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Innovationsrisiko und Startup-Bewertung

Wann immer man ernsthaft über Innovationen und Unternehmungen spricht, die noch nicht bis ins letzte Detail ausgeführt sind, kommt man an den Punkt, an dem jemand den Begriff Risiko entfesselt. Dieser Begriff und der Gedanke, in dem er oft geäußert wird, schreckt diejenigen ab, die nicht häufiger in der Branche kommunizieren. Ich finde den Begriff spannend. Vor allem, weil er meines Wissens nach noch nicht mathematisch definiert wurde (zumindest bisher 😉 ) und deshalb wie ein Damoklesschwert im Raum schwebt. Diese Undefiniertheit ist ein Problem, weil sie sowohl Bewertungen und Investitionen als auch praktische Entscheidungen beeinflusst.

Um die Portfolios von Startups in der Frühphase besser im Auge behalten zu können, habe ich eine einfache Methode entwickelt, um das Risiko zu erfassen. Das Ergebnis ist ein Faktor, der speziell einem Geschäftsmodell zugeordnet wird. Folglich kann der Faktor auch für die Bewertung dieses Startups verwendet werden. Ich habe diese Methode in den letzten Wochen ausführlich beschrieben und werde sie im Folgenden erläutern.

Hypothesen

Die Standardmethode zur Validierung eines Geschäftsmodells besteht darin, den Erfolg des Modells in einzelne Hypothesen zu zerlegen. Wenn du eine Hypothese formulierst,achte darauf, dass sie überprüfbar und eindeutig ist. Ein sehr konkretes Beispiel wäre: „Wir akquirieren Kunden unter 20€“. Je spezifischer, desto besser.

Mit der Hypothesenliste erstellst du dann deine nächsten Arbeitsschritte. Mit Interviews, Tests und Recherchen validierst du jede Hypothese individuell.
Die Zeit ist jedoch immer knapp. Wie bestimmst du also, mit welcher Hypothese man beginnen oder welche man am besten weglassen sollte? Dies geschieht, indem man sie anhand von drei Faktoren bewertet: Auswirkungen auf das Geschäft („Business Impact“) und Eintrittswahrscheinlichkeit. Auf der Grundlage des Business Impacts und der Eintrittswahrscheinlichkeit wird die Kritikalität berechnet. Die Kritikalität verrechnet man mit dem drittem Faktor, dem Grad der Gewissheit. Daraus ergibt sich die Testing-Relevanz. Die Hypothese mit der höchsten Relevanz wird zuerst behandelt.

Diese Methode ist allgemein bekannt und sehr verbreitet. Das Einzige, was ich anders mache, ist die Bewertung des Business Impact: Ich glaube, dass es zwei besondere Status gibt. Daher füge ich neben einer üblichen Skala von 1 bis 6 den Status 0 für eine falsifizierte Hypothese aus vergangenen Iterationen und 10 für Hypothesen hinzu, die nicht nur wichtig, sondern fundamental sind.

Der Grundgedanke ist immer folgender: Wenn alle Hypothesen, die den Erfolg des Modells bedingen, bestätigt werden, wird die Möglichkeit des Erfolgs selbst bestätigt. Es ist ein Versuch, so viel Risiko wie möglich aus einer innovativen Idee zu nehmen, bevor oder während Zeit und Mühe in den Aufbau des Geschäftsmodells investiert werden. It’s all about risk!

