Предположим, что в количестве скачиваний и покупок приложения в месяц будет иметь место сезонность: осенью и летом ожидается большее количество скачиваний, чем в другие времена года, зимой ожидается небольшое увеличение количества скачиваний. Рост количества загрузок осенью обусловлен тем, что дети представителей первого сегмента потребителей идут в школу. Летом люди совершают больше пеших прогулок, в том числе в темное время суток, также увеличивается количество путешествий - рост спроса со стороны представителей третьего сегмента. Зимой количество загрузок может вырасти, поскольку представители второго сегмента будут ходить в темное время суток в связи с уменьшением длины светового дня.
Предположим, что в первый месяц после публикации в магазинах приложение скачают 700 человек, затем количество загрузок будет ежемесячно увеличиваться в связи с проведением рекламной кампании. Для определения количества покупок платной версии приложения установим конверсию равной 7%.
По результатам прогноза доходов на пять лет, каждый месяц бесплатную версию приложения будет скачивать в среднем 1022 человека, из них с учетом конверсии приобретать платную версию будет 71 человек. Таким образом, ожидаемый доход от продажи платной версии приложения в месяц составит в среднем 12 479,27 рублей.
2. Доходы от размещения рекламы в приложении. Одна из выбранных моделей монетизации предусматривает предоставление пользователю бесплатной версии с полным набором функций, в которой будет размещаться реклама.
Различные рекламные платформы поддерживают различные метрики эффективности рекламы, в зависимости от значения которых начисляется оплата: количество переходов по рекламным объявлениям, количество просмотров рекламы, количество установок рекламируемого приложения и другие. Ставки оплаты переходов по объявлениям, просмотров или установок, как правило, определяются индивидуально и зависят от количества активных пользователей приложения, времени, которое пользователи проводят в приложении, рейтингов приложения в магазинах. Поскольку рассматриваемое приложение не опубликовано в магазинах и не имеет пользователей, составить точный прогноз доходов от рекламы невозможно.
Для примерной оценки величины доходов от рекламы предположим, что будет использоваться модель CPM - получение платы за тысячу просмотров рекламного объявления, размещенного в приложении. Для размещения рекламы в приложении будет использован сервис Google AdMob.
Необходимо учитывать, что сезонность также будет влиять на количество активных пользователей. Так, при прогнозировании расходов учитывается количество пользователей, равное 1000 летом и осенью, 800 - зимой и 700 весной.
Количество пользователей, скачавших бесплатную версию приложения, в которой будет показываться реклама, оценивается в среднем в 836 активных в день. При учете соотношения долей рынка мобильных платформ Android и iOS [31], 623 из них будут пользователями Android, а 213 - пользователями iOS. Каждый пользователь будет проводить в приложении около 6 минут ежедневно. При условии, что продолжительность рекламы составит 30 секунд, в минуту будет показываться 2 объявления.
Таким образом, время, проведенное пользователями Android в приложении, составит 3 738 минут, в которые будет показано 7 476 рекламных объявлений. Пользователям iOS, которые проведут в приложении 1278 минут, будет показано 2 556 объявлений в день. В месяц будет показано 224 280 объявлений для пользователей Android, а для пользователей iOS - 76 680 объявлений.
Используя средние значения стоимости тысячи просмотров для Android и iOS приложений, равные 2 и 5 долларам США соответственно [32], получаем, что в месяц от показов рекламы на Android-устройствах будет получено или примерно 27 810,58 рублей, а от показов на iOS-устройствах - или 23 770,68 рублей. Всего в месяц от размещения рекламы ожидается доход в размере в среднем 51 581,26 рублей.
Более подробные результаты прогнозирования доходов стартапа в течение 5 лет представлены в приложении Б.
Оценка денежных потоков.
Рассмотрим деятельность стартапа за 5 лет (60 месяцев). Предположим, что реализация начнется после получения инвестиций в мае 2018 года, последним рассматриваемым периодом будет май 2023 года. На разработку приложения, как подсчитано выше, потребуется 425 часов, что составляет примерно 54 рабочих дня или 3 месяца. Таким образом, в течение первых трех месяцев приложение будет находиться в стадии разработки и не будет приносить дохода.
