mario chamorro - valoracion de empresas de internet

Proyecto Fin de Máster

Valoración de

Empresas de

Internet

Mario Chamorro Acosta

[email protected]

Máster en Bolsa y Mercados Financieros

Proyecto Fin de Máster – Valoración de Empresas de Internet Máster en Bolsa y Mercados Financieros Mario Chamorro Acosta

2

Indice

Valoración de empresas de Internet .................................................................................................. 3

Objetivos de la tesina ......................................................................................................................... 4

Modelos de negocio en Internet ........................................................................................................ 5

Factores que aceleran el ciclo de vida de las empresas online ...................................................... 9

El método del descuento de flujos de caja ...................................................................................... 13

Cash Earnings ............................................................................................................................... 14

Cash Investments ......................................................................................................................... 17

La tasa de descuento (WACC) ...................................................................................................... 17

Cálculo del Enterprise Value ........................................................................................................ 18

Estimación del valor de las acciones ............................................................................................ 18

Variables “exóticas” ......................................................................................................................... 19

Construcción de modelo de descuento de flujos basado en variables “exóticas” predictivas ........ 20

Breve descripción de las empresas analizadas: ........................................................................... 20

Variables analizadas: .................................................................................................................... 22

Resumen de variables “exóticas” + información financiera ........................................................ 24

Matriz de correlaciones ................................................................................................................ 25

Variable “VVP” (Visitors, Visits and Page Views).......................................................................... 26

Otras variables ............................................................................................................................. 27

Construcción del modelo de valoración de empresas basado en variables exóticas .................. 27

Notas sobre la aplicación del modelo al resto de empresas ........................................................ 31

Resultados de la valoración .............................................................................................................. 35

Conclusiones sobre el método propuesto ....................................................................................... 36

Bibliografía ....................................................................................................................................... 39

Sitios Web de interés ....................................................................................................................... 39


3

Valoración de empresas de Internet

Internet ha revolucionado el mundo tal como lo conocíamos. Cada vez se convierte más

en un parte importante e imprescindible de nuestras vidas y nuestro tiempo, siendo

prácticamente imposible imaginar una sociedad como la actual sin Internet. Como veremos más

adelante, en pocos años Internet ha pasado de ser un coto privado de unos pocos expertos,

científicos y aficionados a la tecnología, a estar disponible para más de 2.000 millones de

personas (casi un 30% de la población mundial cuenta con acceso a Internet, siendo este

porcentaje superior al 70% en la mayoría de los países desarrollados).

La rápida adopción de Internet ha motivado la aparición en pocos años de auténticas

multinacionales que en muchas ocasiones superan en tamaño a “antiguos” gigantes industriales

que necesitaron décadas para convertirse en lo que son hoy día. Empresas como Google, Yahoo!,

Amazon, Netflix o eBay, apenas existían hace 15 años y en la actualidad general millones en

beneficios y emplean a miles de personas. Otras como Facebook, Linkedin, Twitter o Hulu son

mucho más recientes (apenas 5 años) y ya alcanzan valoraciones multimillonarias (aunque no

todas ellas coticen oficialmente en los mercados).

Valorar este tipo de empresas es una tarea complicada, pero no tanto como a finales de

los años 90, donde las fuertes expectativas de crecimiento, previsiones erróneas y ansias

especulativas, acabaron con el pinchazo de la famosa burbuja de las “punto-com”. En aquellos

momentos, muchos autores defendían que los antiguos métodos de valoración de empresas (al

menos los 2 más aceptados: descuento de flujos de caja y valoración por múltiplos) estaban

obsoletos y no servían ya para las nuevas empresas de Internet. Proponían utilizar nuevas

métricas para medir el valor de las empresas online, como páginas vistas, visitantes, tiempo

medio de estancia, etc. (más adelante abordaremos esta cuestión). Sin embargo la asunción de

principios erróneos (como que las empresas de Internet iban a mantener un crecimiento muy

superior al real como finalmente se comprobó, que Internet iba a ser adoptado más rápidamente

o que miedo al comercio electrónico desaparecería por completo) hizo que compañías en

pérdidas tuvieran valoraciones multimillonarias hasta el estallido de la burbuja (hay cientos de

ejemplos, siendo probablemente los más destacables los de Boo.com1, Pets.com, Toys.com Terra2

o Lycos).

En la actualidad, volvemos a asistir a un momento de gran esplendor para las empresas de

Internet. Sectores que hace pocos años no existían, como las redes sociales o los social games,

reciben valoraciones multimillonarias con “PERes” que recuerdan a los de los puntos álgidos de la

burbuja (LinkedIn cotizaba a los pocos días de su estreno bursáitl a casi 500 veces sus beneficios3).

Se espera que en los próximos meses continúen las salidas a bolsa de empresas tecnológicas que

comenzó a primeros de mayo de 2010 con la red social china RenRen4 (considerada como el

1 Wikipedia: boo.com, The Register: Boo.com tops 100 e-business list

2 DiarioRed.com: Terra o la historia de un sueño

3 Expansión: ¿Se infla de nuevo la burbuja “puntocom”?

4 Forbes Blogs: “Facebook of China” Renren´s IPO Prices Wednesday after delay

http://en.wikipedia.org/wiki/Boo.com

http://www.theregister.co.uk/2001/04/12/boo_com_tops_100_ebusiness/

http://diariored.com/blog/ana/archivo/000424.php

http://www.expansion.com/2011/06/03/empresas/digitech/1307136196.html

http://blogs.forbes.com/tomiogeron/2011/05/04/facebook-of-china-renrens-ipo-pricing-delayed-until-wednesday-reuters/


4

Facebook chino), siguió el espectacular estreno de la red social para profesionales Linkedin5, el

buscador ruso Yandex6 o el popular servicio de música online Pandora7. Así, se espera que en los

próximos meses se produzca el salto al parqué de varios de los grandes servicios de Internet en la

actualidad como son Groupon (que pese a sus graves amenazas y débil modelo de negocio parece

ser la más cercana a debutar hablándose de valoraciones de hasta $25.000 millones8), Facebook

(valorada dependiendo de la fuente entre $50.0009 y $100.000 millones10), Twitter (con

valoraciones cercanas a los $10.000 millones11) o Foursquare.

¿Son adecuadas estas valoraciones? ¿Estamos en ante una nueva burbuja de Internet?

¿Es correcto valorar empresas de Internet previendo crecimientos tan elevados como los que se

pensaban en la anterior burbuja? ¿Tienen alguna influencia variables como las páginas vistas, los

visitantes, la posición en los ránkings, en buscadores, el número de links o los volúmenes de

búsqueda en buscadores en la valoración de las empresas de Internet o cuentan con capacidad

predictiva para los ingresos de las mismas? ¿Cuál ha sido el crecimiento de Internet en los últimos

años y cómo se estima que sea a medio plazo? ¿Cuáles son los modelos de negocio que permiten

a las empresas de Internet obtener beneficios? ¿Cómo es el ciclo de vida de estas empresas y

cómo afecta la existencia (más bien inexistencia) de barreras de entrada para competidores? ¿Son

realmente los “tradicionales” métodos de valoración de empresas obsoletos para estas nuevas

empresas?

Intentaremos resolver estas preguntas a lo largo de las siguientes páginas.

Objetivos de la tesina

Analizar los diferentes modelos de negocio aplicados por las empresas de Internet

Estudiar las características del acelerado ciclo de vida que presentan las empresas online así

como los factores que provocan ese aceleramiento

Estudiar la aplicación del método del descuento de flujos de caja para las empresas de

Internet, así como sus características y particularidades respecto a otra tipología de

empresas

Proponer un método de valoración de empresas online basado en una serie de “variables

exóticas” que intenten predecir la evolución de las empresas analizadas más allá de las

tradicionales métricas como ventas futuras, competencia, entorno macro, etc.

Realizar un estudio de las 4 principales empresas de Internet cotizadas en la actualidad

(Google, Amazon, Ebay y Yahoo!) analizando las variables exóticas propuestas, tratando de

dar un precio objetivo a esas empresas

5 Reuters: LinkedIn share Price more tan doubles in NYSE debut

6 Bloomberg: Yandex jumps on first day in biggest 2011 tech IPO

7 USA Today: Pandora IPO ready to rock Wall Street

8 Huffington Post: Groupon files for IPO

9 NY Times: Goldman offering clients a change to invest in Facebook

10 CNET News: Facebook planning IPO on $100 billion valuation?

11 Wired: Twitter valuation talk hits $10 billion

http://www.reuters.com/article/2011/05/19/us-linkedin-ipo-risks-idUSTRE74H0TL20110519

http://www.bloomberg.com/news/2011-05-24/yandex-jumps-after-raising-1-3-billion-in-biggest-technology-ipo-of-year.html

http://www.usatoday.com/tech/news/2011-06-13-pandora-ipo_n.htm

http://www.huffingtonpost.com/2011/06/02/groupon-files-for-ipo_n_870473.html

http://dealbook.nytimes.com/2011/01/02/goldman-invests-in-facebook-at-50-billion-valuation/

http://news.cnet.com/8301-13506_3-20070877-17/facebook-planning-ipo-on-$100-billion-valuation/

http://www.wired.com/epicenter/2011/02/twitter-valuation-10-billion/


5

Modelos de negocio en Internet

Desde la explosión del “internet comercial” a mediados de los 90 del siglo pasado, han

aparecido diversidad de modelos de negocio a través de la red. Existen multitud de artículos

analizando las diferentes formas de monetizar un sitio web o cómo transformar los modelos

“offline” a “online” adaptándolo a la idiosincrasia propia de Internet.

No es nuestro objetivo analizar los diferentes modelos de negocio aparecidos (y los

nuevos que, sin duda, aparecerán con el paso del tiempo y la madurez del medio), por lo que

expondremos una breve reseña de los principales y pasaremos a analizar los dos más relevantes

objeto de esta tesina: el modelo de la publicidad y el del comercio electrónico.

