Стартапы часто настолько поглощены своими повседневными задачами, что плохо справляются со своей задачей, фактически прогнозируя свой долгосрочный успех или его отсутствие. В результате многие трудятся, не зная, действительно ли они оправдывают возложенные на себя ожидания или нет.

Несмотря на то, что вокруг компаний на ранней стадии развития существует большая неопределенность, им было бы полезно построить работающие модели прогнозирования, которые дали бы им представление о том, находятся ли они на пути к успеху или растут слишком медленно в соответствии с наиболее важными для них бизнес-показателями.

Все заинтересованные стороны стартапа (основатели, сотрудники, инвесторы и т. д.) в конечном итоге оценивают свой долгосрочный успех по ожидаемой оценке компании в тот момент времени, когда они решат ликвидировать свои пакеты акций, возможно, через несколько лет или более после того, как они начнут над ней работать. Таким образом, любой прогноз успеха должен рассматривать эту оценку как конечную цель и работать в обратном направлении, чтобы определить более непосредственные факторы, которые способствуют достижению этого успеха, и определить, находятся ли эти факторы на правильном пути.

Оценка компании определяется (по крайней мере теоретически на эффективном рынке) на основе общей суммы прибыли, которую она накопит навсегда в будущем, дисконтированной до текущей стоимости. Итак, первым результатом оценки является долгосрочная прибыль, и, поскольку эта прибыль состоит из ожидаемых доходов и затрат компании, они идут следующими.

Затраты могут быть получены путем прогнозирования численности персонала и других операционных расходов, возможно, путем изучения общедоступной информации о других компаниях, которые развивались так же, как вы ожидаете, что ваша компания будет развиваться, давая примерное представление о том, как ваши конкретные и общие затраты могут измениться с годами.

Доход также можно спрогнозировать с помощью сопоставимых данных, особенно если вы планируете использовать бизнес-модель, аналогичную модели публичной компании (например, вы можете изучить компании, которые получают большую часть своих денег от медийной рекламы, если вы тоже собираетесь это сделать). Тем не менее, вы, скорее всего, узнаете от них больше всего о том, какие тарифы за единицу они получают от различных схем монетизации (таких как подписки, плата за электронную коммерцию и цена за тысячу показов за тысячу показов), оставляя вам право определять, какой объем использования продукта вы ожидаете сопоставить с такими ожидаемыми ставками.

Если вы, как и многие потребительские стартапы, намереваетесь получать доход от рекламы, то, следовательно, ключевыми вопросами модели являются: 1) сколько активных пользователей вы ожидаете привлечь к определенной дате в будущем и 2) насколько они будут активны в день, неделю, месяц или год. И это потому, что вам нужно будет оценить размер активной аудитории, которая будет в вашем распоряжении рекламодателей. Вы можете придумать инновационные способы повышения ставок на рекламу, но ваш будущий доход будет в основном зависеть от того, насколько большой или маленькой станет эта аудитория.

В этом случае вам необходимо сосредоточиться на том, как быстро вы накапливаете активных пользователей и повышаете их вовлеченность, и именно здесь модель начинает становиться конкретной даже для самых новых стартапов. Число активных пользователей продукта в любой момент времени, сейчас и в будущем, определяется в первую очередь уровнем привлечения пользователей (сколько людей регистрируются или иным образом впервые взаимодействуют с продуктом в заданную единицу времени), уровнем его активации (какой процент этих людей достигает точки признательности за продукт) и уровнем его удержания (какой процент из тех, кто активирует, продолжает использовать продукт повторно).

Каждый из этих факторов (а также другие, соответствующие бизнес-моделям, не основанным на рекламе) уникален для данного продукта, и в конечном итоге вам придется спроецировать их все, если вы хотите завершить модель. Однако, даже если вы находитесь на стадии бета-тестирования и имеете всего 50 тестировщиков, вы *можете* начать проецировать их одного за другим, делая предположения об остальных. С такой небольшой базой пользователей вы не будете иметь большой статистической значимости, и вполне вероятно, что ваши ключевые показатели изменятся по мере выхода на более крупный рынок. Но это, по крайней мере, даст вам *базу*, исходя из которой вы сможете судить о движении в сторону или от вашего окончательного определения успеха (т. е. насколько ценной вы хотите, чтобы компания стала и как быстро). И это позволит вам быть честным относительно того, действительно ли у вас достаточно данных, чтобы получить представление о динамике бизнеса, и если да, то подкрепляют ли эти данные или противоречат вашим более субъективным представлениям о том, насколько хорошо работает стартап.