如果没有财务造假,瑞幸是一家好公司吗?

瑞幸财务造假,导致股价暴跌80%,不仅“新物种”的泡沫被捅破,还有可能连累一众中概股陪葬。

如果没有财务造假,瑞幸是一家好公司吗?

这里,我们抛出一个问题:如果没有财务造假,瑞幸是一家好公司吗?

答案在文中。

我们更想说的是,即使投资者、公众、媒体不能用浑水那样不计成本的方式进行尽调,也应该有基本的经营分析素养。别再用文案来侮辱逻辑了,神州大地,尽管物华天宝,但也没有那么多的新物种吧?

小编从穆胜博士的重磅专著《创造高估值:打造价值型互联网商业模式》中摘选了一篇经典强文,说透真正的增长逻辑。

如果企业尚且处于初创期,大量信息处于混沌状态(例如企业尚未开始获得流水,根本观测不到ARPU、GMV),我们就需要从增长的趋势去判断其商业模式的价值。

但是,用简简单单的用户数量、资源方数量、活跃度等指标来衡量增长又显得草率,无法洞悉商业模式的价值,反而容易陷入虚假繁荣的“增长陷阱”。在互联网经济的上半场,资本汹涌而来,为创业者手持银弹“买量增长”创造了条件,不少资本和创业者都曾经为这种陷阱买单。

本文中,我们将探讨互联网企业的增长问题,并尝试评估这种增长的真伪以及背后代表的商业模式价值。事实上,增长不仅是一个初创企业面临的最大挑战,即使是成熟的企业(假设以IPO作为衡量标准),增长依然是不可回避的问题。也许,从这个角度出发,我们更有可能洞悉商业模式的本质。

一、增长黑客的逻辑

近年来,营销和产品专家肖恩·埃利斯提出的“增长黑客(Hacking Growth,其实更应该翻译为“黑客式增长”)”概念似乎是硅谷被讨论得最多的话题之一。

增长黑客设计让使用者(用户或商户)眼前一亮的产品体验,并为其附加社交属性,让使用者忍不住主动向朋友宣传或不自觉地推荐(有点类似病毒式传播),以实现产品的指数级的增长。

而在这个过程中,对于使用者需求的探测和持续运营都是基于数据分析,另外,敏捷地测试与行动也贯穿产品全生命周期始终。

在这种模式的助力下,若干初创公司得以摆脱传统昂贵且效果模糊的“买量模式”,仅仅凭借极低的费用投入就获得流量的快速增长,并在短期内创造了巨大的估值(实实在在的,而非昙花一现的)。

在国外, Facebook、Twitter、Airbnb、Yelp、Zilow等知名企业都在类似逻辑下实现了飞速增长。如果回到国内,最典型的就应该是微信支付偷袭支付宝的案例了。仅仅一个春节,借助“发红包”的社交场景设计,原本只是工具属性的支付产品居然实现了爆发式增长,开通用户破亿,而从头到尾,腾讯几乎没有花出一分钱。

其实,增长黑客的逻辑可以分为两段:“体验场景+数据技术”。

“体验场景”是增长黑客的内在逻辑之一,肖恩·埃利斯将其形象地描述为“啊哈时刻(Aha moment)”。所谓“啊哈时刻”,就是用户在使用产品时“眼前一亮”的时刻。这种时候,产品必然释放了一种无法替代的用户体验,而这往往就是基于一种特定场景的产品的核心价值。

例如,对于Yelp(类似国内的大众点评)来说,这种体验产生于用户现场查阅当地餐馆及其他商家,并获得来自其他用户的真实评价时。

再如,对于Twitter(或微博类产品)来说,这种体验是用户看到自己关注的人的实时动态,感觉到对方“就在身边”。可以说,“啊哈时刻”是产品指数级增长的基础。

“数据技术”是增长黑客的另一个内在逻辑。当产品具备了“啊哈时刻”的属性,还需要引导用户去发现它,这就需要精确的数字分析。

例如,Twitter发现很快关注了30个人以上的用户比其他用户活跃得多,更容易留存为核心用户。深入挖掘数据之后,发现30个人以上的关注量形成的信息量,能够提供让用户为之“啊哈”的体验。

这个阈值是如何发现的呢?

