Базой финансовой модели стали данные за 2019 год. Ряд показателей представляет собой средние значения с 2014 по 2019 год.
Построение модели и прогнозирование основных финансовых показателей анализируемой компании
Первым шагом построения модели было построение целей и поиск данных. Основываясь на целях, предъявленных к модели процесс построения, был разбит на части:
1. Прогноз динамики выручки
Для прогнозирования выручки компании была построена структура выручки компании (Рисунок 1).
Рисунок 7. Структура выручки компании «IVI»
Для прогнозирования выручки компании на первом шаге было найдено ежемесячное количество пользователей сервиса за месяц в 2019 году, которое составило 1,2 млн. человек. Данные о количестве пользователей были взяты на официальном сайте компании [25].
Из аналитического отчета «Российский рынок онлайн-кинотеатров 2019» консалтинговой компании TMT consulting, были взяты данные о ежемесячной динамики роста числа пользователей сервиса, который ежемесячно составляет 0,10%.
На основе описанных выше данных была составлена модель прогнозирования ежемесячного количества пользователей с учетом корректировки на ежемесячный рост пользователей [26].
Следующим шагом построения модели является прогноз распределения пользователей по типу подписки. Анализируемая в данной работе компания «IVI» предлагает своим пользователям четыре типа подписки: подписка на 1 месяц, цена которой 399 рублей, подписка на 3 месяца за 999 рубле, подписка на 6 месяцев - 1790 рублей и подписка на год (12 месяцев за 2990 рублей). Распределений подписчиков по типу подписки было взято из публикаций в различных открытых источниках разных лет. 55% подписчиков предпочитают покупать подписку на 1 месяц, 25% пользователей приобретают подписку на 3 месяца, распределение подписок на 6 и 12 месяцев составляет 10% и 10% соответственно, в силу уже имеющейся лояльности к сервису [25].
Для расчета выручки от платной модели монетизации была посчитано произведение поступление денежных средств от каждого типа подписки в расчете на общее количество пользователей с корректировкой на распределение пользователей по типу подписки. Годовая выручка от подписки на 1 месяц составила 3,177 млрд. рублей, годовая выручка от подписки на 3 месяца составляет 1,205 млрд. рублей, годовая выручка от подписки на 6 и 12 месяцев составила 431 млн. рублей и 360 млн. рублей соответственно. Наибольшую выручку сервису приносит подписка на 1 месяц, в силу ряда причин:
a) Новые пользователи чаще всего выбирают подписку на один месяц, так как не всегда до конца уверенны, что будут пользоваться сервисом, или вернуться после окончания периода.
b) Лояльные пользователи выбирают подписку на 1 месяц, так как считают, что за месяц просмотрят наиболее интересный контент, и нет необходимости покупать более дорогостоящий вариант.
c) Со стороны поведенческих эффектов человеку проще совершать более дешевые покупки. Этот эффект применим к плате з подписку. По отношению к другим типам подписки, представляемых пользователю подписка на 1 месяц за 399 рублей выглядит наиболее привлекательной.
d) Подписка за 399 рублей предоставляет пользователю доступ к сервису «IVI» на 1 месяц, более дорогие подписки открывают более долгий доступ. С точки зрения пользователя это более долгий горизонт планирования, поэтому пользователи реже покупают долгосрочные подписки, а предпочитают более короткий горизонт планирования, хотя это не является экономически выгодным для них.
Для расчета итоговой выручки за 2019 год необходимо учитывать размер выручки от платной и рекламной модели. В 2019 году для компании «IVI» доходы от платной модели составили 76% общей выручки, а доходы от рекламной модели составили 24%, эти данные компания опубликовала в открытом источнике [27]. Годовая выручка от рекламной модели составила 5,175 млрд. рублей. Для поиска размера годовой выручки от рекламной модели итоговый размер выручки от платной модели был поделен на 75% и умножен 25%, что соответствует опубликованному компанией распределению.
Годовой размер от платной и рекламной модели составили 5,175 млрд. рублей и 1,725 млрд. рублей соответственно.
Годовая суммарная выручка компании за год представляет собой сумму выручки от рекламной и платной модели и в 2019 году составила 6,9 млрд. рублей (см. Таблица П3.).
1. Прогноз динамики расходов компании на контент
Для прогнозирования расходов компании на контент была построена структура, изображенная на рисунке 2.