Величина денежного потока в каждом периоде будет вычисляться по формуле NOI (чистый операционный доход) + D (амортизация). Поскольку в рассматриваемом проекте не предусмотрена амортизация, денежный поток будет равен чистому операционному доходу. Величина NOI, в свою очередь, определяется разностью операционного дохода (OI) и суммы налоговых выплат (T), а также выплат процентов по кредиту. Операционный доход будет равен разности выручки (TR) и расходов (TC). Таким образом, для определения оценочной величины денежных потоков необходимы данные: TR, TC, OI, T, сумма выплат процентов, сумма выплат тела долга, NOI.
Для оценки денежных потоков также необходимо определить способ получения инвестиций, чтобы вычислить суммы ежемесячных выплат тела долга и процентов. Для привлечения инвестиций будет использован нецелевой кредит «Доверие», предлагаемый Сбербанком России с процентной ставкой 17% на сумму 498 635 рублей сроком на 5 лет [33]. Суммы ежемесячных платежей по кредиту, используемые в дальнейших расчетах, были рассчитаны с помощью кредитного калькулятора [34]. На затраты по реализации стартапа будут направлены средства собственника в размере 150 000 рублей. В течение первых трех месяцев, пока ведется разработка приложения, осуществлять выплаты по кредиту предполагается средствами собственника. Таким образом, будет получена сумма, требуемая на разработку приложения и выход на рынок. Для оценки величины дисконтированных денежных потоков необходимо также вычислить величину ставки дисконтирования. Подходы к вычислению ставки дисконтирования были приведены в Главе 1. Рассчитаем ставку дисконтирования через средневзвешенную стоимость капитала (WACC). Этот метод был выбран потому, что для реализации стартапа привлекаются собственные и заемные средства, известен их объем и ожидаемая доходность.
(3.1)
где Re - ожидаемая доходность собственного капитала, Rd - ожидаемая доходность заемного капитала, E/V - доля собственных средств в капитале компании, D/V - доля заемных средств в капитале компании, t - ставка налога на прибыль. Величина ставки Re может быть определена доходностью альтернативного вложения, например, процента по вкладу или инвестирования в другой проект. Установим ставку Re равной 7,4% - доходность вклада в Кредит Европа Банке сроком на 3 года [35]. Величина ставки Rd равна величине ставки по кредиту - 17%. Поскольку поддержка стартапа будет обеспечена средствами собственника, возможно рассчитать долю собственных средств в капитале стартапа. Доля собственных средств в капитале стартапа будет равна . Соответственно, доля заемных средств будет равна 77%. Ставка налога при выбранной схеме налогообложения будет равна 15%. Таким образом, ставка дисконтирования равна0,1283 или 12,83%. Поскольку денежные потоки будут рассчитываться по месяцам, необходимо привести ставку дисконтирования из годовой в месячную, а также учесть уровень инфляции, что позволит получить реальную ставку.
Для перевода ставки дисконтирования из номинальной в реальную нужно воспользоваться формулой:
(3.2)
где - реальная ставка дисконтирования, - номинальная ставка дисконтирования, I - уровень инфляции. Уровень инфляции по состоянию на апрель 2018 года составляет 2,4% [27]. Таким образом, согласно формуле 3.2 реальная ставка дисконтирования будет равна или 10,18%. Перевод из годовой ставки в месячную выполняется с использованием формулы:
(3.3)
где - месячная ставка дисконтирования,
- годовая ставка дисконтирования.
Согласно формуле 3.3, месячная ставка дисконтирования будет равна или 0,81%.
Для каждого значения оценочной величины денежных потоков была вычислена дисконтированная величина с учетом полученной ставки дисконтирования.
Результаты оценки денежных потоков представлены в Приложении В.
Расчет показателей эффективности
В Главе 1 были рассмотрены основные показатели эффективности, использующиеся для оценки экономической эффективности деятельности компании.
Поскольку для экономической оценки стартапа выбран метод дисконтирования денежных потоков, основными показателями, которые должны быть рассчитаны в рамках оценки, будут показатели, основанные на дисконтированных оценках.
