一个公司成功的原因有什么

2017-03-23

一个公司成功的原因：

1.潜在市场规模(TAM)

TAM是一种衡量市场规模的方法。众所周知，使用当前市场规模会对新的商业模型的效果造成低估。例如，相对于本地部署的企业软件而言，SAAS服务带来的用户单位消费会低很多，然而用户规模的扩张会弥补单位消费的劣势。另一个例子是，某些显著优于现有服务的革命性创新(eBay相对于传统线下零售)同样会扩大市场规模。

我们有很多手段评估市场规模，通常来讲我们倾向于从下至上的分析，包括目标客户特征、客户购买服务或商品的意愿以及如何推广并销售产品。作为对比，从上至下的分析基于市场规模和市场份额计算TAM。

为什么我们会偏好于从下至上的分析呢?让我们考虑一下的场景：假设我们要将牙刷销售到中国。从上到下的分析类似于：如果每年我能让40%的中国人买一只1美元的牙刷，那么那TAM将是1.36B*40%*$1/年=$540M/年。显然，这样的推演高估了市场份额(为什么是40%?)，将5.4亿只牙刷送到消费者手中的困难和成本被完全忽视了：消费者怎样了解这个产品?为什么要买这个产品?竞品有哪些?作为对比，从下至上的分析将通过估计牙刷通过药店、小超市、网店等渠道每日、每周、每月、每年的收入来评估TAM。

这一类分析需要销售和市场团队拥有合适的技能和背景，以更可靠地把握市场机会。

需要注意的一点是，面对投资者时要合理的提出TAM，大多数一流机构会寻找当前规模适中的市场，以eBay(收藏品和古董)和airbnb(其他房主的闲置空间)为例，产品和服务的辐射范围在后期有了爆炸式的扩展，远远超出了原先预计的市场规模。

2.年化经常性收益(ARR)

在SAAS业务中，ARR是以年为单位衡量经常性收益的常用指标。一次性收益、专业服务收益和其他可变收益应当被排除在外。举例来说，如果某个月有一笔非经常性的收入，我们把这个数字做年化处理，会显著高估潜在的ARR。

在市场业务中，交易通常是没有合同的，我们会考虑最近一个月或一个季度的年化成交金额。

一个常见的错误是把“成交金额”作为“收入”来处理，这种方法会明显的高估市场规模。成交金额是消费者在网站活动的反应，而收入则是市场在提供服务中得到的部分。

3.用户平均收入(ARPU)

ARPU的定义是一段时间内的总收入除以用户数量，通常我们取一个月、一个季度或者一年。这个指标旨在反应平台上用户带来的价值，订阅费用和广告费用都可以考虑在内。

对于预收入模式的公司，投资者通常以成熟对标企业的ARPU作为参考。举例来说，Facebook在2015年的第二季度获取了$9.32的用户平均收入(数据来自美国和加拿大用户)。

如果我们评估一个广告业务收入和Facebook可以相提并论的企业，我们会问，这个企业的ARPU可以达到Facebook的1/4?1/2?一样多?还是高于Facebook?怎样验证这个结论?怎样实现这个目标?

4.毛利润(gross margins)

毛利润是销售收入减去销售费用，可以作为比较不同商业模型的标准。毛利润可以告诉投资者公司扭亏为盈的最低收入水平。

举例来说：电子商务的毛利润通常比较低，Amazon电商业务的毛利润约为27%。作为对比，传统销售行业和软件企业的毛利润拥有更高的毛利润。

网景公司的ceo吉姆曾说，软件就是这样一种商品：我卖给你之后仍然拥有它。由于这种属性，软件行业有很高的毛利率，大概在80%到90%之间。小型的软件公司由于提供了更多的功能可能毛利率比较低，然而随着公有云计算业务的兴起，小型公司购买并运营昂贵设备的需求正逐渐萎缩，所以早期公司的毛利率正在提高。

5.成交率&存货周转(sell-through rate&inventory turns)

成交率的算法通常如下：一段时间内卖出的产品数量除以起始产品数量。在不同的业务领域中成交率有着不同的含义。

在市场业务中，成交率是最重要的指标之一。从投资人的视角来看，我们认为高成交率意味着更好的回报率。我们同样看重成家率的增长，特别是在市场早期阶段。

在零售、批发及制造等行业中，成交率是库存管理的关键指标，它揭示了我们匹配供需的水平。

对许多投资人而言，存货周转率是比成交率更重要的表征实体行业的指标，原因有二：

1.从资本效率的角度而言，周转率越高越好;

