Как оценить компанию по
ее клиентам

В июне 2019 года  интернет-­магазин одежды Revolve Group вышел на IPO. В ожидании этого события инвесторы безуспешно пытались объективно оценить стоимость компании. Сразу несколько недавних IPO — например, сервисов такси Uber и Lyft — не оправдали ожиданий. Revolve месяцами откладывала выход на биржу из-за спада на фондовом рынке. Несмотря на все препятствия, ее акции были оценены в $1,2 млрд — и в первый же день торгов взлетели на 89%, показав едва ли не лучший результат среди всех IPO в 2019 году. После такого скачка оценочная стоимость компании примерно в 4,5 раза превысила ее выручку за предыдущие 12 месяцев — это впятеро больше, чем у других ритейлеров в сфере моды, и близко к показателям ­ИТ-компаний. Что же произошло и почему инвесторы не сразу увидели, насколько сильны позиции Revolve?

Столь высокая оценочная стоимость компании не случайна. Она объясняется мощными скрытыми факторами, которые недооценили андеррайтеры при расчете цены IPO. Сила компании заключалась не столько в быстром росте выручки, сколько в умении работать с клиентами. Иными словами, Revolve не только эффективно привлекала клиентов, но и удерживала их на протяжении многих лет: таким образом, долгосрочный потенциал прибыли у нее был выше, чем можно было предположить исходя из динамики выручки.

Успех Revolve на IPO свидетельствует о переменах в подходе к инвестициям: потребителям начинают уделять все больше внимания. В своем исследовании мы объясняем процедуру оценки стоимости компаний по клиентам (CBCV) — то есть на основе потребительских метрик. Эта методика предполагает существенный отход от привычной, но опасной концепции «роста любой ценой» в сторону устойчивой выручки и юнит-­экономики, а также позволяет привнести в новую экономику лояльности больше точности, ответственности и валидности.

В этой статье мы объясним, как руководители компаний и инвесторы могут применять принципы CBCV, чтобы точнее оценить стоимость компании. Этот метод работает независимо от того, получает ли организация предсказуемый регулярный доход от подписки (как Netflix или Verizon) или от активных клиентов, которые периодически совершают отдельные заказы (как Uber или Walmart). Кроме того, мы расскажем, как компания может выиграть, предоставив инвесторам больше нужных данных о клиентах, и как инвесторам не дать себя обмануть красивыми цифрами, которые хорошо отражают поведение клиентов, но значат не так много, как кажется.

УТОЧНЕННЫЙ МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДОХОДА

Метод CBCV основан на простом принципе. Большинство традиционных методик финансовой оценки требуют ежеквартальных финансовых прогнозов, в первую очередь по выручке. В CBCV учитывается тот факт, что каждый доллар выручки поступает от клиента, совершающего покупку, и на основе принципов бухучета прогноз дохода делается не «сверху», а «снизу». Может показаться, что наш подход противоречит традиционным схемам, но это не так: в CBCV просто делается больший акцент на влиянии поведения отдельного клиента на конечный результат.

Что нужно для внедрения метода CBCV? Помимо обычных данных финансовой отчетности, понадобятся две вещи: модель клиентского поведения (мы называем ее моделью клиентской базы) и те данные о клиентах, которые мы в нее загружаем. Модель состоит из четырех взаимосвязанных вспомогательных моделей, определяющих будущее поведение каждого клиента.

1. Модель привлечения клиента, прогнозирующая приток новых потребителей.

2. Модель удержания клиента, прогнозирующая срок его активности.

3. Модель покупки, прогнозирующая частоту сделок клиента с фирмой.

4. Модель размера корзины, прогнозирующая траты клиента на каждую покупку.

В совокупности эти модели позволяют разобраться в ключевых ­аспектах взаимодействия каждого клиента с компанией: кого и когда удастся привлечь, сколько эти клиенты потратят в перспективе и т. д. Сумма всех предполагаемых трат клиентов даст нам прогноз квартальной выручки. Сопоставив модели, можно намного точнее оценить будущие поступления доходов — а значит, и реальную стоимость компании.

Эта базовая модель универсальна и применима к компаниям из любых отраслей. Но ее детали будут зависеть от бизнес-модели компании — в частности от того, является ли она подписной. В компаниях с подписной моделью (таких, как фитнес-центры, телекоммуникационные фирмы) руководители в целом знают, сколько денег клиенты потратят в следующем месяце, и могут напрямую наблюдать отток клиентов, когда те отменяют подписку и расторгают договоры. Это упрощает построение моделей удержания и покупки.

Большинство компаний, однако, не используют подписку и из-за нерегулярности покупок не могут видеть процесс оттока клиентов так наглядно. Скажем, если у вас есть аккаунт на Amazon, но вы вдруг решите никогда больше не пользоваться услугами этой компании, то никто в Amazon или за ее стенами сразу этого не заметит. Маркетологи называют это явление скрытым оттоком. Для его учета требуется более сложная модель, но специалисты уже научились делать весьма точные прогнозы.

