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B2B 的“不可能三角” | 42章经

42章经 · 公众号 · 科技投资 · 2019-09-22 23:45

正文

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戴武俊，42 Capital 合伙人，前美菜投融资负责人。武俊在蓝湖资本参与对美菜投资后，加入美菜，帮助其融资数亿美金，经历美菜估值从数亿到近百亿美金的成长历程。

在今天这篇文章中，他结合之前美菜的经历，以及近期易买工品的融资案例，从 B2B 不可能三角出发，分析了怎么看 B2B 赛道，以及 B2B 的机会在哪里。

最近一年，很多人在重新看 B2B（尤其是电商交易型）或者产业互联网相关领域的投资机会。

在看的过程中，很多人都会用看 to C 的 TMT 分析框架来判断项目是否靠谱，例如对于 B2B 电商或者 SaaS，会问到续约率、客户/金额/频次的 Cohort、LTV/CAC 等。

但结合我过去几年在蓝湖资本、美菜以及近来在 42 Capital 帮助很多相关项目融资的经验，我发现很多时候 B2B 公司其实有自己的一套评判标准，那么自然而然问题就来了：

我们到底该用怎样的分析维度来判断一家 to B 类公司的好坏？ 以及如何应用这一思考框架来找到新的投资机会？

我们先从一个有意思的东西讲起：

金融领域中有一个“不可能三角”，就是“独立的货币政策”、“资本的自由流动”和“稳定的汇率”，三者不可兼得。

而在最经典的 B2B 电商模型中，我也总结了一个“不可能三角”，可以概括 为： “高毛利”、“高周转”和“大规模”，三者不可兼得。

我研究过非常多国内外 B2B 交易型公司，无论自营还是联营还是部分自营部分平台，好像没有谁能同时做到这三点。

一）做到高毛利跟大规模的，周转低。

拿很多人持续在关注的 MRO 赛道来说，其中最常被拿来做对标跟样板的 Grainger：

毛利很高，常年 40% 左右；

规模很大，一年交易额是 100 多亿美金；

但是库存周转率很低，1 年 4 次。

这意味着其常态保持着 15 亿美金的库存（COGS 60 亿美金/4）。

其他类似同行业的包括：

从数据中可见，这些公司都存在我们所说的不可能三角的问题。

二）做到大规模与高周转的，毛利相对低。

比如 14 年跟 19 年上半年很火的食材供应链赛道对标王者 Sysco，规模很大，1 年将近 600 亿美金收入，库存周转 15-17 次，已经算是不错，不过毛利才 18%。

而这个毛利水平已经是其发展了 40 年，并获取了全美市场第一地位情况下取得的。

三）做到高毛利与高周转的公司，规模会相对较小。

这类公司加一定杠杆，用极小的资金体量就能赚取极高的回报，所以要么保密性好，要么是受限制/极高门槛的行业（例如某些高消耗品的军火分销商或者特种设备、医疗器械等），要么区域性很强，也有可能是历史或者其他因素导致（例如封闭后放开的某些品类的进出口等），总之不可复制。

而要通过 VC / PE 融资，那么就天然要选择大规模扩张这条路。 因此只剩下 两 个选项： 低毛利高周转，或者高毛利低周转。

这两种模式跟赛道和切入方式有关。

在 B2B 领域中，每一个赛道都有很大差异性，所以我们暂时只讨论比较有共性的“切入方式”。

所谓的切入方式，最常见的是切大客户或切小客户两种选择。

做大客户意味着大概率是“高毛利低周转”路线。大客户结款周期慢，而且要求安全库存几个月，周转率自然偏低，低周转就要求较高的毛利才能覆盖资金成本。

同时大部分资金都在库存里，若扩张需要大量资金，企业就得有较好的融资渠道。

银行贷款在小体量还可以，大体量相对比较难，而且年关难过。有的公司甚至会按照 20% 以上的利率借贷，这些也都是比较常见的行为。

做小客户意味着大概率选择“低毛利高周转”路线。

做小客户门槛相对低（单个客户而言），但竞争激烈，而且客户对价格敏感，导致前台毛利比较难做高。而做小客户的传统 Vendor 一般资金情况较好，扩张的问题在于复杂度太高。

在互联网团队进入到这个领域来之前，大家甚至没办法统一订单管理。

一个客户假设需要 30 个 SKU，100 个小客户就要几千个，随之而来的就是复杂的仓储分拣、库存管理等要求。

假如说处理一个 SKU 出错的概率是 0.01%，那么处理一万个 SKU 的出错率就是 100%，即每天肯定会有一个 SKU 是错的，比如一个 SKU 缺货、备错货、备多货……一堆问题就都来了。

所以，面向中小客户的模式，对初创公司的技术和管理能力都有很大的挑战。

那么总结下：两种生意模式的传统 Vendor，各有优势也各有需要解决掉的大问题。

那么现在这个时代什么发生了改变？

数字化与另类投资的兴起。

数字化是互联网或者 IT 流程的应用，使得 大规模营销获客、高效处理订单成为现实 。而 VC/PE 等另类投资市场的兴起， 让一大批原先受制于资金的优秀公司获取了充足的发展资金，得以扩张 。

