Распределение долей в техно-стартапе – Часть 3. Методы прогнозной оценки стартапа на раннем этапе.
- rustem space
- 19 авг.
- 12 мин. чтения
Перед тем, как конвертировать образовавшийся вклад участника в долю, необходимо также знать как минимум прогнозную стоимость стартапа. Прогнозная стоимость важна для представления инвесторам, чтобы у них было представление о соответствии запроса.
Да, на этом вопросе многие начинающие техно-стартаперы буквально изнемогают, т.к. это самый болезненный и туманный фактор.
Однако, не все так критично, потому что в международной практике уже разработаны методы оценки стоимости стартапов: Berkus Method, Scorecard Method (Bill Payne Method), Venture Capital Method и Discounted Cash Flow (DCF).
🔧 ДАВАЙТЕ РАССМОТРИМ ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ТЕХНО-СТАРТАПОВ НА РАННЕЙ СТАДИИ
🔹 Berkus Method
Основан на качественной оценке:
● Идея и прототип до $500K
● Квалифицированная команда до $500K
● Стратегические отношения до $500K
● MVP и первые пользователи до $500K
● Потенциал выхода на рынок до $500K
Максимум: $2-2.5 млн
● Плюсы – простой, подходит для оценок между фаундерами.
● Минусы – не учитывает финансовые метрики.
Компонент | Макс. оценка | Ваша оценка |
Качество идеи и прототип | $500K | $400K |
Квалифицированная команда | $500K | $350K |
Рынок и возможности выхода | $500K | $300K |
MVP и валидированная технология | $500K | $400K |
Потенциал масштабирования | $500K | $300K |
Итого (условно) | $2.5M | $1.75M |
➡️ Более оптимистичная оценка по этому подходу: $1.5M-1.75M
Подходит для стартапов, полностью основанных на бутстрёпе, которые только планируют продажи по SaaS-модели.
Прогнозируемые метрики:
● MRR (Monthly Recurring Revenue) – ежемесячный повторяющийся доход (например, подписки).
● ARR (Annual Recurring Revenue) – годовой повторяющийся доход – регулярный доход на клиента.
● CAC (Customer Acquisition Cost) – стоимость привлечения клиента (сколько тратим на маркетинг/продажи, чтобы получить одного покупателя).
● LTV (Lifetime Value) – пожизненная/ожидаемая ценность клиента (общая сумма дохода, которую он приносит за всё время сотрудничества).
● Conversion rate – коэффициент конверсии с трафика или пробного периода в платного клиента (процент людей, которые из посетителей или лидов стали реальными клиентами / сделали целевое действие).
● Churn Rate – уровень оттока подписчиков (процент пользователей, которые перестали пользоваться продуктом или подпиской за определённый период).
Для Pay-As-You-Go (PAYG):
● ARPU (Average Revenue Per User) – средний доход на одного пользователя за определённый период (месяц, квартал, год).
● Usage Rate (частота и объем использования).
Для каждой метрики важно не только ее определение, но и методы сбора данных, инструменты для отслеживания, а также бенчмарки для сравнения.
Например, для MRR/ARR можно использовать CRM-системы (Salesforce, HubSpot) или специализированные аналитические платформы (Baremetrics, ChartMogul).
CAC можно отслеживать через рекламные кабинеты (Google Ads, Facebook Ads) и системы сквозной аналитики.
LTV рассчитывается на основе данных о среднем чеке и частоте покупок из вашей CRM.
Churn Rate – это процент оттока клиентов за период, который легко отслеживается в любой системе подписок.
Бенчмарки для сравнения можно найти в отраслевых отчетах (например, от SaaS Capital, OpenView Venture Partners) или специализированных базах данных. Эти метрики не только помогают корректировать стратегию распределения долей (например, если низкий LTV или высокий Churn, это может указывать на необходимость пересмотра вклада команды, отвечающей за продукт или удержание), но и служат мощным инструментом для обоснования текущей оценки перед инвесторами, демонстрируя глубокое понимание бизнеса и его потенциала.
Кейс:
Например, услуги стартапа продаются по подписке $25 и $50. Допустим, что средний пользователь подписки платит $35/мес (взвешенное значение).
Пусть консервативный прогноз на 12 месяцев будет следующим:
● 100 подписчиков в течение года (с учетом MVP и выхода на рынок).
● 20 клиентов PAYG в месяц × $15 = $300/мес.