Publicidad: Se trata del modelo más extendido en la actualidad. Podría considerarse una

extensión del tradicional modelo publicitario ya explotado en otros medios de comunicación

como la televisión, radio, prensa, revistas o incluso la publicidad “outdoor”. Podemos resumirlo

brevemente como el modelo consistente en vender parte de un sitio web a un anunciante a

cambio de un precio determinado en función de diferentes variables (visitas, visitantes, clicks,

conversiones, imagen, etc.). Ejemplos representativos de este modelo de negocio serían empresas

como Google, Facebook, Tuenti, Yahoo!, LinkedIn, o YouTube.

Comercio electrónico: Gigantes como Amazon, Pixmania, eBay, Netflix, aparecieron

prácticamente de la nada y se han convertido en empresas capaces de rivalizar con otros gigantes

como Walmart, Sears o Carrefour. No hay que olvidar que algunas empresas “offline” supieron

reaccionar a tiempo y se adaptaron al nuevo panorama “online” convirtiéndose en empresas

mixtas capaces de rentabilizar tanto el canal online como el offline (El Corte Inglés, Carrefour,

Best Buy, Apple). El modelo de negocio es muy sencillo, simplemente se trata de la adaptación del

canal de venta físico a Internet, con las ventajas –e inconvenientes- que ello supone (menor

necesidad de inventario, ahorro general de costes, rapidez, adaptación a los cambios, menor

coste de mantenimiento, etc.).

Software como servicio (SaS): Aunque algunos autores no lo consideran un modelo de negocio

propio de Internet (enclavándolo por lo tanto en el “tradicional” modelo de venta de software,

explotado con gran éxito por empresas como Microsoft, Oracle o SAP), se ha producido un

importante cambio en los últimos años que ha propiciado la aparición de SaS que tienen en

Internet su razón de ser. Empresas como Evernote.com (software de gestión de notas), Avast

(antivirus), Dropbox (almacenamiento en “la nube”) y otras con sus raíces en el mundo “off” que

ofrecen nuevos servicios 100% enfocados a Internet como Oracle, Microsoft o Salesforce serían

ejemplos claros del modelo de negocio de venta de software como servicio a través de Internet

(bien porque la venta se realice de forma exclusiva -o no- a través de Internet, o bien porque el

servicio requiera de Internet para explotar sus funcionalidades). Resaltar en este punto la

importancia que está teniendo la rápida adopción de los smartphones por parte de la población

general, que hace que las empresas adapten sus servicios a estos dispositivos multiplicando las

funcionalidades y utilidad de los mismos.


6

Servicios Premium: Aunque en la mayoría de los casos es más bien una extensión de otro modelo

de negocio (generalmente publicitario o software como servicio), podemos considerarlo como un

modelo de negocio propio. El término fue utilizado por primera vez por el emprendedor Fred

Wilson12, quien lo describe de la siguiente forma:

“Give your service away for free, possibly ad supported but maybe not, acquire a lot of customers

very efficiently through word of mouth, referral networks, organic search marketing, etc, then

offer premium priced value added services or an enhanced version of your service to your

customer base”13

Podemos, por lo tanto, describirlo como el modelo de negocio basado en ofrecer un determinado

servicio de forma gratuita, ofreciendo además funciones avanzadas o exclusivas a determinados

usuarios que decidan pagar por ello (combinando, por ello, un modelo free y otro Premium).

Ejemplos serían empresas como Skype, LinkedIn, Spotify, o adaptaciones de empresas offline

como el New York Times (www.nytimes.com) o el grupo español Unidad Editorial a través de

www.Orbyt.es.

Intermediación y afiliación: Probablemente el modelo de negocio menos conocido en Internet.

Podría, una vez más, ser considerado una extensión del modelo publicitario, pero tiene sus

propias características que lo diferencian de forma clara. De forma resumida, podríamos decir que

se trata de hacer de intermediario para un tercero, promocionando sus productos, obteniendo a

cambio una comisión sobre las ventas del producto promocionado. A diferencia del modelo de

comercio electrónico, el artículo o servicio es vendido realmente por el tercero, pero el cliente

llega a ese tercero a través del intermediario/afiliado. Internet permite de forma sencilla el

seguimiento (tracking) de la navegación de los internautas por lo que es sencillo conocer las

ventas que se han realizado a través de un intermediario/afiliado. Este modelo de negocio ha

creado grandes empresas como Zanox o TradeDoubler y permitdo a otras como Amazon o

Pixmania, convertirse en los gigantes que son a día de hoy.

Micropagos: El último modelo de negocio analizado es también el más reciente y podría

considerarse como una amalgama del modelo de comercio electrónico y el software como

servicio. Los ejemplos que mejor ilustran este modelo de negocio son los numerosos juegos

sociales en las redes sociales (especialmente Facebook) donde los jugadores pueden comprar

objetos dentro del propio juego con dinero real para acceder a contenido extra u objetos

especiales. La proliferación de los sistemas de envío de dinero electrónico como Paypal,

Moneybookers o Google Wallet hacen que sea uno de los modelos más prometedores a medio

plazo y con más recorrido. Podría considerarse como la evolución de los tradicionales pagos por

SMS.

12

http://www.avc.com/a_vc/about.html 13

http://avc.blogs.com/a_vc/2006/03/the_freemium_bu.html

http://www.nytimes.com/

http://www.orbyt.es/

http://www.avc.com/a_vc/about.html

http://avc.blogs.com/a_vc/2006/03/the_freemium_bu.html


7

Ciclo de vida en empresas de Internet

La mayoría de las empresas que sobreviven los difíciles primeros años de su existencia

siguen una evolución similar. De una pequeña empresa o nada más que una idea, pasando por

unos duros primeros años donde la vida de la empresa corre serio peligro con una lenta evolución

de las ventas, a un periodo de incremento en la facturación de la misma que, antes o después, se

desacelera, estanca e incluso decrece, dejando su lugar para nuevas ideas y empresas más

eficientes y competitivas.

La tasa de supervivencia de las nuevas empresas a lo largo del tiempo es bastante baja.

Como vemos en la siguiente tabla, poco más del 35% de las nuevas empresas creadas sobreviven

pasados 5 años. Precisamente, las empresas que operan principalmente en Internet poseen una

de las tasas de fracaso más elevadas de todos los sectores.

Proportion of firms that were started in 1998 that survided through14

…

Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year 6 Year 7

Natural Resources 82,33% 69,54% 59,41% 49,56% 43,43% 39,96% 36,68%

Construction 80,69% 65,73% 53,56% 42,59% 36,96% 33,36% 29,96%

Manufacturing 84,19% 68,68% 56,98% 47,41% 40,88% 37,03% 33,91%

Transportation 82,58% 66,82% 54,70% 44,68% 38,21% 34,12% 31,02%

Information 80,75% 62,85% 49,49% 37,70% 31,24% 28,29% 24,78%

Financial Activities 84,09% 69,57% 58,56% 49,24% 43,93% 40,36% 36,90%

Business Services 82,32% 66,82% 55,13% 44,28% 38,11% 34,46% 31,08%

Health Services 85,59% 72,83% 63,73% 55,37% 50,09% 46,47% 43,71%

Leisure 81,15% 64,99% 53,61% 43,76% 38,11% 34,54% 31,40%

Other Services 80,72% 64,81% 53,32% 43,88% 37,05% 32,33% 28,77%

All Firms 81,24% 65,77% 54,29% 44,36% 38,29% 34,44% 31,18%

Volviendo al análisis del ciclo de vida de las empresas de Internet, es claro que éstas no

son ajenas a esta evolución y suelen mostrar un comportamiento similar al de sus homónimas

“off-line”, si bien cabe destacar la rapidez y aceleración de todas las fases del ciclo de vida que

experimentan las empresas centradas en Internet como ilustra el siguiente gráfico.

14

Fuente: The Dark Side of Valuation (Asworth Damodaran), Capítulo 9


8

15

15

Fuente: Ignite Social Media (www.ignitesocialmedia.com) – Empresas dedicada al estudio y análisis de nuevos modelos de negocio en Internet, centrados en las redes sociales. Los datos fueron obtenidos a través de las herramientas que Google pone a disposición de los anunciantes de forma gratuita (Google Ad Planner (https://www.google.com/adplanner/) y Google Inishts (http://www.google.com/insights) permitiendo a los mismos estimar el tráfico de gran parte de los sitios de Internet.

http://www.ignitesocialmedia.com/

https://www.google.com/adplanner/

http://www.google.com/insights


9

El gráfico muestra la evolución del tráfico estimado por Google en diferentes redes

sociales en los últimos años. Como vemos, las empresas de la columna de la izquierda muestran

una evolución positiva, creciendo exponencialmente en los últimos meses (a destacar la

envidiable evolución de LinkedIn desde 2008, a pesar de llevar en funcionamiento de manera más

o menos modesta desde 2003. Hay que tener claro en este momento, que estamos hablando del

tráfico que las empresas consiguen atraer a sus páginas, lo cual no significa necesariamente más

ingresos para la misma (aspecto que dependerá en gran medida del modelo de negocio adoptado

por la empresa y su capacidad para monetizar ese tráfico). Trataremos de analizar más adelante la

posible relación existente entre el tráfico de la web, los ingresos de la empresa detrás de la página

y la valoración que se puede dar a la misma en función de esta variable.

Sin embargo, en este momento resulta más relevante analizar brevemente las redes

sociales recogidas en la columna de la derecha, representando cuáles son las redes que más

tráfico están perdiendo. Nos centraremos en el caso de Hi5:

Si analizamos la evolución del tráfico de Hi5.com, podemos identificar con total claridad

las diferentes fases del ciclo de vida de una empresa que se acerca a su final y que ha pasado por

todas las fases en menos de 6 años, habiendo logrado un notable éxito en 2007 y 2008.

