Как при помощи инструментов Excel проанализировать бизнес-кейс

Бизнес-кейсы создаются на основе набора предположений о будущей деятельности компании. Некоторые предположения опираются на вполне достоверные данные, тогда как другие представляют всего лишь гипотезы. Хорошо продуманный бизнес-кейс учитывает тот факт, что по крайней мере некоторые из входных данных могут оказаться недостаточно точными.

Логика и предположения, заложенные в основу числовых оценок, должны быть задокументированы в бизнес-кейсе. Кроме того, при разработке кейса необходимо оценить степень чувствительности результатов анализа к изменениям в исходных данных. Допустим, в бизнес-кейсе предполагается, что компания может взять кредит под 9% годовых, а ожидаемый прирост прибыли от использования заемных средств составит 12%. В дополнение к этому необходимо провести расчеты ожидаемой прибыли для других процентных ставок, например 8 или 10%. Анализируя разные варианты начальных условий (значения процентной ставки), можно определить, насколько чувствительными являются результирующие показатели (в данном случае — прибыль) к изменениям в исходных предположениях. В свою очередь, это помогает оценить степень влияния принимаемых решений (особенно неправильных) на конечный результат.

Пересмотр бизнес-кейса

На первом этапе разработки бизнес-кейса выполняется качественный анализ потенциальных источников доходов и расходов. После расчета предварительных результатов можно проанализировать каждый параметр, чтобы оценить точность сделанных допущений. Следует помнить, что эти параметры представляют собой всего лишь переменные, которые могут быть как подтверждены точными данными, так и строиться на догадках.

В одних случаях точность оценки практически не влияет на показатели кейса, а в других — даже незначительное, на первый взгляд, изменение фактора радикальным образом сказывается на конечном результате. Анализ чувствительности позволяет определить степень важности отдельных предположений. Это дает возможность сфокусироваться на ключевых факторах и не тратить время на малозначительные аспекты. Именно ключевые факторы заслуживают основного внимания: если оценка такого параметра неточна, то вряд ли можно доверять результатам бизнес-анализа.

В Excel есть несколько инструментов, позволяющих оценивать параметры бизнес-кейса. Прежде всего, это диспетчер сценариев, который помогает управлять входными данными бизнес-кейса. С помощью сценариев можно легко изменять исходные предположения, например ставку дисконтирования или стоимость инвестиций. Кроме того, в Excel есть функция ВСД, которая позволяет оценить еще один важный финансовый показатель бизнес-кейса — внутреннюю ставку доходности (называемую также внутренней нормой доходности). Наконец, с помощью инструмента Подбор параметра можно провести углубленный анализ чувствительности.

Управление сценариями

На первом этапе анализа любые оценки входных параметров не являются ни оптимистическими, ни пессимистическими. Это лишь отправные точки, зачастую полученные путем догадок. После создания базового кейса необходимо провести анализ чувствительности, который позволит определить величину разброса результирующих показателей, таких как рентабельность, в зависимости от изменения исходных данных. Анализ чувствительности удобно выполнять с помощью средств управления сценариями, которые позволяют изучать отдельные переменные и назначать им диапазоны значений. Каждая комбинация значений дает собственный вариант, или сценарий. Рассмотрение конкретных сценариев помогает оценить чувствительность результата к изменению исходных предположений. В результате выявляются ключевые факторы влияния.

Ниже перечислены входные переменные, связанные с принятием решения о целесообразности производства новой модели электронной книги:

• дополнительная выручка;
• недополученный доход;
• себестоимость продаж для дополнительной выручки;
• расходы на рекламу;
• заработная плата и премии для новой управленческой команды;
• расходы на маркетинговые исследования;
• капиталовложения в новое оборудование;
• дополнительные расходы на техническое обслуживание;
• ставка дисконтирования.

Предварительный анализ указанных параметров позволяет выявить две переменные, оценка которых является чересчур неопределенной: это дополнительная выручка и недополученный доход. (Последний представляет собой объем продаж, который можно было бы ожидать при отсутствии новой продукции. Предполагается, что определенная часть недополученного дохода будет компенсирована за счет продаж нового товара.) Остальные переменные можно оценить более точно, поскольку они связаны с регулируемыми затратами. Например, можно дать достаточно точную оценку факторов, влияющих на себестоимость продаж, — это, прежде всего, заработная плата и стоимость материалов. Их можно контролировать за счет долгосрочных договоров с поставщиками и трудовых соглашений с сотрудниками. Иногда на момент проведения анализа чувствительности подобные договора уже существуют. В таком случае регулировать затраты не получится, но, по крайней мере, заранее известна их величина, которая не будет существенно меняться до истечения срока договора.

