verdienmodel

 

Blockbusters?

“Weet je Ate, niemand weet waarom een film een succes wordt. Succes is een totaal mysterie. Als we het geheim kenden waren we allemaal rijk.”

Ate de Jong had als commercieel intendant bij het Filmfonds nogal eens te maken met filmmakers die in hun plannen uitgingen van een verwacht aantal van een half miljoen bezoekers, zonder die verwachting behoorlijk te onderbouwen.

Toch wilde De Jong een betere inschatting, of de film een commerciële film zou kunnen worden (meer dan 600.000 bioscoopbezoekers), een publieksfilm (meer dan 250.000) , of een cross-over film (tussen de 50.000 en 250.000 bezoekers).

De Jong nam de stelling in dat er wel degelijk duidelijke regels en richtlijnen zijn. Hij vergelijkt de voorspelbaarheid van een filmsucces met het weerbericht. Meestal kloppen de voorspellingen. Soms niet. Soms heeft de meteoroloog een aspect over het hoofd gezien. En soms is de natuur wispelturig en doet onverwacht iets heel anders.

In zijn essay beschrijft De Jong een concrete stresstest voor nieuwe films. Met succesfactoren en een weging. Een open model (white box) waarin de veronderstellingen en rekenregels zichtbaar zijn. Als aanzet voor een discussie.

Voor Nova Zembla, die 21 november 2011 in première ging, berekende De Jong op verzoek van het NRC vooraf dat deze film 434.297 bezoekers zou trekken, met een bandbreedte van 375.000 tot 475.000.

Het model van De Jong en zijn voorspelling voor Nova Zembla kreeg de nodige aandacht, maar ik miste een terugkoppeling. Voor de geïnteresseerden:  Op 14 december 2011 werd bekend dat de film toen al  400.000 bezoekers had getrokken …

Hitpotentie?

In Barcelona zit een bedrijf, Polyphonic HMI, dat de hitpotentie van nummers kan bepalen. Uit een database van vele duizenden internationale pophits heeft het bedrijf de juiste ingrediënten van hits gedistilleerd.

Iedere muzikant kan tegen betaling van 60 euro zijn nummer ‘wetenschappelijk’ via Uplaya laten analyseren, en krijgt dan te horen hoe hitgevoelig het is.

Het gaat om een gesloten model (black box) waarin de veronderstellingen en rekenregels niet zichtbaar zijn. De belanghebbende krijgt alleen de uitkomst van de beoordeling.

Overnamekandidaat?

In juli 2000 presenteerde de faculteit Bedrijfskunde aan de Rijksuniversiteit Groningen een ‘overnamemodel’dat een financieel profiel beschrijft van overgenomen bedrijven.  Voor de ontwikkeling van het overnamemodel werd aansluiting gezocht bij het uitgebreide financiële ratio-onderzoek naar faillissementen door financiële goeroes als Altman, Beaver, Bilderbeek, Blum, Edmister, en Tamari.  Het Groningse model maakt met slechts vijf financiële ratio’s een eenvoudige analyse. Winst blijkt geen onderscheidende factor.

Overgenomen bedrijven onderscheiden zich vooral in variabelen als ‘bruto toegevoegde waarde’ en ‘cashflow’. Dat komt overeen met de theorie die vooronderstelt dat ondernemingen veelal worden overgenomen in de groei- of in de oogstfase van hun levenscyclus. Een groeifase kenmerkt zich door financierings- of liquiditeitsproblemen met een hoge bruto toegevoegde waarde, maar een nog onderontwikkelde cashflow. De oogstfase gaat juist gepaard met een lage bruto toegevoegde waarde in een verzadigde markt en een hoge cashflow.

Het model is met behulp van een neuraal netwerk ontwikkeld en heeft een  betrouwbaarheid van 94%. Het is een white box waarin de veronderstellingen en rekenregels zichtbaar zijn. Dat ziet er als volgt uit.

