Chez Social Capital, nous passons beaucoup de temps à faire preuve de diligence sur les investissements potentiels. Au cours des prochaines semaines, nous allons discuter de la façon dont nous envisageons d’évaluer quantitativement l’adéquation produit-marché. Les approches dont nous discutons ici sont utiles au-delà de la diligence pour l’investissement. De nombreuses sociétés de notre portefeuille utilisent ces concepts dans le cadre de leur processus d’exploitation pour suivre leur croissance et l’évolution de leur adéquation au marché des produits. J’espère que vous le trouverez utile!
Diligence est conçu pour nous aider à comprendre à la fois ce qui existe actuellement et ce qui peut devenir ainsi que pour essayer d’aider l’entrepreneur sur son chemin. Bien que nous parlions certainement à de nombreux entrepreneurs au stade du pré-produit, la plupart de notre temps finit par être passé avec des entrepreneurs qui ont déjà un produit avec des utilisateurs / clients. Dans ce cas, une partie de la diligence consiste à développer une compréhension objective de l’adéquation démontrée entre le produit et le marché. Bien que chaque entreprise soit différente, nous avons quelques façons standard d’examiner les métriques de traction de base et nous aimerions les partager avec vous dans l’espoir que cela vous aidera à vous donner un aperçu de votre propre entreprise. Il va sans dire qu’il existe de nombreux autres aspects de la diligence, notamment, mais sans s’y limiter, l’équipe, le marché, la vision, la concurrence, la technologie de base, etc. et que nous ne discuterons que d’un sous-ensemble particulier de diligence dans ces postes.
Voici un aperçu provisoire de la façon dont nous présenterons notre approche:
- Prise en compte de la croissance des utilisateurs
- Prise en compte de la croissance des revenus
- Valeur de la durée de vie de la cohorte observée empiriquement (revenus)
- Valeur de la durée de vie de la cohorte observée empiriquement (engagement)
- Profondeur de l’engagement et qualité des revenus
- Epilogue: The 8-Ball and GAAP for Startups
Ces sujets appliquer de manière légèrement différente pour les entreprises de consommation par rapport à. entreprises SaaS d’entreprise nous les traiterons donc généralement séparément, mais le cadre s’applique aux deux types d’entreprises.
Aujourd’hui, je vais me concentrer sur le premier de ces sujets.
Prise en compte de la croissance des utilisateurs
Pour commencer, supposons que nous ayons une entreprise grand public qui a l’intention d’attirer de nombreux utilisateurs via une nouvelle stratégie de produit social / mobile / contenu. Pour ces types d’entreprises, le graphique le plus courant que nous voyons dans les emplacements est un graphique des utilisateurs qui montent et montent à droite. Parfois, les entreprises essaient de nous montrer un graphique des « utilisateurs enregistrés cumulés », ce qui est clairement une mesure de vanité. Un utilisateur qui s’est enregistré et qui n’est pas actif dans votre produit n’obtient probablement pas beaucoup de valeur et n’est probablement pas une bonne indication de l’ajustement du marché du produit.
Étant donné que les utilisateurs cumulés sont rarement affichés dans des emplacements sérieux, à l’ère actuelle, nous voyons généralement un graphique des utilisateurs actifs mensuels (MAU) en haut et à droite.
Cela montre 16 mois de croissance d’environ 12% m / m, ce qui est assez impressionnant. Cependant, nous allons toujours plus loin pour comprendre la nature de la croissance. À des fins d’illustration, prétendons que nous avons une sorte d’application mobile. Pour la définition de « actif », vous devez utiliser la définition qui encapsule le mieux active pour votre application. Cela peut être aussi large que « ouvert l’application » ou aussi spécifique que « effectué une action particulière ». Considérez les deux identités comptables suivantes.
MAU(t) = nouveau(t) + retenu(t) + ressuscité(t)
MAU(t-1 mois) = retenu(t) + baratted(t)
Le premier indique que les utilisateurs actifs aujourd’hui (pour les 30 derniers jours) sont soit de nouveaux utilisateurs, conservés du mois précédent ou ressuscités d’une période antérieure. Notez qu’il s’agit d’une classification mutuellement exclusive et complètement exhaustive des utilisateurs actuels. La deuxième identité dit que les MAU du mois dernier sont revenus et ont été conservés ou non et donc barattés.
La manipulation de ce qui précède donne les résultats suivants:
MAU(t) – MAU(t-1 mois) = nouveau (t) + ressuscité(t) – baratted(t)
Ce qui signifie que la croissance du MAU reçoit des contributions positives des utilisateurs nouveaux et ressuscités et reçoit une contribution négative des utilisateurs perdants à la désabonnement.
Voici comment nous préférons examiner les quantités comptables de croissance MAU pour l’entreprise fictive ci-dessus. Si vous voulez nous montrer votre croissance MAU, vous feriez bien de nous la montrer de cette manière.