原来,通过群组分析,Twitter的增长团队发现每个月访问至少7次的用户中90%-100%会留存到下一个月,而“7次”这个临界值在统计结果中异常明显。再接下来,他们发现每月至少访问7次的用户中,普遍关注的用户数都在30人以上,于是,30人就成为了阈值。

再深入分析(用户采访),他们又发现了30个人的关注数之外,“回关(当别人关注了你时,你也回过来关注他)”数据也是关键,1/3左右的回关数是最理想的。

因为,如果超过1/3的回关量,Twitter就和其他社交网站(如微信朋友圈类似的)没有区别;而如果不到1/3的回关量,Twitter就变成了新闻网站。接下来的事情变得简单,Twitter的增长团队将重心放在了向用户精准推荐关注对象上。

二、何为“北极星指标”

在明确了体验场景的魅力并进行了深度的数据挖掘后,企业应该明确商业模式的内在价值,并确定真正能够代表增长的指标,这也就是肖恩·埃利斯提出的“北极星指标(The North Star Metric)”。

这个指标代表的是使用者对于产品核心价值体验最直接的反馈行为,换言之,这类行为越多,使用者对于产品体验的认可度越高。在具体的指标上,可能体现为用户(或商户)的数量规模或使用深度,但这类指标毫无疑问都代表了项目价值的增加。

当我们将所有的新兴在线商业模式都归入“互联网行业”时,我们在无形中就将不同的商业模式进行了“同质化”,于是,无数的互联网从业人士都关注PV、UV、DAU、MAU、ARPU等常规指标,并力图在这些指标上实现增长。

于是,增长的战争变成了“买量”的红海,太多的人都想到了在资本推动下投入巨额的销售费用,反而是忽略了商业模式的内在逻辑。

但仔细想想,这些指标并非对于每种互联网商业模式都是同等重要,反过来说,对于一个商业模式毫无意义的指标,却可能是另一个商业模式实现增长的关键。

举例来说,互联网行业普遍关注的活跃用户数对于不同商业模式的意义就大不相同。对于Linkedin这类职场社交产品,用户可能仅仅是在需要时才登录,此时,过于激进地去增加活跃用户数就没有太大意义,他们应该关注的指标是线上简历的数量。

对于Airbnb这类产品,太多的注册用户数只是一个幻象,更多的订房数才是关键。再举例说,电商类产品与社交类产品比拼“用户占用时长”就没有任何意义。

而即使在电商类产品里依然有所不同:阿里这类传统电商明显是关注商户指标,其愿景是“让天下没有难做的生意”,关注的是商户端的活跃度。其逻辑是有了更多的商品自然可以吸引到用户,所以,“有效的待售商品数量”必然是重要指标。

小红书、美丽说、蘑菇街这类社交电商则更关注用户端的活跃度。其逻辑是有了社交的互动,才能形成头部用户(大V)引领的消费热潮,此时,商品的引入是水到渠成。

肖恩·埃利斯建议互联网企业找到北极星指标,并为其构建简单的“基本增长公式(fundamental growth equation)”。

说简单点,是要找到驱动北极星指标的次级指标,并构建其相互之间的关系。这种方式实际上是洞察了使用产品的行为模式,提炼出了“增长逻辑”,这也让企业从纷繁复杂的数据海洋中找到线索,得以引领有效的增长。

当然需要提醒的是,随着商业模式的迭代,产品可能会切入不同的场景,提供不同的体验,北极星指标也会有所变化。

北极星指标代表的是使用者体验的增值,大多情况下,这种体验增值并不一定表现为用户买单,正如互联网项目大多在早期保持亏损状态。

所以,这种指标更适用于对早期项目进行“非精准估值”。之所以说是“非精准估值”,有两个原因:

1)因为使用者认可的体验究竟能转化为多少的用户买单并未经过验证。

正如美图秀秀,其庞大的活跃用户数足以证明产品体验受到广泛认可,但这种体验很难实现线上变现,最终不得不通过售卖美图手机来获得营收(2017年,硬件收入占比82.6%),沦为硬件公司。