КАК ЗАГЛЯНУТЬ В ЧЕРНЫЙ ЯЩИК

Хотя сам метод может показаться сложным, внедряется он относительно легко — к тому же его можно адаптировать и ­расширить с учетом конкретных деловых обстоятельств. 

Чтобы заглянуть в этот черный ящик, рассмотрим пример. Представьте, что вы основатель молодой быстрорастущей компании по доставке кулинарных наборов по подписке. За первые четыре месяца работы ваша фирма получила $1 тыс., $2,5 тыс., $4,5 тыс. и $7 тыс. общей выручки. Вы хотите понять, что это говорит о будущем доходе и о жизнеспособности вашего бизнеса в целом. Для начала вы решаете спрогнозировать выручку за пятый месяц. 

Допустим, каждый активный клиент платит за доставку кулинарных наборов фиксированную сумму $100 в месяц, и за первые месяцы компания привлекла 100 клиентов (10, 20, 30 и 40 за каждый из четырех месяцев соответственно). Половина из привлеченных клиентов ушли в свой первый месяц, а все, кто не ушел сразу, остаются с компанией до сих пор.

Для прогнозирования выручки за пятый месяц нужно в первую очередь рассчитать ожидаемый доход от оставшихся клиентов. Если исторический тренд текучести сохранится, то из 100 клиентов, привлеченных за первые четыре месяца, половина (50) продолжит пользоваться услугами компании. Таким образом, выручка за пятый месяц от удержанных клиентов составит $5 тыс. (50 × $100). Следующий шаг — спрогнозировать выручку от новых клиентов. При сохранении тенденций привлечения вы можете рассчитывать на 50 новых клиентов ($5 тыс. выручки). Сложив суммы, получаем общий доход в $10 тыс.

Метод CBCV предполагает, что показатели выручки существуют не в вакууме: они напрямую зависят от небольшого набора поведенческих факторов — в данном примере это общее число привлеченных клиентов, динамика их удержания и средняя выручка на клиента. Эта схема упрощает прогнозирование дохода и может служить инструментом диагностики, помогая менеджерам и инвесторам понять, как компания создает ценность и о чем стоит задуматься, если результаты не будут соответствовать ожиданиям.

Конечно, столь простая модель и стабильная динамика, как в приведенном примере, свойственны немногим компаниям. Мы лишь хотели показать общий механизм работы данного метода, который при необходимости можно дополнить. Предположим, например, что ваша фирма предлагает более сложный выбор услуг и цен (за $189 в месяц клиент может получать вдвое больше кулинарных наборов). В этом случае для каждого периода вам нужно будет рассчитывать переменную среднюю выручку на клиента. Если фирма позволяет клиентам пропускать отдельные дни доставки или совершать разовые покупки, вам придется отслеживать частоту и среднюю сумму заказов. Если компания решит перейти от подписной модели к продаже отдельных блюд из меню, нужно будет применить вспомогательную модель, прогнозирующую частоту размещения заказов. Подобные дополнения усложняют общую модель, но базовая процедура их внедрения аналогична той, что рассмотрена в примере выше. Если вы захотите расширить горизонт планирования и выйти за пределы ближайшего месяца, вам нужно лишь повторить расчеты необходимое количество раз — и вы получите долгосрочный прогноз, важный для оценки стоимости компании.

Чтобы лучше разобраться в том, как применяется методология CBCV в сложных сценариях, ознакомьтесь с нашими научными публикациями: «Valuing Subscription-Based Businesses Using Publicly Disclosed Customer Data» (Journal of Marketing, октябрь 2016 года) и «Customer-Based Corporate Valuation for Publicly Traded Non-Contractual Firms» (Journal of Marketing Research, март 2018 года).

КЛИЕНТЫ: ВЗГЛЯД ИЗНУТРИ И СНАРУЖИ

Насколько ценную информацию можно получить с помощью метода CBCV? Это зависит от уровня доступа аналитика к внутренним данным компании. Топ-менеджер корпорации располагает всей информацией, касающейся поведения клиентов. Фонд прямых инвестиций, оценивающий возможное приобретение, обычно имеет доступ к данным о транзакциях и CRM. Для фирм с подписной моделью это сроки договоров, суммы регулярных платежей и наблюдаемый отток клиентов; для прочих фирм — распределение заказов по времени и объем отдельных покупок. Доступ к данным о клиентском поведении, демографии, точках маркетингового взаимодействия, общении с техподдержкой и т. п. дополнительно обогатят CBCV-анализ.

Сторонние наблюдатели (хедж-фонды, аналитики с Уолл-стрит, регуляторы) могут не иметь постоянного доступа к подробным данным о клиентах. Однако им может быть доступен так называемый график когорт клиентов, который отражает выручку по привлеченным когортам и показывает, как с течением времени меняется общая сумма потребительских трат внутри каждой когорты (см. врезку «График когорт клиентов: новый инструмент оценки стоимости компаний»). Многие крупные и авторитетные компании (как с подписной моделью, так и без нее) уже начали публиковать свои графики когорт. В их числе — Slack Technologies, Dropbox, Lyft, а также люксовые маркетплейсы RealReal и Farfetch. Графика когорт в совокупности с информацией о числе активных клиентов и количестве заказов вполне достаточно инвесторам, чтобы составить представление о поведении клиентов.

