文章目录
  1. 1. 引言
  2. 2. 框架
    1. 2.1. 判断市场大不大
    2. 2.2. 判断趋势和变化
    3. 2.3. 判断核心产品 / 业务模式
    4. 2.4. 判断市场分散度
    5. 2.5. 判断团队
    6. 2.6. 估值的计算
    7. 2.7. 和同赛道竞争对手比较
  3. 3. 小结

引言

Annie 毕业于普林斯顿大学,之前在腾讯投资部工作。后来她厌倦了投资工作,想深入互联网公司参与业务,我猜猿辅导公司是她见过的数据最好的公司😝,于是就被联合创始人李鑫邀请加入了我们。

我一直很好奇投资是如何做的,虽然看过各种网上的文章,但一直不系统。一次偶然的机会,我听她分享了投资的一些心得,我自己觉得很受用,把知识系统化梳理出来了,分享给大家。

框架

Annie 把投资工作分成如下几步:

  1. 判断市场大不大
  2. 判断趋势和变化
  3. 判断核心产品 / 业务模式
  4. 判断市场分散度
  5. 判断团队
  6. 估值的计算
  7. 和同赛道竞争对手比较

下面我展开介绍。

判断市场大不大

通常投资的第一步,是看看整个行业是什么,整个蛋糕多大。一般用「市场规模」这个词表示,它表示每年人们花了多少钱在这个市场分类上。

比如:

  • 互联网招聘行业,市场规模 50 亿。
  • IT 培训行业,市场规模大概是 200 亿左右。
  • 知识付费,市场规模大概是 500 亿左右。
  • 网络游戏行业,市场规模 2000 亿左右。
  • 商品房销售,2017 年市场规模是 20 多万亿。

那我们做的在线教育行业呢?iiMedia 的数据显示是 3000 亿元。

判断趋势和变化

一个趋势判断,是判断整个市场是否在变大,主要看市场规模的每年增长情况。网络游戏行业过去几年都是 20% 的 增长率(下图)。

另一个趋势判断,是在这个蛋糕的组成在如何变化。比如上面的图就可以看出,网络游戏,过去几年主要的增长就是来自手游。看趋势变化可以推导出什么样类型的企业具备头部玩家的潜力。

那教育行业呢?我看到的变化也是越来越多的家长选择在线的。

Annie 分享了一个趋势:教育行业的核心资产,正在慢慢变化。

  • 最初是结果凭证
  • 然后变成场所机构(选址)
  • 再变成老师(名师)
  • 再变成工具
  • 现在是教研系统

结果凭证 -> 场所机构(选址)-> 老师(名师) -> 工具 -> 教研系统,这样的核心资产的变化,有可能催生出新的玩家。

判断核心产品 / 业务模式

有些时候,虽然是同行业,但是由于核心产品 / 业务模式不同,在商业上的结果就会完全不一样。例如:

  • Smule vs 全民 K 歌。一个重点在内容,一个重点在功能。
  • VIPKid 和 学大。比较成本结构,线下毛利 20%,线上毛利 40%。获客方式不一样。管理成本不一样。

在判断以上这些的时候,数据指标就非常重要了。Annie 说,作为投资人她最喜欢看的指标包括:

  • MAU
  • DAU
  • DAU/MAU,即黏性
  • cohort,新增留存率,把每个月的新增单独算未来 12 个月的留存情况
  • 核心行为
  • 日均使用时长
  • 单用户获取成本
  • 用户画像

作为投资的常用手段,他们也会直接给客户打电话,来听听用户对产品的评价。

判断市场分散度

市场分散度决定了一家公司的 market share 的上限。比如线下教育,就是一个极度细分的市场。因为线下机构对场地,老师,以及本地宣传的依赖。新东方和好未来,到现在也没有分到线下教育的 10% 蛋糕。

市场分散度的最大决定因素:

  • 是否具有网络效应(每加一个节点,效果成指数上升)
  • 是否具有高壁垒
  • 是否对旧有服务 / 模式有颠覆性改变
  • 在行业中所处的位置(议价能力)

判断团队

  • 越早期的阶段,团队越重要。
  • CEO 无比重要。
  • 没有确定的方法论,主要看投资人本身的经验。

最近在线教育行业就出事了,成长保被爆进行 数据造假。我相信这个事情之后,投资方对于团队靠谱程度的判断会更加谨慎。

估值的计算

行业也很好,趋势也很好,团队也很好,核心产品数据也很好。那么问题来了,如何计算值多少钱(即估值)呢?

Annie 说:对于估值来说,需要先有估值的故事,然后才有数字。

比如:如果 Uber 是一个新型的 car service 公司,服务的就是全球几百亿美金的市场。如果把它看成一个物流公司,并探索无人车等新模式,全球就是上千亿的市场。

具体操作的时候,首先 Test your narrative:

  • 分析历史,找对标公司。
  • 分析自己熟悉的公司和业务模型。
  • 运用常识。比如 Unit economics:高客单价意味着续费率必须要高才能覆盖获客成本。

有了故事之后,然后就可以尝试把故事转成财务预测模型。

之后开始尝试测算出估值,一般估值算法考虑:「本身值多少钱」vs 「别人愿意付多少钱」。然后当你觉得 Value > Price 时,才可以出手。所以你看,这个逻辑和买股票是一样的,不管公司多好,价格合适才是王道。

Annie 拿一家在线教育行业的公司做了一个估值的举例,其过程就是参考各类同行服务的学员数、估值、客单价,然后估算这家在线教育公司几年之后可以服务的学员数和客单价。最后再考虑乘上一个估值倍数。

我问她这个估值倍数怎么计算,她说主要基于和同行业其它公司的比较,以及未来增长空间的判断。但具体为什么是那个倍数,她坦言还是比较偏感性一些,比如实操的时候,定义一个同行业公司的上限和下限,然后在这个中间取一个自己认为还算能接受的值。

和同赛道竞争对手比较

计算完估值后,再要做的就是和同赛道竞争对手比较。看谁的团队更好,行业判断最准,产品最好,业务目前最健康,增长潜力最大,估值目前最合理。通过这些因素最终综合来决定投哪家是划算的。

小结

小结一下:

  • 选公司的时候:先判断行业,再判断趋势,再判断产品,再判断市场细分度,最后判断团队。
  • 选好公司后,先看公司的故事,再估算估值。
  • 估值计算可以选同类公司,通过各种核心指标来对标,同时因为对标公司可能不完全一样,所以要考虑对结果乘上一个估值倍数。
  • 只有当价格合理的时候才出手。

最后,Annie 给我讲了两个她的心得:

  • 模型是否正确最重要的部分在于假设,假设准不准来自你对市场的判断是否正确,对公司商业模式的理解是否深刻。
  • 如果不是特别确定投资亮点能够实现,一般当时判断的投资风险都会发生。

以上就是整个总结,希望对大家有用~