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Avaliando sucesso do portfólio de produtos digitais – Parte 2

  • Blog
  • 17 de Janeiro de 2014
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Depois de ver quais são os principais erros das corporações em prever o sucesso de projetos e produtos usando ferramental inadequado para a classe de ativos, vou abordar um processo mais adequado de avaliação, utilizando ferramentas como opções reais, comparáveis e análises de árvore de decisão.

Por que O.R.

Uma das maneiras de tratar a questão de valorizar a flexibilidade gerencial e a tomada de decisão posterior (com mais informações e aprendizado, empíricos na sua natureza) é modelar os ativos como opções, neste caso denominadas de “opções reais”.

Os defensores do uso de opções reais para avaliação de ativos podem alegar alguns dos seguintes fatores:

  • O ambiente de negócios é dinâmico e cheio de incerteza e riscos, mas existem informações valiosas nestas incertezas;
  • Quando estas incertezas são eliminadas ao longo do tempo, os gestores podem tomar decisões qualificadas de correção de rumo;
  • ORs incorporam este modelo de aprendizado como um mapa estratégico.
  • Estratégias tradicionais podem – ao negligenciar esta flexibilidade gerencial – avaliar determinados projetos e estratégias muito abaixo do seu valor real.

O que são O.R.s

OR é uma metodologia moderna para análise econômica de projetos e decisões de investimento sob incerteza. A OR complementa (mas não substitui) as ferramentas ortodoxas de avaliação. Considera as incertezas e as opções (flexibilidades gerenciais) relevantes e dá duas respostas:

1)     O valor da oportunidade de investimento (o valor da opção)

2)     A regra de decisão ótima (gatilho)

Pode ser visto como um problema de otimização:

Maximizar o VPL (função objetivo típica) por meio do gerenciamento ótimo das opções (flexibilidades gerenciais) relevantes, sujeito a:

a) Incertezas de mercado (exs.: preço do óleo, demanda de produto);

b) Incertezas técnicas (exs.: reserva de óleo, sucesso em P&D);

c) Incertezas nas ações de outros players (competição. Ex.: leilão).

O método de opções reais só possui grande valor quando o cenário possui alta incerteza e alta flexibilidade de mudança de decisão.

Ativos1

O método de opções reais traz grandes benefícios quando existe grande incerteza e o projeto em análise não possui um grande ou baixo VPL, que já confirmaria ou negaria a realização do projeto.

Ativos2

Intuição por trás do uso de opções

Quando usamos fluxo de caixa descontado simples, trabalhamos com um ambiente de volatilidade zero e incerteza zero.

Ativos-Post1

fonte: Mum, www.realoptions.com

Mas o mundo real provavelmente terá este tipo de realidade (abaixo) e o uso de opções reais geraria valor para calcular, por exemplo, o valor de ter a opção de expandir ou abandonar um negócio.

Ativos4

fonte: Mum, www.realoptions.com

Limitações do uso de opções reais para projetos e produtos digitais

Em uma visão simplificada, a avaliação de um ativo usando O.R. seguiria este processo (clique na imagem para aumentar):

Ativos5

De forma simplista, o problema está em conseguir aplicar os modelos de avaliação conhecidos para esta classe de ativo, na qual os valores de volatilidade e de exercício da opção bem como outros parâmetros não estão disponíveis pela inexistência de ativos comparáveis. A aplicação destes métodos se torna falha e induzirá a más decisões de negócio.

Onde Opções Reais são aplicáveis

O.R.s não devem ser aplicadas em qualquer lugar, só onde exista opções e se a relação de custo x benefício for adequada. Existem cinco critérios para checar a aplicabilidade de O.R.s:

a) Existe um modelo financeiro ou este pode ser construído;

b) Existe incerteza, e esta poderá resolvida com o tempo, eventos e ações;

c) Existe flexibilidade ou opções de decisão e ação;

d) Incerteza gerará ao longo do tempo decisões e ações;

e) O time executivo está qualificado e tem mandato para tomar as decisões

Pense em opções reais, mas não calcule o valor de opções reais

Recentemente me deparei com um artigo brilhante (Valuing Technology Investiments: use real options thinking but forget real options valuation), por Paul R. Steffens & Evan J. Douglas.

Eles formalizaram de forma simples um sentimento que me persegue desde que ministrei um curso de opções reais para avaliação de ativos intangíveis: são um ferramental poderoso mas infelizmente inadequado para o problema devido às dificuldades de aplicação e possibilidades de criação de “paraciência”, ou bullshit corporativo para os mais diretos. Não obstante, o sentimento por trás da ferramenta é importantíssimo e dá fundamentação teórica e financeira aos praticantes de métodos empíricos para desenvolvimento de produtos e modelos de negócio (Agile, lean startup).