Если компания не может или не хочет обнародовать свой график когорт, инвесторы должны настаивать на раскрытии четырех ключевых показателей: количества активных клиентов (общего числа и доли клиентов со стажем больше года); общего количества клиентов, привлеченных за недавний период; дохода (общей выручки и доли выручки от постоянных клиентов) и количества заказов (общего и доли от постоянных клиентов).

Мы настоятельно рекомендуем компаниям раскрывать больше информации, но указанных данных за три-­четыре года (из прошлых отчетов) будет достаточно, чтобы применить метод CBCV и оценить общее состояние клиентской базы, пусть и с большей неопределенностью относительно будущих доходов.

ПО ПУТИ ПРОЗРАЧНОСТИ

Сегодня немногие компании предоставляют сторонним наблюдателям все данные для проведения CBCV, и тому есть ряд причин. Во-первых, раскрытие клиентских показателей остается добровольным, и компании не испытывают (или почти не испытывают) давления в этой сфере. Во-вторых, не существует общего мнения о том, какие из этих метрик наиболее информативны, как их рассчитывать и представлять. В-третьих, законодатели и регуляторы крайне редко касаются этой темы, позволяя компаниям самим решать, раскрывать ли информацию о клиентах.

К сожалению, руководители часто исходят из принципа «чем меньше, тем лучше», опасаясь, что лишние раскрытые данные, несмотря на обобщенный характер, могут подорвать конкурентоспособность или увеличить риск судебных исков и проверок. Успешные фирмы беспокоятся о том, как отреагируют инвесторы, если раскрытые показатели вдруг начнут ухудшаться. Кроме того, прогнозами в отношении потребителей зачастую занимается только отдел маркетинга, а финансовый и прочие отделы не привыкли учитывать поведение клиентов в прогнозах выручки и предпочитают традиционные методы.

В отсутствие давления со стороны инвесторов и регуляторов компании сами решают, какие данные раскрывать, при этом стараясь показать себя с лучшей стороны. Показатели зачастую неверно трактуются, основываются на ложных гипотезах или некорректно представляются.

Рассмотрим историю Peloton — компании, предлагающей высокотехнологичное оборудование для домашнего фитнеса и помесячную подписку на видеозанятия. В августе 2019 года, перед выходом на IPO, она опубликовала отчет по форме S-1, где раскрыла показатели пожизненной ценности клиента (CLV) в отношении своих подписчиков, заявив, что за последний финансовый год CLV составила $3593. К чести Peloton, она раскрыла и формулу, по которой рассчитывалась CLV, однако эта формула оставляла желать лучшего. Самой очевидной проблемой было то, что в ней не учитывалось изменение стоимости денег: прогнозируемые денежные потоки за более чем 13 лет суммировались без дисконтирования. Применение даже небольшой ставки дисконтирования снизило бы CLV более чем на 50% — что существенно изменило бы представление о состоянии клиентской базы. По мере того как все больше компаний добровольно раскрывают клиентские показатели, аналитикам приходится все тщательнее их проверять: возможно, эти цифры говорят вовсе не о том, о чем заявляет фирма, или искажают действительность.

Хотя метрики Peloton далеки от идеальных, они все же говорят о серь­езном шаге в сторону прозрачности данных о клиентах, что хорошо и для акционеров, и для компаний, и для потребителей. Акционеры станут все чаще опираться на данные о клиентах при оценке потенциальных инвестиций, ведь все больше покупок совершается в интернете, и метрики физических магазинов (например, продажи в одной точке) утрачивают ценность. Топ-менеджеры могут использовать данные о клиентах, чтобы на их основе вкладываться в то, что принесет долгосрочную ценность, и объяснять акционерам влияние этих инвестиций на CLV и другие долгосрочные показатели. Клиентов необходимо рассматривать как стратегический актив, ценность которого следует наращивать на перспективу. Такой подход позволит изменить статус-кво, при котором акционеры в отсутствие нужных данных для оценки долгосрочной прибыльности клиентов пытаются отбить инвестиции, заставляя компанию добиваться краткосрочных результатов. 

Что это значит для вас сегодня, пока CBCV-революция еще не свершилась? Если вы инвестор, не игнорируйте клиентские показатели, скрытые в финансовых отчетах: старайтесь выявлять и использовать их. Если нужные вам данные не раскрыты, потребуйте предоставить их или найдите альтернативные источники необходимой информации. Внимание к юнит-­экономике почти наверняка поможет вам увидеть новые возможности.

Если вы руководитель и пока не раскрываете клиентские метрики, задумайтесь: что эти данные могли бы сказать о компании, если бы закон требовал их раскрытия? Если сегодня вам нечем гордиться в этой сфере, у вас есть уникальная возможность сместить акцент и улучшить клиентскую базу, пока ваши показатели никто не видит. Недалек тот день, когда участники рынка потребуют приподнять над ними завесу тайны.