MRR = (100 × $35) + $300 = $3,800 | ARR = $3,800 × 12 = $45,600
ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИПЛИКАТОРА К ARR
Это способ оценки стоимости компании по модели «revenue multiple».
📌 Как это работает:
Берём ARR (Annual Recurring Revenue) – годовой повторяющийся доход.
Умножаем его на мультипликатор, который зависит от рынка, отрасли, стадии бизнеса и темпов роста.
Оценка компании = ARR × Мультипликатор
⚖️ Например: У SaaS-компании ARR = $5 млн.
На рынке аналогичные компании оцениваются с мультипликатором 5х.
Тогда её ориентировочная стоимость:
5 млн × 5 = 25 млн
👉 Мультипликатор отражает ожидания инвесторов: чем быстрее растёт бизнес, тем выше он может быть (например, у быстрорастущих SaaS стартапов – 10–15х, у зрелых компаний – 3–5х).
Откуда берутся мультипликаторы?
1. Рыночные данные и сравнение с peer-компаниями (равнозначными).
Традиционный подход – Comparable Company Analysis (сравнительная оценка компаний): аналитики выбирают компании из той же отрасли, с похожими характеристиками (темп роста, размер, рентабельность) и сравнивают их мультипликаторы. Затем проводят корректировки под выбранную компанию.
2. Отраслевые отчёты и медианные значения
Существуют регулярные обзоры и исследования, собирающие средние и медианные значения revenue-мультипликаторов по отраслям:
First Page Sage (янв. 2025) – таблица с медианными revenue-мультипликаторами для приватных SaaS-компаний по сегментам и диапазонам ARR/EBITDA/SDE:
Например, CRM: 5,7–8,2x; Cybersecurity: 6,1–8,0x.
Aventis Advisors (янв. 2025) – медиана EV/Revenue по публичным SaaS-компаниям: сначала ~6,7x в 2023, затем до 7,3x в начале 2025, вернулась к ~6,0x в июле 2025.
saasyDB (март 2024) – median private B2B SaaS companies = 4,1x ARR; типичный диапазон ARR: 3-10x.
Class VI Partners (2024) – медианный revenue-мультипликатор: ~7,6x; диапазон: 3–12x.
3. Публичные аналоги и вертикальные рынки
3.1. Multiples.vc (июль 2025) – public comps vs. vertical software:
a) Public Comps = public comparables → публичные аналоги. Это список компаний, которые торгуются на бирже и похожи по бизнес-модели. Их показатели (выручка, мультипликаторы и т.д.) используют как «точки сравнения».
b) Vertical Software = вертикальный софт → узкоспециализированное ПО для конкретной отрасли (например, софт только для медицины, автосервисов, строительства и т.п.).
Automotive software – 5x NTM Revenue;
Healthcare – 2.4x;
Public comparables для Vertical SaaS показывают, что разные отрасли оцениваются по-разному:
Healthcare SaaS (медицинское ПО) – мультипликаторы обычно ниже (рост около 2-3x ARR). Причина: отрасль более консервативная, рост медленнее, долгий цикл продаж.
Automotive SaaS (автомобильное ПО) – мультипликаторы выше (около 5x ARR). Здесь рынок быстрее растёт, выше ожидания инвесторов по масштабируемости.
👉 Даже если у двух компаний одинаковый ARR, вертикаль (отрасль) напрямую влияет на оценку.
Вертикаль (отрасль) SaaS | Средний ARR-мультипликатор | Комментарий |
Healthcare (медицина) | ~2,4x | Долгий цикл продаж, консервативный рынок |
Automotive (автоиндустрия) | ~5x | Более динамичный рынок, быстрее масштабируется |
CRM | ~6-8x | Высокая конкуренция, но большой рынок |
Cybersecurity | ~6-8x | Высокий спрос, стратегическая отрасль |
Infrastructure SaaS (Snowflake и др.) | 10x + (иногда 20x +) | Ключевая роль в ИТ-инфраструктуре, быстрый рост |
👉 Эти цифры – усреднённые по данным отраслевых обзоров 2024-2025 гг.В реальности диапазон может сильно меняться в зависимости от роста и маржинальности конкретной компании.
👉 То есть это таблица/обзор: как оцениваются на бирже публичные компании, работающие в определённом вертикальном сегменте ПО. Эти данные потом применяют, чтобы оценивать непубличные SaaS-компании из того же сегмента.