 J =       -0,422893 ln{F1(t-4)} – 0,00202201 F2(t-1) + 0,0225495 F2(t-2) – 0,000998008 F2(t-3) – 0,0225819 F3(t-2) – 1,03187 F4(t-3) + 0,00505904 F5(t-1) + 0,00518636 F5(t-4) + 2,65227

Waarbij geldt:

          J > 0,265 : overname

          J < 0,265: geen overname

          (t-n) = n jaar voor overname

De afzonderlijke ratio’s zijn:

          F1 = {bruto toegevoegde waarde/materiële vaste activa} * 100

          F2 = {cashflow /(schuld lange termijn + kortlopende schulden)} * 100

          F3 = {cashflow /kortlopende schulden} * 100

          F4 = {handelskredieten/(bedrijfsopbrengsten + bruto marge)}

          F5 = {  bruto toegevoegde waarde/cashflow}

De formule dient zich aan als een gedetailleerd recept voor een mooi gerecht: ‘Men neme 0,00518636 bruto toegevoegde waarde gedeeld door cash flow van vier jaar geleden …’

Bij de introductie in 2000 werd best veel ruchtbaarheid aan het model gegeven. Ruim tien jaar later is er echter nauwelijks iets meer van terug te vinden.

OK-score als ultieme black box

In diezelfde zomer van het jaar 2000 zette notaris Groeneveld uit Barendrecht zijn handtekening onder een akte dat de resultaten beschreef van een financieel-analytische proef die die dag – en de vijf voorafgaande jaren – onder zijn toeziend oog was uitgevoerd. Initiatiefnemer van het experiment was Willem Okkerse, een toen 54-jarige Haagse bedrijfskundige die werkte aan een promotieonderzoek bij de sectie econometrie aan de economische faculteit van de Universiteit van Amsterdam.

Vier ondernemingen uit de financiële dienstverlening, ING, Parcom Ventures, Graydon en NPM waren in verband met deze test uitgenodigd om jaarcijfers over vijf opeenvolgende boekjaren aan te leveren van tien bedrijven. Minimaal één, maar maximaal negen daarvan moesten nadien failliet gegaan zijn. De cijfersets waren door notaris Groeneveld geanonimiseerd, net als de sector waarin ze opereerden.

Okkerse wilde bewijzen dat hij met een door hem ontwikkeld ratingmodel – met een knipoog naar zijn achternaam ‘OK-Score TM’ gedoopt – kon voorspellen of de desbetreffende bedrijven in het jaar volgend op dat van het laatst beschikbare jaarverslag, failliet waren gegaan. In de akte beschreef notaris Groeneveld een eindconclusie met de drie zinnen waar het Okkerse allemaal om te doen was geweest:

‘Met de OK-Score als methode werd drie jaar van te voren twintig procent (twee uit tien) van de bedrijven die later zouden failleren, als zodanig geïdentificeerd. Twee jaar van te voren werd zestig procent (zes uit tien) van de bedrijven als zodanig geïdentificeerd. Eén jaar van te voren werd honderd procent (tien uit tien) van de bedrijven als zodanig herkend.’

Toen Okkerse in 2001 na een opdracht van beleggingsgoeroe Rienk Kamer het Landis-debacle voorspelde en ook zijn OK-Score lanceerde, kreeg hij snel aandacht in de media. Onder meer in de tv-show van Harry Mens, waar hij in februari 2002 voorspelde dat Ahold in problemen zou komen.

Ondanks deze vliegende start heeft de OK-score niet de vlucht genomen die je zou verwachten. Regelmatig bewijst Okkerse in zijn blog zijn gelijk, maar het door hem opgerichte OK-rating Institute slaagt er niet in om orders te krijgen van grote partijen als institutionele beleggers. “Een onbegrijpelijke hoeveelheid koudwatervrees’ weerhoudt hen om de methode van Okkerse te gebruiken.

Ratings: White box of black box?

Bij ratinginstrumenten lijkt zich een opmerkelijk fenomeen voor te doen.

Bij white box modellen zijn de uitgangspunten en de werking van het model zichtbaar. Daardoor kan iedereen ‘er iets van vinden’. In het gunstigste geval levert zo’n model een bijdrage aan de evolutie van inzichten. Zonder dat je er zelf veel wijzer van wordt. In het ongunstige geval wordt het model bijgezet in een mausoleum.

Een goed black box model heeft de potentie om een revolutie op gang te brengen. Een daverende klapper aan het firmament van belanghebbenden. Maar het gesloten karakter van een black box remt tegelijk de acceptatiegraad bij de potentiële gebruikers. Wil je een leuk verdienmodel uitrollen, dan moet de black box gesloten blijven. Maar bij een gesloten black box blijven heel wat partijen koudwatervrees houden. Ondanks een indrukwekkende lijst van correcte voorspellingen kan het succes zich beperken tot een natte vuurpijl.

Damned if you do, damned if you don’t.