Es difícil imaginar en la actualidad empresas fuera de Internet que muestren unos ciclos

de vida tan concentrados.

Factores que aceleran el ciclo de vida de las empresas online

Crecimiento intrínseco de Internet: Considerando mediados de la década de los 90 como

el nacimiento del “Internet comercial”, donde cualquiera podía tener acceso a la totalidad

de la red y ésta pasó de ser instrumento privado para universidades, militares o

corporaciones, el crecimiento ha sido imparable. En el año 1995 había 16 millones de

personas con acceso a Internet, la mayoría de los cuales se encontraban en Norteamérica

o Europa. A comienzos de 2011, más de 2.000 millones de personas cuentan con acceso a

Internet, y el grado de adopción en países desarrollados es elevadísimo (superior al 70%

en la mayoría de los casos). Los países en vías de desarrollo siguen con una tasa de

penetración mucho más baja pero las perspectivas son bastante positivas y se espera que


10

en los próximos años, más del 70% de la población mundial cuente con acceso a

internet16.

Un crecimiento tan rápido y sostenido ha permitido que empresas que hace unos años ni

siquiera existían, se hayan convertido en los gigantes que son hoy en día (actualmente, los

3 casos más destacables serían Google, Facebook y Amazon). Se espera que los

crecimientos los próximos años sean similares (obviamente, no tanto en los países

desarrollados que cuentan con tasas de penetración muy altas, pero sí en países en vías

de desarrollo a los que les queda mucho camino por recorrer en lo que a adopción de

Internet se refiere)17.

Desarrollo tecnológico: Internet ha dependido hasta hace muy poco al 100% de los

ordenadores (que eran la única forma eficiente de acceder a los contenidos de la red). El

abaratamiento de los precios en los mismos así como el gran desarrollo tecnológico que

han sufrido, permitió en las 2 últimas décadas que prácticamente cualquiera pudiera

acceder a un ordenador a nivel particular. Desarrollos como las interfaces gráficas, el

ratón o los avances en usabilidad, hicieron que los ordenadores dejaran de ser coto

privado de empresas y organismos y cualquier persona sin conocimientos previos de

informática, pudiera utilizarlos.

A destacar también en este punto las mejoras experimentadas por las conexiones, que

han permitido el desarrollo de negocios como el del video/música online (cuyo

exponentes más claros serían YouTube, Netflix, Hulu y Spotify) o los videojuegos en red (a

destacar en este caso las plataformas de juego online de Sony –PSN- y Microsoft con su

16

Fuente: Intertnet World Stats 17

Fuente: http://www.internetworldstats.com

0

500

1.000

1.500

2.000

2.5001

99

5

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

200

4

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

Internet Million Users

http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm

http://www.internetworldstats.com/


11

Xbox Live, así como el auge de los “juegos masivos online” (MMORPG), entre los que

destacaría World of Warcraft, que sigue proporcionando a sus creadores millones de

dólares al año en ingresos18).

Adopción de nuevas tecnologías (móviles, tablets, desarrollo de dispositivos con acceso a

Internet…): Sobre todo en los últimos años, estamos siendo testigos de una nueva

revolución en Internet que hace que cada vez pasemos más tiempo conectados y

disfrutemos de las ventajas. Hoy día prácticamente cualquier teléfono de gama media

puede conectarse a Internet con total solvencia y permite realizar prácticamente la

totalidad de las tareas que hasta hace unos años eran exclusivas para los ordenadores.

Los tablets serían la segunda derivada, y están experimentando unos crecimientos

inusitados, sobre todo de la mano del iPad de Apple. También estamos siendo testigos de

un aluvión de productos con capacidad para conectarse a la red, como televisores,

despertadores o incluso frigoríficos capaces de realizar la compra cuando se están

vaciando. Estamos por ello “expuestos” a Internet por todos los frentes, y cada vez su uso

es más común y necesario. Se espera que esta tendencia continúe a medio plazo y sigan

apareciendo nuevos productos que aprovechen las ventajas de Internet, por lo que las

empresas siguen teniendo una clara oportunidad para incrementar beneficios.

La aparición de los llamados “nativos digitales”: Nacidos a partir de 2000, que han

convivido desde prácticamente siempre con las nuevas tecnologías e Internet, y para los

que usar un ratón o un teclado es algo tan habitual y natural como para las generaciones

anteriores escribir en papel. Se trata de uno de los segmentos sociales que más tiempo

pasan en la red y menos usan otros medios como la televisión, periódicos o la radio. Para

ellos conectarse a Facebook o comunicarse por Skype es algo totalmente natural y están

habituados a comprar por Internet, aunque en algunos casos, existan contenidos por los

que es muy difícil hacerles pagar.

Bajas barreras de entrada y feroz competencia: Los tiempos en los que eran necesarias

cientos de personas y millones de dólares para crear una gran empresa han pasado.

Empresas como Facebook, Twitter o Google fueron fundadas por jóvenes estudiantes con

poca o ninguna experiencia en el mundo de los negocios. No son necesarios excesivos

conocimientos técnicos para crear una página web y los costes asociados a la misma no

son muy elevados. Las barreras de entrada, por lo tanto, son muy débiles, por lo que

existen gran competencia (lo cual también hace que sólo “los mejores” sobrevivan). Por

ejemplo, en el sector del e-commerce, el tener a pocos clicks de distancia cientos de

tiendas online donde poder comprar el mismo producto, hace que el precio sea uno de

los factores determinantes de la compra (aunque también juega un papel muy importante

la marca y la seguridad que transmita, tanto a la hora de realizar el pago, como ante

posibles problemas con el producto que exijan su devolución o reparación).

El estar disponible las 24 horas del día en todo el mundo, hace que negocios de nicho

puedan ser más que rentables.

Globalización y ubicuidad de la red: En la actualidad es totalmente normal comprar

ciertos productos directamente en China, Hong Kong o Estados Unidos, con un bajo coste

tanto del producto como del transporte, con las ventajas que ello conlleva. Es muy fácil

conseguir productos no disponibles en un determinado país y la red permite ofrecer un

18

Kotaku: WoW responsable for half of Activision Blizzard´s earnings

http://kotaku.com/5141528/wow-responsible-for-half-of-activision-blizzards-earnings-says-analyst


12

servicio o producto a la práctica totalidad del Mundo en pocos días. Podría decirse que ya

no importa de dónde sea el cliente, siempre podrá tener acceso al producto o servicio.

Esto genera a su vez ciertos problemas legales como en el sector del juego y/o las

apuestas online, donde los operadores operan legalmente en el país donde obtienen la

licencia pudiendo ofrecer su servicio a todo el mundo. En algunos casos las autoridades

intentan regular estas particularidades con mayor o menor acierto, pero salvo ciertos

sectores “calientes” (juego y apuestas generalmente, aunque tampoco debemos olvidar

todos los problemas por los que está pasando el sector del cine y la música “por culpa” de

Internet), el acceso a los productos y servicios a través de Internet, es prácticamente

universal.


13

El método del descuento de flujos de caja

Una vez conocemos las principales características del entorno de Internet y de las

empresas que se sirven de la red para desarrollar sus negocios, pasamos a analizar brevemente el

método de valoración de empresas más aceptado en la actualidad: El descuento de flujos de caja.

Muy resumidamente, podríamos decir que para valorar un negocio con este método,

tratamos de estimar cuáles serán los flujos de caja que la empresa generará en el futuro para,

tras haberlos actualizado temporalmente al momento deseado, obtener el valor total de la

compañía como la suma de dichos flujos.

A modo de resumen, estos son los pasos que se deben seguir para aplicar este método de

valoración de empresas:

Existe infinidad de bibliografía destinada a este método de valoración de empresas y no es

el objetivo de esta tesina profundizar en las generalidades del mismo, por lo que pasaremos

directamente a estudiar su aplicación a empresas que operan de forma mayoritaria a través de

Internet.


14

Como hemos visto, el primer punto y, tal vez el más importante a la hora de aplicar el

método de descuento de flujos de caja, es determinar cuáles serán los flujos de caja de la

empresa a lo largo de los próximos años19:

En el gráfico aparecen reflejadas las variables a tener en cuenta a la hora de determinar los flujos

de caja libre que una empresa genera en un año determinado. En general, con independencia del

sector de que se trate, se utiliza la misma estructura para determinar los FCF, e Internet no es una

excepción.

Cash Earnings

El primer punto a analizar, son las ventas de la empresa en los próximos años. La juventud

de la mayoría de las empresas de Internet (veteranos como Amazon o Google sobrepasan

ligeramente la década de vida) hace que sea muy difícil estimar con precisión la evolución de las

ventas. Este punto será analizado con detenimiento más adelante, tratando de buscar inputs que

nos ayuden a determinar la posible evolución de las ventas de las empresas a medio plazo a

través de las herramientas de marketing, medición y análisis que ofrece Internet.

19

Fuente: Bernardohernandez.com

http://www.bernardohernandez.com/


15

Al aplicar el método del descuento de flujos de caja solemos hacer 2 diferenciaciones a la

hora de determinar los futuros ingresos de las empresas:

Por un lado, aplicamos una tasa de crecimiento estimada en función del análisis realizado

durante los años que consideremos adecuado. Es decir, durante X años, estimamos cuál

será la tasa de crecimiento de la empresa. No hay un criterio específico y absoluto que

determine durante cuántos años debemos aplicar ese porcentaje de crecimiento, pues

depende de diversos factores (como la evolución del sector, expectativas de futuro,

competencia, amenazas, posición de la empresa, apertura de nuevos mercados, etc.).

Lo que sí que podemos mencionar en este punto es que, como norma general,

para las empresas de Internet aplicaremos este crecimiento “rápido” durante un periodo

de tiempo menor, pues todos los factores que debemos tener en cuenta son más

agresivos en este tipo de empresas (por ejemplo, las barreras de entrada en gran parte de

los negocios online son muy bajas, casi cualquier competidor puede lograr una posición

dominante –y esto es algo que se ha visto a lo largo de la corta historia de Internet, donde

jóvenes inexpertos creaban auténticos gigantes desde sus garajes o cuartos de

estudiante, como Yahoo!, Facebook o Twitter.