3.2. Acquire.com (июль 2025) – разбивка ARR multiples по стадиям роста:
Early-stage hypergrowth (>100% YoY): 10-15x;
Mid-growth (50-100%): 7-10x;
Mature (20-50%): 5-8x;
Пиковые публичные кейсы: Snowflake – 80-100x, Zoom – 40-50x, Salesforce – 6-10x.
Разбивка ARR multiples по стадиям роста = таблица/ориентир, какой мультипликатор к ARR применяют в зависимости от того, на какой стадии развития компания:
Hypergrowth (очень быстрый рост, >100% в год) → мультипликатор самый высокий (например, 10-15x ARR), потому что рынок верит, что бизнес быстро вырастет.
Mid-growth (средний рост, 50-100% в год) → мультипликатор пониже (7-10x).
Mature growth (зрелый рост, 20-50% в год) → ещё ниже (5-8x), так как компания уже не удваивается каждый год.
Низкий рост (<20%) → мультипликатор совсем скромный (3-5x), бизнес стабильный, но без перспектив сверхроста.
👉 Чем быстрее растёт компания, тем дороже инвесторы готовы её оценивать за каждый доллар ARR.
4. Факторы, влияющие на мультипликатор
Источники подчеркивают, что мультипликаторы зависят от:
Темпов роста (growth rate)
Рентабельности и маржи (profit margins)
Удержания клиентов (retention) и LTV/CAC
Размер рынка (market size)
Качество дохода (например, ежегодные подписки vs разовые продажи) (https://procesosindustriales.net/en/saas/why-are-saas-companies-valued-as-a-multiple-of-revenue-while-other-business-models-are-valued-against-earnings-ebidta/; https://blog.acquire.com/saas-valuation-multiples/; https://www.raaft.io/blog/saas-valuation-2025).
5. Динамика по времени
Изменения мультипликаторов также отражают общую рыночную динамику:
До 2020 года – медленный рост;
Пик во время COVID-бумов – EV/Revenue до 20x, иногда даже выше (пример – Asana: 89x в ноябре 2021);
Таблицы и источники, которые стоит использовать
Источник / Отчёт | Что показывает |
First Page Sage (2025) | Мультипликаторы по отраслям и диапазонам ARR/EBITDA/SDE (приватный сектор) |
Aventis Advisors | Историческая динамика EV/Revenue по публичным SaaS-компаниям (2020-2025) |
Multiples.vc (июль 2025) | Вычисленные мультипликаторы для вертикаль-SaaS по отраслям |
saasyDB (2024) | |
Class VI (2024) | Общие диапазоны (3-12x); медиана – 7,6x |
Acquire.com (2025) | Мультипликаторы по стадиям роста: hypergrowth → 10-15× и т.п. |
Общие факторы | Что влияет на мультипликатор (growth, retention, маржа и т.д.) |
Таким образом,
Мультипликатор – это рыночный стандарт, обоснованный сравнением с похожими компаниями, учитывающий положение на рынке, рост, маржу и отраслевые особенности.
Используются таблицы и отчёты аналитических компаний (First Page Sage, Aventis, Multiples.vc и др.), которые периодически публикуют актуальные данные.
Стадия бизнеса (ранняя, рост, зрелость), темпы роста и отраслевой контекст серьёзно влияют на уровень multiples.
👉 Исходя из всего вышеперечисленного, согласно рыночным данным для SaaS-стартапов на ранней стадии:
Мультипликатор варьируется от 5x до 12x ARR (в зависимости от темпов роста, команды, ИИ-угла и рынка).
Возьмем 8x как обоснованное среднее с учетом ИИ и B2B-применения.
Оценка: $45,600 × 8 = ~$365,000 (смотреть Часть 2.)
Здесь также имеем оптимистичную оценку по «Методу Беркуса» (Berkus): $1.5M-1.75M
Также имеем стоимость вклада фаундера, который работает по рыночной ставке в размере $8,000/мес. Плюс прямые расходы фаундера на технические вопросы: $1,000.
Значит, его вклад за первые шесть месяцев в виде “virtual equity”: $8,000 × 6 мес = $48,000 “вложенного пота” + $1,000 на техрасходы = $49,000.
Только $49,000 является основанием для расчета доли фаундера до привлечения инвестиций.
Общий расклад:
💼 1 фаундер.
👨💻 4 наемных участника, которые работали без оплаты, но не являются сооснователями.
📅 Период работы: 6 месяцев.
💵 Рыночная зарплата: $8,000/мес. – учитываются только те, кто отработал full-time (не менее 40 часов в неделю или 20 полных рабочих дней по 8 часов).
