Girişimlerin Değerlemesi: Bir Startup’ın Gerçek Değeri Nasıl Hesaplanır?

Bir startup'ı değerlemek, kurulmuş veya büyümekte olan şirkete değer biçmek kadar kolay olmadığı hem yatırımcılar için hem de kurucular tarafından bilinir. Değerleme yapılırken şirketin geçmiş finansalları, gelecek finansal projeksiyonları, performans metrikleri (KPIs), konumlandığındı pazar vs. verileri mevcut iken startup’lar söz konusu olduğunda böyle veriler olmayabiliyor veya gelecek projeksiyonlarının tahmin edilmesi pek mümkün olmayabiliyor. Bu makalemizde girişimlerin gerçek değerinin nasıl hesaplandığını yaygın kullanılan yöntemlerle, örneklerle anlatıyor olacağız.

Bir startup'ı değerlemek, kurulmuş veya büyümekte olan şirkete değer biçmek kadar kolay olmadığı hem yatırımcılar için hem de kurucular tarafından bilinir. Değerleme yapılırken şirketin geçmiş finansalları, gelecek finansal projeksiyonları, performans metrikleri (KPIs), konumlandığındı pazar vs. verileri mevcut iken startup’lar söz konusu olduğunda böyle veriler olmayabiliyor veya gelecek projeksiyonlarının tahmin edilmesi pek mümkün olmayabiliyor. Bu makalemizde girişimlerin gerçek değerinin nasıl hesaplandığını yaygın kullanılan yöntemlerle, örneklerle anlatıyor olacağız. 

Girişimcilik ve VC ekosisteminde, girişimleri değerlerine göre kategorize etmek  için Minicorn, Soonicorn, Unicorn, Decacorn, Hectacorn gibi çeşitli terimler kullanılır. Girişimciler, yatırım turlarına çıkarken iş planlarında, yatırım tezlerinde “Unicorn” olma hedefiyle yatırımcıları hayallerine ortak olmaya davet ederler. 

Her bir kategoride değerleme yöntemleri farklılaşırken biz bu yazımızda daha çok minicorn adaylarının değerleme analizinde kullanılan yöntemlere açıklık getiriyor olacağız. Bu yöntemler; İndirgenmiş Nakit Akışları (DCF), Benzer Şirket Çarpanları (Comparable Comps, benchmark), Yerine Koyma Maliyeti veya Varlık Değeri (NAV), her bir yöntemi  aşağıda örneklerle detaylandırıyoruz.

Erken Aşama Startup Değerlendirmesini Etkileyen Faktörler:

Değerlemeler sadece sezgilere ve yargılara dayalı olarak gerçekleşmez. Erken dönem start-up değerlemesinin belirlendiği belirli faktörler vardır:

Gelir: Girişimin gelir öncesi veya sonrası olması önemli bir etkiye sahip olabilir. Gelir sonrası ise, şirketin halihazırda ne kadar gelir elde ettiği dikkate alınabilir.

Büyüme Potansiyeli: Girişimin fikri, teknolojisi, ürünü veya hizmetine dayalı olarak girişim değerini bulmak için gelecekteki büyüme tahmin edilir.

Pazar Büyüklüğü: Girişim tarafından sunulan ürüne yönelik talep, satış potansiyelinin değerlemenin tahmin edilmesine yardımcı olabilir.

Kurucu & Yönetici Ekibi: Özellik geçmiş başarısı ve deneyimli yönetim ekibine sahip olan girişimin gelecekte büyüme gösterme olasılığı daha yüksektir. Bu nedenle yatırımcılar, yönetim ekibini erken aşama değerlendirmeyi etkileyen en önemli faktörlerden biri olarak görmektedir.

Rekabet: Startup'ın değerlemesi, sektördeki rekabetin derecesinden, doygunluğundan etkilenebilir. Rekabetin yüksek olduğu pazardaki girişim, doymamış pazardakinden daha az değerli olabilir. Yüksek rekabet, bir işletmenin pazar payı elde etmesini zorlaştırabilir, bu da gelirini ve büyüme potansiyelini sınırlayabilir.

1. Multiples (Çarpan) & Benchmark Yöntemi:

Popüler startup değerleme yöntemlerinden biri benzer piyasa çarpanlarıdır. Piyasa çarpanları halka açık benzer şirket ve birleşme & satınalma (M&A) çarpanlarını kapsıyor. Bu yöntem yatırımcılara benzer teknolojilere, finansallara, rekabet avantajına sahip girişimlerin piyasada nasıl değer biçildiğine dair kıyaslama yapma imkanı sağlamaktadır. 

