Петр Жегин
Аналитик венчурного фонда ABRT www.abrtfund.com
RusBase и РВК представляют рубрику VC2VC, в которой представители венчурных фондов и частные инвесторы ведут авторские колонки, поднимая темы, важные для коллег, предпринимателей и венчурного сообщества в целом.
Новый автор — Петр Жегин, аналитик фонда ABRT. В колонке он рассуждает о том, почему важно и как правильно оценивать потенциальный рынок бизнеса.
Мы иногда слышим от предпринимателей и инвесторов, что ABRT слишком много внимания уделяет всякого рода оценкам рынка. Особо образованные даже не совсем корректно ссылались на Брада Фельда (Brad Feld), верящего в то, что «measuring TAM doesn’t matter at all».
Однако невозможно быть «излишне внимательным» к оценке рынка. Недавнее обсуждение размера рынка для сервиса Uber намекает, что уважаемым людям, таким как Aswath Damodaran и Bill Gurley не грешно потратить время на кропотливое выполнение «школьного» упражнения. Так поупражняемся и мы. В этой статье мы обсудим, что значит хороший Market Sizing в понимании венчурного инвестора, и поделимся с предпринимателями ценными ссылками на ресурсы, делающие его возможным.
Откроем страшную тайну: хорошая оценка рынка — это не «правильная цифра», а скорее, логичное и дотошное движение к этой цифре. Мантра «не слушайте выводы аналитика, слушайте его доводы» в действии (автор мантры не известен, услышано на конференции банковских аналитиков в 2012 году).
8 критериев качественной оценки рынка
Итак, качественная оценка рынка по мнению ABRT сводится к 8 критериям.
Строится снизу от «простейших» данных
Это значит, что в основе лежат «первичные» данные, которые уже кто-то неоднократно собирал и которые можно считать с высокой степенью достоверными. Хотите продавать дронов американским фермерам? Давайте поговорим о том, сколько этих самых фермеров. Для этого покопаемся в публичной государственной статистике. Думаете над тем, чтобы продавать систему бронирования британским стоматологам? Добро пожаловать на сайт государственной статистики.
Комплексная, описывает рынок с разных сторон
В основе оценки рынка лежат ответы на вопросы: «Как?», «Сколько?» и пр. Ответы на подобные вопросы дают нам понимание ограничений и возможностей нашего рынка, а также альтернативных способов оценки. Вернемся к американским фермерам. Какие культуры они выращивают? Как они удобряют свои поля? Сколько они зарабатывают с акра? Сколько тратят в год на удобрения? А сколько — на применение этих удобрений? Все эти на первый взгляд нерелевантные вопросы, как это не удивительно, помогут понять объем рынка сельскохозяйственных беспилотников.
Подобные вопросы, как правило, освящаются или дорогими отраслевыми аналитиками или почти бесплатными научным работниками разной степени подготовки. Поэтому усердно гуглим релевантные научные работы, смотрим что пишут профильные учреждения, например, мало кому известный колледж на Гавайях. Ну или платим деньги за красивые исследования.
Проверена на экспертах и профессиональном сообществе
Увидели цифру, с которой не согласны или расчёт которой не понятен? Пишем автору и просим разъяснений. Например, вот так:
Перепроверена
Постоянно сравниваем данные, полученные из разных источников, между собой, даже если иногда кажется, что сравниваем «холодное с желтым». Например, выясняем, позволят ли данные о времени налета и километраже построить непротиворечивую картинку рынка сельскохозяйственных дронов. Если нет, ищем причину и повторяем упражнение снова.
Очень хороший способ проверки оценки рынка — расчёт оборотов существующих игроков. Часто модели рушатся после того, как выясняется, что обороты лидирующих игроков были неверно оценены.
Для перепроверки, да и для получения некоторых базовых данных, можно использовать отчеты публичных компаний из релевантной индустрии. Например, текущие затраты крупных розничных сетей на открытие торговых точек позволят проверить базовые гипотезы при расчете рынка систем мониторинга посещаемости магазинов.
Заходим на сайт бизнес-медиа, например, Bloomberg BusinessWeek, с помощью каталога индустрий находим релевантные публичные компании и ныряем в отчеты.
Базируется на активном Data Mining’е
Думаем еще раз, а точно ли мы собрали все данные, которые возможно, и находим способы подсобрать еще немного. Конкуренты не озвучивают ценовую политику? Звоним и спрашиваем. Не отстаем, пока не поймем, на чем и сколько они зарабатывают.