📌 Есть риски, что некоторые участники из первично-сформированной команды через определенное время начинают переходить на меньшее время. Именно поэтому для таких товарищей существует подсчет вклада согласно часовой вовлеченности по формуле:
$8,000/20 дней/8часов=$50/часовая ставка.
Итог будет рассчитан по формуле:
количество часов ставка = итог (600 часов $50 = $30,000).
📊 Общая таблица «вложенного труда» (sweat equity – вклад “потом” дословно) в идеальном виде выглядит именно так, если все участники будут работать full-time:
Участник | Месяцы | Ставка ($/мес) | Вклад ($) |
Фаундер | 6 | $8,000 | $48,000 |
Работник 1 | 6 | $8,000 | $48,000 |
Работник 2 | 6 | $8,000 | $48,000 |
Работник 3 | 6 | $8,000 | $48,000 |
Работник 4 | 6 | $8,000 | $48,000 |
Итого | —— | —— | $240,000 |
Однако, на практике всегда присутствуют риски и много примеров, что часть или все работники захотят перейти на другой режим работы, потому что безоплатный период более трех-шести месяцев сказывается на мотивации. Поэтому таблица по истечении 6 месяцев может выглядеть совсем иначе с весьма заниженными итогами.
Именно поэтому, за основу оценки доли фаундера в стартапе, всегда берется расчет вклада фаундера.
Возьмем два сценария, как и выше:
Метод оценки | Оценка стартапа | Доля фаундера (вклад $48K) |
Прогноз на основе ARR | ~$365,000 | 13.15% |
Качественная (Berkus) | ~$1.75 млн | 3.2% |
Таблица долей по вкладу фаундера:
Описание | Значение |
Вклад фаундера (6 мес × $8K) | $48,000 |
Оценка компании | $1,750,000 |
Доля фаундера по вкладу | 2.74% |
💡 Формула: $48,000 ÷ $1,750,000 = 0.0274 → 2.74%
📌 Рекомендации:
🧱 Зафиксировать долю фаундера как инвестированный труд (13-15%) на момент до инвестиций.
📄 Создать опционный пул до привлечения инвестиций, чтобы не размывать позже.
📊 Распределить опции сотрудникам только через vesting – так будет справедливо и безопасно.
💬 Инвестору важно видеть, что:
команда мотивирована.
доли зафиксированы заранее.
у фаундера – контроль и skin in the game.
💡 Как учесть вклад остальных работников и для какой цели.
Поскольку 4 других работника не захотели быть ко-фаундерами, а просто работниками, то их “агрегированная” доля обычно не дается напрямую, а оформляется через опционы либо через ограниченные акции (restricted shares), если они продолжат участие. Участие определенного количества работников в неоплатный период помогает спрогнозировать необходимый опционный пул. Заранее зафиксированная часть доли компании позволит избежать недопонимания с инвесторами, а также выполнить обязательства перед работниками
💼 Опционы:
Обычно создается опционный пул (10–20% от компании)
Эти 4 работника могут получить доли из пула, привязанные к вестингу (например, 4 года) с клиффом 1 год.
Пример:
Опционный пул = 15%
Каждый получает по 3.75% (или дифференцировано по вкладу).
Эти опционы не активны сразу – они «зарабатываются» со временем в течение вестинга (обычно 4 года) с клифом в 1 год.
💡 Практические рекомендации для оценки
Сделайте сценарное планирование:
Оптимистичный / реалистичный / пессимистичный сценарии продаж
Основывайтесь на разумных предположениях, не гипотетических фантазиях
Оцените вручную будущие денежные потоки:
Сколько выручки через 12 мес при X клиентах и Y тарифе?
Какой может быть чистый доход?
Рассчитайте долю фаундера впроцентах от этой прогнозной оценки, а не “от воздуха”.
📘 Пример:
Допустим, вы считаете, что:
● через 12 месяцев планируете 1,000 платящих клиентов
● MRR с одного – $20 → MRR = $20,000
● ARR = $240,000
Если оценить компанию по мультипликатору 5x ARR (что реалистично для SaaS на ранней стадии) → оценка ≈ $1.2 млн
Тогда, если участник вложил $60K в разработку и маркетинг – его доля может быть 5%.
🚫 Ошибки, которых стоит избегать
❌ Не пытайтесь строить сложные DCF без выручки.
❌ Не привязывайтесь к стоимости, которую “хотелось бы”.