2)因为这种转化成交还依赖于企业自身的商业模式设计和运营水平。

正如摩拜、OFO等共享单车项目尽管拥有庞大的市场占有率,也产生了流水,但在商业模式设计上的粗糙(广告、资金池生意等都未有效纳入设计)却让曾经的辉煌轰然倒塌。

尽管存在诸多的不确定性,但如果我们假设在体验达到一定程度后使用者就会买单,那么,通过北极星指标来判断商业模式价值就不是虚无缥缈的“情怀故事”。

三、建立基本增长公式

尽管北极星指标如此重要,但在肖恩·埃利斯却并未给出一套标准化的方法。这里,我尝试提供一个“四步法”框架:

1. 锁定“流量池”和“主赛道”

除了少量的自营,互联网企业大量采用平台型商业模式,简单来说,就是撮合供需两方进行交易。就平台两头的供需双方来说,究竟哪个才是“流量池”呢?

正如前面传统电商和社交电商的例子中,两类商业模式打法不同,前者是先做卖家流量来带动买家流量,后者是先做买家流量来带动卖家流量,流量池也截然相反。

锁定流量池并非是一个可左可右的选择,具体来说,是要基于自身核心竞争力(或者通俗说是“基因”),找到最有把握的一端。当企业确定了流量池的方向,也想清楚了自己基本的核心竞争力,主赛道的选择就完成了。

3. 寻找“啊哈时刻”,进入“细分赛道”

主赛道并不足以描述企业用什么样的体验感来打动产品的使用者,所以,还应该进一步“细分赛道”。通过数据分析,企业可以发现用户真正在意的是产品的什么功能。事实上,企业初创期的若干产品设计在经过了使用者的验证之后,都会有所调整,这本来就是一个持续迭代、发现真相的过程。例如,Instagram的前身是一个叫作“Burbn”的基于位置的社交网络,最初的功能非常复杂,但创始人希斯特罗姆通过数据分析,发现初代产品的诸多功能都无人问津,而照片分享却非常受欢迎。于是,他们砍掉了除照片、点赞、评论之外的所有功能,并以Instagram为名发布了新一代产品,一炮而红。再如,Groupon的前身是一个叫作“The Point”的网站,为某些事情、某些人群众筹资金,但产品推出以后却反响平平。在经过数据分析后,创始人梅森发现那些给予用户优惠购买权的筹款项目成功率最高,于是,将这种功能放大后推出了Groupon,一飞冲天。在抢时间窗口的互联网初期创业浪潮中,这种从主赛道往细分赛道移动是被允许的,初期的沉没成本小于可能错失的机会成本。但这并不改变战略定位的规律,企业依然需要遵循我上一期提到的原则——“锁定细分用户群,基于核心竞争力提供解决方案,并确保进入赛道的竞争对手有80%的可能会死掉”。所以,这类抢时间的企业必须不断追问自己上述问题,确保尽快进入细分赛道。

3. 刻画北极星指标

当确认了“细分赛道”,企业应该明确使用者主要看重的是什么体验,而后,就可以寻找一个最有说服力的“使用者反馈行为”,并将其结果作为“北极星指标”。为了获得北极星指标,则必须经过一个检验,我总结了一个“KCM标准”:

  • 核心位置(Key step):即处于一系列反馈行为的核心环节,确保了指标的敏感度。
  • 无污染(Clean):即数据必然是由使用者的正面反馈行为导致,而非其他,确保指标的关联性。
  • 盈利相关(Money):即可以预见指标能够带来足够的商业利益,杜绝某些互联网公司“数据热闹,经营惨淡”的局面。

4. 建立基本增长公式

根据北极星指标,企业需要寻找驱动因素(Drivers),并将其组合到一个基本增长公式里。

现实中增长公式展开后一般都包括了大量的驱动因素(变量),但驱动因素之间的关系却可以简单分为两类:一类是加总关系,用“+”连接,如“商户总数=线下获取数量+线上获取数量”;另一类是递进关系,如“有效总商品数量=商家数量×每个商家发布商品数量×形成交易商品占比”。