Por otro lado, generalizando, normalmente la tasa de crecimiento de las ventas

también será superior en las empresas de Internet. Esto se debe, por un lado, a los

factores mencionados en el punto anterior (lo que provoca que una empresa “junior”

pueda hacerse con poco tiempo con una parte importante del mercado) y no menos

importante, al crecimiento intrínseco de Internet que comentábamos en el apartado

“Factores que aceleran el ciclo de vida de las empresas online”.

En segundo lugar, aplicaremos una tasa de crecimiento perpetuo a partir del año

siguiente al último donde aplicamos la tasa de crecimiento “rápido”. Esta técnica nos

permite simplificar el modelo de manera que suponemos que la empresa sigue creciendo

a perpetuidad a un % realista (y nunca superior al crecimiento global de la economía,

pues de ser así y al estar aplicando esa tasa a perpetuidad, llegaría un momento en el que

la propia empresa sobrepasaría a la economía mundial, lo cual carece de lógica). Algunos

autores recomiendan dividir este apartado en los siguientes:

o En primer lugar, un tasa de crecimiento a medio camino entre la tasa anterior de

“crecimiento rápido” y la tasa de crecimiento perpetuo. Así damos más

consistencia al modelo y no pasamos de crecer, por ejemplo un 20% cada año a

crecer un 3%, si no que durante X años (entre 2 y 5), continuamos creciendo pero

a un ritmo decreciente (17%, 14%, 11%, 8%, 5%...).

o Después de ese crecimiento desacelerado, aplicamos normalmente la tasa de

crecimiento perpetuo.

En nuestro caso, por simplicidad, aplicaremos directamente la tasa de crecimiento

perpetuo a partir del año que consideremos termina el “crecimiento rápido”. Como hemos visto,

esa tasa de crecimiento no puede ser superior al crecimiento de la economía mundial, por lo que

procederemos a aplicar dicha tasa de crecimiento que calculamos como la media de crecimientos


16

globales anuales (puede consultarse esta información en la pestaña “WorldData” del Excel que

acompaña a este trabajo. Fuente: The World Bank20).

Algo similar puede decirse de los costes operativos de la empresa. Lejos quedaron los

tiempos en los que las empresas presentaban unos ratios de cash burn insostenibles21, y cuanto

más dinero gastaban, más absurdas eran las perspectivas de éxito futuro para la empresa22. Cabe

destacar en este punto una clara diferencia de las empresas de Internet respecto a las empresas

off line, y es que los costes de la mayoría de las empresas de Internet podrían distribuirse entre

costes de personal y costes de I+D (lo que incluiría programadores, costes de alojamiento de la

página, software, servidores y datacenters). Entraría aquí la excepción de la mayoría de empresas

de e-commerce o distribuidores de productos por Internet, que sí presentan elevados costes

operativos en aprovisionamientos, almacenes, etc., siendo su modelo de negocio idéntico al de

los distribuidores offline (Carrefour, El Corte Inglés, Sears…) pero utilizando Internet como medio

en lugar de locales físicos, con todas las ventajas e inconvenientes que ello supone.

Determinación de los costes para la aplicación del modelo: Hemos visto que el cálculo de

la tasa de crecimiento de los ingresos de una empresa es una labor compleja, imprecisa y en

cierto modo subjetiva. Algo similar ocurre con los costes. Sin embargo, es posible simplificar

ampliamente el modelo si decidimos considerar los costes de la empresa como un % sobre los

ingresos de la misma que se mantendrá constante a lo largo del tiempo. Así, una vez

determinadas los posibles ingresos de la empresa, sólo tendremos que aplicar el % medio que han

supuesto los costes sobre los ingresos los últimos años (con los ajustes que consideremos

oportunos en función de cada empresa analizada) a perpetuidad. El mismo principio será aplicado

para el resto de conceptos (amortizaciones, impuestos, capex, etc., lo que nos permite simplificar

el modelo enormemente).

Respecto a las amortizaciones, no destacamos ninguna diferencia importante respecto a

las empresas tradicionales, pero no debemos olvidar que hemos de tenerlas en cuenta a la hora

de calcular el FCF de la empresa.

La estimación de los impuestos a los que deberá hacer frente una empresa se suele

reducir a calcular el tipo impositivo medio al que se verá expuesta y aplicarlo al EBIT de la misma.

Sin embargo, al igual que sucede con gran parte de las grandes empresas off line, es habitual que

las empresas que operan por Internet traten de beneficiarse de estructuras fiscales complejas

para pagar menos impuestos. El caso más conocido es el de Google23, del que puede encontrarse

infinidad de información24 en Internet, pero no es objeto de este documento. Amazon tampoco

está libre de la polémica de los impuestos y trata de aprovechar la falta de regulación de Internet

para reducir su factura fiscal25.

20

The World Bank: Data/Indicators/GDP Growth 21

La Vanguardia: AOL registra una de las mayors pérdidas de la historia de EEUU 22

NY Times: Fashionmall.com swoops in for the Boo.com fire sale 23

Independent.ie: Google uses Ireland to slash its tax bill 24

El País: Google usa paraisos fiscales para pagar solo un 2.4% de impuestos 25

Wired: Amazon spars with States over taxes

http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG

http://www.lavanguardia.com/internet/20020424/51262753593/aol-registra-una-de-las-mayores-perdidas-en-la-historia-de-ee-uu.html

http://www.nytimes.com/2000/06/02/business/international-business-fashionmallcom-swoops-in-for-the-boocom-fire-sale.html

http://www.independent.ie/business/irish/google-uses-ireland-to-slash-its-tax-bill-2390413.html

http://www.elpais.com/articulo/economia/Google/usa/paraisos/fiscales/pagar/solo/24/impuestos/elpepieco/20101022elpepieco_6/Tes

http://www.wired.com/epicenter/2011/03/amazon-vs-states/


17

Cash Investments

Dentro de las inversiones, el primer punto a tener en cuenta es la variación del fondo de

maniobra. Definimos el fondo de maniobra como el resultado de restar al activo circulante de una

empresa, los pasivos a corto plazo de la misma. Representa la capacidad de la empresa para hacer

frente a los compromisos de pago a corto plazo con los instrumentos más cercanos a la liquidez

de que dispone. Un fondo de maniobra negativo o demasiado ajustado puede acarrear serios

problemas de liquidez que pueden obligar a la suspensión de pagos o a la reestructuración de la

empresa. A la hora de determinar el FCF, tendremos en cuenta no el propio fondo de maniobra,

sino la variación del mismo respecto al año anterior, obteniendo así las entradas y salidas de caja

a corto plazo del ejercicio considerado. Hemos de tener en cuenta que la variación del fondo de

maniobra puede ser negativa de un año a otro (y también que el fondo de maniobra puede ser

negativo).

Capex (Capital Expenditures) y venta de activos: Referido este punto a todas las inversiones o

desinversiones que la empresa realiza para poder desarrollar su actividad. Se incluye aquí desde la

adquisición de nueva maquinaria (para empezar la producción), a las renovaciones de las mismas,

ampliaciones o ventas (es decir, el capex no tiene porqué ser siempre positivo –recordemos que

lo restamos para calcular el flujo de caja libre operativo-). No hay grandes diferencias en este

punto entre una empresa online y el resto. Tal vez debamos destacar las nuevas inversiones

necesarias en servidores26 y sistemas para poder mantener los elevados ritmos de crecimiento a

los que se ven sometidas los primeros meses algunas de las empresas online, especialmente

importante para los servicios que requieren grandes consumos de ancho de banda, siendo el

ejemplo más claro en la actualidad Netflix, servicio de alquiler de películas por streaming que

consume más del 20% del total de tráfico de datos en Estados Unidos27.

La tasa de descuento (WACC)

Existe una gran bibliografía dedicada al estudio y cálculo de la tasa de descuento a aplicar

a los flujos de caja estimados. No es objeto de esta tesina el profundizar en las particularidades de

la misma, por lo que resumiremos brevemente su cálculo:

26

Business Insider: Facebook opens its first datacenter to the world 27

Daily Herald: Netflix´s Internet traffic overtakes Web surfing

http://www.businessinsider.com/facebook--2011-4

http://www.dailyherald.com/article/20110521/business/705219973/


18

Para calcular la tasa de descuento o coste medio ponderado del capital (WACC),

calculamos el coste de los recursos propios y el coste de la deuda para posteriormente calcular el

WACC como la suma ponderada de ambos conceptos.

Para conocer el coste del capital necesitamos determinar cuál es la rentabilidad sin riesgo

(que variará dependiendo del tipo de empresa que estemos analizando, por ejemplo, si

analizamos una compañía Española podríamos elegir el bono Español a 10 años como activo “sin

riesgo”) y conocer cuál es la beta de la empresa analizada, es decir, cómo evoluciona el precio de

un activo (en este caso el precio de las acciones de la empresa elegida) en función de la evolución

de un índice de referencia. Por ejemplo, para uno de los casos que veremos más adelante

(Google), el índice de referencia sería el S&P500.

La Beta mide la volatilidad del precio de las acciones, y como podemos ver en la pestaña

“USA Info” del Excel que acompaña a este trabajo, si filtramos por empresas de Internet la

columna “Industry name”, veremos cómo las Betas de las empresas de Internet son, por norma

general (sobresale la excepción de Yahoo!, con una beta de 0,84 o Netflix con 0,49), muy

superiores a la media, es decir, los movimientos del mercado afectan en gran medida al precio de

las acciones.

No profundizaremos más en este apartado pues se aplican las generalidades del modelo

con independencia de qué tipo de empresa estemos valorando. Posteriormente, calcularemos

directamente las tasas de descuento para cada valoración y se podrá consultar el procedimiento

en el Excel explicativo.