Les barres montrent les trois termes à droite de l’équation ci-dessus qui contribuent à la croissance des MAU. J’ai également superposé deux ratios utiles. Le taux de rétention est d’un mois sur l’autre, ce qui signifie que notre entreprise fictive a un taux de rétention d’environ 40%. Notez qu’en raison des identités comptables ci-dessus, cela signifie que le taux de désabonnement est (100% – 40%) = 60%. L’autre rapport est (nouveau + ressuscité) / baratted c’est-à-dire le rapport de l’aire au-dessus de la ligne vs au-dessous de la ligne. Ce ratio doit être supérieur à un si l’application doit croître, sinon le désabonnement est une croissance écrasante. Nous appelons cela le « rapport rapide ».
Rapport rapide = (nouveau + ressuscité) / baratted
Ce terme a été inventé dans un deck de Mamoon Hamid plus tôt cette année. Nous parlerons plus de ce concept dans un post ultérieur lorsque nous discuterons des revenus. En outre, cela ne doit pas être confondu avec le ratio rapide de financement normal qui mesure la capacité des liquidités et des actifs proches de la trésorerie à rembourser les passifs. Pour cette société, le ratio rapide MAU oscille entre 1 et 1,5. C’est-à-dire que pour chaque nouvel utilisateur 3, l’entreprise ajoute qu’elle perd également 2-3 utilisateurs à désabonner.
Notez que cela donne beaucoup plus d’informations que le graphique MAU ci-dessus. Cela nous indique qu’il y a un taux de désabonnement important d’un mois à l’autre qui est surmonté par des contributions importantes d’utilisateurs nouveaux et ressuscités. Le taux de rétention a été stable et ne montre aucune tendance particulière. Du côté positif, cela ne baisse pas à mesure que l’application se développe, mais cela ne s’améliore pas non plus, ce que vous pourriez supposer si vous ne regardiez que le numéro de première ligne ou les changements présumés de fonctionnalités / fonctionnalités au cours des 12 derniers mois.
En ce qui concerne l’apparence ci-dessus, nous classerions cela comme une situation similaire pour une application grand public. La plupart des applications grand public n’ont pas de mécanisme très puissant pour ramener les utilisateurs mois après mois et le ratio rapide a donc tendance à être juste au-dessus de 1. La dynamique pour chaque mois dans une application grand public consiste généralement à ajouter un groupe d’utilisateurs et à perdre simultanément un groupe d’utilisateurs avec une petite pièce additive en plus de la résurrection, ce qui donne une petite croissance positive globale.
Pour vous montrer la puissance de cette vue, il existe d’autres façons dont ces composants pourraient conspirer pour produire la même croissance supérieure. Par exemple..
Notez que ces nombres produiraient exactement le même graphique MAU illustré ci-dessus. J’ai gardé les axes les mêmes pour souligner la différence. Dans ce cas, le nouveau composant ne se développe pas aussi vite, mais il conserve également beaucoup mieux. Le ratio rapide pour cette entreprise est plus dans la gamme 1.5–2.0 ce qui serait très bon pour une entreprise grand public (pour 3 clients que vous gagnez, vous perdez entre 1.5-2 clients, bien mieux que la première entreprise). Notez les pics de ressuscités peut-être dus à certaines campagnes de résurrection qui n’étaient pas accompagnées d’un pic de désabonnement correspondant.
Toutes choses étant égales par ailleurs, le deuxième exemple serait une entreprise plus attrayante pour nous car elle part d’une meilleure base. Avec une rétention aussi élevée, il vaudrait la peine d’essayer de pousser plus fort sur le haut de l’entonnoir avec de nouveaux utilisateurs pour stimuler la croissance (mécanismes de partage / référence plus agressifs, acquisition payante, etc.). Pour le premier exemple, il est plus difficile de justifier de pousser de nouveaux utilisateurs car vous finiriez par en perdre beaucoup. Il est plus facile de remplir le haut de l’entonnoir que de résoudre un problème de désabonnement sous-jacent.
Il doit également être clair que cette comptabilité peut être effectuée sur des délais autres que les mois civils. En effet, pour rendre cela opérationnel, plusieurs sociétés de notre portefeuille le mettent en œuvre sur une base continue de 28 jours (pour supprimer les effets jour de la semaine). En outre, cette approche fonctionne aussi bien avec les utilisateurs actifs hebdomadaires qu’avec les utilisateurs mensuels. En règle générale, les produits de consommation à un stade précoce ont déjà du mal à générer une rétention m / m, et encore moins une rétention w / w, de sorte que les vues w / w montreront un taux de désabonnement très élevé et peuvent ne pas être utiles. Mais si votre produit est extrêmement collant et se maintient déjà à un niveau très élevé sur une base mensuelle, il est peut-être temps d’explorer la génération du prochain niveau d’engagement à un niveau hebdomadaire. Pour quelque chose d’aussi collant que FB, il est même logique de le ramener au niveau quotidien ou même sous-quotidien.
Dans le prochain article, nous appliquerons ce cadre aux revenus d’abonnement, ce qui est utile à la fois pour le SaaS d’entreprise et pour les entreprises d’abonnement grand public.