❌ Не делите доли “поровну” без учета вклада (это разрушает мотивацию).
❌ Не игнорируйте будущие затраты на масштабирование (серверы, поддержка, маркетинг).
👉 Оценка стартапа на раннем этапе – это искусство, подкрепленное разумными предположениями. Выбирайте подход, исходя из вашей стадии и целей. Для дележа долей или внутренней оценки лучше всего использовать:
Berkus / Scorecard – для качественной оценки.
Прогноз MRR/ARR + мультипликатор – если есть финансовая модель.
🔹 Оценка стартапа по Scorecard Method (Bill Payne Method) в США и Европе.
Сравнение с похожими стартапами
Учет отраслевых мультипликаторов
Анализ недавних сделок в отрасли
Например, стартапы на стадии MVP в ИИ-секторе в США могут оцениваться в $2 млн, а в Восточной Европе: $500K – $1M.
Каждой категории дается вес и оценка. Финальная стоимость – корректировка средней по рынку.
Плюсы: Хорошо работает в сравнительных условиях.
Минусы: Не применим при отсутствии достаточной статистики на рынке.
🔹 По данному методу стартап сравнивают с аналогичными проектами по стадии на рынке в регионе и секторе, который оценивается по 7 основным критериям.
Каждый критерий имеет вес в процентах, поэтому стартап сравнивается со “средним” по каждому пункту – лучше, хуже или на том же уровне.
Как сравнить свой стартап со «средним» аналогичным стартапом на рынке?
Если ваш стартап лучше среднего – используйте коэффициент >1 (например, 1.2)
Если вы хуже – коэффициент <1 (например, 0.8)
Если на уровне – коэффициент = 1
Допустим, базовая оценка стартапа = $1,000,000
Оценка стартапа происходит следующим образом:
Критерий | Вес (по Биллу Пэйну) | Пояснение | Коэффициент | Вклад в итог |
👥 Сила команды | 30% | Опыт, экспертиза, сбалансированность | 1.2 | 0.36 |
📈 Размер/ привлекательность рынка | 25% | Насколько велик и растет рынок | 1.1 | 0.275 |
⚙️ Уникальность продукта/технологии | 15% | Есть ли ИИ, патенты, защищенные фичи | 1.0 | 0.15 |
🏁 Этап/стадия развития бизнеса | 10% | Идея, MVP, пользователи, выручка | 0.9 | 0.09 |
🛡️ Конкурентные преимущества | 10% | Насколько сложно вас скопировать | 1.1 | 0.11 |
📢 Маркетинг/ продвижение | 5% | Есть ли план выхода на рынок | 0.8 | 0.04 |
Капитал | 5% | Наличие средств | 1.0 | 0.05 |
Итого: | 100% | —— | —— | 1.075 |
Формула расчёта:
Итоговая оценка = Базовая оценка × Сумма взвешенных коэффициентов.
💰 Итоговая оценка = $1,000,000 × 1.075 = $1,075,000
✅ Преимущества метода:
Подходит для оценки pre-revenue стартапов.
Помогает сравнить себя с другими и адекватно объяснить инвесторам цену.
Основан на логичных и измеримых параметрах.
⚠️ Ограничения:
Метод не дает абсолютной “справедливой” цены – он субъективен.
Требует понимания ситуации на рынке и доступных данных по аналогам – т.е. статистика и отзывы клиентов, что не всегда доступно в открытых источниках.
Сильно зависит от того, насколько трезво вы себя оцениваете.
Чтобы оценить правильно, то в таком методе стоит привлечь независимого оценщика.
🔹 Оценка стартапа по Baseline Valuation / Метод аналогов (Comparables Method)
Базируется на прямом сравнении со схожими компаниями (аналогами), которые уже получили инвестиции или были проданы.
Используется принцип рыночной оценки: «похожий стартап X недавно привлек $3M при оценке $10M → значит, наш тоже стоит примерно столько».
Этапы:
Подбираются аналогичные компании по:
Отрасли
Стадии развития
Географии
Бизнес-модели
Сравниваются метрики (оценка, доход, MAU и т.д.).
Выводится средняя или медианная оценка.
Корректируется с учетом различий между объектами.
Особенности:
Более рыночный и объективный подход.
Часто используется инвестбанкирами, венчурными фондами, консультантами.
ПРИМЕРЫ:
✅ Пример 1: Scorecard Method (Метод Билла Пэйна)
Допустим, мы оцениваем стартап “GreenAI” – это AI-платформа для мониторинга выбросов CO₂ в промышленных зонах. Стартап на предпосевной стадии, ищет $300,000 инвестиций.