Cálculo del Enterprise Value

Una vez conocemos todas las variables necesarias comentadas en los puntos anteriores,

procederemos a actualizar los flujos de caja estimados con la tasa de descuento calculada. Lo

mismo haremos con el valor residual de la empresa:

∑

Estimación del valor de las acciones

El último paso para obtener un precio objetivo para la empresa es restar al Enterprise

value calculado en el punto anterior, la deuda de la empresa. Muy importante señalar que

estamos hablando del valor de mercado de la deuda y no del valor contable de la misma, aspecto

que puede generar discrepancias en las valoraciones.

Para terminar, simplemente dividimos la valoración obtenida tras restar la deuda entre el

número total de acciones de la empresa para obtener el precio objetivo de la misma.


19

Variables “exóticas”

Como hemos visto, uno de los métodos más aceptados en la actualidad para calcular el

valor de una empresa, pasa por conocer cuáles son los flujos de caja que la empresa generará en

el futuro y obtener su valor presente para, tras realizar los ajustes correspondientes, obtener una

estimación del valor de la misma.

Por todos es sabida la dificultad implícita en calcular los flujos de caja que la empresa

generará en el futuro, dependiendo de numerosas variables en función del sector, tipo de

empresa, situación económica, etc. Simplificando mucho el análisis, podríamos decir que una de

las partes más importantes del proceso pasa por determinar la evolución futura de las ventas de

la empresa (y los gastos de la misma).

Por norma general, en Internet uno de los inputs que predicen con cierta fiabilidad (al

menos en teoría) los futuros beneficios de una empresa es el tráfico que tiene una página web, es

decir, el número de personas que visitan dicha web en un periodo de tiempo determinado. Es fácil

entender que, cuanta más gente visite una página, manteniendo unos niveles de conversión (% de

visitantes de una web que se convierten finalmente en clientes) similares (obviando detalles como

la posible peor calidad de los nuevos clientes que pueden hacer disminuir la rentabilidad), más

ingresos finales tendrá la empresa. Se produce la misma situación que un comercio tradicional, en

general, una afluencia masiva de clientes a un comercio, suele traducirse en mayores ingresos

para la tienda.

Trataremos a continuación de construir un modelo estadístico que ponga a prueba esta

hipótesis que teóricamente debería cumplirse, y así han tratado de demostrar en los primeros


20

años de Internet (y cada vez con menor frecuencia) varios autores como Ron Lazer, Baruch Lev,

and Joshua Livnat en su estudio “Internet Traffic and Portfolio Returns”.

Construcción de modelo de descuento de flujos basado en

variables “exóticas” predictivas

Breve descripción de las empresas analizadas:

Existen infinidad de empresas de Internet y páginas en la red con fines comerciales.

Infinidad de opciones, productos, segmentos, especialidades, modelos de negocio, etc. Sin

embargo, en la actualidad, cuando se piensa en negocios en Internet, la primera empresa en venir

a nuestra mente es Google. Si pensamos en comercio electrónico, Amazon y ebay son los 2 “big

players” y Yahoo! pese a su estancamiento, sigue siendo uno de los líderes del sector.

No obstante, en los últimos meses se está viviendo un claro relevo generacional, donde

empresas como Facebook, Linkedin, Twitter o Foursquare amenazan con mejor o peor suerte a

los tradicionales líderes. La ausencia de información financiera fiable sobre estas nuevas empresas

impide que profundicemos en esta tesina sobre ellas.

Amazon.com: El mayor distribuidor por Internet

de todo el mundo, cuenta en la actualidad con

casi 40.000 empleados (principalmente en EEUU)

y ofrece sus servicios en Norteamérica, Europa y

parte del Sureste asiático, aunque fuera de los países donde tiene página “oficial” (.com para

Norteamérica, .co.uk para Reino Unido, .de para Alemania o .jp para Japón) la selección de

productos disponible sea más limitada. Su lema es “Earth´s Biggest Selection” y sin duda lo ha

logrado a lo largo de los años (sobre todo en lo que a libros respecta, donde se ha convertido en

pocos años en la mayor librería de todo el planeta).

Negocio: Aunque la partida que más beneficios genera a la empresa son las ventas de libros

(tanto electrónicos como de papel), la variedad de productos disponibles es inmensa28. Por otro

lado, Amazon no sólo obtiene beneficios como distribuidor: Hemos de añadir también el servicio

de almacenamiento Amazon S3 (usado por servicios tan populares como Dropbox, Tumblr o

Minecraft), el libro electrónico Kindle (líder absoluto del segmento, habiendo permitido a Amazon

reconducir su modelo de negocio sobre los libros tradicionales de tal forma que actualmente

vende más libros digitales que físicos29), Zappos.com, IMDB.com o los ingresos provenientes de su

sistema de afiliación30 (el más popular del mundo).

CEO: Jeff Bezos, fundador de la empresa en 1994, se ha mantenido desde entonces al frente de la

misma.

28

Amazon.com: Site Directory 29

Ecommercenews: Amazon sells more eBooks than traditional books 30

Amazon.com: Affiliate Program

http://www.amazon.com/gp/site-directory

http://www.ecommercenews.org/e-commerce-news-012/0327-052111-ecommerce-news.html

https://affiliate-program.amazon.com/


21

Ebay: Se trata de la mayor red de subastas del mundo,

fundada en 1995 por Pierre Omidyar, superviviente de la

burbuja de las punto-com, cuenta actualmente con más

de 17.000 empleados.

Negocio: La mayor parte de los ingresos de ebay proceden de las comisiones cobradas sobre los

anuncios publicados en la página. En algunos casos, se cobra también un porcentaje sobre el

importe total de la venta. Ebay también es propietaria de Paypal, el “monedero virtual” más

exitoso, cobrando una pequeña comisión por cada divisa enviada a través del sistema (con más de

80 millones de clientes, suponiendo aproximadamente el 40% de los ingresos totales de ebay)

CEO: John Donahoe, nombrado CEO en marzo de 2008 (sustituyendo a Meg Whitman que tras 10

años como CEO, sigue en la actualidad en el consejo de administración).

Google: El buscador más utilizado de Internet con una cuota

de mercado superior al 60%31 (muy por delante del buscador

de Microsoft -Bing.com-, Yahoo!, y otros buscadores líderes

en sus países de origen (Yandex en Rusia, Baidu en China,

Naver en Corea… pero sin apenas presencia internacional).

Negocio: El grueso de los ingresos de Google procede de la publicidad que aparece en los

resultados de búsqueda (resultados patrocinados) y en las páginas de su red de contenido,

servicios de pago (Google Apps, Google Earth Pro, Wallet…) y en las páginas propiedad de Google

(entre las que sobresale YouTube)

CEO: Desde abril de 2011, Larry Page recupera el puesto de CEO, ocupado desde 2001 por Eric

Schmidt, que actualmente sigue como consejero en la empresa.

Yahoo! Una de las empresas más longevas de Internet,

fundada en 1994 por dos jóvenes estudiantes de la

Universidad de Stanford (Jerry Yang y David Filo). Supo

sobrevivir al estallido de la burbuja con solvencia y en

la actualidad, la aparente inactividad que le rodea y la falta de proyectos líderes la está relegando

a la segunda división de Internet. Estuvo a punto de ser comprada por Microsoft en 2009 y 2010

por más de 40.000 millones de Dólares, oferta rechazada por Yahoo! por considerarla insuficiente.

Negocio: La mayor parte de los ingresos proviene de la publicidad. A diferencia de Google,

Yahoo! obtiene casi un 40% ingresos de la parte “display” (es decir, publicidad insertada en sus

propias páginas, como Yahoo.com, Yahoo.jp, Flickr.com, Dailymotion.com, etc.), aunque de nuevo

el buscador es quien más ingresos genera (más del 50%)32.

CEO: La polémica Carol Bartz33 sustituyó en 2009 a Jerry Yang como CEO de Yahoo! tras su paso

por AutoDesk (distribuidores de Autocad).

31

The Wall Street Journal: Google´s Lead in search-market share grew in may 32

Fuente: Yahoo 2010 Annual Report 33

YouTube: Carol Bartz vs Michael Arrington

http://www.yandex.com/

http://www.baidu.com/

http://www.naver.com/

http://online.wsj.com/article/BT-CO-20110610-711658.html

http://files.shareholder.com/downloads/YHOO/1305846187x0x464907/5c93ff13-f8fa-4984-b574-4bcd75e35c32/YHOO_2010_Annual_Report.pdf

http://www.youtube.com/watch?v=zq4A1uCQ1w0


22

¿Dónde están el resto de empresas “importantes”? Aunque haya gran número de empresas cuya

principal fuente de ingresos sea Internet, existen relativamente pocas cuyos ingresos puedan ser

predichos (o eso intentaremos demostrar) a través de las variables utilizadas. Una empresa como

Baidu.com, uno de los rivales más fuertes de Google y buscador número uno en China, presenta la

clara dificultad de que el 99% de sus visitas son de China, no existiendo información fiable sobre

ello (hay multitud de páginas que estiman el tráfico de las webs más importantes, pero se enfocan

en EEUU y Europa), por lo que le modelo propuesto no es de aplicación. Lo mismo sucede con

otras grandes empresas como Yandex (el Google Ruso), Naver (líder indiscutible de Internet en

Corea del Sur), Sohu.com, Youku.com, etc.