Рисунок 8. Структура расходов компании «IVI» на контент
Расходы компании на контент состоят из 2 основных частей. Это расходы на покупку контента и расходы на создание собственного контента.
В 2019 году «IVI» потратила на создание собственного контента 1 млрд. рублей. Эти расходы позволят запустить разработку: десяти мини-сериалов, пяти премиальных сериалов, десяти полнометражных фильмов, два из которых будут созданы совместно с международными студиями [28]. Данная информация была опубликована в открытом источнике менеджментом компании.
Расходы на покупку сериалов и полнометражных фильмов составляют 63% и 37% соответственно от общих расходы компании на покупку контента. Данные о расходах компании на покупку контента компанией «IVI» не разглашались и не публиковались в открытых источниках. Но в рамках данной работы была сделана предпосылка, что расходы компании на покупку контента составляют 75% от выручки, так как данное процентное значение расходов характерно для мирового лидера рынка VoD, компании «Netflix» [29]. Данное процентное значение расходов можно считать реалистичным, так как компания «IVI» работает с ведущими зарубежными и российскими правообладателями, такими как [30]:
Warner Brothers/Warner Music,
Paramount Pictures,
20th Century Fox,
Sony Pictures/Sony Music,
NBC Universal/Universal Music,
Disney,
BBC,
National Geographic.
С этими же компаниями работает «Netflix». Также стоит отметить, что компания «IVI» работает с ведущими российскими компаниями правообладателями [31].
Расходы компании «IVI» на покупку контента составляющие 75% выручки составили 3,881 млрд. рублей. Затраты компании на покупку сериалов составили 2,445 млрд. рублей, а на полнометражные фильмы составили 1,436 млрд. рублей соответственно.
Суммарно годовые расходы компании составили 4,881 млрд. рублей (см. Таблица П5.).
2. Прогноз различных мультипликаторов компании
Модель (смотри Таблица П6.) позволяет рассчитывать ряд мультипликаторов, для расчета которых были составлены формулы и найдены необходимые данные.
Для расчета мультипликатора необходимо поделить реальную стоимость компании на годовое количество пользователей сервиса (Subscribers/Users).
Из открытого источника «Forbes» была взята реальная стоимость (ЕV) компании «IVI» которая составила 204 млн. долларов [32]. Для расчета мультипликатора все показатели должны быть приведены к одной валюте, для этого реальная долларовая стоимость компании была переведена по среднему курсу доллара к рублю, который за 2019 год составил 64,7 рублей за доллар [32]. Рассчитанная в рублях реальная стоимость компании составила 13,191 млрд. рублей.
Годовое количество пользователей сервиса (Subscribers/Users) было посчитано как ежемесячная сумма пользователей сервиса, и составило 14,479 млн. человек.
Значение мультипликатора 2019 год, рассчитанное описанным выше способом составило 911,02, что является положительной оценкой, так как является выше 100, и сигнализирует о том, что компания «IVI» является растущей и поэтому привлекательной для инвесторов. Что является правдой, темпы роста компании с каждым годом увеличиваются [34].
Для расчета данного мультипликатора необходимо реальную стоимость компании разделить на выручку этой же компании за анализируемый период.
Данные о реальной стоимости компании были найдены ранее для поиска предыдущего мультипликатора.
Значение суммарной выручки компании «IVI» за 2019 год составило 6,9 млрд. рублей. Процесс анализа выручки компании «IVI» за 2019 год описан выше.
Значение данного мультипликатора за 2019 год для компании «IVI» составило 1,91, что является хорошей оценкой, так как значение показателя лежит в диапазоне от 1 до 3, а значит компания «IVI» является инвестиционно привлекательной компанией. Тезис об инвестиционной привлекательности «IVI» легко доказать, только в 2019 году компания привлекла 40 млн. долларов от Российского фонда прямых инвестиций (РФПИ), Mubadala Investment Company (ОАЭ), Baring Vostok Private Equity Fund IV, Flashpoint VC, RTP Global и Winter Capital [35].
3. Область применения предложенной модели
3.1 Оценка эффективности полученной модели
Построенная в данной работе модель представляет собой эффективный и наглядный инструмент для менеджеров компании и помогает принимать стратегические и инвестиционные решения посредством анализа результата данного решения в представленной модели [37, 38].