Innovationsrisiko

Unter der Annahme einer hohen methodischen Qualität bin ich davon überzeugt, dass sich die Unsicherheit eines Geschäftsmodells, sein Risiko, vollständig in den Hypothesen widerspiegelt. Die Modellhypothesen sind die Bausteine des Innovationsrisikos. Dabei entspricht die Bewertung des Business Impact einer Hypothese proportional ihrem Anteil am Gesamtrisiko.
Je höher der Business Impact, desto größer ist der Anteil am Innovationsrisiko. Dieser Anteil wird durch den Quotienten aus der Bewertung und der Summe aller Bewertungen bestimmt. Die Formel sieht in etwa so aus:

Im nächsten Schritt wird der Risikoanteil mit der individuellen Eintrittswahrscheinlichkeit verrechnet. Je valider die Hypothesen sind, desto mehr Prozentpunkte werden vom Innovationsrisiko abgezogen.Konkret bedeutet dies:



  • Wird eine Hypothese bestätigt (Eintrittswahrscheinlichkeit 100 %), wird der Anteil dieser Hypothese in voller Höhe vom Innovationsrisiko abgezogen.
  • Wird eine Hypothese falsifiziert (Eintrittswahrscheinlichkeit 0 %), bleibt der Anteil dieser Hypothese in vollem Umfang erhalten.
  • Erreicht eine Hypothese eine Eintrittswahrscheinlichkeit von 80%, verbleiben 20% des Anteils dieser Hypothese.

Das Innovationsrisiko ist also der Kehrwert des Summenprodukts aus Risikoanteilen und Eintrittswahrscheinlichkeiten. Hier ist der Kehrwert korrekt, weil wir die Eintrittswahrscheinlichkeit pro Hypothese ausdrücken und nicht, wie es auch manchmal der Fall ist, die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns. Wie auch immer, das Verhältnis wird durch die folgende Formel ausgedrückt:

Et voilâ, wir haben ein quantifiziertes Innovationsrisiko! Dieser Wert sollte bei Projekt- und Investitionsentscheidungen berücksichtigt werden. Darüber hinaus empfehle ich, das Risiko während des gesamten Projektverlaufs regelmäßig zu tracken. Wenn die Liste der Hypothesen mit den entsprechenden Formeln ergänzt wird, verursacht dies nicht einmal zusätzlichen Aufwand, da das Risiko automatisch mit der Bearbeitung der Hypothesen aktualisiert wird.
Das Ziel ist immer, das Risiko so weit wie möglich zu reduzieren. Im Laufe der Zeit bilden sich Erfahrungswerte über erfolgsversprechende Risikoverläufe, die bei der Bewertung des eigenen Frühphasenportfolios wertvoll sind.

 

Das Ganze funktioniert natürlich nur, wenn die Hypothesen vollständig und richtig aufgestellt sind. Außerdem ist der Wert nur dann vergleichbar, wenn die Hypothesen über mehrere Teams hinweg mit der gleichen Skala bewertet werden. Doch leider ist eine solche Bewertung immer subjektiv.
Ein paar Dinge können gegen die Subjektivität helfen. Zum Beispiel der Austausch zwischen mehreren Startups oder die Hilfe eines Experten. Im glücklichen Fall eines Inkubators kann der einheitliche Maßstab durch einen Coach durchgesetzt werden. Ebenso kann sie im Falle eines VCs Teil der Due Diligence sein. So kann zumindest innerhalb eines Portfolios derselbe Maßstab durchgesetzt werden.

Startup-Bewertung

Das wirklich Tolle am Innovationsrisiko: Wir können den Faktor mit der Unternehmensbewertung verknüpfen! Startups werden oft mit einer Mischung aus DCF und Multiples bewertet. Ich persönlich bevorzuge die DCF-Methode, weil sie mehr intrinsische Werte verarbeitet und sie auf eine Weise mit Marktwerten verknüpft, die mir logischer erscheint. Deshalb verwende ich die DCF-Methode auch für diesen Zweck. Übrigens, alle gezeigten Werte sind fiktiv.

