her på Social Capital bruger vi meget tid på at udføre omhu på potentielle investeringer. I de næste par uger vil vi diskutere, hvordan vi tænker på kvantitativt at vurdere produktmarkedets pasform. De tilgange, vi diskuterer her, er nyttige ud over omhu for investering. Mange af vores porteføljevirksomheder bruger disse koncepter som en del af deres driftsproces for at holde øje med deres vækst og udviklende produktmarkedstilpasning. Forhåbentlig finder du det nyttigt!
Diligence er designet til at hjælpe os med at forstå både hvad der eksisterer i øjeblikket og hvad der kan komme til at være såvel som at forsøge at hjælpe iværksætteren på deres vej. Mens vi helt sikkert taler med mange iværksættere i præproduktfasen, ender det meste af vores tid med iværksættere, der allerede har et produkt med brugere/kunder. I dette tilfælde indebærer en del af diligence at udvikle en objektiv forståelse af demonstreret produktmarkedstilpasning. Mens hver virksomhed er forskellig, vi har et par standard måder at se på core traction metrics, og vi vil gerne dele disse med dig i håb om, at det hjælper med at give dig indsigt i din egen virksomhed. Det skal være en selvfølge, at der er mange andre aspekter ved flid, herunder, men ikke begrænset til, team, marked, vision, konkurrence, kerneteknologi, etc. og at vi kun vil diskutere en bestemt delmængde af omhu i disse stillinger.
en foreløbig oversigt over, hvordan vi vil præsentere vores tilgang, er som følger:
- regnskab for brugervækst
- regnskab for omsætningsvækst
- empirisk observeret kohortens levetidsværdi (omsætning)
- empirisk observeret kohortens levetidsværdi (engagement)
- dybde af engagement og indtægtskvalitet
- epilog: 8-Ball og GAAP for Startups
disse emner Anvend på lidt forskellige måder for forbrugervirksomheder vs. enterprise SaaS-virksomheder, så vi behandler dem generelt separat, men rammen gælder for begge typer virksomheder.
i dag vil jeg fokusere på det første af disse emner.
regnskab for brugervækst
for at komme i gang, lad os lade som om vi har et forbrugerfirma, der har til hensigt at få mange brugere via en ny social/mobil/indholdsproduktstrategi. For disse typer virksomheder er den mest almindelige graf, som vi ser i pladser, en graf over brugere, der går op og til højre. Nogle gange forsøger virksomheder at vise os en graf over “kumulative registrerede brugere”, hvilket helt klart er en forfængelighedsmåling. En bruger, der har registreret og ikke er aktiv i dit produkt, får sandsynligvis ikke meget værdi og er sandsynligvis ikke en god indikation af produktmarkedstilpasning.
i betragtning af at kumulative brugere sjældent vises i alvorlige pladser, ser vi i den nuværende æra typisk en graf over månedlige aktive brugere (MAU), der går op og til højre.
viser dette 16 måneder med omtrent 12% m/m vækst, hvilket er ganske imponerende. Men vi går altid et niveau dybere for at forstå karakteren af væksten. Med henblik på illustration, lad os foregive, at vi har en slags mobil applikation. For definitionen af” aktiv ” skal du bruge den definition, der bedst indkapsler aktiv til din applikation. Dette kan være så bredt som “åbnet appen” eller så specifikt som “udført en bestemt handling”. Overvej følgende to regnskabsidentiteter.
MAU (t) = ny(t) + bevaret(t) + genopstået(t)
MAU(t – 1 måned) = bevaret(t) + churned(t)
den første siger, at aktive brugere i dag (i de efterfølgende 30 dage) enten er nye brugere, tilbageholdt fra den foregående måned eller genopstået fra en tidligere tidsperiode. Bemærk, at dette er en gensidigt eksklusiv og fuldstændig udtømmende klassificering af nuværende brugere. Den anden identitet siger, at MAU fra sidste måned enten kom tilbage og blev bevaret eller ikke og dermed churned.
manipulering af ovenstående giver følgende:
MAU(t) – MAU(t – 1 måned) = ny(t) + genopstået(t) – churned(t)
hvilket vil sige, at MAU-vækst modtager positive bidrag fra nye og opstandne brugere og modtager et negativt bidrag fra at miste brugere til churn.
sådan foretrækker vi at se på MAU-vækstregnskabsmængderne for det ovennævnte fiktive selskab. Hvis du vil vise os din MAU vækst du ville gøre klogt i at vise det til os på denne måde.