Algo similar sucede con empresas como AOL, Microsoft (que aunque parece que poco a poco se

hace con una cuota significativa en el sector de los buscadores, sigue perdiendo mucho dinero

con su división online, y no podemos considerarla una empresa online34), las telecos, Oracle, IBM,

etc., que aunque obtengan grandes beneficios gracias a sus operaciones por Internet, no pueden

ser consideradas empresas 100% online y sus modelos de negocio no se sustentan tanto en el

tráfico de sus páginas como el de las empresas elegidas

Variables analizadas:

Visitantes: Hace referencia al número de personas que visitan una página web en un periodo de

tiempo determinado (generalmente se suele hablar de visitantes/día o visitantes/mes. A

diferencia de las visitas, los visitantes hacen referencia siempre a usuarios únicos, es decir, si una

misma persona visita varias veces la misma página (incluso en diferentes días), será contabilizado

únicamente como un visitante, por lo que tenemos una medida bastante real de la afluencia de

tráfico que tiene una determinada página. Esta información será obtenida de Quantcast.com

(dedicada al análisis y medición de audiencias en Internet)35.

Visitas: Va un paso más allá que los visitantes. Así, un mismo visitante puede abandonar la página

y volver después a la misma. En este caso, será considerado como un único visitante que ha

realizado 2 visitas. Generalmente, aunque depende de la empresa que realice la medición, se

suele considerar un periodo de 30 minutos de inactividad para terminar una sesión. Por lo tanto,

siempre tendremos como mínimo, el mismo número de visitantes que de visitas (aunque lo

normal es tener más visitas que visitantes: visitas recurrentes). Obtendremos esta información del

servicio de información web Compete36.

Páginas vistas: Una vez tenemos un visitante y una visita, es normal que si el mismo encuentra

atractivo el contenido de la página, decida navegar por ella a través de los links de la misma. Cada

visita a una de las “subpáginas” dentro de un sitio web será considerada como página vista.

Tradicionalmente se le ha dado mucha importancia a esta variable (pues recoge cuántas páginas

totales la gente realmente ve, independientemente de que sea el mismo o diferente visitantes),

pero la proliferación de nuevas tecnologías como Ajax o el video online que no requieren la carga

34

Business Insider: Can we please stop pretending that MS Bing is doing well? 35

Quantcast.com: Learning Center: Glossary 36

Compete.com: What is the “visits” metric?

http://www.businessinsider.com/microsoft-bing-losing-billions-2011-4

https://www.quantcast.com/learning-center/glossary

http://www.compete.com/help/q9


23

de una nueva página37 para consultar nuevo contenido38, está promoviendo nuevas métricas

como la atención, estancia media, visitas por persona, etc. La información de páginas vistas

también será obtenida de Compete39.

Nota sobre las variables: Nos decantamos en principio únicamente por estas 3 variables por su

sencillez, facilidad de obtención, fácil comprensión, por su aparentemente buena capacidad de

predicción (de forma intuitiva, cuantas más visitas tenga una página más posibilidades hay de

tener más clientes por los motivos explicados en el apartado anterior) y por ser los estándares

aceptados actualmente en la industria del márketing online.

Debemos hacer mención también en este punto al método de medición utilizado por los

servicios de márketing online y métricas web como Alexa, Compete, Quantcast, Nielsen

Netratings, etc. que generalmente basan sus mediciones en facilitar un software a un panel de

usuarios teóricamente representativo de la sociedad que les permite rastrear el comportamiento

en Internet de esos usuarios para posteriormente extrapolarlo al resto de la sociedad. Pese a las

evidentes limitaciones de estos modelos de medición (sobre todo en el caso de Alexa, que obtiene

sus datos a partir de una barra descargable para los navegadores, por lo que la muestra de

población que va a descargarla estará claramente sesgada hacia un perfil más tecnológico o afín

por las nuevas tecnologías que la media), se trata de las únicas alternativas fiables en la actualidad

y, pese a que ninguna de ellas utilizada de forma individual sea 100% fiable, la utilización conjunta

de varias de estas fuentes de información nos permitirá obtener una muestra mucho más

representativa del tráfico global de las páginas/empresas analizadas.

Respecto a las variables económicas que vamos a analizar, nos centramos únicamente en

3, lo que nos permite centrarnos en los factores más importantes, simplificando en la medida de

lo posible el modelo y manteniendo la información financiera más importante. Nos centraremos,

pues, en los siguientes factores:

- Net Sales: Corresponde a los ingresos totales que obtienen las empresas analizadas,

generalmente por publicidad, pero también por otros conceptos. Es la variable más

“extensa” y que menos ajustes recoge.

- Operating Income: Ingresos operativos. Restamos aquí todos los gastos que son

necesarios para obtener las ventas del punto anterior (marketing, coste de las ventas,

tecnología, servidores, gastos administrativos…). Afecta toda la estructura operativa

de la empresa y el propio modelo de negocio.

- Net Income: Ingresos netos, este último factor se vería también afectado por la

propia estructura financiera de la empresa. Impuestos, etc.

Toda la información será obtenida de los informes trimestrales publicados por las

empresas en sus propias páginas web40. Como vemos, se trata de información “bruta”, en el

sentido de que nos centramos únicamente en las variables que pueden verse, al menos a priori,

afectadas claramente por las variables utilizadas como determinantes (visitantes, visitas, páginas

37

PressGazette.com: In the Ajax age, the pageview is a dying metric 38

Blogs.oracle.com: Are page view metrics becoming obsolete? Impagt of Ajax on page view metrics 39

Compete.com: What is the “page views” metric? 40

Amazon, eBay, Google, Yahoo!

http://blogs.pressgazette.co.uk/fleetstreet/2007/07/10/in-the-ajax-age-the-pageview-is-a-dying-metric/

http://blogs.oracle.com/lskrocki/entry/are_page_view_metrics_becoming

http://www.compete.com/help/q12

http://phx.corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=97664&p=irol-irhome

http://investor.ebayinc.com/

http://investor.google.com/earnings.html

http://investor.yahoo.net/results.cfm


24

vistas…) por los motivos que vimos anteriormente (en resumen, cuanta más gente visite una

página, más posibilidades de beneficio).

Resumen de variables “exóticas” + información financiera

Con las variables mencionadas en los puntos anteriores, procederemos a construir una

tabla como la siguiente (en este caso, para Amazon.com):

Quarter Visitors Visits PageViews Net Sales Operating

Income Net

income Stock Price

2009 Q2 132,0 452 4.585 4,7 159 142 80,7

2009 Q3 143,0 704 6.832 5,5 251 199 86,8

2009 Q4 169,0 889 9.144 9,5 476 384 129,7

2010 Q1 215,0 728 7.471 7,1 394 299 126,5

2010 Q2 209,0 780 8.452 6,6 270 207 123,9

2010 Q3 218,0 842 9.199 7,6 268 231 133,3

2010 Q4 235,0 988 11.427 13,0 474 416 173,5

2011 Q1 231,0 836 9.346 9,9 322 201 174,4

Average 194,0 777 8.307 8,0 327 260 128,6

(Los datos de visitantes, visitas y páginas vistas, se refieren siempre a millones. Ventas netas están expresadas en billones americanos y

beneficio operativo y neto en millones de Dólares. El precio de las acciones aparece reflejado en Dólares)

Todos los datos financieros (ventas, ingresos operativos y beneficio neto), han sido

recogidos de los informes trimestrales presentados por las empresas. A destacar también la

decisión de agrupar la información por trimestres, pues es la única forma realista y simple de

interpretar los datos financieros y equipararlos a las variables “exóticas” analizadas. En algunos

casos vemos un fuerte componente de estacionalidad, especialmente en el caso de Amazon, que

se ve claramente afectado por la campaña Navideña y las posteriores rebajas (y vemos una clara

correlación entre los ingresos de la empresa en esas fechas y los visitantes, visitas y páginas vistas

a su página web).

Decidimos centrarnos en la información disponible a partir del segundo trimestre de

2009, pues más allá de dicha fecha es difícil encontrar datos fiables sobre el tráfico de las páginas.

Además, eliminamos uno de los periodos de mayor volatilidad y crisis en los últimos años (crisis

que obviamente también afectó a las empresas de Internet, aunque en menor medida que a otros

sectores), aunque a cambio también tomamos datos de los últimos 2 años, que podrían ser no

representativos a largo plazo. Por simplicidad, disponibilidad de información, y facilidad de acceso

a la misma, nos decantamos por esta opción.


25

Matriz de correlaciones

A partir de toda la información que hemos recolectado en los puntos anteriores,

construimos una matriz de correlaciones que nos ayude a entender el grado de correlación

existente entre las variables seleccionadas. Como veremos, el grado de correlación entre

variables, varía enormemente dependiendo de la empresa analizada, destacando los resultados

obtenidos con Amazon y Google, no siendo claros los del resto de las empresas.

Es claro que habrá variables que tenga un grado de correlación muy elevado pero no son

de relevancia (por ejemplo, visitas y páginas vistas tienen un grado de correlación cercano a 1 en

Amazon.com, pero es claro que si una las páginas vistas se ven afectadas por el número de visitas.

Lo mismo sucede con la correlación entre ventas netas, beneficio operativo y beneficio neto que,

lógicamente, tienen una correlación muy alta).

Presentamos a continuación la matriz de correlaciones de Amazon.com

Visitors Visits PageViews Net Sales Op Income Net income Stock VVP

Visitors 1 0,723 0,796 0,685 0,489 0,397 0,891 0,886

Visits 0,723 1 0,980 0,866 0,796 0,758 0,819 0,958

PageViews 0,796 0,980 1 0,909 0,745 0,716 0,889 0,984

Net Sales 0,685 0,866 0,909 1 0,822 0,822 0,794 0,873

Operating Income 0,489 0,796 0,745 0,822 1 0,959 0,652 0,720

Net income 0,397 0,758 0,716 0,794 0,959 1 0,545 0,665

Stock Price 0,891 0,819 0,889 0,901 0,652 0,545 1 0,919

VVP 0,886 0,958 0,984 0,873 0,720 0,665 0,919 1

Resaltamos en las matrices de correlaciones los resultados más cercanos a la unidad,

estando marcadas en rojo las relaciones menos claras entre variables.