但是从大客户切入的，始终都会面临资金的问题。 越大，增长越受到资金限制。

如果资产规模大还好说，可用抵押等常规渠道获取资金，但很多互联网公司都是轻资产，扩张一定要搞定低成本的资金。

那假设资金环境变化较快——比如 2014 年极其热，2015 年下半年变冷，2017 年又变好，2018 年下半年到现在又很差，企业发展就很可能因此而剧烈波动，所以很多企业会因为现金流问题发展受挫。

那回头来看，资金端的问题是不确定性强、解决难度高，所以选择大客户为切入点的公司也会遇到类似的问题，那么更好地利用数字化解决方案，从小客户切入似乎是个更优的选择？

现实中的答案自然也没有这么简单，因为小客户的体量较小，前期积累量会非常难，而且行业的数字化过程是相对较慢的。

前期毛利低、留存率低、客户满意度低、数字化的效果短期很难看到，很多 VC 一看到留存率低、毛利低就直接 PASS 了，大概率都活不到光明的那一天。

不过一旦撑过去，就海阔天空， 而且规模越大，现金流是越好的。 如下图，从上到下分别是 Sysco、US Foods 和 PFG 三家典型的 to 中小客户的 B2B 公司。

我们看数据就会发现，规模越大的，自由现金流和销售额（FCF/Sales Ratio）的比值会越高。

所以我们可以用以下方式来理解这两类标的的选择。

从大客户切入的：

优先看有没有持续的、极强的融资能力 ，对宏观（无论是行业还是宏观经济）都有较为深刻的认知，而且过往的融资节奏每一步都要踩的准。

从小客户切入的：

重点看 IT 能力与获客能力 ，同时看日常管理中对现金/库存周转/交叉比例等数据的重视与管理手段（而不是 cohort、UE 等）。

特别如果是早期，创始人融资能力要很强，或者管理跟运营节奏非常好，使得很早的时候现金流情况就不错，或者有持续变好的迹象；如果是中后期，主要看实际的现金流管理水平，与数字化成果（比如说行业客户的渗透率）。

所以，从自身经验与验证难易度来看，我们自己会认为 通过显性指标来关注从 小客户切入的公司是更具有可操作性的。

比如我们在年中接触到的 MRO 赛道的一个新玩家，易买工品。

我们一开始觉得该公司潜在的最大问题是：这个行业做小客户在前期极其难积累客户量，而他的模式太过超前，过往融资金额也跟跑在前边的竞品相比差距较大。

但是经过团队访谈跟大规模的行业调研、分析库存周转跟 Net working capital 的变化之后，我们帮公司梳理出几个明显的亮点：

1）坚持做小客户：公司现金流极其好，已经为正

2）坚持用技术解决问题：公司花两年时间打磨技术与数字化流程，从快速下单、商品价格管理、供应商与库存管理、准确交期等，给客户提供了更具性价比、更准确的交付服务

3）库存周转极其快：超出行业平均水平 10 倍

易买工品创始人是 Grainger 中国前电商负责人，充分了解市场与模式演进。

他更关注商品，库存以及现金流，而不是短期的 cohort 或者 UE（不需要通过 cohort 来验证需求，尽管他的 cohort 很好；也不需要通过 UE 验证模型，因为现金流早已为正），这就与我们对行业的判断标准非常一致。

之后，我们将这些特点提炼并进行数据化处理，传递给了经纬与顺为，帮助公司在激烈的竞争环境中迅速得到认可与新一轮投资。

在这里，我们回到文章最开头所说的，为什么我们觉得很多时候 2C 的判断标准不一定适合 2B 企业呢？

我举几个具体的例子。

比如很多 2C 投资人习惯了通过 cohort 分析留存率来判断一家公司好坏，但在 2B 领域中，有很多其他因素会影响 cohort，比如行业自然死亡率或季节因素、及 to B 创业公司的阶梯式成长特性等。

这里所谓的阶梯式成长是指，一般 B2B 创业公司刚开始替换原有的供应链体系，不是 by sku 的替换，而是 by 品类的切换，而在完成整体切换之前，该创业公司对客户来说，都只能充当着补货渠道的角色。

而随着这家公司做的越来越好，会逐渐替换商家的某家核心供应商，发生质变成为其主流 vendor 之一，复购率就有可能有比较陡峭的阶梯式上升，而很多时候与此同时上涨的还有客单价。

而当大量扩张新品类、新客户类型的时候，上面的过程就又会反复，而表面看起来留存率就可能会大幅下降。

再比如，很多投资人喜欢用单位经济模型来判断一个模式的合理性、盈利性与可复制性。

但是这个方式在涉及到供应链的 2B 领域有个很大的问题：

一个创业公司在早期 但凡选择不优先优化供应链 ，就会导致单位经济模型非常不好看。

但为什么不优先优化供应链可能是一个更优的选项呢？因为不同体量的供应链形态会完全不同。

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