Сергей Москаленко
§ 9. Ещё немного про расчёты
Выше мы уже рассмотрели несколько примеров важности финансового моделирования, а также обсудили важность трёх вопросов при подготовке к переговорам с инвестором. Кроме этого я упоминал определённый тип предпринимателей, в основном выходцев из научной сферы, которые не могут или не хотят считать никакие финмодели, а вместо этого предлагают обойтись элементарной сметой на ближайшие 1-2 шага. Рассмотрим на примере, в чём тут может быть подвох.
Один раз мне довелось общаться с командой первоклассных инженеров, действующих научных сотрудников профильного вуза с большим бэкграундом в области фундаментальной математики. Они разработали алгоритм искусственного интеллекта, которые анализирует электрокардиограммы сердца и может с точностью до 99% установить диагноз. Сам алгоритм может использоваться самым широким способом: от общедоступного сайта, куда пользователи загружают свои файлы ЭКГ и получают вердикт, до приборов условной носимой домашней медицины – когда аппаратная часть снимает ЭКГ в домашних условиях без привлечения профессиональных врачей, а встроенный в неё алгоритм анализирует полученные данные и присылает результат исследования на смартфон в режиме реального времени. Перспективы проекта в части рынка просматриваются достаточно интересные, персональная медицина – это большой современный тренд.
Коллеги примерно знают сколько им нужно денег, чтобы допилить алгоритм и сделать первый сайт для тестовой обкатки – туда будут заходить самые разные пользователи, от профильных врачей до простых обывателей, загружать файл уже сделанной в больницы ЭКГ и получать результат. Данный сайт должен позиционировать себя как источник «второго мнения», когда пациент или врач имеют возможность сравнить уже поставленный диагноз с тем, что проанализировал искусственный интеллект. Это некий первый этап развития проекта необходимый, чтобы обкатать технологию, оценить её работоспособность и одновременно увеличить выборку исходных данных для дальнейшего обучения ИИ. Предположим, что требуемую для этого этапа сумму они оценили в 10 миллионов рублей.
Разумеется, когда технология докажет свою работоспособность на практике, вариантов, что делать с таким проектом станет значительно больше. Поскольку основатели проекта люди больше от науки, чем от бизнеса, то в будущем им скорее всего будет не так интересно заниматься строительством компании, погрязнув в операционных процессах. Идеальным для себя вариантом они видят продажу алгоритма какой-нибудь профильной корпорации или объединение усилий с теми, кто уже занимается производством гаджетов для персональной медицины. Как я кратко упомянул выше, представим, что кто-то делает приборы для ЭКГ, которые можно использовать простому обывателю в домашних условиях без помощи врачей. Но мало просто снять показания, нужно их ещё правильно истрактовать. И тут как нельзя кстати оказывается изобретённый и проверенный алгоритм искусственного интеллекта. Они объединяют усилия и получается классный перспективный продукт. Вроде бы всё логично и понятно, и зачем тут нужна финмодель? – спрашивают меня коллеги.
Ответ тут на первый взгляд действительно не очевиден. Кажется, что всё достаточно просто: вот потратили они 10 миллионов и если уж доказали работоспособность алгоритма, то дальше точно с кем-нибудь да договорятся. Но к сожалению, наш опыт показывает, что всё далеко не так просто. Давайте представим, что сайт и доработку алгоритма за 10 миллионов команда сделала – а как о нём узнают потенциальные потребители, которые загрузят свои ЭКГ туда? Сколько понадобится времени, чтобы этот сайт работал и развивался прежде, чем соберётся достаточное количество кейсов, доказывающих эффективность анализа? И самое главное, что будет после этого? Шанс того, что они встретят после этого инвестора, который скажет «вау, всё понятно, давайте работать дальше вместе, я сам всё посчитаю и во всём разберусь!» – конечно есть, но если смотреть на вещи трезво, шанс этот стремится к нулю. В реальности команда с большой вероятностью столкнётся с двумя типами потенциальных партнёров: первые скажут, что идея хорошая, но нам совсем не интересно, потому что мы не видим тут рынка; вторые рынок как раз-таки хорошо видят и всё понимают, но скажут «спасибо, предлагаем миллион рублей и технология наша, согласны?». Разумеется коллеги откажутся, ведь это слишком мало. Но после этого им зададут следующий резонный вопрос, а сколько же тогда они хотят? Скажут они, например, что хотят 5 миллиардов рублей (ну чтобы наверняка, как говорится). А ответ на такое предложение будет звучать примерно так: «это не компетентная оценка стоимости вашей технологии, оценка в таких сделках рассчитывается от рынка, потенциальных доходов нашей корпорации с учётом будущих понесённых издержек на вывод нового продукта; сейчас объём потенциального рынка при уровне планируемых издержек не соответствуют заявленной стоимости технологии – предлагаем вам 2 миллиона рублей, это в два раза больше нашего изначального предложения, настоятельно советуем согласиться». Дальше разговор будет ходить по кругу с примерно одинаковыми аргументами, что с той, что с другой стороны и закончится по итогу ничем. Основная проблема в этом переговорном процессе заключается в том, что коллеги из корпорации владеют цифрами, а коллеги из проекта – нет. Одна сторона оперирует потенциальной экономической эффективностью реализации задуманного плана, а другая ссылается на своё «хочу и всё». Для того, чтобы им о чём-то договориться просто необходимо начать говорить на одном языке и в данном случае это будет язык цифр.
