4个案例＋1条定律，教你辨认创业公司是“驴”还是“独角兽”

编者注：本文作者Abhas Gupta是资深创投人，就职于Mohr Davidow Ventures。他经常针对不同的主题做演讲，内容从创业到技术趋势。本文中，他为我们提供了一个“增长公式”，并以4家创企为例，说明了如何辨认一家企业是不是真的独角兽。

我不是相马的伯乐，也没有能力预言谁是真的独角兽。但是在这个独角兽不再稀有的年代，有的公司确实名符其实，有的企业不过徒有虚名，他们玩弄资本、估值虚高、预期不现实、不断推出市场评估，种种问题掩盖在独角兽的光环之下。

所幸，经过本文的提点之后，你就可以练就一双火眼金睛，将所有试图冒充稀有“独角兽”的平庸“驴”全部打回原形。

增长基本定律之公式

LTV= 用户终身价值

CAC= 用户获取成本

ARPU= 单个用户产生的平均收益

就好比牛顿的重力定律，大多数直接向客户出售产品的技术创企最终都会回归增长的基本定律：LTV/CAC> 3. 至于为什么会是这样的一条公式我们暂且不去解释。一言以蔽之，LTV/CAC的比率反应了创业公司收入轨迹和资本需求情况，同样地也反应出投资者对这家公司的态度。LTV/CAC的比率越低，公司配置资本的效率越低，也就意味着公司发展需要烧掉更多的资金；反之比率越高公司效率也高，相同资本条件下能创造出的价值也更大。通过多数人的经验观察，人们普遍同意只有当LTV/CAC之比大于3时，创业公司才有可能发展成为稳定持续的大公司。

评估企业价值是一门独立的学科，发展是考虑的唯一因素。但是为了方便，我们可以假设一旦技术公司的发展轨迹与增长基本定律背道而驰，公司终将耗尽资本，发展急剧缩减，眼睁睁地看着估值一落千丈——曾经光芒万丈的“独角兽”最终显露“驴”的原形。

理论介绍完了，下面就让我们那实际例子来操刀演示一番！

在下面的每个例子中，我会往LTV/CAC公式中代入假设的变量数据（如下所示）；有的假设数据来自公开信息资源，有的只是个人推测。如果是后者，我会尽量采取保守估计，给创业公司尽可能多的宽容。

案例1：HelloFresh，订购式餐饮服务

用户使用周期——就以我家为例，我们通常会尝试使用某家公司的订购服务，几周后再换其他家的，但是我们可以假设平均用户使用周期为3个月，也就是四分之一年。

ARPU——平均收入大概是每周2个人，3顿饭，每个月就算是3周，所以结果就是60美元/周 x 3= 180美元/月或者2160美元/年。

利润率——我们从Mahesh的IPO披露报告中可知HelloFresh的利润率为52%（比我预期的行业平均水平要高！）

CAC——考虑到市场上成堆的竞争对手和实体餐饮店，感觉他们的用户获取成本应该在几百美元左右，假设就是400美元好了。

因此，LTV/CAC= 0.25年x 2160美元/年x 52%/400美元= 0.70x

如果以上假设都成立，那么HelloFresh就属于一家资本超密集的公司，因为该公司的用户使用周期太短而资金消耗率又高。从IPO披露上我们可以知道HelloFresh的收益从2014年的7700万增加到了2015年的2.9亿美元（增长率为276%），然后你就明白为什么人们对这家公司赞不绝口了！

但是我们还知道这家公司没有透露客户留存率数据，只是表示“两年后该公司的LTV/CAC比率可以达到2.8倍。”等等，再说一遍？没有公开用户留存率已经令人不安，并且即便是两年后LTV/CAC的比率仍然没有达到公认的阙值3。显然真正的用户获取成本可能要比我们预估的高很多。

其他类似的订购式餐饮服务乃至按需餐饮服务公司大概都面临了同样的问题——较短的用户使用周期，较高的资金消耗率，最终带来了低LTV/CAC比率，因此不可否认地违背了增长基本定律。

结论：是驴无疑。

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案例2：Evernote，生产力软件

用户使用周期——我经常使用Evernote，所以我想Evernote的用户使用周期应该不会令人失望。但是通常来讲，3年使用周期已经是极限了，所以我们暂且假定为3年。

ARPU——对于大多数免费产品来说，付费用户只占了一小部分（不会超过5%）。不过在本案例中，我们不妨假设高级用户比例为25%，每年支付的费用为50美元，那么最后得到的ARPU值就是0.25 x 50美元= 12.5美元。

