डेटा रूम के लिए अंदरूनी सूत्र गाइड: आपके द्वारा उठाए जाने से पहले क्या जानना है

आपके स्टार्टअप के लिए धन उगाहने का समय आ गया है। आप एक डेक तैयार करते हैं, अपनी पिच का अभ्यास करते हैं, और निवेशकों तक पहुंचना शुरू करते हैं। यदि पहली बैठक अच्छी तरह से चलती है, तो यह अक्सर आपके "डेटा रूम" को साझा करने के अनुरोध के साथ समाप्त होती है। पर क्या is एक डेटा रूम, और इसमें क्या शामिल किया जाना चाहिए?

डेटा रूम क्या है?

शब्द "डेटा रूम" 1900 के दशक से एक होल्डओवर है, जब कंपनियां भौतिक दस्तावेजों को प्रिंट करती थीं और उन्हें निवेशकों और अन्य संभावित भागीदारों की समीक्षा के लिए सुरक्षित कमरों में प्रस्तुत करती थीं। आज, डेटा रूम वर्चुअल हैं - लेकिन वे अभी भी परिश्रम प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। 

डेटा रूम भी आईपीओ या एसपीएसी जैसी अन्य तरलता घटनाओं की तैयारी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, लेकिन यहां हम उद्यम पूंजी जुटाने के दौरान डेटा रूम के महत्व पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यहां बताया गया है कि संस्थापकों को क्या पता होना चाहिए, जिसमें निवेशक कौन से डेटा देखने की उम्मीद कर रहे हैं, दस्तावेज़ जो आप देख रहे हैं नहीं करते जरूरत है, और लाल झंडे देखने के लिए।

डाटा रूम 101

शुरू करने के लिए, डेटा रूम दस्तावेजों का एक संग्रह है जो निवेशकों को आपके व्यवसाय को गति देने में मदद करता है। डेटा रूम का लक्ष्य निवेशकों को आपकी कंपनी पर उचित परिश्रम करने के लिए आवश्यक जानकारी देना है (और अंततः अपनी टीम के बाकी सदस्यों के साथ चर्चा करने के लिए एक निवेश ज्ञापन लिखें)। यहां शीर्ष पांच चीजें हैं जिनकी हम अनुशंसा करते हैं जिनमें शामिल हैं:

1. पिच डेक। यह पूरी तरह से अलग पोस्ट हो सकता है! कम से कम, डेक में आपकी कंपनी की थीसिस, उत्पाद दृष्टि, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य, कर्षण और टीम के साथ-साथ एक मोटा रोड मैप या योजना शामिल होनी चाहिए कि आप धन का उपयोग कैसे करेंगे। 

2. कैप टेबल। यह आपकी कंपनी में मौजूदा निवेशकों को दिखाएगा कि उन्होंने कितना निवेश किया है, और उनके पास कितना स्वामित्व है। कार्टा में कुछ बढ़िया है मुफ्त टेम्पलेट्स. 

3. ऐतिहासिक पी एंड एल और जला दो। यह मासिक आधार पर नकद बहिर्वाह के माध्यम से शुद्ध आय (हानि) के माध्यम से सकल राजस्व से रास्ता दिखाना चाहिए। विभिन्न प्रकार की आय (यदि लागू हो) और अपनी सभी प्रमुख लागतों को विभाजित करना सुनिश्चित करें। यदि आप बैलेंस शीट और कैश फ्लो स्टेटमेंट शामिल नहीं कर रहे हैं, तो यह आपके कैश बैलेंस को जोड़ने में भी मददगार है।

4. उपयोग डेटा। यह डेटा कंपनी के प्रकार के आधार पर अलग-अलग होगा (हम अधिक विशिष्ट मीट्रिक के बारे में नीचे विस्तार से जानेंगे), लेकिन आप ऐसा डेटा शामिल करना चाहेंगे जो निम्नलिखित को दर्शाता हो:

• विकास: साइनअप और सक्रिय उपयोगकर्ताओं दोनों के संदर्भ में आपका उपयोगकर्ता आधार समय के साथ कैसे बढ़ रहा है? 