增长公式的另一个重要作用是,企业可以基于这个逻辑调集来自各个专业的人手,组建临时或长期的增长团队。

上述几步中,最容易被忽略的是第一步的难度,不少企业就是在这第一步上犯了大错误,以致于后续形成的所有增长都是“伪命题”。例如,本来应该走S2b2C的商业模式里,b位置的小商户是流量池,但企业却选择了用巨额投入砸C端流量,这就是极其不理智的。

但大战中几人能够保持理智呢?在团购领域,融资并非最多的美团最终脱颖而出,关键就在于创始人团队一直没有偏离主赛道。

据说,千团大战期间,面对对手铺天盖地的广告,美团却一直没有跟进,导致员工怀疑公司是不是融不到钱,做不下去了。这让副总裁王慧文不得不全国巡讲解释团购的商业模式。

但依然有员工当面提出质疑:“你别扯虚的,我就问你,到底投不投广告?”王慧文却回应:“广告没效果。”这就是战略定力。

四、剔除有污染的增长

假如我们筛选出了北极星指标并建立了增长公式,至少可以确保的是,我们衡量到的增长是有效的。但与此同时,我们却不得不警惕另一类陷阱——换取增长的代价太大,导致了增长不可能持续。

这就是我需要引入“增长效能(Growth efficiency)”概念,即企业在增长上的“投产比”。我的假设是,这种投产比必须是逐步提升的,即小投入带来大回报,否则就不是“增长黑客”达成的效果,而有可能是资源投入引发的“海市蜃楼”。

这里,我给出常见的几种“有污染的增长”:

1. 用销售费用堆出来的增长

增长效能指标的计算逻辑是:

销售费用投产比=北极星指标增长/销售费用

这里投入部分的销售费用是广义的,也包括产品降价的变相补贴(有的会计处理会体现在营收和成本而非销售费用上)。当销售费用投产比出现负增长时,意味着企业每投入1元销售费用产生的增长越来越少,这是典型的“买(流)量模式”。

这里,我倒不是说企业不应该“买量”,在最初产品几乎无人知晓时,“买量”是一种“热启动”的办法,尽管这种办法并不是“增长黑客”所欣赏的。但如果产品提供的体验场景足够优秀,买量的效果至少不会出现衰减。当然,有的企业可能会将这种衰减“甩锅”到流量成本上涨上。

所以,我们可以计算得更加精细一点,考虑流量价格上涨的影响,将公式的分母部分修正为“真实销售费用”,而得到销售费用投产比的修正值。

2. 用人头数堆出来的增长

增长效能指标的计算逻辑是:

人均创造增长=北极星指标增长/增长团队人数

这里的人数是剔除了企业公摊人员(与增长业务没有直接关系的)后的增长团队人员。当人均创造增长出现负增长时,意味着企业每个人带来的增长越来越少,这是典型的“人海战术”,尤其会出现在某些通过地面拓展来实现增长的商业模式中。

通过地面拓展也可以形成“增长黑客”效果,但问题是,如果产品提供的体验场景足够优秀,在学习效应(初期摸索学习之后的成果猛增)、规模经济(初期投入之后的成果猛增)等机制下,人均创造的增长至少不会出现衰减。

3. 用资产堆来的增长

增长效能指标的计算逻辑是:

投入资本投产比=北极星指标增长/投入资本

这个指标实际上是把财务中投入资本回报率(ROIC)中的产出替换成了北极星指标增长。这种效能增长指标专门用于衡量那种依靠硬件扩张的互联网项目,其扩张过程依靠资本投入形成资产(而非仅仅是大量发生销售费用)。

例如,摩拜、OFO这类项目就是典型。这类项目大可以主张自己的注册用户数、日活、GMV等指标,但庞大的固定资产锁死了资金,带来了巨额的当期折旧,可能形成亏损的“巨坑”,这才是最可怕的。所以,其北极星指标应该是“订单数”之类“盈利相关”的指标,此外,更应该关注其“每车使用率”。

事实上,将“每车使用率”中的“车”变成“钱”,就是投入资本投产比。抛开那些炫目的指标,如果投资者和创业者们关注到这个本质,又怎么会陷入那种疯狂?

