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Les modèles de prévisions financières sont utilisés pour prédire les résultats financiers dans un domaine spécifique de votre entreprise, comme les revenus récurrents ou la masse salariale. Ces modèles alimentent ensuite l'ensemble modèle financier de votre entreprise SaaS.
L'adoption de cette approche vous fournit des perspectives inestimables sur votre entreprise basée sur l'abonnement, vous aidant à calculer les coûts, améliorer la budgétisation et allouer les ressources.
Dans cet article, nous examinerons de plus près cinq méthodes de prévision différentes et présenterons des exemples de cas d'utilisation.
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Qu'est-ce que la prévision financière ?
La prévision financière implique de prédire les résultats financiers d'une organisation. L'accès à un pronostic aide les décideurs à créer des stratégies significatives et à prendre des décisions critiques concernant le développement de l'entreprise.
Bien sûr, les revenus sont l'un des chiffres les plus convoités que la plupart des entreprises souhaitent prédire. Cependant, la prévision financière peut concerner n'importe quel domaine de l'entreprise, comme la masse salariale, les coûts fixes, les coûts variables, les comptes de résultats, les bilans et les dépenses en capital.
De nombreuses entreprises tentent de créer des prévisions en utilisant Excel, mais trouvent souvent que pour créer une analyse financière approfondie, une planification financière et une budgétisation à long terme, elles ont besoin de quelque chose de plus avancé.
Lire la suite : Comment construire un modèle financier
Voici cinq modèles de prévisions financières pour vous aider à stimuler la croissance de votre entreprise :
1. Modèles de prévisions financières descendants
Ce modèle peut être utile lorsque vous souhaitez évaluer une nouvelle opportunité et que vous n'avez pas de données historiques sur lesquelles baser vos prédictions.
Un modèle de prévision descendant peut utiliser la taille d'un nouveau marché comme point de départ, puis faire une prévision en estimant quelle part de marché votre entreprise pourra conquérir.
Une approche descendante est principalement utile dans la phase initiale lorsque vous souhaitez évaluer de nouvelles opportunités de croissance.
Lire la suite : Le meilleur logiciel de modélisation financière pour SaaS en 2021
2. Modèles de prévisions financières ascendants
Si vous avez accès à des données de ventes historiques ou à des états financiers, il est judicieux d'aborder la prévision de bas en haut. Vous pouvez ensuite utiliser vos chiffres de ventes existants et vos états de flux de trésorerie comme données d'entrée pour calculer des scénarios futurs.
Cette méthode sera généralement plus précise et plus détaillée puisque vous travaillez avec des chiffres réels, ce qui réduit les hypothèses.
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3. Modèles de prévisions de Delphi
La méthode Delphi est un modèle où vous obtenez votre prévision auprès d'un groupe d'experts, en tirant parti d'un facilitateur et en itérant continuellement de manière collaborative sur les hypothèses et l'analyse pour atteindre un consensus.
Une série de questionnaires forme la base de ce processus, où chaque questionnaire s'appuie sur l'itération précédente. C'est un moyen efficace de s'assurer que le groupe entier a accès à toutes les informations.
4. Modèles de prévisions basés sur la corrélation
Une autre façon d'envisager la prévision financière est d'identifier les variables corrélées et de suivre comment elles se suivent mutuellement. C'est un modèle de prévision financière très répandu.
Ce mode de prédiction des résultats financiers peut aider les décideurs à comprendre à faire des prévisions basées sur les relations entre les prix et les coûts, l'offre et la demande, et d'autres facteurs qui s'influencent mutuellement.
5. Modèles de prévisions statistiques
Les modèles statistiques (aussi appelés modèles de prévision quantitative) créent des relations entre les résultats d'autres disciplines. Cette approche utilise souvent l'analyse de la distribution gaussienne pour adapter les données financières et les tentatives à une courbe de distribution standard classique.
Cela peut vous aider à déterminer comment votre exploitation se compare à des entreprises similaires, et vous pouvez utiliser cette méthode pour le benchmarking, le taux de croissance, la rentabilité et la prise de décision.
Lire la suite : La nouvelle ère de la prévision SaaS
Lois de puissance dans la prévision financière
Les lois de puissance représentent un modèle analytique complexe et difficile qui est parfois utilisé dans les modèles de prévision financière. Ce sont des fonctions mathématiques décrivant les mouvements proportionnels entre les actifs.
Les lois de puissance sont prévalentes sur le marché boursier et dans la finance d'entreprise, où elles sont populaires car elles peuvent rapidement mettre en évidence et décomposer les tendances d'élan spécifiques.
Les connaissances tirées de l'utilisation de l'approche des lois de puissance peuvent être un excellent guide pour l'allocation des ressources, les achats de capital, le marketing et d'autres types d'investissements internes similaires.
Intéressé d'en savoir plus sur la façon dont vous pouvez augmenter les revenus de votre entreprise SaaS ?
Lisez notre article : Comment améliorer la croissance des revenus
Comment Baremetrics peut vous aider !
Les modèles de prévisions financières tentent de prédire l'avenir financier d'une entreprise et d'estimer son potentiel. Contrairement à travailler avec un analyste financier, les résultats ne sont jamais 100 % précis.
Cependant, les prévisions financières sont essentielles dans la budgétisation et la planification de la croissance et pour prendre des décisions financières.
Baremetrics optimise la prévision avec un large éventail métriques en temps réel pour le churn, MRR, coût d'acquisition, l'évaluation de l'entreprise et d'autres indicateurs de performance clés qui concernent la performance financière.
