SaaS企业创业者该如何“烧钱”?

由于融资市场风向不断发生变化,尤其是在后期,因此,初创公司如何合理烧钱这一问题变得日益重要。我们正处于在一个风险投资廉价的历史时期。美元贬值刺激众多公司以惊人的速度发展壮大。在这样的环境下,不计成本烧钱来获得高增长的公司通常能获得更多的资金注入。然而,根据我们的观察,资本市场目前正在自我纠正——尤其体现在创业公司后期融资上。此时, “烧钱率”这个指标就更显其意义重大,公司增长的效率也将被投资人重新定价并估值。合理烧钱那么,这对于正在规划2016年的预算的创业者意义何在?每个创业者都希望自己的公司增长越快越好。但是,这并不表示在接下来的六个月就把钱彻底花光。

初创公司应建立一套自上而下分析方法,同时结合自下而上(即从领导者、销售代表、预订到收款)的财务计划,合理估算公司的“烧钱”金额。制定倍数调整计划当公司考虑如何合理烧钱时,应制定倍数调整计划,这一点非常重要。针对早期和增长期SaaS公司,市场通常通过“预期收入倍数”对公司进行估值。这是公开市场估值的一个术语,表示公司价值=未来十二个月的收入*预期收入倍数。SaaS领域排名前25%的公司,其估值约为预期收入的7.5倍,而排名前三甲的公司——Xero、ServiceNow以及Workday,其估值约10.5倍于预期收入。在私募市场中,最优秀的公司往往可拿到15倍于预期收入的估值,即SaaS领域上市公司价值的两倍。预期收入倍数作为一个函数,反映了增长率、市场吸引力、团队资质、利润以及其他考量等诸多因素。

上图显示了SaaS初创公司的估值从种子轮至A轮、B轮的演变过程。假设SaaS公司在A轮融资阶段预期收入为200万美元,而在B轮为500万美元,则有以下两种估值情况:

蓝色曲线表示第一种情况:即公司在A轮和B轮融资中采取的“预期收入倍数”是15倍。在蓝色曲线代表的示例中,公司估值从3000万美元一跃而至7500万美元,则公司很可能在B轮融资1500-2000万美元,一切进展顺利。

绿色曲线表示第二种情况:显示了A轮采用15的倍数,而将B轮的估值倍数砍掉将近一半,变为8倍时产生的影响。在用绿线曲线代表的示例中,公司估值从3000万美元上涨至4000万美元,公司可能在B轮融资1000万美元,虽然公司的收入会出现250%的增长,但是公司的估值以及净投资现金流入其实并没有实现多高的增长。这当然是创始人最不想看到的。

以上演示是为了说明:如果将初创公司不断递增的相对估值的倍数值减半,则会对公司未来发展造成多大的影响。而且,目前公司是否有足够的资金支撑其运营,运营时间还应加上融资所需时间。如果公司目前的现金储备不是很理想,那么就应该降低烧钱速度或者是融到更多的钱,或两者同时进行。

对于上述模型有几点需要着重说明一下:

首先,我无法确定该倍数纠正是否或何时会出现;其次,我也无法承诺这个系数会是预期收入的8倍,有可能上下浮动;第三,预期收入倍数往往出现在B轮及之后的融资阶段,在A轮和种子轮中出现的情况较少。

因此,对于早期的公司,过去对于它的估价方式或许并未按照此方法进行,但是随着不断发展,也有可能使用这个系数对其进行估值。现实分析

现在,让我们从理论转移到现实数据来看。上图显示了SaaS上市公司年平均资金消耗率,财务报表中以“营业活动产生的现金流量”列报。截至公司成立第二年,公司年度资金消耗约为400万美元,三至五年后,该数值将跃至1000万美元;当公司收入增加,实现收支相抵时,资金消耗开始下降。虽然数据走势变化很大,但是我认为这就是目前市场情况的最真实的反应。

如前所述,当决定你的公司应该花多少钱的时候,应当在自下而上建立一个财务计划的同时自上而下的建立一套分析方法,保证你的公司永远站在比上一轮更高的估值基础上去融资。


本文作者:佚名

来源:51CTO

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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