• अधिग्रहण चैनल: आप उपयोगकर्ता कहां प्राप्त कर रहे हैं? इनमें से प्रत्येक चैनल की आपकी लागत कितनी है?

• सगाई:  उपयोगकर्ता कितनी बार उत्पाद से जुड़ रहे हैं? वे इस पर कितना समय खर्च करते हैं, और वे क्या कर रहे हैं?

• प्रतिधारण: उपयोगकर्ता समय के साथ कैसे बनाए रख रहे हैं? यह आम तौर पर मासिक समूहों का रूप लेता है और उपयोगकर्ताओं की संख्या और खर्च दोनों को देखता है। उत्पाद की प्राकृतिक उपयोग आवृत्ति के आधार पर, हम दैनिक या साप्ताहिक प्रतिधारण की भी तलाश कर सकते हैं। हम सामाजिक ऐप्स के लिए इसके बारे में और नीचे जानेंगे। 

5. एलटीवी / सीएसी और पेबैक अवधि। कई उपभोक्ता कंपनियों के लिए, निवेशक एक साधारण प्रश्न के उत्तर की तलाश में हैं: "क्या आप औसत ग्राहक पर पैसा कमा रहे हैं, उन्हें प्राप्त करने और उनकी सेवा करने की लागतों का हिसाब लगाने के बाद?" यह वह जगह है जहां एलटीवी (आजीवन मूल्य)/सीएसी (ग्राहक अधिग्रहण लागत) आता है। एलटीवी ग्राहक के जीवनकाल में उत्पन्न योगदान लाभ का एक उपाय है। योगदान लाभ सकल मार्जिन से अलग है - इसमें बिक्री और विपणन जैसी अन्य परिवर्तनीय लागतें शामिल हैं जो COGS में शामिल नहीं हैं। LTV/CAC > 1 इंगित करता है कि आप उस ग्राहक पर पैसा कमाएँगे, क्योंकि ग्राहक द्वारा उत्पन्न लाभ उन्हें प्राप्त करने की लागत से अधिक है।

इस समीकरण में सीएसी के लिए, हम मिश्रित सीएसी का उपयोग करने की सलाह देते हैं - हालांकि यह सशुल्क सीएसी के साथ करने के लिए एक मूल्यवान अभ्यास भी हो सकता है, क्योंकि इससे आपको यह पता चलता है कि आपके भुगतान किए गए मार्केटिंग प्रयास लाभदायक हैं या नहीं। 

एलटीवी की गणना करना अक्सर अधिक कठिन होता है। आपको यह अनुमान लगाने की आवश्यकता होगी कि ग्राहक आपके उत्पाद पर कितने समय तक टिके रहेंगे और समय के साथ वे कितना खर्च करेंगे। हम इन निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने की सलाह देते हैं, और निवेशकों को समझने के लिए अपनी धारणाओं को स्पष्ट रूप से निर्धारित करते हैं। 

हम पेबैक अवधि को भी देखते हैं, जो इस बात का माप है कि ग्राहक द्वारा अर्जित लाभ को अधिग्रहण की लागत को "वापस भुगतान" करने में कितना समय लगता है। यहां अंश ग्राहक अधिग्रहण लागत होगी। भाजक लाभ का माप होगा: या तो सकल मार्जिन, यह मानते हुए कि आपके पास बिक्री और विपणन के अलावा कोई अप्रत्यक्ष परिवर्तनीय लागत नहीं है, या बिक्री और विपणन को छोड़कर योगदान मार्जिन है।

दुर्लभ मामलों में, आप राजस्व की पहचान करने से पहले नकद प्रवाह प्राप्त कर सकते हैं, जो आपकी भुगतान अवधि को छोटा कर सकता है। यदि ग्राहक ने वार्षिक योजना खरीदी है तो उपरोक्त सदस्यता ऐप का उदाहरण अलग दिखाई देगा - अग्रिम भुगतान से <1 महीने की पेबैक अवधि मिलती है।

क्या नहीं करना चाहिए आप शामिल हैं?