То же самое справедливо и для тех потенциальных партнёров-инвесторов, которые «не видят рынка». И тут как раз всё как обычно: нужно показать объём возможных доходов обосновав его в теории бизнес-плана, вычесть из него все капитальные и операционные издержки за весь расчётный период и показать сухой остаток, который пойдёт на дивиденды команде проекта и инвестору – совершенно стандартная финмодель. Считать всё это необходимо, даже если сейчас кажется, что до периода коммерциализации всех этих идей ещё очень далеко. Только обоснованный расчёт экономики проекта позволит команде чувствовать себя комфортно на переговорах любого уровня, хоть с потенциальными инвесторами, хоть с будущими партнёрами, хоть с потенциальным покупателем в лице крупной корпорации.
Кроме этого стоит понимать, когда будет посчитана финмодель, первое, что скорее всего из неё узнают основатели это то, что на первый этап потребуется далеко не 10 миллионов рублей, заявленных ранее. Скорее всего в ходе расчёта выяснится, что для того, чтобы собрать необходимую для верификации алгоритма выборку, сайту, через который планируется всё это осуществлять, нужно будет проработать несколько лет. Давайте для простоты дальнейших рассуждений скажем, что на это уйдёт минимум два года работы. Всё это время нужно не только содержать команду, но и привлекать пользователей (вспоминаем тут про юнит-экономику), оплачивать инфраструктуру и нести различные издержки. Сколько будет стоить только команда в месяц при 100%-занятости? Ведь придётся и алгоритм совершенствовать, и обычной стартаперской деятельностью заниматься – развивать сайт, общаться с потенциальными потребителями, совершенствовать маркетинг, вести переговоры с больницами и врачами. На всё на это требуется не только время, но и люди – 5 или 7, а может все 10 человек? Сколько средняя зарплата такого члена команды? Теперь давайте умножим сумму ежемесячной заработной платы такой команды со всеми налогами на 24 (два года первого этапа в месяцах). Как можно легко прикинуть в уме, эта сумма уже превысила те 10 миллионов. Конечно тут можно сэкономить, все два года работать на личных ноутбуках из дома, например, отказавшись от офиса, снизить до минимума платежи по заработной плате, раздавая вместо неё опционы и урезая все прочие издержки – но сможет ли такая команда реально добиться заявленных результатов?
И самое главное, если зарплату и прочий комфорт команды ещё можно как-то уменьшить, рассчитывая на преданность и лояльность людей, то вот зарубить маркетинг без ущерба для проекта, скорее всего, не получиться. Нельзя сказать потенциальному инвестору, что люди сами собой найдут в интернете сайт и начнут загружать свои исследования с целью получить результат «второе мнение». Никто и никогда в такое не поверит просто по той причине, что это невозможно. Даже самые массовые ИТ-компании, ориентированные на широкий круг пользователей, вынуждены были первое время заниматься активным привлечением своих потребителей, а для большинства из них этот процесс никогда и не прекращался, даже если они достигли уже больших высот. Постоянная реклама таких ИТ-гигантов, как «Яндекс», «Авито», «VK» и других является лучшим этому подтверждением. То же самое и в нашей ситуации, всё равно придётся активно искать клиентов, пусть и тех, которые нам ничего не платят. Ведь мало создать хорошую возможность, нужно ещё сделать так, чтобы о ней узнал нужный нам человек, а ещё необходимо убедить его, что она безопасна и очень ему нужна. Даже если все больницы будут по какой-то неведомой причине рекламировать новый сервис среди своих пациентов, нужно будет как минимум тупо распечатать несколько миллионов рекламных листовок, чтобы они могли им что-то показать и рассказать.