Для оценки величины инвестиций будет рассчитан показатель NPV. Для определения уровня доходности, при которой NPV равен 0, будет вычислена ставка IRR. Для оценки срока, после которого окупятся вложенные в проект инвестиции будет рассчитан показатель DPP. Для определения уровня дохода на единицу вложенных средств будет вычислен индекс рентабельности инвестиций PI.
Для того, чтобы признать стартап эффективным, значения показателей должны соответствовать следующим требованиям: NPV положительный на конец срока реализации проекта, IRR больше ставки дисконтирования, PI больше 1. Срок окупаемости инвестиций DPP влияет на принятие решения инвестором о вложении средств в проект, поэтому минимальный DPP является привлекательным для инвестора. Поскольку стартап имеет социальную направленность, срок окупаемости инвестиций может быть больше, чем у инновационных стартапов в сфере информационных технологий.
После вычисления оценочной величины денежных потоков, генерируемых проектом, была вычислена чистая приведенная стоимость на каждый период существования стартапа. Это было сделано для того, чтобы определить, в какой момент генерируемые потоки начинают превышать объем инвестиций в проект, а также определить, какое значение будет иметь NPV на конец срока - май 2023 года. График изменения NPV в каждом периоде представлен на рисунке 3.1.
Рисунок 3.1. График чистой приведенной стоимости
По результатам расчета NPV было определено, что чистая приведенная стоимость стартапа станет положительной по прошествии 3 лет и 7 месяцев, после чего NPV стартапа продолжит расти.
Результаты расчетов NPV по состоянию на каждый рассматриваемый период представлены в Приложении B, совместно с оценкой величины денежных потоков.
По результатам вычислений показателей эффективности можно сделать следующие выводы:
1. NPV на конец 5 года = 467 708,16 рублей, значит проект по истечении пятилетнего срока начнет приносить денежные потоки, превышающие сумму первоначальных инвестиций. NPV > 0, значит, по этому критерию проект может быть принят.
2. IRR = 1,86%, значит, для того, чтобы на конец пятого года NPV был равен нулю, необходимо дисконтировать денежные потоки по ставке 1,86%. Поскольку значение IRR превышает значение ставки дисконтирования (1,86% > 0,81%), по этому показателю проект может быть принят.
3. DPP = 43 (3 года 7 месяцев), значит, NPV станет положительным в 43 периоде. Таким образом, инвестиции, вложенные в проект, окупятся по истечении 3 лет и 7 месяцев.
4. PI = 0,72, значит, что на каждую единицу вложенных инвестиций стартап приносит 0,72 единицы дохода. Однако, это означает лишь то, что в течение первых пяти лет ожидается низкая рентабельность, и значение этого показателя может увеличиться в будущем. Для того, чтобы делать вывод об экономической эффективности по этому показателю, инвестор должен учитывать социальную направленность стартапа.
По вычисленным значениям критериев эффективности можно сделать вывод, что проект может быть принят по показателям NPV, IRR и DPP. Инвестиции в стартап окупятся через 3 года и 7 месяцев, что является длительным сроком для стартапов, в частности, стартапов в сфере информационных технологий, однако необходимо учитывать, что рассматриваемый стартап имеет прежде всего социальную, а не коммерческую направленность, поэтому инвестором может быть принято решение о вложении денежных средств в стартап.
Заключение
В работе был описан процесс разработки бизнес-модели ИТ-стартапа «Карта безопасности в г. Перми».
В рамках работы были выполнены следующие задачи:
1. Проведен сравнительный анализ методов разработки бизнес-моделей и выбран наиболее подходящий метод - канва бизнес-модели А. Остервальдера и Ив Пинье.
2. Проведен сравнительный анализ подходов к экономической оценке и выбран метод дисконтирования денежных потоков.
3. Проведен анализ моделей монетизации мобильных приложений и выбрана модель «тестирование» и рекламная модель.
3. Проведен анализ рынка, включающий в себя анализ конкурентов, анализ целевой аудитории и оценку потенциала рынка. В рамках анализа конкурентов были рассмотрены три предложения конкурентов и выделены их преимущества и недостатки, на основе которых были сформулированы первичные требования к продукту. В процессе анализа целевой аудитории были выделены три основных сегмента, общая численность которых составила 383 758 человек.