Las 3 correlaciones más importantes para el estudio son las siguientes:

- Visitors-Visits-Pageviews con Net Sales: Lo que tratamos de buscar aquí es una

correlación entre el tráfico de la página y las ventas netas de la empresa. Realmente

nos es indiferente cuál sea la variable que más importancia tiene a la hora de predecir

las ventas, pues como hemos visto cada una tiene sus particularidades, ventajas y

desventajas. En el caso de Amazon, como vemos, la variable que mejor explica las

ventas netas sería las páginas vistas (correlación del 90.9%)

- Net sales con Operating Income y Net Income: Nos interesa en este caso saber si

realmente las ventas netas dicen algo sobre el beneficio neto final de la empresa.

Como vemos, por norma general (excepción: Yahoo!), sí que se observa una

correlación bastante alta entre estas variables, por lo que puede decirse que los

ingresos totales sí que vienen determinados por las ventas netas (algo totalmente

lógico).

- Variables “exóticas” con stock Price: Finalmente, queremos conocer el grado de

correlación entre las variables “exóticas” con el precio de las acciones a lo largo del

tiempo. Con esto sabremos si realmente estas variables tienen algún “poder de

predicción” sobre la cotización bursátil de las empresas. Como vemos, en el caso de

Amazon, parece clara esa relación, llegando la correlación entre el precio de las

acciones y las variables exóticas a prácticamente el 90%.


26

Variable “VVP” (Visitors, Visits and Page Views)

Se trata de una variable creada ad-hoc para este trabajo. No existen referencias de su

utilización o de una variable similar a la hora de valorar páginas web, aunque podría considerarse

una forma más de medir la popularidad o la cantidad (más que calidad) de tráfico que tiene una

determinada web. Los rankings como Alexa.com teóricamente utilizan modelos similares, pero no

dan información sobre qué importancia dan a cada variable.

La variable VVP trata de aunar los 3 factores (visitantes, visitas y páginas vistas) que

consideramos miden con mayor fiabilidad (lo que no quiere decir, ni muchísimo menos, que sean

infalibles o 100% fiables) la popularidad de una página web; en definitiva, cuánta gente visita un

determinado sitio.

Composición de la fórmula:

(

)

Lo que buscamos con esta fórmula, es resumir toda la información cuantitativa relevante

sobre una página web. Ésta fórmula se aplica a cada mes estudiado así como a una media global

de los 2 últimos años. La primera parte de la fórmula (dentro del paréntesis), lo que busca es crear

un índice de base 30, dando a todas las variables de cada mes una ponderación sobre 10 (además,

si calculamos VVP sobre la media de los 2 últimos años, obtendremos 30, lo que nos permite en

cierto modo comprobar las tendencias entre periodos con gran facilidad).

La parte final de la fórmula simplemente se ocupa de dar más importancia a una de las

variables, pues de no hacerlo así, obviamente tendremos el mismo valor como media para todas

las empresas analizadas (30, la base utilizada). Nos decantamos por la media de visitantes en los

últimos 2 años, pues de todas las analizadas, es la más representativa para las empresas

estudiadas, ya que representa efectivamente cuánta gente visitó esas páginas, independiente de

cuántas páginas vieron, cuántas veces volvieron a la misma, etc. (tengamos también en cuenta

que no es en absoluto lo mismo una página vista de una descripción sobre un producto de

Amazon41, con todo el contenido e hipotético ingreso de realizarse la venta, que una página de

resultado de Google42, cuyo ingreso para el buscador puede ser de pocos dólares dependiendo de

las palabras que esté buscando el usuario). Lo que conseguimos así es crear una variable resumen,

ponderada por la media de visitantes de los 2 últimos años, obteniendo un dato objetivo, simple y

ordenable que sintetiza las 3 variables estudiadas. Esta variable no tiene unidades, pero permite

crear una jerarquía o ranking para cualquier página web.

VVP

Amazon 58,2

Ebay 69,7

Google 134,7

Yahoo! 109

41

Ejemplo: Amazon.com/Kindle 42

Ejemplo: Kindle en Google

http://www.amazon.com/Kindle-Wireless-Reader-3G-Wifi-Graphite/dp/B002FQJT3Q

http://www.google.es/search?q=kindle


27

Otras variables

Terminamos con un par de ratios muy simples que tratan de dar una valoración objetiva a

cada visitante: el ingreso por visitante y el beneficio neto por visitante. A continuación se presenta

dicha información para Amazon.com:

Quarter $ / Visitor Net Income / Visitor

2009 Q2 35,2 1,1

2009 Q3 38,1 1,4

2009 Q4 56,3 2,3

2010 Q1 33,2 1,4

2010 Q2 31,4 1,0

2010 Q3 34,7 1,1

2010 Q4 55,1 1,8

2011 Q1 42,7 0,9

Average 40,8 1,4

Estos ratios son calculados simplemente dividiendo la cifra de ventas (Net sales) de un

trimestre determinado entre los visitantes durante ese cuarto (multiplicando las ventas por 1.000,

pues recordemos que hablábamos de billones americanos versus millones de visitantes) para

calcular el ingreso por visitante y dividiendo los beneficios netos entre los visitantes para obtener

el beneficio neto por visitante (en este caso no es necesario ningún ajuste pues hablamos de

millones de visitantes y millones de Dólares).

Construcción del modelo de valoración de empresas basado en variables exóticas

Con toda la información que hemos recolectado en estos últimos puntos, podemos

construir un modelo de previsión de ingresos para las empresas analizadas. A continuación se

detalla de la forma más resumida posible la construcción de dicho modelo para el caso de

Amazon.com

1. Análisis de la matriz de correlaciones y selección de la variable exótica que mejor

explica las ventas netas

2. Estimación de la evolución futura de la variable elegida

3. Aplicación del modelo de regresión obtenido a partir de las correlaciones del punto

uno y obtención de las ventas netas futuras

4. Determinación de los flujos de caja a partir de las ventas netas previstas

5. Corrección de los FCF en función de la estimación de ingresos directamente

prevenientes de la página web analizada

6. Actualización de los FCF estimados a través del WACC y cálculo de la suma de los FCF

actualizados

7. Cálculo del valor terminal de la empresa

8. Extrapolación del modelo al total de las ventas de la empresa (reajuste punto 5)

9. Enterprise Value = Equity + Deuda

10. Determinación del precio de la acción (Equity / Número de acciones)


28

En primer lugar, trataremos de buscar la variable exótica explicativa que más correlación

tenga con las ventas de la empresa. Para el caso de Amazon, es claro que la variable con mejor

correlación es las páginas vistas, presentando un coeficiente de correlación del 90.9%, coeficiente

mucho más que aceptable para un estudio de estas características.

El siguiente paso sería estimar los flujos futuros de páginas vistas que creemos se

producirán en Amazon.com. Con el fin de simplificar el modelo, nos decantaremos por hacer una

progresión lineal en función de los datos históricos de páginas vistas de que disponemos

(supondremos, pues, un crecimiento durante los próximos 6 años similar al que se ha producido

en los últimos años. Puede parecer una asunción demasiado optimista, pero como veremos, se

compensa en gran parte al asumir un crecimiento terminal a partir del sexto año inferior al 4%).

Una vez tenemos la información sobre las páginas vistas para los próximos 6 años,

pasaremos a aplicar el modelo de regresión que trata de explicar las ventas netas de Amazon en

función de las páginas vistas. En este caso, como hemos visto, el coeficiente de correlación es

superior al 90%, siendo la recta de regresión la siguiente:

Net Sales = 0.0012 * Page Views – 2.0459

Aplicando dicha recta de regresión, tenemos una estimación para los próximos 6 años de

las ventas netas de la empresa que, como hemos visto anteriormente, tiene (lógicamente) una

alta correlación con los beneficios finales de la empresa, que es lo que buscamos. El siguiente

paso es tratar de determinar de una manera objetiva, cuáles serán los flujos de caja futuros de la

empresa en los próximos 6 años, pues esta es la base del método del descuento de flujos de caja.

Quarter Visitors Visits PageViews Net Sales Operating Income Net income

2009 Q2 132,0 452 4.585 4,7 159 142

2009 Q3 143,0 704 6.832 5,5 251 199

2009 Q4 169,0 889 9.144 9,5 476 384

2010 Q1 215,0 728 7.471 7,1 394 299

2010 Q2 209,0 780 8.452 6,6 270 207

2010 Q3 218,0 842 9.199 7,6 268 231

2010 Q4 235,0 988 11.427 13,0 474 416

2011 Q1 231,0 836 9.346 9,9 322 201

2011 Q2 263,3 992,5 11.384,8 11,6 481 383

2011 Q3 278,7 1.040,3 12.068,8 12,4 515 410

2011 Q4 294,1 1.088,1 12.752,8 13,3 549 437

2012 Q1 309,5 1.135,9 13.436,7 14,1 583 464

2012 Q2 324,9 1.183,7 14.120,7 14,9 617 491

2012 Q3 340,4 1.231,5 14.804,6 15,7 651 519

2012 Q4 355,8 1.279,3 15.488,6 16,5 685 546

2013 Q1 371,2 1.327,1 16.172,6 17,4 719 573

2013 Q2 386,6 1.374,9 16.856,5 18,2 753 600

2013 Q3 402,0 1.422,7 17.540,5 19,0 787 627

2013 Q4 417,4 1.470,6 18.224,4 19,8 821 654

2014 Q1 432,8 1.518,4 18.908,4 20,6 855 681

2014 Q2 448,2 1.566,2 19.592,4 21,5 889 708

2014 Q3 463,6 1.614,0 20.276,3 22,3 923 735

2014 Q4 479,0 1.661,8 20.960,3 23,1 957 762

2015 Q1 494,4 1.709,6 21.644,2 23,9 991 789

2015 Q2 509,8 1.757,4 22.328,2 24,7 1.025 816

2015 Q3 525,2 1.805,2 23.012,2 25,6 1.059 843

2015 Q4 540,6 1.853,0 23.696,1 26,4 1.093 871


29

2016 Q1 556,0 1.900,8 24.380,1 27,2 1.127 898

2016 Q2 571,4 1.948,7 25.064,0 28,0 1.161 925

2016 Q3 586,8 1.996,5 25.748,0 28,9 1.195 952

2016 Q4 602,2 2.044,3 26.432,0 29,7 1.229 979

2017 Q1 617,6 2.092,1 27.115,9 30,5 1.263 1.006

2017 Q2 633,0 2.139,9 27.799,9 31,3 1.297 1.033

2017 Q3 648,5 2.187,7 28.483,8 32,1 1.331 1.060

2017 Q4 663,9 2.235,5 29.167,8 33,0 1.365 1.087

Regression Line

15,405x + 124,68

47,81x+ 561,16

683,96x + 5229,2

0,0012(PageViews) - 2,0459

En el caso de Amazon.com determinaremos los flujos de caja generados a partir de la

media de los mismos de los últimos 5 años como porcentaje sobre las ventas totales. En este caso

tenemos en cuenta un detalle muy importante, y es que estimamos que los FCF que

efectivamente corresponden a Amazon.com son el 85% del total de la empresa. Esta asunción se

basa principalmente en el porcentaje de ventas que corresponde actualmente a Kindle43, más una

estimación de las ventas correspondientes a las otras 2 fuentes principales de Amazon:

