36 氪資料庫覆蓋近 6 萬家網際網路企業,其中包括大量處於未融資狀態的企業,部分企業完成一輪融資或多輪融資。我們累積建立從 1999年 至今近 2 萬條融資記錄庫。本文將針對這一龐大的融資資料庫,挖掘企業和行業特徵,做一次沒有人做過的融資資料分析。讓我們來讓資料 “說話”,看看網際網路行業運作過程中存在著一些什麼不為人知的規律,從中我們可以發現什麼價值點。
1、網際網路企業融資時間規律。
2、企業融資規模增長速度。(榜單)
3、一個猜想。(乾貨)
一、網際網路企業融資時間規律
# 資料處理,A 輪之前融資統一計為天使輪,戰略投資及併購不計入考慮。
我們統計了過往 17年 的融資紀錄,發現企業相鄰兩輪融資時間的平均間隔處在12-20個月之間,也就是 1年 至 1年 半左右的範圍內。在網際網路企業發展過程中,剛融完資的企業,大概融資後的 1年 內,對額外資金沒有很大需求,一般所融資金都可滿足其一年左右的業務發展和戰略安排。而下輪融資與上輪融資時間間隔過長,企業又可能面臨缺少資金支援其業務延伸或其他戰略性決策,這就易被競爭者趕超。所以一般合適的融資時間間隔為 1年 至 1年 半。
二、不同行業的發展速度
1、不同行業融資時間規律
從上圖可以看到,媒體門戶、企業服務、房產家居和工具軟體行業都屬於兩輪融資時間間隔較長的,均超過 1年 半。在媒體門戶行業中,“互動百科” 的前三輪融資都間隔了 3年 時間。虎撲體育 B 輪和 C 輪融資相較前一輪都間隔也都有 2年 之久。媒體門戶在初期發展並不需要大量燒錢,而是需要長期積累優質內容,吸引大量使用者,提高自己的媒體影響力,隨之也會擁有廣告收入,之後再通過融資來擴充其他業務。而優質的企業服務公司往往也不缺錢,畢竟行業門檻很高,擁有優秀技術的公司背後會有很多投資人垂涎,其業務也可直接帶來企業營收,導致融資時間間隔相對較長。
而融資速度最快的行業為金融(11.3 個月)、社交網路(13.2 個月)和醫療健康(14 個月)。以金融行業為例,大學生分期平臺 “趣分期” 從 2014年3月 成立以來,已完成 6 輪融資,平均每 4 個月就完成一輪融資。“房司令” 自 2015年1月 以來也有 4 次融資紀錄,可見此領域的公司發展速度之快。金融公司需要大量現金支援其現金流和供應鏈,並且在金融領域,玩法很多,可擴充的業務線很多,所以在這個行業,企業融資時間間隔平均不到 1年。網際網路金融當選獲得融資最快行業。
2、企業相鄰輪次融資金額相差倍數
分析得出,汽車交通和物流行業的企業在兩輪融資金額相差的平均倍數最高,分別達到 15.6 倍和 10.6 倍。一般高倍數融資差都發生在早期,汽車交通行業中,“好車無憂” 在 A 輪融資 2000 萬美元,較天使輪翻了近 40 倍。“車貓” 的 A 輪和 B 輪融資相差倍數也達到 40 倍之多。汽車行業屬於新興發展的行業,市場格局未定,大家都在搶地盤,力求分到一杯羹,因此早期燒錢是必需的。現在我們隨處可以看到各二手車企業的廣告,這是資金的主要去向。而處在車後市場的企業,更是通過大量補貼來拉攏使用者和線下門店,也是沒有什麼收入可言。
相鄰兩輪融資金額差額大,說明企業估值翻倍就高。在其他行業中,當然也存在估值在短時間迅速增長企業案例。下面給大家奉獻各行業中企業在相鄰融資金額倍數最高 Top3 榜單。
三、一個猜想
通過以上分析,對於網際網路企業來說,處於不同行業,相鄰兩輪融資時間間隔和金額相差倍數都有一定規律。而這兩個因素,又對企業發展有著一些聯絡。
因此我們給出一個猜想:
這裡的投資資本收益效率表示企業的價值每月提升倍數,也可以說是每月企業投資股東的收益率。
用數學公式表達為:
其中,R 代表投資資本收益效率。F 代表融資金額。T 代表融資時間。
這個平均投資資本收益效率(R)對於評估企業發展狀況和評估行業現狀,都有很大意義。企業在不同行業中,處於某行業的不同輪次融資中,投資資本收益效率(R)都是不同的。
以電子商務行業為例,經計算,電商企業的平均投資資本收益效率為 0.7(倍 /月)。也就是說,投資電商企業,每個月平均收益為 70%。
將各企業的 R 計算出來,再取均值,就是行業的平均投資資本收益效率。通過大量歷史資料計算得到這個值後,我們就可對各行業甚至企業的現狀做出評估。
總結:
各行業中,企業相鄰輪次融資時間間隔和金額相差倍數,都遵循一定規律。一方面,企業在考慮融資時,可以對標其所在行業的投資資本收益效率(R),或比較相鄰兩輪融資時間間隔和金額倍數,把這作為一個參考,來做企業定位,給出客觀評價。
另一方面,我們知道基於財務模型的估值方法不適用於網際網路企業。早期網際網路公司很多處於燒錢階段,目標是搶佔更多市場,而不是以盈利為主要目的,所以沒有好的財務資料來給企業一個準確的財務估值。根據我們的猜想,在網際網路的某個細分行業中,都存在一個相鄰兩輪平均融資時間間隔和平均融資金額相差倍數。我們可以把這兩個因素作為模型因子,加入到企業估值模型中,伴隨其他重要因素(使用者資料、團隊背景、市場規模等等),給出全面、客觀的估值。