Архив метки: инновации

Financial modeling: hints

В рамках мини-курса “Финансы для продактов” собрал мысли зачем вообще необходимо составлять финансовые модели, а также рекомендации, которые стоит учесть при подготовке финансовой модели проекта. 

  1. Составление финансовой модели помогает структурировать и оцифровать бизнес-идею. Перенос идеи в цифры требуется в первую очередь самому предпринимателю, и только уже потом — его инвесторам и другим внешним сторонам. 
  2. При составлении любых планов для начала следует выделить драйверы и допущения — два “Д” финансового планирования. Первое влияет на рост, второе позволяет учесть внешние и внутренние воздействия, а также честно проранжировать факторы по степени влияния и их прогнозируемости.
  3. Информации всегда недостаточно. Но чем меньше мы анализируем доступные источники, собираем данные и оцифровываем их в модель, тем меньше у нас информации и тем больше будет отклонение от плана при реализации. Если же плана не будет вовсе, то очень велика вероятность не просто отклониться от курса, но выбрать кардинально неверное направление.
  4. Финансовое планирование помогает нам выделить существенные этапы в развитии бизнес-проекта и понять какие ресурсы потребуются и какие шаги когда следует предпринять.
  5. Модель также является средством показать стейкхолдерам (инвесторам, команде, коллегам, и проч) рыночные драйверы и свое понимание их работы. В процессе работы над моделью вы оцифровываете свои инсайты и структурируете план. С персональной точки зрения следует рассматривать свой проект как стартап, а компанию — в качестве потенциального инвестора. 
  6. Важно как вы презентуете свой проект. Финансовая модель, если она логична и хорошо структурирована, построена с учетом маркетинговых драйверов (например, с частотой контактов для маркетингового канала и пересечениями между каналами) и корректно обозначенными допущениями внешней среды (рост рынка, изменение доходов потребителей, инфляция, валютные риски, и тп), визуально наглядна и приятно оформлена — является очень сильным аргументом в пользу проекта.
  7. Модель показывает ваши приоритеты, позволяет выделить акценты, разнести ресурсы по периодам. 
  8. Что входит в хороший финансовый план проекта/продукта: исторические данные за 2-3 года, помесячно; прогноз на 3-5 лет, первый год помесячно, после второго года может быть поквартальный; разделение расчетных листов по выручке и по существенным статьям затрат; план найма сотрудников с компенсациями, с учетом НДФЛ и прочих затрат на ФОТ (с учетом предельных значений базы расчета для пенсионных и страховых взносов); прочее в зависимости от проекта — что считаете важным показать.
  9. Исторические данные необходимы, чтобы обосновать драйверы. Даже если проект на стадии MPV, все равно необходимы данные по уже понесенным затратам.
  10. Прогнозировать необходимо не только доходы и расходы (PnL), но и кэшфло — денежные потоки. Чем кэшфло отличается от PnL — в отчете о прибылях и убытках отражаются доходы и расходы по начислению в соответствующем периоде, а в кэшфло — по поступлению и расходу денег на счетах компании. Соответственно, прогноз кэшфло необходим для планирования бюджета с учетом авансов по затратам и отсрочек оплат от покупателей. 
  11. Обязательно выделите план найма сотрудников в отдельный лист, укажите зп и рассчитайте обязательные выплаты с ФОТ. Тот, кто ленится делать расчет обязательных платежей с ФОТ с учетом действующих лимитов базы начисления — по определению вызывает меньше доверия. Во всяком случае, если модель уже направляется аналитику в рамках due diligence для получения инвестиций. 
  12. Оформление — это также очень важно. Форматирование цифр для удобного восприятия информации (разделение по тысячным, убирать лишние нули и дробные числа); выравнивание в таблицах; обозначение расчетных данных, драйверов и допущений разными цветами; разделение блоков в таблицах пустыми строками и столбцами. И убирайте сетку (gridlines) после окончания технических работ с таблицей — это правило хорошего тона.  

Agile ч.II

Что год назад знали про agile-подход в большинстве компаний? Иногда подшучивали между собой на конференциях, слушая финансистов цифровых компаний и всяких модных консультантов. 

В эру COVID-19 бизнесы прошли через естественный отбор кризиса и форс-мажорных обстоятельств, хоть и не признанных таковыми. Познав и внедрив agile в процессы (даже иногда не успев осознать, что это был тот самый agile), все поневоле стали более распределенными, цифровыми, гибкими. Дальше продолжится естественный отбор уже среди оставшихся — дальнейшая борьба за выживание, да на схлопнувшихся рынках.