Кроме того, с достаточной степенью точности можно оценить капиталовложения в новое оборудования, а также дополнительные расходы на техническое обслуживание. Ценовые предложения поставщиков, как правило, известны при расчете бизнес-кейса, и можно даже договориться с поставщиком о фиксации цен на определенный период, необходимый для расчета бизнес-кейса. Довольно надежную оценку можно также дать затратам, связанным с наймом нового управленческого персонала. Например, можно выяснить уровень зарплат на рынке для менеджеров соответствующего профиля и сопоставить эти данные с окладами и премиями по схожим должностям внутри самой компании.

Источником информации о двух наименее контролируемых факторах — дополнительной выручке и недополученном доходе — служат маркетинговые исследования. Можно отказаться от инвестирования средств в маркетинговые исследования, спрогнозировав значения показателей на основе экспертных оценок, или, наоборот, потратить сотни тысяч долларов на интервьюирование фокус-групп и маркетинговые эксперименты. Поскольку точная оценка недополученного дохода чрезвычайно важна, можно установить минимальный бюджет на проведение маркетинговых исследований, например 500 000$. Если выяснится, что предварительный анализ рынка не позволяет принять однозначное решение, бюджет может быть увеличен.

Рекламный бюджет тоже можно регулировать. Например, предположим, что величина выручки всегда сильно коррелировала с затратами на рекламу. В таком случае изменение расходов на рекламу окажет прогнозируемое влияние на объемы продаж, что, в свою очередь, повлияет на величину прибыли. Разумеется, существует определенный уровень затрат на рекламу, после которого прибыль начинает снижаться. Дополнительная выручка — единственная входная переменная, которую нельзя контролировать напрямую и оценить с достаточной точностью. Чтобы определить, насколько чувствителен бизнес-кейс к недооценке или переоценке выручки, имеет смысл создать сценарии, проверяющие различные варианты, например:

• дополнительная выручка вдвое превышает показатель базового кейса;
• дополнительная выручка составляет половину от базового показателя;
• затраты на рекламу удваиваются, а дополнительная выручка увеличивается на 20%;
• затраты на рекламу уменьшаются в два раза, при этом дополнительная выручка снижается на 30%.

Указанные сценарии, такие как двукратное увеличение выручки или двукратное снижение расходов на рекламу, даны лишь в качестве примера. В конкретном бизнес-кейсе может потребоваться учесть разные показатели, а не только затраты на рекламу и дополнительную выручку. Кроме того, необходимо определить допустимый диапазон для каждой из переменных. Верхняя и нижняя границы могут меняться в зависимости от ситуации. Например, прогноз дополнительной выручки может колебаться в диапазоне плюс-минус 15% по отношению к базовому показателю бизнес-кейса.

Можно ли доверять исследованиям?

За годы работы мне довелось изучить множество исследований в качестве рецензента, консультанта и менеджера по закупкам. Если судить по публикациям в журналах, то положение дел в области экспериментальных исследований, в частности методология проведения экспериментов, не вселяет никакого оптимизма. За последние несколько лет стал известен целый ряд случаев подтасовки данных исследователями, что лишь усугубляет ситуацию, ведь вся система целиком строится на доверии. Немного больше доверия вызывают медицинские исследования, проводимые транснациональными фармацевтическими корпорациями, но и здесь возникают серьезные сомнения в их объективности. Можно ли доверять отчетам компании, если от содержащихся в них выводов зависят сотни миллионов долларов прибыли самой компании?

Что касается маркетинговых исследований, то никогда не забуду первую встречу с руководством одной крупной компании из Пенсильвании. Они хотели, чтобы я купил только что подготовленный ими обзор телекоммуникационного рынка. Я запросил документацию, касающуюся точности предыдущих исследований, на что вице-президент по продажам заявил, что «ненавидит оценивать качество исследований подобным образом». Короче говоря, в отношении маркетинговых исследований всегда стоит придерживаться принципа «доверяй, но проверяй»