søjlerne viser de tre udtryk til højre for ligningen ovenfor, der bidrager til MAU-vækst. Jeg overlejrede også to forhold, der er nyttige. Tilbageholdelsesgraden er Måned-over-måned, så det siger, at vores fiktive firma har en tilbageholdelsesgrad på ~40%. Bemærk, at på grund af ovenstående regnskabsidentiteter betyder det, at churn-satsen er (100% – 40%) = 60%. Det andet forhold er (nyt + genoplivet) / churned, hvilket vil sige forholdet mellem området over linjen vs. under linjen. Dette forhold skal være større end et, hvis appen skal vokse, ellers er churn overvældende vækst. Vi kalder dette”hurtig ratio”.
hurtig Ratio = (ny + genopstået)/churned
dette udtryk blev opfundet i et dæk fra Mamoon Hamid fra tidligere i år. Vi vil tale mere om dette koncept i et senere indlæg, når vi diskuterer indtægter. Også, dette bør ikke forveksles med den normale finansiering hurtig ratio, der måler evnen af kontanter og nær kontante aktiver til at afbetale passiver . For dette firma svinger Mau-hurtigforholdet mellem 1 og 1,5. Det vil sige, at for hver 3 nye brugere tilføjer virksomheden, at det også mister 2-3 brugere til churn.
Bemærk, at dette giver meget mere information end MAU-grafen ovenfor. Dette fortæller os, at der er nogle store måned-til-måned churn, som overvindes af store bidrag fra nye og opstandne brugere. Fastholdelsesgraden har været stabil og har ikke vist nogen særlig tendens. På plussiden går det ikke ned, da appen vokser, men det bliver heller ikke bedre, hvilket du måske antager, hvis du kun kiggede på toplinjenummeret eller på formodede funktions-/funktionalitetsændringer i de sidste 12 måneder.
med hensyn til hvordan ovenstående ser ud, klassificerer vi dette som en ujævn situation for en forbrugerapp. De fleste forbrugerapplikationer har ikke en meget stærk mekanisme til at bringe brugerne tilbage måned efter måned, og derfor har det hurtige forhold en tendens til at være lige over 1. Dynamikken for hver måned i en forbrugerapp er typisk at tilføje en masse brugere og samtidig miste en flok brugere med et lille additivstykke ovenpå fra opstandelsen, hvilket giver en samlet lille positiv vækst.
for at vise dig kraften i denne visning er der andre måder, hvorpå disse komponenter kan konspirere for at producere den samme toplinjevækst. Eksempel..
Bemærk, Disse tal ville producere nøjagtigt den samme MAU-graf vist ovenfor. Jeg holdt akserne ens for at understrege forskellen. I dette tilfælde vokser den nye komponent ikke så hurtigt, men den bevarer også meget bedre. Det hurtige forhold for dette firma er mere i 1.5–2.0-serien, hvilket ville være meget godt for et forbrugerfirma (for hver 3 kunder, du vinder, mister du mellem 1.5-2 kunder, meget bedre end det første firma). Bemærk piggene i opstandne muligvis på grund af nogle opstandelseskampagner, som ikke blev ledsaget af en tilsvarende stigning i churn.
alt andet lige ville det andet eksempel være et mere attraktivt firma for os, fordi det starter fra en bedre base. Med så høj tilbageholdelse ville det være værd at forsøge at skubbe hårdere på toppen af tragten med nye brugere for at drive vækst (mere aggressive delings – /henvisningsmekanismer, betalt erhvervelse osv.). For det første eksempel er det sværere at retfærdiggøre at skubbe på nye brugere, da du ender med at miste mange af dem. Det er lettere at fylde toppen af tragten, end det er at løse nogle underliggende churn problem.
det skal også være klart, at denne bogføring kan ske på andre tidsrammer end kalendermåneder. For at gøre dette operationelt implementerer flere af vores porteføljeselskaber det på en rullende 28-dages basis (for at fjerne ugedagseffekter). Denne tilgang fungerer også lige så godt med ugentlige aktive brugere som den gør med månedligt. Typisk tidlige fase forbrugerprodukter allerede har problemer med at generere M/M fastholdelse, langt mindre vægt/vægt fastholdelse så vægt / vægt synspunkter vil vise meget høj churn og kan ikke være nyttigt. Men hvis dit produkt er ekstremt klistret og allerede bevarer på et meget højt niveau månedligt, kan det være tid til at udforske at generere det næste niveau af engagement på et ugentligt niveau. For noget så klæbrig som FB giver det endda mening at få det ned til det daglige eller endda sub-daglige niveau.
i det næste indlæg anvender vi denne ramme på abonnementsindtægter, hvilket er nyttigt både for enterprise SaaS såvel som forbrugerabonnementsvirksomheder.