2.作为存货质量的反映指标，缓慢的周转率会降低需求并导致折旧(进而导致降价和损失);

周转率通常的计算方法是一段时间的库存消耗除以平均库存，最典型的时间区间是年。

有两种方式提升存货周转率：一是在固定存货水平下提高销量，二是在保证销量不变的情况下降低存货。必须注意的是要保证库存有一定的余量以保证潜在的销售需求。

6.网络效应(network effects)

如果某一项产品/服务的价值随着用户量的增加而提升(eBay，Facebook)，则它具有网络效应。

然而，并没有一个单一的评判标准，可以确定某一项业务具有边际效应，我们经常看到企业家在没有任何支撑的情况下宣布他们的产品具有网络效应，确定一项业务是否具有网络效应很难。

让我们以OpenTable为例进行说明，OpenTable的模式中更多的餐馆选择会吸引更多的食客，而更多的食客又会吸引更多的餐馆加盟，以下是我们衡量网络效应的一些标准：OpenTable销售人员的工作效率随着加盟餐厅数量的增加正在提高，这比餐馆总数的增加更有意义。

OpenTable加盟餐厅的餐椅数量也在增加，这要比餐椅总数的增加更有说服力。

通过OpenTable预定餐位的食客比例正在提高。

综上所述，以上大部分评价指标都与OpenTable的网络效应有关，其他网络效应相关的业务模式，如airbnb、eBay、Facebook的衡量标准都不尽相同。

运营一个具有网络效应的商业项目，最重要的就是定义并跟踪这些衡量标准。对投资者而言，要找到创业者理解并驾驭这种衡量标准的有效证明。

7.活力(virality)

活力衡量的是产品传播的速度，增长性并不能指向网络效应。

活力通常用K值来度量：也就是用户中传播该产品的用户的比例。产品的传播并不一定需要直接推荐，这种过程可以通过社会化传播的方式实现。

我们以一个数学实例来说明K值的意义：

1.统计当前用户数量，假设我们有1000个客户;

2.用该数字乘以平均每个用户发出的邀请。如果平均每人发出5次邀请，则该数字为1000*5=5000;

3.统计在特定时间内被邀请用户感兴趣的比例。这个衡量标准需要仔细选取，举例来说，app下载量并不是一个好的因子，因为很多人下载之后便不再使用，所以我们假定这个标准为“下载该游戏，注册游戏并通过一级”，假设15%的用户符合要求，则该数字为5000*15%=750;

4.在此案例中，K值为750/1000=0.75;

如果K值低于1则我们认为是没有活力的，反之是有活力的。K值越高越好，这意味着我们的获客成本越低。如果我们的创业项目拥有很高的K值和ARPU，那么这一定是一个好项目。

8.规模经济效应(scale)

规模效应是指产品的成本随着生产规模的提高而降低，固定成本被分摊到更多的产品中了。

9.网络推动分数(NPS)

NPS是衡量客户满意度和忠诚度的标准，我们通过调查”您在多大程度上会推荐我们的产品/服务/公司给您的朋友”来计算NPS。

以下是计算NPS的一种方法：

1.向客户发放调查问卷并让他们从0-10中选择答案;

2.推动者比例：给出分数在9分以上的客户的比例;

3.贬低者比例：给出分数在6分以下的客户的比例;

4.NPS：推动者比例-贬低者比例;

通过NPS，我们可以观察到以下事项：

1.NPS分数越高越好，代表客户越有可能复购，同样我们也可以与竞争对手做出对比。

2.观察NPS分数变动的趋势，这是反应产品价值变化的一个指标。

10.群组分析(cohort analysis)

群组分析把群体用户在一段时间内的行为进行拆解分析。举例来说，1月的第一周登录某app的用户，1个月后还有谁在使用?3个月后还有谁在使用?6个月后还有谁在使用?

