【烧脑干货榜单】从融资数据看各行业发展规律

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36个氪星的数据库覆盖了近60，000家互联网企业，包括大量资金没有着落的企业，其中一些已经完成了一轮或多轮融资。自1999年以来，我们已经积累了近20，000份融资记录。本文针对这个庞大的融资数据库，挖掘企业和行业的特点，进行前所未有的融资数据分析。让我们让数据“说话”，看看互联网行业运行过程中一些未知的规律，从中我们可以找到什么价值点。

本文包含三个内容:

1.互联网企业融资时间法。

2.企业融资规模的增长率。(列表)

3.一个猜想。(干货)

一，互联网公司融资时间的规律

#数据处理，在A轮之前，融资统一算作天使轮，不考虑战略投资和并购。

我们统计了过去17年的融资记录，发现相邻两轮融资的平均时间间隔为12-20个月，即1年至1年半。在互联网企业的发展过程中，刚刚完成融资的企业在融资后一年左右的时间内对额外资金没有很大的需求，一般筹集的资金可以满足其一年左右的业务发展和战略安排。然而，下一轮融资与上一轮融资之间的时间间隔太长，企业可能面临资金不足以支持其业务拓展或其他战略决策，这很容易被竞争对手超越。因此，合适的融资时间间隔一般为一年至一年半。

二是不同行业的发展速度

1.不同行业的融资时间规律

从上图可以看出，媒体门户、企业服务、房地产家居和工具软件行业都属于两轮融资，时间间隔很长，都超过了一年半。在媒体门户行业，互动百科的前三轮融资相隔三年。与前一轮相比，湖北体育的第二轮和第三轮融资都相隔两年。媒体门户在最初的开发中不需要花费大量的资金，而是需要长期积累高质量的内容，吸引大量的用户，提高其媒体影响力，然后有广告收入，再通过融资拓展其他业务。高质量的企业服务公司经常缺钱。毕竟，行业门槛非常高。许多投资者会觊觎背后拥有优秀技术的公司，而他们的业务可以直接带来业务收入，导致融资间隔相对较长。

融资最快的行业是金融(11.3个月)、社交网络(13.2个月)和医疗保健(14个月)。以金融业为例，大学生“趣味舞台”平台自2014年3月成立以来，已完成六轮融资，平均每四个月融资一轮。自2015年1月以来，“方司令”也有四次融资记录，这说明公司在这一领域发展迅速。金融公司需要大量的现金来支持他们的现金流和供应链，而在金融领域，有许多方法可以发挥，许多业务线可以扩展，所以在这个行业，企业的平均融资时间间隔不到一年。互联网金融被选为最快的融资行业。

2.相邻几轮企业的融资金额相差数倍

分析表明，两轮融资金额差异的平均倍数最高，分别达到15.6倍和10.6倍。一般来说，高倍数融资差异发生在早期。在汽车运输行业，“无忧好车”在首轮融资2000万美元，比天使轮融资高出近40倍。“汽车猫”第一轮融资和第二轮融资的差距高达40倍。汽车产业是一个新兴产业，市场结构不确定。每个人都想抢一块地，所以早点烧钱是必要的。现在我们到处都能看到二手车公司的广告，这是资金的主要目的地。然而，汽车售后市场的企业通过大量补贴吸引用户和线下商店，他们也没有任何收入。

相邻两轮融资金额差异较大，表明企业的双重估值较高。当然，在其他行业，也有企业估值在短时间内迅速上升的情况。下面，我给大家列出各行业中相邻融资金额倍数最高的前3名企业。

第三，一个猜想

通过以上分析，对于互联网企业来说，它们处于不同的行业，相邻两轮融资的时间间隔和金额差异倍数有一定的规律。这两个因素与企业的发展有一定的联系。

所以我们猜测:

在这里，投资资本的回报效率意味着一个企业的价值每月增加数倍，也可以说是一个企业投资股东每月的回报率。

用数学公式表示如下:

其中，R代表投资资本的回报效率。f代表融资金额。t代表融资时间。

这一平均投资资本回报率对于评价企业发展和行业现状具有重要意义。不同行业的企业和某一行业不同轮次的融资具有不同的投资资本回报效率。

以电子商务行业为例，经过计算，电子商务企业的平均投资资本回报率为0.7(次/月)。换句话说，投资电子商务企业的平均月收入是70%。

计算每个企业的R，然后取平均值，即该行业的平均投资资本回报率。通过大量的历史数据计算出这个值后，我们就可以对各个行业甚至企业的现状进行评估。

摘要:

在不同的行业中，相邻几轮企业的时间间隔和融资额之间的差异遵循一定的规律。一方面，企业在考虑融资时，可以将本行业的投资资本回报率(R)作为基准，或者比较相邻两轮融资的时间间隔和金额倍数，并以此为参考对企业进行定位，给出客观的评价。

另一方面，我们知道基于财务模型的估值方法不适合互联网企业。许多早期的互联网公司正处于烧钱阶段，目标是抢占更多的市场，而不是以盈利为主要目的，因此没有好的财务数据来给企业一个准确的财务估值。据我们猜测，在互联网的某个子板块，相邻两轮融资的平均时间间隔与平均融资金额之间存在倍数差异。我们可以将这两个因素作为模型因素，并将其添加到企业价值评估模型中。其他重要因素(用户数据、团队背景、市场规模等)。)，我们可以给出全面而客观的估价。

原文作者:王紫逸，如有转载，请注明出处

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