Оценка базируется на «actionable» модели
То есть, на той модели, в которой показатели взаимосвязаны и видны драйверы рынка. Например, увеличение скорости опыления дронами может привести к удешевлению стоимости их работы и увеличению степени проникновения. Что, безусловно, повлияет на объем рынка.
Четко фиксирует то, что мы не знаем
После того, как все источники собраны, четко определяем допущения («assumptions»), данные которые не удалось проверить. Как правило, такие данные касаются поведения конкретных клиентов/игроков рынка. Например, «допустим, средний чек подобного магазина — Х». Перепроверяем основания для допущений.
Проверяем чувствительность оценки к тем данным, которые мы не знаем («assumptions»)
Чем выше чувствительность, тем более достоверной должна быть исходная цифра.
Если, например, предпосылка о среднем чеке имеет диапазон от Y до 3Y и подстановка крайних значений чека приводит к изменению размера рынка в 3 (или больше) раза, то такое значение не годится и его надо уточнять. Возможно, для этого придется разбить рынок на новые сегменты.
Безусловно, описанные выше характеристики не являются обязательными для любой оценки рынка. Например, преждевременным выглядит построение подобной оценки для очередного pivot'а. Однако, детальное копание в данных, сопутствующее оценке рынка приводит не только к цифре, но и позволяет предпринимателю глубже понять рынок, факторы, влияющие на бизнес и часто протестировать базовые гипотезы не вставая из-за стола. В конце концов, даже если вы профессионал рынка и прекрасно понимаете какого он размера и как он устроен – подобное упражнение, лежащее в основе ваших публичных оценок рынка (для ваших партнёров, инвесторов и коллег по цеху) поможет снискать вам признание как эксперта. И вы удивитесь, как быстро даже ваши конкуренты начнут ссылаться в своих оценках на вас.
Источники, полезные при оценке рынка
Приведённый ниже список не претендует на полноту, его цель не только поделиться полезным на наш взгляд ресурсами, но и показать многообразие доступных источников. Будем рады видеть больше ссылок на полезные источники в комментариях.
Мы призываем использовать источники различных типов, и не ограничиваться популярным цитированием данных исследовательских агентств. Чем больше различных источников информации задействовано, тем более глубока и точна оценка рынка.
Источники
|
Комментарии
|
Примеры
|
Отраслевые Информационные Порталы
Ресурсы Отраслевых Ассоциаций
|
Данные об объёме рынка, глобальных тенденциях. Реже о конкретных игроках, сделках.
Часто данные разрозненно представлены в нескольких аналитических статьях, что усложняет их сбор, однако зачастую доступ к статьям бесплатен.
|
http://www.healthcare-informatics.com — ИТ в здравоохранении
|
Исследовательские Агентства
|
Данные об индустрии в целом, так и более детальные данные по сегментам, конкретным игрокам.
Часто доступ к некоторым данным в бесплатных версиях ограничен.
|
|
Консалтинговые Компании
|
Как правило данные об индустриях, сегментах. Редко представлены данные о конкретных игроках.
Данные часто представлены в относительных величинах (например, доля рынка в %), хорошо применимы для проверки ранее найденных абсолютных величин.
|
|
Государственные и Межгосударственные Организации, Службы Статистики
|
Макро данные, базовые данные для расчёта рынка, например, количество фермеров в стране.
| |
Агрегаторы Данных
|
Как правило данные о размере рынков, глобальных тенденциях, макро данные.
| |
Базы Данных
|
Детальные данные о конкретных игроках, сделках.
Зачастую очень ограниченный бесплатный доступ.
| |
Аналитические Инструменты
|
Позволяют собрать базовые данные для оценки рынка, например, о посещаемости сайтов, загрузке приложений.
В бесплатных версиях точность оценки может быть не велика и нуждается в перепроверке.
|
http://www.alexa.com/ — Трафик
|
Инвестиционные Компании, Банки, Венчурные Фонды
|
Макро данные, данные о рынках, сегментах, детальные данные о некоторых компаниях (как правило, эмитентах ценных бумаг)
| |
Исследовательские, Образовательные Учреждения
|
Макро данные, данные об отраслях и рынках, базовые статистические данные для расчёта рынка.
Иногда встречаются детальные данные по индустриям, как правило доступные только в платных отчетах.
|
Соавтор поста — Андрей Гершфельд (ABRT). Большое спасибо коллегам по индустрии, приподнявшим завесу тайны над ремеслом: Алексей Мельничек (Maxfield Capital), Константин Виноградов (Runa Capital), Кермен Церенова (VEB Innovations).