利润率——没有消费者服务成本的纯SaaS公司其利润率一般可以达到70-90%左右，我们取最理想值：90%。

CAC——免费产品的用户获取成本范围在1-100美元之间，我们以20美元为准。

因此，LTV/CAC = 3年 x 12.5美元/年 x 90%/ 20美元=1.69x

好吧，Evernote拥有极为理想的用户使用周期，利润率还有低用户获取成本，然而他们的定价太低限制了综合的用户终身价值，最终导致了LTV/CAC不高，同样违背了增长基本定律。

要说解决办法，Evernote可以提高目前的定价，但是考虑到市面上可替代产品繁多，提高定价可能会导致资金消耗率上升。所以对Evernote来说，只能寄希望于通过提高价值来拉升ARPU（比如推出附加产品、协同工具、人工智能分析等等）。

结论：又是一只驴。

案例3：Oscar，医疗保险专家

用户使用周期——在你选择了一家保险公司之后，通常在换下一份工作之前都不会有改变。1.5年使用周期可能是比较客观的行业均值，但是我们不妨假设为2年。

ARPU——Oscar公开的数字是5000美元，在行业内算是比较合理的水平。

利润率——保险公司的毛利润率一般在5-10%之间，随着奥巴马医疗改革推行之后可能最大达到15%，那么我们就采取15%这个值。

CAC——保险这个产品对消费者来说不便宜，所以没点靠谱的销售团队还真不行。所以我觉得用户获取成本得往上提一点，800美元差不多。

因此，LTV/CAC = 2年x 5000美元/年x 15%/ 800美元= 1.88x

跟前面HelloFresh的状况有点类似，Oscar的收入很可观（2亿美元）并且增长率也不低：135%，所以人们竞相看好Oscar也不足为奇。但还是那句话，Osacr终究还是逃不过违背了增长基本定律的厄运，罪魁祸首在于低毛利润率。如果Oscar的团队可以把CAC降到500美元说不定公司还有高速发展的希望，但是鉴于保险行业的复杂特点和产品的成本要实现这个目标，一个字：难！

另外最近不少其他公司——Jet.com、Instacart等等也采取了相似的套路，低利润率高发展，但是如果深究一下他们各自的LTV/CAC比率的话恐怕也未必理想。

结论：总之还是一只驴。

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案例4：ZocDoc，在线预约看病

用户使用周期——据说一旦医生们的病患基数达到某个点，医生再工作一年之后明显会感到厌倦。所以2年的用户使用周期应该算很宽容了。

ARPU——3000美元（公开数据显示）。

利润率——只有少量消费者服务成本的SaaS公司其利润率一般可以达到60-80%左右，我们仍然取最理想值：80%。

CAC——向执业医生推销产品挑战不小啊，所以ZocDoc的用户获取成本应该在1-10000美元之间，取个中间值3000美元差不多。

因此，LTV/CAC = 2年 x 3000美元/年 x 80%/ 3000美元 = 1.6x

总的来看，ZocDoc的LTV很理想，但是CAC拖了后腿。更惨的是已经没什么可以拿来拯救ZocDoc的用户获取成本了——这个行业的销售本就不易。再者，随着竞争对手不断涌入，用户使用周期和产品定价的不断降低，ZocDoc的LTV/CAC比率还会进一步下滑。

我猜这也恰好解释了ZocDoc为什么开始把销售转向医疗系统的客户了，但是未来如何真不好说。

结论：依然是驴。

总结

作为结论，我希望以上内容能够对各位评估现今独角兽企业有所帮助。老实说，以上例子中的公司表现都不俗，但是都因各自问题脱离了增长基本定律——较短的用户使用周期，低定价、低边际利润以及高用户获取成本——所以当人们为这些企业欢呼鼓掌时我们有理由报以审慎的目光看待之。

然后一个明摆着的问题也来了：如果增长基本定律这么简单，那为什么投资者还乐此不疲地给这些公司过10亿的估值呢？我想原因大概跟“下行风险保护”和“上行过于乐观”多少都有点关系吧。

下行风险保护可以参考Square的IPO缩水事件（尽管该公司仍在独角兽行列）。简单来说，晚期投资者在规避了自己的损失之后当然希望估值越高越好。

再考虑到上行过于乐观的因素，我猜想当融资执行后，投资者和创业者双方都对未来产生了美好的期望——用户使用寿命会延长，ARPU会增加，边际利润率会上升，用户获取成本也会进一步压缩。

不幸的是理想很丰满，现实总是异常骨感啊，这也就是为什么我们常常告诫投资过的公司尽量保守对待估值：大手笔融资虽然在短期内振奋人心，但是一旦公司陷入僵局未来就没得指望了。

个人而言，我更希望私人股权投资市场能够得到更正。我的同事也包括我自己在内一直在为此努力，希望投资的公司能够保持良好的基本面和应得的估值。回归理智将带来令人欣喜的改变。