Dự đoán doanh thu cho các công ty mở rộng quy mô

EQT Motherbrain rất vui mừng được chia sẻ một phương pháp mới mà nó đã phát triển để dự đoán doanh thu của các công ty mở rộng quy mô. Nó đã được trình bày gần đây tại Hội nghị quốc tế ACM lần thứ 31 về Quản lý thông tin và tri thức (CIKM 2022) bởi Lele Cao, Sonja Horn, Vilhelm von Ehrenheim, Richard Anselmo Stahl và Henrik Landgren.

Vấn đề cơ bản

Dự đoán tương lai tài chính của công ty là một nhiệm vụ phức tạp nhưng cần thiết, một nhiệm vụ quan trọng đối với việc ra quyết định của doanh nghiệp. Về cơ bản, đó là một phỏng đoán dựa trên việc kiểm tra dữ liệu hiệu suất lịch sử. Tuy nhiên, như chúng ta đã thấy, do không thể kết hợp các yếu tố ngẫu nhiên vào một mô hình nên các dự báo có thể dễ dàng bị phá vỡ.

Các nhà đầu tư dựa vào các dự báo tài chính khi xác định giá trị của một doanh nghiệp. Cho dù dựa vào dòng tiền chiết khấu trong tương lai hay xác định giá trị dựa trên nhiều cơ sở của EBITDA trong tương lai, các dự báo có thể tạo ra hoặc phá vỡ một khoản đầu tư. Đối với các doanh nghiệp trưởng thành có thành tích lâu dài và dòng tiền linh hoạt, độ lệch giữa dự đoán và kết quả thực tế có thể không đáng kể. Nhưng đối với các doanh nghiệp không có đủ dữ liệu lịch sử và triển vọng tương lai không chắc chắn, chẳng hạn như các công ty mới thành lập và mở rộng quy mô, thì điều này có vẻ khác.

Một công ty khởi nghiệp chuyển sang lĩnh vực mở rộng quy mô khi chứng minh được khả năng mở rộng và khả năng tồn tại của mô hình kinh doanh cũng như trải qua một chu kỳ tăng trưởng doanh thu nhanh chóng. Việc huy động vốn bên ngoài thường đi kèm với quá trình chuyển đổi này.

So với hầu hết các công ty trưởng thành, việc mở rộng quy mô thường không mang lại lợi nhuận. Do đó, doanh thu trở thành một trong những số liệu quan trọng nhất khi đánh giá quy mô và việc định giá thường được xác định trên nhiều cơ sở của doanh thu trong tương lai mà từ đó các chuyên gia đầu tư ngoại suy doanh thu của công ty trong tương lai.

Dự báo doanh thu thường được thực hiện thủ công và theo kinh nghiệm, khiến chất lượng phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của các chuyên gia đầu tư. Các yếu tố như mô hình kinh doanh, bối cảnh đối thủ cạnh tranh, xu hướng thị trường và kinh tế đơn vị được xem xét. Nhiệm vụ này rất cần thiết để đánh giá mức độ hấp dẫn của một khoản đầu tư, vì nó cho biết sự thay đổi về định giá trong thời gian sở hữu. Tuy nhiên, mức độ tự động hóa, tính khách quan, tính nhất quán và khả năng thích ứng của phương pháp này còn lâu mới tối ưu.

Các phương pháp định lượng như phương pháp thống kê truyền thống hoặc phương pháp dựa trên AI mới được phát triển ngày càng được áp dụng nhiều hơn trong dự báo của các doanh nghiệp truyền thống và trưởng thành. Nhưng tại sao điều này chưa lan rộng ra thế giới khởi nghiệp và mở rộng quy mô?

Câu trả lời nằm ở dữ liệu, đối với các doanh nghiệp chưa trưởng thành thường là dữ liệu độc quyền và tốn kém để có được. Tuy nhiên, điều này đang thay đổi — tính phổ biến của số hóa có nghĩa là một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao về các công ty tư nhân ngày càng có thể truy cập công khai hơn.

Giới thiệu SiRE

Chúng tôi gọi câu trả lời cho thách thức này là SiRE, một mô hình ngoại suy doanh thu dựa trên thông tin mô phỏng.

SiRE dựa trên Bộ lọc Kalman, một phương pháp thường được sử dụng để điều hướng và kiểm soát máy bay và tàu vũ trụ. Nó không liên quan đến ngành, cho phép các nhà đầu tư áp dụng nó trên nhiều ngành. Nó chỉ cần các bộ dữ liệu nhỏ của vài trăm công ty mở rộng quy mô để đào tạo và phép ngoại suy có thể bắt đầu từ chuỗi thời gian doanh thu ngắn cho phép dự đoán doanh thu ngay cả khi không có dữ liệu lịch sử chi tiết. Nó có thể đưa ra các dự đoán chi tiết trong nhiều năm, phù hợp với các giai đoạn đầu tư thông thường từ 5 năm trở lên. Mỗi dự đoán doanh thu đi kèm với ước tính độ tin cậy, cung cấp cho nhà đầu tư hướng dẫn về kết quả chắc chắn. Mô hình này rất dễ thực hiện và các dự đoán có thể giải thích được, thúc đẩy tính minh bạch để xây dựng lòng tin và nắm bắt phản hồi.

SiRE được thiết kế dựa trên giả định chính rằng sự phát triển doanh thu có khả năng lặp lại các mô hình lịch sử đối với các công ty tương tự ở giai đoạn tương tự. Mỗi điểm doanh thu trong tương lai ban đầu thu được bằng cách lấy mẫu từ các trạng thái doanh thu có thể so sánh, sau đó được điều chỉnh bằng Bộ lọc Kalman xem xét các điểm doanh thu lịch sử và dự đoán. Độ tin cậy dự đoán được ước tính bằng cách ngoại suy nhiều lần.

Trình diễn cách chúng tôi sử dụng SiRE trong EQT

Vì vậy, làm thế nào để chúng tôi sử dụng nó trong EQT? Được đào tạo trên bộ dữ liệu độc quyền về quỹ đạo doanh thu từ các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi và các dữ liệu khác mà chúng tôi đã thu thập được qua gần ba thập kỷ đầu tư, SiRe có thể được sử dụng theo hai cách:

1. Khi đánh giá một khoản đầu tư tiềm năng, chúng ta có thể nhanh chóng đánh giá tiềm năng doanh thu. Điều này cung cấp cho chúng tôi một dấu hiệu đơn giản về khả năng xảy ra đột phá tiềm ẩn dựa trên dữ liệu mà công ty đã cung cấp cho chúng tôi.
2. Khi nhận được dự đoán doanh thu từ ban quản lý và đánh giá khả năng công ty thực hiện kế hoạch

Để tìm hiểu thêm về SiRE và cách thức hoạt động của nó, hãy tìm giải thích về phương pháp này trong bài viết của chúng tôi và mã nguồn tại đây