Шаг 1: Определим среднюю оценку аналогичных стартапов в регионе на этой стадии
Допустим, в регионе средняя pre-seed оценка – $2,000,000 (post-money)
Шаг 2: Оценим стартап по ключевым факторам (в сравнении со средней компанией):
Критерий | Вес (по Пэйну) | Оценка (vs. среднее) | Весовая корректировка |
Команда | 30% | Лучше среднего (1.2) | 0.30 × 1.2 = 0.36 |
Размер и привлекательность рынка | 25% | Чуть выше (1.1) | 0.25 × 1.1 = 0.275 |
Продукт / технология | 15% | На уровне (1.0) | 0.15 × 1.0 = 0.15 |
Конкурентное преимущество | 10% | Ниже среднего (0.9) | 0.10 × 0.9 = 0.09 |
Маркетинг и каналы продаж | 10% | Слабо развит (0.8) | 0.10 × 0.8 = 0.08 |
Потребность в финансировании | 10% | Адекватная (1.0) | 0.10 × 1.0 = 0.10 |
Итоговый умножитель | 1.055 |
Шаг 3: Рассчитываем итоговую оценку
$2,000,000 (средняя) × 1.055 = $2,110,000 (оценка стартапа)
✅ Пример 2: Метод аналогов (Baseline / Comparables Method)
Шаг 1: Подбор аналогов (на основе открытых данных, Crunchbase и т.п.):
Компания-аналог | Стадия | Сфера | Инвестиции | Оценка (post-money) | Похожесть |
EcoTrack | Pre-seed | Climate AI | $400,000 | $2,500,000 | Высокая |
Emiscan | Seed | Industrial AI | $700,000 | $4,000,000 | Средняя |
GreenMetric | Pre-seed | ESG SaaS | $350,000 | $2,200,000 | Высокая |
Средняя оценка по близким аналогам:($2,500,000 + $2,200,000) / 2 = $2,350,000
Шаг 2: Корректировка на отличия:
Допустим:
У GreenAI хуже каналы продаж → -10%
Зато сильная команда и масштабируемость → +5%
Корректировка: –10% + 5% = –5%
Шаг 3: Финальный расчёт:
$2,350,000 × (1 – 0.05) = $2,232,500 (оценка GreenAI)
🟩 Итог:
Метод | Итоговая оценка |
Scorecard Method | $2,110,000 |
Baseline (аналогов) | $2,232,500 |
Разница небольшая, но подходы разные:
Scorecard = субъективная корректировка средней оценки.
Comparables = сравнение с конкретными сделками.
🔹 Оценка стартапа по Venture Capital Method
Используется для оценки с точки зрения инвестора:
● Оценка ожидаемой прибыли инвестора через 5 лет (например, x10 от вложенного).
●Оценка выхода: какой может быть цена компании через 5 лет (например, по мультипликатору к ARR).
●Обратный расчет: какую долю должен получить инвестор сейчас, чтобы дойти до нужной прибыли.
● Плюсы: Учитывает потенциальную капитализацию.
● Минусы: Требует предположений о будущем рынке и мультипликаторах.
🔹 Discounted Cash Flow (DCF) – Метод дисконтированных денежных потоков
Прогнозирует денежные потоки на 5–7 лет вперед и дисконтирует их на сегодня.
Почти не применяется на ранней стадии, если нет устойчивой выручки или точных данных.
Подходит для стартапов с понятной бизнес-моделью
💡 Когда использовать DCF?
● ✔ Когда есть прогнозы прибыли.
● ✔ Когда бизнес уже прибыльный или понятный.
● ❌ Не подходит для идей на салфетке или MVP без выручки
📌 Вывод:
DCF предоставляет информацию: «Сколько стоит бизнес сегодня, исходя из того, сколько он заработает завтра». При этом учитываются риски и инфляция, из-за чего деньги со временем дешевеют. По сути, можно вложить деньги в другое место и заработать без существенных рисков (альтернативные издержки).
📌 Пример на пальцах:
ИИ-стартап, допустим, будет приносить:
Год | Прибыль | Дисконт 10% | Обесцененная прибыль |
1 | $10,000 | /1.10 | $9,091 |
2 | $20,000 | /1.21 | $16,529 |
3 | $30,000 | /1.33 | $22,556 |
Итого^ | —— | —— | $48,176 |
← это и есть оценка по DCF