No seu abstract eles sintetizam a questão:

“Real options valuation (ROV) has recently been proposed as a promising solution to the deficiencies of traditional valuation methods when facing risky technology investments or ventures. Indeed ‘real option thinking’ – the managerial flexibility to capitalise on opportunities when they arise and/or to minimise the impact of threats – is precisely what is needed when faced with the uncertain future of technology investments. Notwithstanding this we argue that traditional decision tree analysis methods are preferred to ROV techniques when valuing technology investments that contain ‘real options’. Our reasoning is twofold. First, ROV techniques provide a sophisticated treatment of market risks, but do not deal with firm-specific risks. However, the elevated risk facing technology ventures is predominantly firm-specific risk, and these ventures face only about average levels of market risk. Second, ROV has a severe practical limitation in the context of new technology ventures.”

Apesar do artigo ter tirado a frustração do meu sistema, a conclusão novamente nos trouxe ao paradoxo “bulldog-Marilyn Monroe”, no qual outro ferramental igualmente poderoso, que é o uso de Análise de árvores de decisão, é recomendado como uma opção melhor. Em minha humilde opinião, tem fundamentalmente o mesmo problema do uso de ROV, só que agora representado no processo arbitrário da definição das distribuições de probabilidade de cada nós e sua respectiva taxa de desconto.

Análise de árvore de decisão, DTA, “yet another big hammer” (quando você tem um martelo grande tudo parece prego)

Numa visão simplificada, se trata de representar os diferentes cenários de uma decisão de investimento em uma árvore de possibilidades com diferentes tipos de distribuição de probabilidade em cada nó e de taxa de desconto, levando à possibilidade de cálculo de Valor Esperado da árvore como um todo.

Exemplo ilustrativo utilizando a ferramenta @Risk (clique na imagem para aumentar):

Ativos6

Avaliando projetos e produtos como startups em um ambiente de venture capital

Bom, se fluxos de caixa descontado, opções reais e DTA não atendem completamente o problema, qual seria a solução para avaliar decisões de investimento para montagem de portfólio de projetos, produtos/modelos de negócio digitais?

A resposta talvez seja todos. Adicionalmente, quando aplicável a utilização de procedimentos semelhantes aos que utilizam os participantes do ciclo de venture capital, ou seja, utilizando o  mercado dentro do possível e a melhor série histórica do ativo comparável mais líquido mais próximo.

Se você está metido em inovação, vai ter que criar elementos que mensurem, valorem a apoiem decisão baseado em tração, e não em VPL ou qualquer ferramenta exótica de avaliação. Se o Instagram, Pinterest e o Snapchat passassem por um comitê ortodoxo corporativo (fora de contexto) eles não receberiam um real sequer e os projetos seriam terminados. O nível de faturamento é extremamente baixo, quando existe, mas contra o senso corporativo comum todos estes negócios valem mais de um bilhão de dólares cada (às vezes muito mais).

Isto posto, alguns dos seus projetos são melhor avaliados pelo seu comparável startup avaliado por um fundo de VC. Ou seja, aquela coisa simplória mas eficiente de (2013) um milhão pre-seed, 4 milhões em seed e seja o que Deus quiser que estejam pagando para investir na concorrência.  Este processo fatora a existência de demanda e oferta pelo ativo e o “humor do mercado”.

Neste cenário, tem que ser fatorado o problema de que o ambiente de startup tem um processo darwiniano de deal sourcing, ou seja, as melhores startups conseguem (teoricamente) os melhores investidores e as melhores avaliações. No ambiente corporativo isto tem que ser substituído por uma mudança cultural relacionada à estrutura de produto e à formação de “intrafundadores” mas isso é pauta para outro post.

Conclusão

Ao montarmos de forma eficiente um portfólio de tecnologia temos que entender fatores exógenos (qual é o ambiente de negócios, competição, ecossistema de tecnologia), mas principalmente endógenos (somos uma corporação, um fundo, temos um imperativo de inovação ou temos barreiras competitivas artificiais) antes de escolher a melhor estratégia.

Adicionalmente, as quatro formas de avaliação de ativos digitais (intangíveis ou não) devem ser aplicadas consistentemente ao nível de volatilidade e incerteza do ativo, sendo que no caso de ativos de baixa incerteza deveríamos utilizar DCF, para ativos de média incerteza, DCF + DTA + OR e para ativos de grande incerteza tratá-los como startups e avaliá-los como tal.