Le résultat ? Les entreprises SaaS et basées sur l'abonnement comme la vôtre prennent des décisions commerciales plus efficaces et créent des stratégies de croissance rentables. Investir dans ce logiciel de prévision est un excellent moyen de maximiser l'impact de l'allocation des ressources sur les résultats de votre entreprise.
Créer une approche globale et axée sur la croissance modèle financier cela demande du travail et des efforts. Mais c'est un investissement qui en vaut la peine puisque les avantages de prédictions fiables des données financières sont essentiels pour développer votre entreprise.
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Questions fréquemment posées
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Qu'est-ce que la prévision financière et pourquoi est-ce important pour les entreprises SaaS ?
La prévision financière est le processus de prédiction des résultats financiers futurs, tels que les revenus récurrents, la masse salariale ou les flux de trésorerie, pour guider les décisions commerciales.
Pour les entreprises SaaS et d'abonnement, la prévision va au-delà d'une simple projection de revenus. Elle façonne les plans d'embauche, les calculs de durée de vie et les décisions de tarification. Les modèles de prévision les plus utiles pour SaaS incluent des approches ascendantes construites sur des données de facturation réelles, une analyse par cohortes liée à la rétention, et des modèles statistiques qui comparent votre taux de croissance et votre taux de désabonnement aux références du secteur. La prévision sans données d'abonnement en direct vous oblige à compter sur des hypothèses. Connecter votre processus de prévision aux données de RRM en temps réel, aux revenus d'expansion et aux métriques de contraction vous donne une image beaucoup plus précise de la direction réelle de l'entreprise. -
Quelle est la différence entre la prévision descendante et ascendante pour les entreprises d'abonnement ?
La prévision descendante commence par la taille du marché et estime la part que votre entreprise peut capturer, tandis que la prévision ascendante construit des projections à partir de vos données d'abonnement réelles comme le RRM, le taux de désabonnement et l'économie unitaire.
Les modèles descendants sont utiles lors de l'évaluation d'une nouvelle ligne de produits ou d'un marché sans données de facturation historiques à utiliser. La prévision ascendante est presque toujours plus précise pour les entreprises d'abonnement établies car elle utilise des données réelles : le nombre de clients existants, le revenu moyen par compte, les taux de conversion d'essai à payant et le désabonnement mensuel. Pour les fondateurs SaaS qui ont déjà des revenus récurrents, une prévision de revenus ascendante construite sur des métriques d'abonnement en direct produira des projections plus fiables qu'une construite sur des hypothèses de part de marché. -
Comment prévoir précisément le RRM en utilisant mes données d'abonnement ?
Pour prévoir le RRM avec précision, commencez par votre RRM actuel divisé en ses composantes : nouveau RRM, RRM d'expansion, RRM de contraction et RRM perdu, puis projetez chacun en avant en utilisant les tendances récentes.
Cette approche, parfois appelée prévision de revenus par cohorte ou ascendante, ancre vos projections dans le comportement de facturation réel plutôt que dans des hypothèses. Les données clés incluent votre taux de désabonnement mensuel, la valeur moyenne du contrat, le taux de conversion d'essai et les tendances de revenus d'expansion provenant des surclassements ou des ajouts de postes. Baremetrics sépare automatiquement ces mouvements de RRM à partir de vos données Stripe, Braintree ou Recurly, afin que vous puissiez voir exactement quels composants se développent ou se contractent avant de construire un modèle prospectif. Exécuter une analyse de scénarios sur cela, par exemple, ce qui se passerait si le désabonnement augmentait d'un point de pourcentage, donne à votre modèle financier SaaS une véritable valeur de prise de décision. -
Comment puis-je comparer ma prévision financière SaaS avec celle d'autres entreprises d'abonnement ?
Vous pouvez comparer votre prévision financière SaaS en comparant votre taux de désabonnement, votre taux de croissance du RRM et votre VDC avec des données publiées d'entreprises à un stade de revenus similaire et un modèle commercial similaire.
Les modèles de prévision statistique utilisent souvent ce type de données comparatives pour étalonner les hypothèses, en particulier lorsque vos propres données historiques sont limitées. Baremetrics publie des données d'évaluation ouvertes tirées de centaines d'entreprises SaaS, couvrant des métriques telles que le taux de désabonnement moyen, le ratio VDC/CAC et l'ARPA par tranche de revenus. L'utilisation de données de référence réelles vous aide à vérifier si vos hypothèses de prévision sont réalistes ou optimistes. Pour les fondateurs SaaS qui construisent un modèle financier pour les investisseurs ou les revues de conseil d'administration, ancrer les hypothèses de taux de croissance et de désabonnement dans des références crédibles du secteur ajoute un poids considérable aux projections. -
Quelle est la meilleure approche de prévision financière quand vous n'avez pas de données historiques ?
Quand vous n'avez pas de données historiques, un modèle de prévision descendante est le point de départ le plus pratique, en utilisant la taille du marché adressable total et des estimations réalistes de part de marché pour construire une projection de revenus initiale.
La méthode Delphi est une autre option pour les équipes SaaS en phase de démarrage : elle rassemble des contributions structurées d'un groupe d'experts du domaine par le biais de questionnaires itératifs jusqu'à l'émergence d'une prévision consensuelle. Les deux approches impliquent plus d'hypothèses que la prévision financière ascendante pour les startups, donc la clé est de documenter clairement chaque hypothèse et de les revisiter à mesure que les données de facturation réelles arrivent. Une fois que vous avez ne serait-ce que quelques mois de revenus d'abonnement, passer à un modèle ascendant construit sur le RRM réel, le désabonnement et les données de conversion d'essai produira des prédictions beaucoup plus fiables pour la budgétisation et l'allocation des ressources.