एक अच्छा डेटा रूम बनाना एक संतुलनकारी कार्य है। आप निवेशकों को आवश्यक जानकारी प्रदान करना चाहते हैं, लेकिन आप उन दस्तावेजों या डेटा को एक साथ रखने में अपना समय बर्बाद नहीं करना चाहते हैं जिन्हें वे देखने नहीं जा रहे हैं।

यहां पांच चीजें दी गई हैं जिन्हें हम अक्सर डेटा रूम में देखते हैं, लेकिन इसमें शामिल करने की अनुशंसा नहीं करेंगे, जब तक कि कोई निवेशक विशेष रूप से उनके लिए नहीं पूछता: 

1. संगठन चार्ट और/या टीम बायोस। हम निश्चित रूप से संस्थापक टीम और अन्य अधिकारियों की पृष्ठभूमि को समझना चाहते हैं, लेकिन हम आमतौर पर इसके लिए लिंक्डइन का उपयोग करते हैं।

2. विस्तृत 3- से 5 वर्ष के वित्तीय अनुमान। यह एक विवादास्पद हो सकता है, लेकिन प्रारंभिक चरण की उपभोक्ता कंपनियों के लिए भविष्योन्मुखी वित्तीय मॉडल बनाना अक्सर मुश्किल होता है। आने वाले 12-18 महीनों में (और आपको वहां पहुंचने के लिए आपको क्या चाहिए) महत्वपूर्ण मील के पत्थर सुनना अच्छा लगता है, लेकिन हम पूरी तरह से पके हुए मॉडल की उम्मीद नहीं करते हैं। 

3. टैक्स रिटर्न, ऑडिट और कानूनी दस्तावेज जैसे ऑफिस लीज या कर्मचारी ऑफर लेटर। हम वकील या एकाउंटेंट नहीं हैं! अगर हमें कोई चिंता है, तो हम उन दस्तावेज़ों का अनुरोध करेंगे जिनकी हमें आवश्यकता है।

4. बोर्ड बैठक मिनट। जब तक हमारे पास कोई विशिष्ट प्रश्न न हो, हम आम तौर पर इन मीटिंग मिनटों पर ध्यान नहीं दे रहे हैं (और वे वैसे भी भारी रूप से संशोधित किए जाते हैं)। हालांकि, हम आम तौर पर बोर्ड डेक पर एक नज़र डालेंगे यदि वे उपलब्ध हैं। 

5. बाजार का आकार। हम बाजार को आकार देने का अपना काम करेंगे। ऐसे दुर्लभ मामले हैं जहां आप इसे शामिल करना चाह सकते हैं (उदाहरण के लिए, यदि आप एक अस्पष्ट बाजार में हैं और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा ढूंढना मुश्किल है)।

श्रेणी के अनुसार डेटा रूम

निवेशक जो विशिष्ट मेट्रिक्स देखना चाहते हैं, वे आपके व्यवसाय मॉडल के आधार पर अलग-अलग होंगे। नीचे, हमने उन प्रमुख मेट्रिक्स को रेखांकित किया है जिन्हें हम स्टार्टअप की उन श्रेणियों के लिए देखना पसंद करते हैं जिन्हें हम आम तौर पर देखते हैं। ध्यान रखें कि इनमें से प्रत्येक आइटम के लिए, निवेशक आम तौर पर यह समझना चाहते हैं कि वे समय के साथ कैसे बदल गए हैं (यदि बिल्कुल भी), न कि केवल वर्तमान स्थिति। 

मार्केटप्लेस (जैसे एयरबीएनबी, इंस्टाकार्ट)

• लेन-देन, GMV, और शुद्ध राजस्व 
• प्लेटफ़ॉर्म में मासिक नए विक्रेता और खरीदार जोड़े गए 
• सक्रिय विक्रेता और खरीदार 
• बाजार के दोनों ओर सीएसी 
• जीएमवी प्रतिधारण और खरीदार और विक्रेता दोनों समूहों के लिए उपयोगकर्ता प्रतिधारण 
• शीर्ष खरीदारों और विक्रेताओं में हर महीने जीएमवी एकाग्रता 