Die Frage ist, wie man das Innovationsrisiko in die Methode integrieren kann. Da gibt es mehrere Möglichkeiten. Ich könnte das Risiko einfach auf das Gesamtergebnis der Methode anwenden oder nur auf den „Terminal Value“. Diese Überlegung versteht das Risiko als eine Konstante und wendet es dementsprechend unverändert auf alle Jahresscheiben an. Dies halte ich für weniger realistisch. Ich empfehle daher, das Risiko auf einzelne Jahresscheiben anzuwenden. Die Berechnung pro Jahresscheibe wird dann nachvollziehbar,

 

 

 

 

 

wenn wir den Risikowert als Misserfolgs-Wahrscheinlichkeit betrachten. Der Kehrwert muss demnach die Erfolgswahrscheinlichkeit widerspiegeln. Ich multipliziere also den „Partial Value“ eines Jahres mit dem Kehrwert des Risikos (der Erfolgswahrscheinlichkeit).
Das Ergebnis sollte nun immer das schlechtere Szenario darstellen. Wenn also ein Partial Value kleiner als 0 ist, mache ich ihn schlechter, indem ich diesen direkt mit der Misserfolgs-Wahrscheinlichkeit multipliziere. Als Formel sieht das so aus:

 

 

 

Ich wende das Innovationsrisiko auf einzelne Jahresscheiben an, weil ich davon ausgehe, dass sich das Risiko im Laufe der Zeit ändert. Die nächste Frage, die sich stellt, ist also, wie es sich verändert.
Unser Wert ergibt sich aus Hypothesen, die so genau wie möglich auf dem anvisierten Geschäftsmodell basieren. Bei Startups ist es jedoch nicht unüblich, dass sich das Geschäftsmodell von Zeit zu Zeit ändert. Das modellbezogene Risiko verliert daher vorhersehbar an Aktualität und kann daher nur im ersten untersuchten Jahr unverändert verwendet werden.
Am anderen Ende der Skala steht der Terminal Value, der am schwierigsten zu planen ist. Hier sollten Bewertungsexperten ein branchenbezogenes Risiko ansetzen. Dieses sollte unabhängig vom Geschäftsmodell sein und nur das Marktsegment berücksichtigen. Hier kommt auch das Bauchgefühl wieder rein. Es ergibt sich ein definierter Hebel in der Diskussion um die Bewertung.

Das Risiko nähert sich dem Zielwert (IR-TV) ab dem ersten Jahr (IR-1) in Form einer Exponentialfunktion, wie in der folgenden Skizze dargestellt.
In dieser Zeitachse können übrigens zwei Szenarien auffallen: Entweder das Risiko steigt oder es sinkt. Wenn wir über ein Geschäftsmodell in einem Markt, der sich immer ändern kann, sprechen, ist die Unsicherheit in der Branche hoch. Dementsprechend ist auch die Zukunft des betrachteten Modells in diesem Markt unsicher und das branchenbezogene Innovationsrisiko hoch. Die Kurve steigt an. Handelt es sich hingegen um ein ungewöhnliches Modell in einem gut planbaren Markt, kann das branchenbezogene Risiko geringer sein, so dass die Kurve sinkt.

Nun gut! Nachdem ich jetzt lange über konstruierte Faktoren und Methoden gesprochen habe, hoffe ich, dass etwas hängen geblieben ist. Besonders spannend finde ich die Übertragung des Innovationsrisikos auf die Welt der Bewertung. Denn damit wird zumindest ein Teil des Experten-Bauchgefühls aus der Gleichung gekürzt. Das macht Verhandlungen für beide Seiten realistischer und transparenter.

 

Zum Schluss noch die drei Kernaussagen:

 

 

  1. Jedes Geschäftsmodell basiert auf trennscharfen Hypothesen, die es zu definieren gilt.
  2. Wir können das Innovationsrisiko eines Geschäftsmodells berechnen, indem wir seine Hypothesen bewerten, vorausgesetzt, die Hypothesen wurden methodisch sauber entwickelt.
  3. Das Innovationsrisiko kann wunderbar in die DCF-Unternehmensbewertung integriert werden, indem es als dynamischer Faktor mit den Jahresscheiben multipliziert wird.

Disclaimer:
Wir bewerten unsere Startups auf unterschiedliche, übliche Weisen. Die hier beschriebene Methode ist nicht die einzige.

Dieser Artikel ist von Johannes Lager

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