 Piyasa Çarpanı yönteminde, bir girişimi benzer şirketlerle (emsaller) karşılaştırarak EV/Revenue (Ciro) Çarpanları veya EV/EBITDA (Favök) Çarpanları gibi yaygın değerleme çarpanlarını uygulanarak startup’ın gerçek değerine ulaşabilmektedir.

Bu yöntemi kullanırken benzer şirketlerde hangi kritlerleri referans almalıyız?

• Sektör, hedef pazar
• Büyüklük, Karlılık (Satış, Favök)
• Büyüme aşaması (Olgunluk)
• İş Modeli
• Teknoloji
• Kurucu, ekip
• Coğrafya
• Rekabet

Örnek: yapay zeka (AI) data intelligence alanında faaliyet gösteren “A” startup’ını değerlemek istiyoruz. A girişimi, 2024 yılında kurulmuş ve çok hızlı büyüyerek 12 ay içinde $2m ciroya ulaştığını, büyüme hızının ve ürünün aşağıda şirketlerle benzer olduğunu varsayalım.

Sektörü incelediğimizde benzer alanlarlada faaliyet gösteren Databricks, Scale, Dataiku gibi girişimlerin verilerine ulaştık. Şimdi bu benzer şirketlerin ortalama EV/Revenue (ciro) çarpanı hesapladığımızda 21.9x EV/Revenue çarpanına ulaşıyoruz.

A girişimin değeri $2m (Ciro) x 21.9x(Çarpan) = $43.8m (girişim değeri) olarak hesaplanabilir.

Startup’larda diğer bir durum ise farklı büyüme oranları, startup globalde ölçeklenebilmiş gibi durumlarda çarpanları doğrudan etkilemektedir. Yukarıdaki örnekte aynı A girişimi benzer girişimler ile %100 büyüme oranlarına sahipti diyelim ve global olarak ölçeklenmiş bir örnekti. Aşağıda B ve C şirketleri için 21.9x çarpanı doğrudan dikkate alınmamaktadır.

Örnek B girişimi ortalamada %51 büyüyor ve sadece local pazarda satış yapıyor. Örnek C girişimi ise ortalamada %114 büyüyor ve global olarak ölçeklenmiş bir girişim. Bu durumda Örnek B girişimi için 21.9x EV/Revenue yerine 11x EV/Revenue çarpanı (iskontolu), Örnek C girişimi için 25x EV/Revenue çarpanı (premium) kullanılması daha doğru olacaktır. 

Aynı durum, benzer girişimlerin ürünleri (product) içinde geçerli aslında. Ürün benzerliği ne kadar yakın ise çarpanı da aynı orantıda kullanabiliyoruz. Sadece AI data intelligence sektörüne genel bakış atmıyoruz, doğrudan ürünün yetkinliklerini (feature) kıyaslıyoruz.

Gelir öncesi girişimler (pre-revenue) için EV/Revenue, EV/EBITDA yerine performans metrikleri  (KPIs) metrikleri dikkate alınabilir. Örnek: kullanıcı- subscriber, aylık aktif kullanıcılar (MAU), web sitesi trafiği ve indirilme (downloads) sayısı gibi finansal olmayan ölçütler (işin türüne bağlı olarak) genellikle geleneksel finansal ölçütlerin yerine kullanılabilir.

Benzer B ve C şirketinin EV/Subscriber çarpan ortalaması 11x, bu durumda;

A girişiminin 100.000 subscriber olduğunu varsayarsak girişimin değeri 100.000 x 11x = $1.1m olacaktır.

Ayırıca, son dönemde VC ekosisteminde, “AI Premium” olarak bilinen değerleme olgusu ortaya çıkmış olup, çarpanları AI ve Non-AI olarak etkilemektedir. Erken aşama (seed stage) yapay zeka (AI) girişimlerinin medyan değerlemesi, yapay zeka dışı teknoloji girişimlerinin değerlemesini %20 oranında aştığı gözlemlenmiştir.

2. DCF (İndirgenmiş Nakit Akış) Yöntemi:

Gelir yaklaşımı olarak bilinen İndirgenmiş Nakit Akış (DCF) yöntemi, girişimin 5-10 yıllık gelir-gider projeksiyonunu dikkate alarak geleceğe yönelik nakit akımlarını, bir indirgeme faktörü ile, bugüne indirgeyerek girişimin yaklaşık değerine ulaşmak için kullanılmaktadır.