सामाजिक ऐप्स (जैसे स्नैप, फेसबुक)

• DAU, WAU, और MAU
• दैनिक प्रतिधारण समूह - D1, D7, D30, D60, D90 प्रतिधारण
• साप्ताहिक प्रतिधारण समूह - W1, W2, W3, W4, W6 प्रतिधारण 
• मासिक आधार पर ऑर्गेनिक और सशुल्क उपयोगकर्ताओं के बीच अधिग्रहण का विभाजन, और सशुल्क सीएसी
• प्रति उपयोगकर्ता बिताया गया समय और सत्र का समय 

सदस्यता (जैसे शांत, नोम) 

• मासिक सक्रिय मुफ़्त उपयोगकर्ता और सशुल्क ग्राहक
• एमआरआर और सकल मार्जिन
• प्रवाह में प्रत्येक चरण के लिए रूपांतरण दरें: भुगतान करने वाले उपयोगकर्ता के लिए पंजीकरण से परीक्षण तक स्थापित करें
• मासिक आधार पर ऑर्गेनिक और सशुल्क उपयोगकर्ताओं के बीच अधिग्रहण का विभाजन, और सशुल्क सीएसी
• प्रत्येक प्रकार की योजना पर उपयोगकर्ताओं का % (उदा. मासिक बनाम वार्षिक) 
• मासिक प्रतिधारण समूह - भुगतान किए गए उपयोगकर्ता प्रतिधारण (X महीने में सदस्यता के लिए अभी भी भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं का%), और सक्रिय उपयोगकर्ता प्रतिधारण (X महीने में अभी भी ऐप का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं का%) 

ई-कॉमर्स (जैसे साइडर, रोथीज)

• मासिक वेब ट्रैफ़िक, खरीदारों की संख्या, ख़रीदी की संख्या और लेन-देन की मात्रा। (इसमें से कुछ उप-मैट्रिक्स निकलेंगे, जैसे रूपांतरण दर और AOV)
• रिटर्न की दर
• ग्राहक दोहराने की दर और पुन: खरीद की आवृत्ति
• सकल मार्जिन और योगदान मार्जिन
• अधिग्रहण चैनल द्वारा नए ग्राहकों का %
• सीएसी, अनुमानित एलटीवी, और पेबैक अवधि

ज़्यादातर पूछे जाने वाले सवाल

क्या होगा यदि मेरी कंपनी प्री-लॉन्च है?

इस मामले में, डेटा रूम में आम तौर पर एक डेक, आपकी टीम की जानकारी और अगले दौर से पहले आप जो हासिल करना चाहते हैं उसके लिए एक रोडमैप शामिल होता है। यदि आपके पास बीटा है या आपने उत्पाद का प्रायोगिक परीक्षण किया है, तो उस पर डेटा शामिल करना भी सहायक हो सकता है। 

मैंने कभी किसी निवेश बैंक में काम नहीं किया — मैं एक वित्तीय मॉडल कैसे बनाऊं?

वह ठीक है! हम संस्थापकों के एक्सेल के जानकार होने की उम्मीद नहीं करते हैं। अपने व्यवसाय के लिए मूल्य के प्रमुख चालकों की पहचान के साथ शुरुआत करें। उदाहरण के लिए, यह नए उपयोगकर्ता, मासिक प्रतिधारण और प्रति उपयोगकर्ता औसत आय हो सकती है। फिर एक गाइड के रूप में अपने ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हुए यह प्रोजेक्ट करने का प्रयास करें कि ये मीट्रिक आगे बढ़ते हुए कैसे दिख सकते हैं।

ज्यादातर मामलों में, आपके अनुमान ऐतिहासिक डेटा से बहुत अलग नहीं होने चाहिए। यदि एमएयू ने पिछले छह महीनों में ~ 20% MoM बढ़ाया है, तो अगले वर्ष के लिए 200% MoM वृद्धि मान लेना शायद अवास्तविक है। हालांकि, ऐसे कुछ मामले हैं जहां यह मान लेना उचित है कि आपके मीट्रिक में बड़े पैमाने पर सुधार होगा — उदाहरण के लिए, कई डिलीवरी व्यवसाय लागत प्रति डिलीवरी में गिरावट देखते हैं क्योंकि उनका नेटवर्क सघन हो जाता है।