Что произойдёт с проектом, если экономя на маркетинге за первые два года вместо условных 10 тысяч результатов, которые, планировалось получить для тестирования и подтверждения корректности работы нового алгоритма, удастся собрать только 500? Мне кажется это будет максимально критическая для стартапа ситуация, так как инвестиции всё равно кончились, а доказательств тому, что технология работает получить не удалось. Чтобы не попасть в такое положение должны быть деньги для привлечения потенциальных клиентов различными альтернативными способами, в случае если основная гипотеза не сработала. Всё это можно просчитать только после расчёта юнит-экономики, которую мы рассматривали ранее, и после сведения общей финмодели проекта.
Пока в нашем мысленном расчёте появилось примерное описание первых двух лет работы – тратим деньги на заработную плату и на то, чтобы тестировать алгоритм. Можно назвать этот период этапом завершения НИОКРа, коим собственно он и является по смыслу. Ведь за это время планируется сделать эти 10 тысяч автоматических заключений и никаких перспектив по выручке тут не предвидится. Начиная с третьего года работы нам пора бы уже начать что-то зарабатывать. Предположим мы остановились на варианте, когда дальше будем использовать алгоритм внутри приборов персональной носимой медицины. Но что делать, если партнёра, который их производит и продаёт, у нас сейчас нет даже предварительно? Придётся всё считать так, как будто мы производим их сами, просто потому, что мы не можем прийти к инвестору и сказать, что два года мы тратим его деньги, а дальше как повезёт – найдём партнёра, хорошо, начнём зарабатывать; не найдём – сядем подумаем, что делать. И это при условии, что за эти два года мы добились успехов, что само по себе далеко не факт. Для инвестора этот период и так является высокорискованным вложением капитала, но тут ещё и непонятно, что будет происходить дальше.
Самое главное, что будет видно в нашей финмодели после завершения НИОКРа, это появление существенных капитальных затрат: какова себестоимость производства одного гаджета, как его произвести, на чём, где хранить готовую продукцию, как её продавать и кому? Вопросов стало ещё больше, чем про первые два года, но будем рассуждать по порядку. Самое главное тут понять сколько будет стоить один гаджет, какова будет его прямая себестоимость. Для этого нужно точно также представить процесс производства, составные части продукта, понять что будем делать сами, а что покупать в готовом виде. Пока нет детального понимания можно попробовать оттолкнуться от обратного – посмотреть цену примерно похожих гаджетов и попробовать понять из чего она складывается. По аналогии с ними мы можем спрогнозировать свою отпускную стоимость, например мы понимаем, что аналогичные по сложности конструкции приборы продаются на рынке по 10 000 рублей. Хорошо, представим, что наш будет стоить столько же.
Идём дальше, теперь нам надо подумать как этот гаджет будет продаваться. Давайте предположим, что основную ставку мы сделаем на реализацию через условных дилеров, которые работают на маркетплейсах. Выберем из самых крупных одного, двух, трёх и предложим им стать официальными дистрибьюторами (допустим, что каким-то чудом все они согласились). Эти наши новые партнёры тоже должны что-то зарабатывать и чем больше, тем лучше, иначе у них просто не хватит финансовых возможностей для продвижения и рекламы нового продукта – а если его никто не будет покупать, то и интерес к нашему сотрудничеству быстро пропадёт. Продавать что-то новое всегда очень тяжело, необходимо как-то показать потенциальным потребителям преимущества продукта, показать как именно им пользоваться, снять какие-то видеоматериалы с отзывами и лайфхаками, и многое другое. На всё это нужны деньги и важно заранее предусмотреть экономику проекта таким образом, чтобы если этим занимаются дилеры, то им хватило бы собственной маржи на это продвижение. Пусть для простоты счёта их доля будет 40% от цены реализации, тогда получается, что мы будем отгружать в их адрес новый гаджет по цене 6 000 рублей.
Следующий вопрос, если мы реализуем товар по 6 000 рублей за штуку, какова должна быть наша маржа? Опираясь на собственный опыт работы с финмоделями множества различных предприятий, могу предположить, что прямая себестоимость успешной компании не может быть больше 50% от отпускной цены, а общая рентабельность по чистой прибыли меньше 30% – иначе стартапу просто не хватит денег на дальнейшее развитие. Начинающему предприятию нужно очень много зарабатывать, так как постоянно приходится вкладываться не только в маркетинг параллельно с дилерами, но и инвестировать в расширение производства, улучшение качества продукта и многое другое. Давайте, что бы мы были уверены в перспективах развития скажем, что наша рентабельность по чистой прибыли будет на уровне 50%, а прямая себестоимость 25% от цены реализации – это значит, что если мы отгружаем 1 штуку за 6 000, то непосредственно её производство обходится нам в 1 500, ещё столько же уходит на прочие операционные издержки и на выходе с каждого прибора у нас остаётся 3 000 рублей чистой прибыли, которую мы можем потратить на дальнейшее развитие нашей компании.
