas as suposições.