संबंधित नोट पर, सुनिश्चित करें कि आप अपने अनुमानों को प्राप्त करने की अपनी क्षमता में काफी आश्वस्त हैं। यदि कोई निवेशक आपके वर्तमान दौर से गुजरता है लेकिन बाद के दौर के लिए फिर से जुड़ना चाहता है, तो आप यह कहने में सक्षम होना चाहते हैं कि आपने अपनी योजना को हराया या पार किया।

मुझे अपने स्टार्टअप का डेटा रूम कब तैयार करना चाहिए?

यदि संभव हो, तो आधिकारिक तौर पर अपने धन उगाहने से पहले अपने डेटा रूम को तैयार करने का प्रयास करें। डेटा रूम को एक साथ रखने से आपको निवेशकों को पिच करने के लिए तैयार होने में मदद मिल सकती है। आप संभवतः अपने डेक में डेटा का उपयोग करेंगे, और आप अपने नंबरों की बेहतर समझ के साथ इससे बाहर निकलेंगे। 

डेटा रूम पहले से तैयार होने से आपकी धन उगाहने की प्रक्रिया भी चलती रहेगी। इसे एक कार्य-प्रगति पर विचार करें, क्योंकि आप निवेशकों से प्रश्न प्राप्त करने के साथ-साथ और अधिक जोड़ेंगे। 

कुछ लाल झंडे क्या हैं जिनसे मुझे अवगत होना चाहिए?

हम डेटा रूम के परिपूर्ण होने की उम्मीद नहीं करते हैं, लेकिन कुछ चीजें हैं जो निवेशकों की भौंहें बढ़ा सकती हैं: 

• वे संख्याएं जो डेक में मौजूद चीज़ों से मेल नहीं खातीं. उदाहरण के लिए, आपका डेक ARR में $2M कहता है, लेकिन आपका मॉडल $1.5M दिखाता है।
• संख्याएं जो सभी टैब या स्प्रैडशीट में संगत नहीं हैं. इसे ठीक करने का एक तरीका एक व्यापक मॉडल (कई अलग-अलग स्प्रैडशीट के बजाय) बनाना और सभी टैब को लिंक करना है — इसलिए यदि आप एक मीट्रिक को एक ही स्थान पर बदलते हैं, तो यह हर जगह बदल जाती है।
• सीमित ऐतिहासिक वित्तीय. उदाहरण के लिए, आप केवल तीन महीने का डेटा तब दिखाते हैं जब आपकी कंपनी तीन साल पुरानी हो, या आप त्रैमासिक लेकिन मासिक राजस्व नहीं दिखाते हैं। और सुनिश्चित करें कि यह स्पष्ट है कि ऐतिहासिकता कहां समाप्त होती है और भविष्य के अनुमान एक अलग रंग में अनुमानों को हाइलाइट करके शुरू होते हैं, या वास्तविक के बाद (ए) और अनुमानों के बाद (पी) जोड़ते हैं।
• चुनिंदा रूप से प्रस्तुत मीट्रिक। जब आप प्रतिधारण या सहभागिता डेटा प्रस्तुत करते हैं, तो उपयोगकर्ताओं के अपने सबसे अच्छे समूह का चयन न करें। पूरा डेटा शामिल करें - हालांकि हम "उज्ज्वल धब्बे" भी देखना पसंद करते हैं (उदाहरण के लिए "5+ दोस्त जोड़ने वाले उपयोगकर्ता हर दिन ऐप पर 20 मिनट बिताते हैं")। 

जब प्रभावी ढंग से निर्माण किया जाता है, तो एक डेटा रूम आपके व्यवसाय के पीछे की कहानी और दृष्टि को बढ़ाने के लिए एक शानदार अवसर है जो आपने अब तक हासिल किया है।

अगस्त 25, 2022 पोस्ट किया गया