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深度 | 来自企服投资人对 To B 企业的评估逻辑( 八 )



最重要的还是客户访谈 。 问题包括产品不可或缺性调查 ， 例如是否不可替代、有无替代性产品、主要价值等等 。 账期、口碑、影响力也都是访谈的重要内容 。

PMF 可以从访谈和调研中得到 。 没有实现 PMF 很容易感知 ， 例如客户并没有从产品中获得价值、没有口口相传、销售周期太长等等 。 反之 ， 客户对于产品超乎寻常的喜爱、快速购买产品、使用量快速增长 ， 则让人感受到产品和市场非常匹配 ， 市场需要这种产品和服务 。

还需要规避的一个陷阱是 ， PMF 是增长的充分但不是必要条件 ， 不是客户愿意使用、甚至愿意买单就证明了 PMF ， 价值证明可能是中长期的事情 。

一个典型案例是《增长黑客》这本书里提到的一个公司叫 BranchOut ， 他们找到了一个
病毒式传播
的方法 ， 使得它们用户数量在短短三个月的时间内从400万增加到2500万 ， 但是用户最终发现这个 App 没有很大用处 ， 很快大量用户纷纷撤离 ， 每天流失的用户甚至高达月活用户的4% 。

创始人后来在一次演讲中承认公司当时走错了路 ， 仓促的追求获客但是却没有改善产品体验 。 最终 ， 即便他们获得了近5000万美元的融资 ， 也失败了 。 《增长黑客》把这个经验总结为“是爱创造了增长 ， 而不是增长创造了爱” 。

另一个现实的案例是去年火热的中台赛道 ， 许多大企业陆续上了数字中台的产品 ， 但是后来发现不同的行业有不同的场景和业务需求 ， 中台产品很难落地 ， 最后很多都用不起来 。

关于价值证明可能是中长期的事情这一点事先的确很难分析周全 ， 完全依赖于投资人的判断能力 ， 一方面只能基于自己的经验在逻辑上做出合理的推测 ， 另外要看创始团队对行业的理解力和专业程度 。

2. 财务模型预测

我们非常看重公司的财务模型预测 ， 通常会按照公司给出的预测 ， 结合自己的分析判断 ， 给出相对客观的预测 。

财务模型预测里我们看重哪些关键指标呢？收入、增速、毛利、客户留存率、销售周期、客户获取成本和客户留存成本、账期 。 比如销售周期 ， To G 类的销售周期最长、大企业次之 ， 客户规模越小销售周期越短 。 而客户获取成本与销售周期息息相关 。 而《硅谷蓝图》里提到过客户留存成本也是非常重要的 ， 但是很少有企业会把 CRC 计入衡量指标 。

在国外 ， LTV、CAC 等指标可以明确量化一个 SaaS 类企业 ， 贝恩咨询的一份数据显示“
5%的客户流失率和13%的客户流失率会导致十个月以后收入差几乎一倍多 。
”但是在中国 ， To B 公司的模式差别非常大 ， 很难直接套用固定的公式 ， 所以我们要用一个预测模型来详细测算 。

这个模型一定是逻辑上可推导的 ， 就是说不能只给出明年的营收是多少、利润是多少 ， 但是缺乏中间的推导过程 。

你得告诉我 ，
大客户有多少 ， 客单价多少 ， 怎么续费；
中小客户有多少 ， 客单价多少 ， 怎么续费；
一次性收费、服务费和 SaaS 收费比例是怎么样的；
获客周期多长；
账期怎么样；
未来每年会有什么样的增速；
团队规模多大；
销售模式是直销还是分销；
毛利是什么水平等等 。

如果有不同的业务板块 ， 还要单独分开测算 。

其实要推导这个财务模型 ， 一定要弄清楚公司的产品和业务的每个细节才做得到 ， 所以可以说这是最难 ， 也是最简单的一步 。 针对每个指标 ， 我们会反复推敲 ， 反复问为什么 ， 为什么你的毛利比同行高这么多 ， 是否会有大客户流失的风险 ， 直到所有问题得到合理的解答 。

我们需要这个财务模型预测作为决策的依据 ， 同时我们会经常复盘这个模型 ， 看看现实和我们的预测有什么差异 ， 为什么有这些差异 ， 从而更好的优化我们未来的模型 。


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