Girişimciler erken aşama evresindeki startup’larında para yakıp işlerini hızlı büyütmelerine odaklanması, istikrarlı gelir veya kârlılık geçmişi olmadığından bu yöntem gelir öncesi girişimler için nakit yaratmaması sebebiyle çok tercih edilmemektedir.  Uygulanması durumunda, DCF, girişimin gelecekteki potansiyeline dayandığı için erken aşama girişimlerin içerdiği yüksek riskler nedeniyle nakit akışına yüksek oranlarda indirgeme faktörü (iskonto) uygulanır. 

Girişimlerin gelecekteki nakit akışlarını tahmin ederken büyüme, piyasa koşulları ve startup'ın ölçeklendirme kabiliyetine ilişkin varsayımlarının yatırımcıların zor & ulaşılmaz hedefler olarak görmesi, DCF modelinin hatalı değere ulaşacağına kaanat getiriyor.

Peki nasıl DCF yöntemini kullanabilir ?

DCF çalışmasında sadece girişimin hedeflediği büyüme oranlarını dikkate almak yerine farklı senaryolar eklenerek gerçek değere ulaşılabilmektedir. Girişimin tahminlerine ek olarak piyasa araştırılır. Piyasa araştırması yapılarak  benzer girişimin (aynı aşamada olan) teknolojisi, ürünü, pazar hakimiyeti, büyüme oranları, ciroları, maliyet yapıları incelenir. DCF analizi yaparken girişimin iş planının tutma ihtimali çok önemli oluyor. Bu sebeple benzer girişimlerde büyüme oranları nasıl, sektör analist beklentileri, sektör büyüyor mu, kurucuların ürünü için satış kanalları test ettiğindeki göstergeler analiz edilebiliyor mu gibi durumlar DCF analizine doğrudan veya dolaylı olarak aktarmak gerekiyor. Böylece girişimin gerçek değerine ulaşabiliyoruz.

Aşağıda bir startup’ın DCF yönteminde kullanılan 5 yıllık ciro büyüme varsayımları örnek olarak gösterilmiştir.

Startup’ın maliyetleri için de aynı senaryolar uygulanarak DCF çalışmasında doğru sonuca varılabilir.  Hem gelir hem de maliyet varsayımları tamamlandığında örnek DCF çalışması, aşağıdaki gibi startup’ın gerçek değerine ulaşılabilecektir.

Örnek 2: DCF Analizi

3. NAV (Varlık Değeri) Yöntemi:

Son olarak diğer bir yöntem ise varlık esaslı değerleme yöntemi olan Net Aktif Varlık (NAV) yöntemidir. Genel anlamda girişimcilik ekosisteminde çok kullanılan bir yöntem olmadığını belirtmeke fayda var. Temelde Ar-Ge’ye yapılan yatırımlar, fikri mülkiyet, ve yeniden oluşturma (yerine koyma) maliyetleri baz alınmaktadır. 

Özellikle patentler, geliştirilmiş algoritmalar ve prototipler varsa, bunların değerleri dikkate alınıyor. Bu yöntemde şirketin geliştirdiği teknoloji ve IP’nin yeniden oluşturulması için gereken zaman ve maliyet hesaplanarak değerleme yapılabilir. Son dönemlerde popüler olan sanayi odaklı girişimlerinde (elektrikli araçlar, mobilite) geliştirilen teknolojilerde bu yöntem daha yaygın kullanılıyor.

On yılı aşkın süredir, Türkiye'nin teknoloji girişim ekosistemine katkıda bulunmak ve değer yaratmak için büyük bir özveriyle çalışıyoruz. Bu süre zarfında kazandığımız derin bilgi birikimi ve güçlü iş ağımızla girişimcilere destek oluyoruz. Boğaziçi Ventures olarak yatırımlarımızı şekillendirirken birçok dikeyde teknolojinin gücünü kullanarak sürdürülebilir ve akıllı çözümler sunma potansiyeline inanıyoruz.

Girişimcileri Boğaziçi Ventures’a [email protected] maili üzerinden yatırım görüşmeleri yapmak üzere başvurmaya davet ediyoruz! Teknoloji girişiminizi büyütmek ve küresel iş ağımıza katılmak için hemen başvurun!