Сейчас для нас, как людей которые понятия не имеют как производить такой гаджет, в первую очередь интересен вопрос о том, а сможем ли мы реально его произвести за те 1 500 рублей, которые насчитали. Для этого придётся идти глубже и смоделировать компонентную базу из которой он будет состоять. На этом этапе придётся заручиться чей-то внешней экспертной оценкой, пообщаться с людьми, которые так или иначе связаны с производством таких или аналогичных приборов. Их нужно искать и предположим нам это удалось. В разговоре с профильными инженерами мы выяснили, из чего должен состоять такой прибор, кто эти компоненты производит и по какой цене. Кроме этого мы прикинули с ними, что из этого мы могли бы теоретически делать сами, исходя из экономической целесообразности, и примерно поняли сумму тех первоначальных вложений, которая понадобиться для закупки необходимого производственного оборудования. Анализируем, что получается и если увидев эти цифры мы выходим за пределы первоначальной гипотезы о прямой себестоимости, то возвращаемся в самое начало и начинаем весь расчёт заново, исходя теперь уже из известных нам данных – в этом случае важно смотреть на то, чтобы наша отпускная цена в адрес конечного потребителя не превратилась из 10 000 рублей в 250 000, например.
Отдельно отвечу на очевидный вопрос, который, наверное, созреет к этому моменту у внимательных читателей – почему бы нам изначально не пообщаться с такими инженерами, чтобы понять эту прямую себестоимость, а уже потом рассуждать об отпускных ценах, о марже дилеров и всём прочем. Дело в том, что на практике, когда кто-то приходит к реальному производителю и просит произвести новый пока ещё несуществующий гаджет, этот самый производитель точно также не имеет ни малейшего понятия за сколько он сможет его выпускать и первое что он спросит – это сколько вы готовы заплатить за производство 1 штуки? Потом поинтересуется об объёмах выпуска, потом про иные детали и уйдёт совещаться со своими инженерами. После чего, через какое-то время они вернуться и скажут, вы знаете в эту цену мы уложиться не сможем, предлагаем её немного увеличить от того значения, на которое вы изначально рассчитывали (или наоборот, скажут, что всё окей). Дальше возможен конструктивный диалог и обсуждение производственных тонкостей и деталей. Но если изначально планируемую стоимость им не озвучивать, то пока они совещаются внутри со своими инженерами, скорее всего, они улетят в открытый космос относительно плановой стоимости производства одного такого экземпляра и вместо ожидаемых 1 500, как в нашем примере, стоимость будет раз в десять больше. При этом у производителя найдутся весомые аргументы, чтобы обосновать такую цену – в неё они заложат различные инженерные и производственные риски, издержки на запуск новой производственной линии, макроэкономические и логистические риски, запасы сырья на годы бесперебойной работы и многое другое. Если же они сразу будут знать возможности и ожидания по стоимости, то скорее всего этот увлекательный полёт фантазии инженеров и вовсе не состоится, так как они будут вынуждены искать возможности создать этот продукт и вписаться в озвученные рамки: каким-то образом всё производить на той производственной базе, что есть сейчас, теми силами, что есть сейчас, из тех материалов, что доступны и так далее. Потому что они будут понимать, если потенциальный заказчик рассчитывает на себестоимость в районе 1 500 рублей, поэтому глупо озвучивать ему 10 000 – он точно откажется, а заказы на производство получить всё-таки хочется. Перед такими переговорами, всегда хорошо иметь в голове расчётные ожидания, которые вытекают из рыночных реалий.
Но предположим, что после профильных консультаций наши прикидки всё-таки уложились в эти самые 1 500 рублей прямой себестоимости с учётом того, что примерно треть всех компонентов мы будем производить самостоятельно. Для этого нам разумеется понадобится собственное оборудование и давайте представим, что оно обойдётся в дополнительные 30 миллионов рублей капитальных вложений.
Следующим этапом мы должны рассмотреть штат нашей компании – как изменится команда, когда появится реальное производство и его нужно будет отлаживать наряду с цепочками сбыта, маркетингом и полноценной сервисной службой? Совершенно очевидно, что тут проект жду очень большие перемены как в количестве штатных сотрудников, так и в целом в организационной структуре бизнеса, где на первое место начнут выходить уже не инженеры-разработчики, а специалисты по продаже конечного продукта, способные обеспечить выручку.