4. 流量流失严重的增长

这里需要关注的是流量(用户或商户)的留存率,大量的企业在庞大“新增率”背后是逐步上升的“流失率”,但前者的欣欣向荣却掩盖了后者的风雨飘摇。

增长的形成可能有多种原因,如买量、堆人头、堆固定资产等,但流失却只有可能是一个原因,使用者体验感的不足。仅仅从互联网行业发展的趋势来看,也应该想到这种增长的危险性。

道理很简单,单位流量成本在上升,还用发展新流量来支撑增长而不管“跑冒滴漏”,相当于不断把原来便宜的流量换掉买贵的,这无异于饮鸩止渴。

5. 行业大势引发的增长

这是最不容易注意到的一种增长污染。国内互联网已经多次出现一个行业涌入大量竞争者的局面,千团局、千播局、千车局……都是一阵风。

在所有入围者共同的发力教育下,的确将消费者原有的线下消费习惯转移到了线上,几乎形成了一片商业的处女地。所以,此时所有的入围者都会有增长,但这种增长并不是企业自己的本事,而是行业的“势”。

但大量的创业者却并未意识到这点,把“势”当做是“本事”,把行业的“风口”当做是自己的“翅膀”。所以,此时一定不能仅仅观察“增长总量”,而要观察“超额增长”。说直白点,就是必须是高于行业一般水平,才是自己的本事。

五、谁在为海市蜃楼买单

说到这里,我们似乎已经为甄别增长给出了一些标准。但说实话,我依然不认为这些标准能够让创业者和投资者避开那些陷阱。大家之所以掉入陷阱,根本就不是因为缺乏上述类似的甄别方法,而是行动逻辑问题(这样说可能有些绝对)。

在中国,坚持“价值创造”的创业者并不算多,坚持“价值投资”的投资者更是寥寥可数,“价值思维”让位于“套利思维”本来就是常态。

在这样的行动逻辑下,创业者和投资者都开始“下跳棋”。创业者在早期就勾勒后期的商业变现后的宏图愿景,用这种方式勾引投资者入围;而投资者常用的一句话是“别管钱的问题,你只管冲到市场第一”,用这种方式鼓动创业者疯狂。

说到底,两种做法都是极其不负责任的表现。话说回来,等创业者真正用烧钱模式以巨额亏损的姿势冲到“市场第一”了,而短期内又无法实现IPO,理性的资本就真的一定会接盘吗?

创业者和投资者的疯狂都是因为害怕错过了“风口”。所以,他们默契地用一些“伪增长指标”来达成合意,而对于这种增长里的“污染”视而不见。你给钱,我来冲,还把这种疯狂冠以“互联网思维”之名,媒体更为这些故事进行了无限渲染,进一步加速了群体疯狂。

这种模式相当于是“生死时速”,所有利益相关者似乎都在期待抵达IPO的彼岸,让“韭菜们”接盘。

好在,经济的寒冬期中,“钱荒”来了,资本会异常冷静,而这种浪潮必然会让那些依赖资本续命的互联网企业死亡,从而冲刷出真正的好项目。过往大量互联网公司的粗放型增长,必将在这一轮浪潮中被清算。

回到另外一个行业谈谈反面的案例。至今为止,我依然坚持认为摩拜、OFO等项目并非是坏项目,并非不能盈利。之所以出现今天的窘境,是因为他们过于关注未来的“独霸天下”,而没有用“精实增长”走好过程中的每一步。

但这种故事总在中国的互联网商业世界频频发生,前赴后继,让人叹息。其实想想,这种冒进和多年前被刺破的那批创业泡沫又有什么区别?

本文精选自穆胜博士新著《创造高估值:打造价值型互联网商业模式》

#专栏作家#

穆胜,微信公众号:穆胜事务所(ID:hrm-yun),专栏作家。知名管理学者,北京大学光华管理学院工商管理博士后,管理学博士,穆胜企业管理咨询事务所创始人,互联网商业模式和组织转型研究专家。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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