В этих условиях финансовые директора уже не только цифровых компаний учатся бюджетировать и планировать по-agile. Ведь за год пришлось провести несколько ребюджетов — то срочно урезать прогнозы и расходы в марте-апреле в предапокалиптическом угаре, то выдохнув и спохватившись к июню снова перебюджетироваться с более оптимистичным расчетом до конца года, то вновь осознать иллюзорность предсказанного восстановления. Теперь же наконец, в процессе очередного годового бюджетирования, задуматься о необходимости постепенного перемещения в за грани добра и зла — в beyond budgeting. Делать это лучше через промежуточный rolling budgeting. 

Если концепция beyond budgeting совсем эфемерна — как попадание в нирвану, то переход на скользящее бюджетирование (rolling budgeting) значительно практичнее и реализуется в течение нескольких тестовых итераций. Это планирование на квартал или год вперед с регулярным, как правило ежемесячным, уточнением плана исходя из текущей внешней и внутренней ситуации и данных по закрытому периоду. В этой ситуации ответственность максимально передается на уровень инициаторов расходов, согласование разумно вести от существенной суммы, все прочее — на финансовом контроле постфактум.

На итерацию лучше брать месяц, с горизонтом планирования на три, некоторые компании прогнозируют на 12 месяцев. За несколько итераций вполне можно приучить менеджеров и сотрудников финансовой службы к новому подходу в бюджетировании. Главное, что нет необходимости недопланировать выручку и перезакладываться в расходах — ведь следует попасть в БДР с минимальными отклонениями, а не перевыполнить KPI. Тут недалеко и до внедрения целеполагания по OKRs.

Venture capital vs Private equity

Венчурные инвестиции — мостик к фондированию для компаний-создателей инновационных технологий. Такие бизнесы еще сильно рискованны, а их продукт недостаточно опробован рынком для банков или публичного размещения (возможно, кроме специфических рынков Канады и Австралии). Это сейчас почти все знают. Но не столь часто нефинансисты понимают различие между венчуром и private equity.

Вроде и там и там компании, которым банки не дают денег вообще, либо не дают пока. Но разница в том, что в случае private equity фонды входят в компании со стабильным денежным потоком — обычно это Series C, D, .. раунды. А venture capital заходит на pre-seed, seed, Series A, иногда B.

2018-03-14_21-05-25.png

Таргетами для private equity выступают уже не просто операционно прибыльные бизнесы, но компании с наличием или потенциалом дивидендного потока в среднесрочной перспективе.

Классический private equity, как и venture capital, рассчитывает вернуть х3 и более мультипликатором от инвестиций. В случае private equity фонд меньше рассчитывает на многократный рост стоимости, предполагая «добить» возврат на инвестиции за счет дивидендного потока.

В будущем расскажу больше об особенностях венчурных инвестиций, VC и PE фондах, тонкостях заключения сделок.

Этика инноваций

Имеем ли мы право создавать роботов для уничтожения людей? Можно ли создавать устройства слежения? Насколько все это этично?

Если исследователь участвует в разработке систем дальнего обнаружения, должен ли он задумываться о перспективах использования его разработок в беспилотниках, слежении за людьми и уничтожении их на расстоянии? Насколько это соответствует духу предложенных тем же Азимовым законов робототехники (робот никогда не должен причинять вред человеку и всегда предотвращать подобные действия от других)?

Говорят, в MIT сейчас самое популярное направление — этика инноваций. Преподаватели и студенты обсуждают векторы технологического развития с точки зрения этичности тех или иных исследований, а тем более — применения получившихся разработок.

Создающим новые технологии, к примеру — алгоритмы поиска людей, интересно найти лучшее решение, изменить мир. А используют эти находки и разработки зачастую другие люди, более практичные.

Сегодня законодательство большей части стран достаточно мягко ограничивает исследования в области робототехники и искусственного интеллекта. Законодательство позволяет много, зачастую не успевает за технологическим развитием. Поэтому следует проверять решение на этические нормы.

Подойдет тн “mirror test” — если вы можете смотреть на себя утром, то это ОК. Если горды тем, что вы делаете, то скорее всего сможете проходить mirror test пока чистите зубы по утрам. В то же время, без права на ошибку, без попыток — ничего новаторского не было создано.