一个好的群组分析可以揭示用户的使用习惯的变化。天使投资人通常很看重这个指标，因为它揭示了用户对产品的喜爱程度，很多创业公司并没有盈利模式，很难通过营收去做评估。

以下是群组分析的一些步骤：

1.选择合适的衡量标准;

2.选择合适的时间区间，新兴产业区间可以短些，成熟产业时间可以长些;

3.第一阶段，100%的用户行为(下单、分享照片等)预示着未来收入;

4.第二阶段，统计一周/一个月之后活跃用户的比例;

5.重复以上统计

以下是Mixpanel的一项统计，可以看到不同群组参与度随时间的变化。

我们希望从群组分析中看到：

1.每一个群组在一定时间之后的稳定留存;

2.新的群组比旧的群组有更高的留存，这意味着产品和服务的不断改进;

11.注册用户(registered users)

注册用户数量是一个需要谨慎对待的指标，注册用户的增加并不意味着产品使用率的提高，此外注册用户是一个累积性的指标，并不能反映业务的发展趋势。

在这里我们推荐的指标是活跃用户，它对产品的使用率更加有指向性。可以反映未来的潜在收入。

12.活跃用户(active users)

什么是活跃用户?这个问题没有标准答案，不同的公司有不同的标准，它是由业务模型决定的。例如，Facebook的标准是注册用户登录，或分享内容。

我们在使用这一指标时需要准确并有效地进行定义，以下是一些例子：

社交网络：

在社交网络中，常用指标是月活、周活、日活和时活。

在评价社交业务中，我们会关注这些指标之间的比例，如日活相对月活，或周活相对月活，来评估用户的参与度。

内容网站：

常用的标准是唯一用户数和访问数，在具体的商业模型中，我们需要优化这些指标以更好的反应趋势。例如，在媒体和广告网站中，广告主关心的是访问时长、重复访问、分享、评论数、敏感性分析等。

尽管衡量标准可以在具体的商业模型中调整，我们还是希望可以兼顾唯一用户数和访问量，前者表征了用户规模，而后者反映了用户粘性，好的业务模式应该兼具规模性和成长性。

电子商务：

在电商业务中，我们通常不看重活跃用户，收入和毛利润是更好的指标。总收入，消费者人均收入、每单收入、复购率、毛利率、退货率等指标都比访问量更加准确。

13.流量渠道(sources of traffic)

没有人希望自己的产品是单一渠道驱动的，换句话说，不应该把鸡蛋放到一个篮子里。获客渠道总在变化，流量也在变化。

在不同的流量渠道之间进行差异化经营是必要的，以避免平台性风险。为了构建一个伟大的品牌，我们必须要清楚不同渠道的顾客来源。

直接流量是指直接访问在线资源的流量。例如，消费者直接访问Target的官网，而非通过Amazon购买Target的产品。我们通过Google搜索某一个产品然后访问网站严格来讲不算是直接流量，然而当下几乎没有人会记忆url，所以这一部分流向也可以算作直接流量。

有机流量的定义则是众说纷纭。有人认为有机流量是来自搜索引擎的免费流量，有人认为它是任何收费资源之外的流量。

有机流量的定义没有对错，我们只需要关注客户从哪里来，怎样改进我们的产品，高比例的直接流量始终是我们的最重视的。

我们同样需要关注“暗社交”的存在，这是指网站分析工具无法监测到的站外流量。例如通过聊天或邮件导入的流量。

最后，我们需要关注的另一件事是搜索引擎优化和搜索引擎市场的区别。有时它们是通用的。搜索引擎优化是指优化搜索引擎中非付费结果的可读性，展示唯一的和精确的内容，提高页面的加载速度，搜索引擎优化只影响有机搜索和免费搜索。而搜索引擎市场则是通过广告竞价排名。

14.用户聚集风险

用户聚集度是指最大客户所带来的收入占总收入的比例。我们希望一个公司的用户聚集度低一些，因为个别用户支撑起来的业务模式风险很大。具体风险可能表现为：

1.用户拥有定价及其他关键因素的影响力;

2.用户过度干扰产品设计，有时会提出排他性的需求;

3.用户利用影响力迫使公司折价销售;

在这里我们需要看到一些特例，某些行业中，客户只有少数几个巨头，如汽车制造业、手机厂商等。如果能为巨头公司供货则意味着成功。

15.截取Y轴

众所周知，纵轴取值区间的变化会对图表产生巨大的影响。

16.累计图表

有时候我们需要考虑累积图的实际意义收入、新增用户、订单等指标永远不应该以累积的方式展示出来，在使用之前，我们必须清楚累积的实际意义。

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