Построенная в рамках данной работы модель удовлетворяет всем требованиям к построению финансовых моделей, а именно:
При построение данной модели была взята реальная компания ориентир;
Для выбранной компании были проанализированы внешняя и внутренняя среда;
Модель основывалась на реальных данных за анализируемый период, взятых из открытых источников. Все допущения и предпосылки описаны в работе;
Построение описанной выше модели содержало ряд обязательных шагов, которые были выполнены в данной работе. Таких как:
Для компании ориентира была взята финансовая отчетность и отдельные финансовые показатели.
Определено, как можно спрогнозировать значение каждого из выбранных для анализа показателей.
Описаны формулы, которые были использованы в расчетах, для получения финансовых показателей.
Сформирован перечень гипотез и книга формул, которые используются в финансовой модели, и оформлены в виде таблицы Excel.
Также стоит отметить, что прогнозируемые в модели данные являются близки к реальным. Это подтверждено на примере данных за 2019 год. Прогнозные значения сверялись с официальными данными, опубликованных компанией в официальных источниках и полностью совпадали, либо являлись близкими к реальным. Модель позволяет оценивать влияние различных типов подписки и количества пользователей на итоговое значение выручки, и прогнозировать величину расходов на контент, а значит выстраивать свою операционную деятельность, планировать маркетинговую деятельность, закупать контент наиболее эффективным образом, кроме того, модель позволяет рассчитывать ряд мультипликаторов интересных для инвесторов компании. Это говорит о том, что гипотеза исследования доказана, многофакторная финансовая, построенная в данной работе, позволит компании прогнозировать основные финансовые показатели для принятия и осуществления наиболее эффективных операционных и инвестиционных решений.
Что говорит о высокой точности прогнозирования построенной финансовой модели.
Данная модель представляет собой понятный и легкий в освоение инструмент. Модель реализована в Microsoft Excel, все используемые данные и предпосылки детально описаны в предыдущих подпунктах главы, что позволяет конечному пользователю быстро освоиться с функциональностью модели.
Модель является гибкой и эргономичной, так как позволяет легко изменять входные данные и используемые в данной работе предпосылки, в результате чего обновляются значения расчетных показателей.
3.2 Рекомендации по применению модели
Финансовая модель может быть применена различными заинтересованными сторонами [39]:
1. Внутри сегмента:
Компаниями, работающими в данном сегменте (игроками);
Правообладателями контента, для понимания и прогнозирования результатов выпуска нового контента;
2. Вне сегмента:
Государством для выстраивания более эффективной политики взаимодействия с компаниями данного сегмента.
Аналитическими и консалтинговыми компаниями, заинтересованные в более детальном понимание сегмента;
Построенная в модель позволяет оценивать:
Как введение нового типа подписки повлияет на динамику выручки компании, число пользователей сервиса, а также на мультипликатор стоимости в отношение к выручке;
Как увеличение или снижение количества пользователей, произошедшее из-за изменения динамики рынка, или доли данного сервиса на рынке повлияет на суммарную годовую выручку, а также на мультипликатор стоимости в отношение к числу пользователей;
Как динамика доли доходов от платной и рекламной модели монетизации влияют на суммарную годовую выручку компании.
Как увеличение расходов в каком-то месяце на создание или покупку контента повлияет на суммарные годовые расходы на контент.
А также на ряд других вопросов, которые будут являться наиболее важными для компании.
В данной работе модель была построена на примере компании «IVI», поэтому учитывает специфические для этой компании метрики, но стоит отметить, что для остальных 5 компаний - лидеров, выбранных для компаний более детального изучения в подглаве 1.3. главы 1 может быть применима данная модель, стоит только внести ряд корректировок, а именно:
a) «TVzavr»
Небольшая компания, основным преимуществом которой является предоставление пользователю фильмов снятых в СССР (43% контента). «TVzavr» имеет соглашение с компанией «Парадис» о показе фильмов одновременно с кинотеатрами, что является уникальная возможность для российского рынка VoD сервисов. Сервис монетизируется как с помощью рекламной, так и с помощью платной модели.
b) «Tvigle»
Для монетизации использует только рекламную модель (AVOD), это значит, что из исходной финансовой модели должен быть удален блок с расчетами доходов от платной модели, а также изменены данные о доходах от рекламной модели и стоимости компании.