Если мы смогли проделать все описанные шаги наша финмодель начнёт получать уже вполне себе правдоподобные контуры: первые два года мы тратим деньги, чтобы доделать и проверить на практике наш алгоритм, в третий год вкладываем 30 миллионов рублей в собственную производственную линию, организуем финальное сборочное производство из того, что произвели сами и купили на стороне, расширяем штат проекта и начинаем работу по профессиональному маркетингу, обеспечивающему наши продажи. На листе денежного потока мы видим как проект первые 2 года генерирует сплошные минуса, но самое интересное, что и дальше этот дефицит бюджета продолжает возрастать, возможно даже многократно. Многих предпринимателей такая картина подвергает в настоящий ужас, им кажется, что тут явно что-то не так и они допустили какую-то ошибку в моделировании – проект вместо того, чтобы возвращать деньги инвестора, проваливается в убыток ещё сильнее. Но не всё так плохо, кое-что в нашей финмодели всё-таки изменилось к лучшему начиная с третьего года работы – в верней строчке, где выручка, появились какие-то цифры, отличные от нуля. Разумеется, первых продаж будет недостаточно, чтобы окупить даже своё операционное содержание в моменте, ни говоря уже о том, чтобы возвращать вложенные инвестиции. И такая ситуация может продолжаться достаточно долго.
В такие моменты важно вспоминать о том, зачем вообще мы считаем финмодель, ведь её основная задача как раз и заключается в том, чтобы ответить на самый главный вопрос – сколько нам потребуется в итоге инвестиций, чтобы создать успешный прибыльный бизнес. Предположим, что в нашем примере мы выходим в плюс где-нибудь спустя три-четыре года с начала продаж. Получается мы отработали в убыток первые 2 года пока проверяли алгоритм и ещё несколько лет пока строили бизнес, продавая на рынке свой новый продукт. Теперь у нас видна та итоговая сумма денег, которая нам реально требуется для успеха и как уже очевидно, она сильно отличается от тех 10 миллионов рублей, которые коллеги искали изначально. Конечно мало просто начать зарабатывать, важно заработать столько чистой прибыли, чтобы не просто вернуть все вложенные средства, но и получить какие-то доходы сверх вложенных средств и чем они будут больше, тем лучше для проекта. Поэтому расчёт финмодели следует продолжать и смотреть сколько прибыли накопиться у нас к концу седьмого или даже десятого года. Но подробнее о доходах мы уже говорили в предыдущих параграфах, когда обсуждали ожидания инвестора, а пока что мы увидели самое главное, смогли ответить на наш первый и основной вопрос: сколько надо денег?
Конечно, те гипотезы, которые закладываются в изначальную финмодель, особенно начиная с третьего года, очень условные. Но они есть, а значит уже есть на что опираться. Дальше при развитии проекта в команде обязательно должен появиться человек, который занимается финансами и в целом инвестиционной стратегией. Именно в его задачи входит доработка и уточнение этих первоначальных гипотез. Пока команда разрабатывает алгоритм, он разбирается с юнит-экономикой для тестирования алгоритма на первых потребителях и вносит корректировки в финмодель. Потом разбирается с тем, как всё-таки будет выглядеть производство и опять дорабатывает финмодель после этих уточнений. Как только этот человек узнаёт что-то новое, он совершенствует финмодель проекта и делает её более точной и объективной. На первом этапе мы насчитали условные 30 миллионов капитальных вложений, чтобы начать производство, но за первый год работы во всём разобрались, со всеми пообщались и выяснили, что реально надо не 30, а например 40. А может быть наоборот – нашли полностью контрактное производство и вообще исключили из проекта этот капекс. Точно также совершенствуется финмодель в вопросе прямой себестоимости, в вопросе рынка, каналов сбыта и прочем.
В итоге, когда команда проекта подойдёт к тем переговорам, которые обсуждали вначале, то есть когда алгоритм доказал свою эффективность и нужно двигаться дальше – у них на руках будет уже объективная и полноценная картина дальнейшего развития: вот сюда вкладываем столько, сюда столько, зарабатываем в этот период такую-то сумму, а в этот – такую. И теперь, когда основателям стартапа встретятся партнёры, которые предложат купить их за 1 миллион рублей, они смогут аргументированно ответить, что извините коллеги, но мы тут всё посчитали и поняли, что потенциал нашей чистой прибыли на горизонте 10 лет с учётом объёма рынка и затрат на развитие бизнеса составляет многократно больше того, что вы предлагаете. Дальнейшие переговоры будут носить уже вполне конструктивный характер, где каждая сторона будет аргументировать свою позицию с помощью прогнозируемых цифр, а не за счёт абстрактных умозаключений.