Zappos.com y Amazon S3. Hemos de tener en cuenta también que las previsiones indican que a

corto plazo, el tráfico de la web (no sólo de Amazon.com, sino de la web en general) perderá peso

en favor del tráfico a través de aplicaciones44, tendencia que se lleva observando sobre todo tras

la salida al mercado del iPhone, por lo que no es descabellado considerar que el 85% de las ventas

de Amazon provengan y vayan a provenir de la web, viniendo el resto de otras fuentes.

Year Net sales FCF % FCF /

Net Sales 2006 10.711,0 388,8 3,6%

2007 14.835,0 944,8 6,4%

2008 19.166,0 1.091,2 5,7%

2009 24.506,0 2.336,0 9,5%

2010 34.204,0 2.012,8 5,9%

6,22%

De esta forma, y como ya tenemos una proyección de las ventas netas para los próximos 6

años, simplemente tendremos que aplicar el porcentaje de FCF / Net Sales a las proyección de

ventas netas como vemos en la tabla de la derecha. Así las cosas, una vez tenemos el FCF

estimado para los próximos 6 años, simplemente tendremos que actualizarlos a través del WACC,

teniendo en cuenta que estamos haciendo previsiones trimestrales (pues así es la información de

que disponemos de las empresas analizadas), por lo que actualizaremos a los plazos teniendo en

cuenta este detalle (elevando, por ejemplo, a 1.25 para el Q3 de 2011, a 1.5 para el Q4 de 2011,

etc.

Cálculo del WACC: Como vimos en puntos anteriores, el WACC es la tasa de descuento

que aplicamos a los flujos de caja futuros. El cálculo del WACC para las 4 empresas analizadas

puede encontrarse en la pestaña “WACC” del Excel adjunto a este trabajo. A modo de resumen,

comentar que se ha calculado el WACC en función del coste ponderado del capital y de la deuda,

para lo cual hemos tenido en cuenta el coste de los fondos propios (siendo el coste más elevado

43

TechCrunch: Kindle will be 10% of Amazon sales in 2012 44

ReadWriteWeb: Native Apps account for half of mobile Internet Traffic

http://techcrunch.com/2011/06/07/kindle-10-percent-sales-amazon/

http://www.readwriteweb.com/mobile/2010/09/native-apps-account-for-half-of-mobile-internet-traffic.php


30

el de Ebay, pues presenta una beta contra el benchmark (en este caso el S&P 500) muy superior a

la de sus rivales, y el coste de la deuda, afectado también por los gastos financieros y la tasa

impositiva (comentar en este punto que nos hemos centrado en la tasa real impositiva en función

de los impuestos pagados el último año y no en la tasa teórica del mercado de referencia). Como

tasa libre de riesgo hemos tomado el bono del Tesoro Americano a 10 años (nos centramos en

EEUU pues el mercado de referencia para todas las empresas analizadas) y para el cálculo de la

beta de las empresas hemos cogido la evolución de los últimos 3 años.

WACC Amazon eBay Google Yahoo!

13,1% 21,0% 11,1% 8,8%

El siguiente paso (tras haber actualizado a hoy por el WACC los flujos de caja estimados)

para continuar con el modelo de valoración propuesto (que desde el punto anterior se basa ya

enteramente en la aplicación del tradicional modelo de descuento de flujos de caja), pasa por

estimar el valor terminal de la empresa.

En este caso, tomamos los flujos de caja del último año calculados (sumando los datos de

los 4 últimos trimestres, pues recordemos que nuestras estimaciones eran trimestrales) y los

actualizamos a la tasa de crecimiento terminal. Esta tasa de crecimiento terminal, residual o a

perpetuidad (g) es obtenida como la media del crecimiento esperado de la economía mundial en

el futuro. Para ello, hemos tomado los datos de crecimiento económico por países desde el año

196145 y obtenido una tasa media del crecimiento económico mundial, obteniendo como

resultado un 3.873%, en línea con la mayoría de estudios existentes sobre el tema. Disponemos ya

del valor actual de los flujos de caja estimados durante los próximos 6 años y del valor terminal de

Amazon.com

Total DCF next 6 years 26,6

Terminal Value 45,9

Enterprise Value 72,4

Simplemente nos quedaría ya restar el valor de mercado de la deuda de la empresa (a

destacar lo poco endeudadas que se encuentran las empresas analizadas, lo cual podría explicarse

por lo buen generadores de caja que son en general) y dividir el valor del Equity (que obtenemos

como el Enterprise Value menos la deuda de la empresa) entre el número total de acciones de la

empresa para obtener un precio objetivo de la misma.

No habríamos terminado aquí, pues estaríamos teniendo en cuenta únicamente los FCF

generados por la propia página web de la empresa (que en cierto modo son los que vendrían

determinados por las variables exóticas), por lo que tenemos que realizar un último ajuste,

consistente en estimar el valor del resto de las divisiones de la empresa (en el caso de Amazon,

servicios como el ya comentado Amazon S3, o el exitoso libro electrónico Kindle). Para ello, como

conocemos habíamos aplicado anteriormente el porcentaje “reductor” del 85%, por lo que ahora

tendremos que añadir el 15% restante que estimamos corresponderán al resto de servicios.

45

Fuente: The World Bank

http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG


31

Total DCF next 6 years 22,6

Terminal Value 39,0

Enterprise Value 61,6

Debt 0,184

Equity 61,392

Website as % of total revenues 85%

Adjusted value for rest of divisions 72,442

Debt 0,184

Equity 72,258

Shares 452.040.000

Stock Price $159,85

Como vemos, obtenemos un precio por acción estimado de 159.85$, aproximadamente

un 20% por debajo del valor actual de mercado de la empresa.

Notas sobre la aplicación del modelo al resto de empresas

Para el caso de eBay, el modelo propuesto resulta de muy difícil aplicación por 2 motivos

principales:

1. La baja correlación detectada entre las variables exóticas y las variables financieras, como

puede observarse en la matriz de correlaciones:


Visitors 1 0,187 0,566 0,462 0,377 0,126 0,547 0,626

Visits 0,187 1 0,861 0,101 -0,557 -0,503 0,169 0,872

PageViews 0,566 0,861 1 0,360 -0,335 -0,365 0,405 0,984

Net Sales 0,462 0,101 0,360 1 0,312 0,312 0,098 0,338

Operating Income 0,377 -0,557 -0,335 0,312 1 0,864 0,498 -0,279

Net income 0,126 -0,503 -0,365 0,098 0,864 1 0,235 -0,344

Stock Price 0,547 0,169 0,405 0,903 0,498 0,235 1 0,413

VVP 0,626 0,872 0,984 0,338 -0,279 -0,344 0,413 1,000

No aparece ninguna relación clara entre visitantes, visitas o páginas vistas y ventas o

beneficios. El coeficiente más alto es del 46.2%, entre visitantes y ventas netas, pero se


32

trata de un nivel demasiado bajo y como vemos en la aplicación, los resultados son

bastante imprecisos.

2. WACC demasiado elevado: El WACC de ebay supera el 20% lo que hace que descontemos

los beneficios futuros a una tasa muy elevada, “reduciendo” demasiado su valor actual.

Esto se debe a una beta del 1.63 (eBay es muy sensible a los movimientos del mercado)

respecto al S&P500, por lo que el coste de los fondos propios es superior al 23%. El WACC

es prácticamente el doble que el de su competidor más cercano (Amazon), pero tal vez

sea excesivo si comparamos el funcionamiento y estructura de ambas empresas (podría

decirse que, aunque teóricamente este es el WACC calculado, ebay no se merece una tasa

de descuento tan elevada).

3. Peso de Paypal: Como vemos en la

tabla de la derecha, Paypal cada

supone más peso en los beneficios de

eBay. Aunque hemos incluido

Paypal.com a la hora de analizar las

variables exóticas por su influencia en el tráfico de la compañía, estas variables no son las

más adecuadas para prever los beneficios de Paypal, pues gran parte sus ingresos

proceden de comisiones cobradas en páginas totalmente ajenas a ebay.com. Además, es

muy difícil estimar qué % supondrá Paypal en los beneficios futuros de ebay, aunque lo

que sí que parece claro es que continuará teniendo cada vez más peso (y más si tenemos

en cuenta las buenas previsiones para los métodos de pago online a medio plazo46 y el

ligero descenso en tráfico del que ebay parece no poder recuperarse47)

Por todo ello, aunque el modelo haya sido aplicado (consultar pestaña “eBay Forecast”), los

resultados, como podemos ver, no son muy precisos, ya que el precio objetivo es de $7.31 siendo

el precio de mercado a comienzos de julio de 2011 de $32.

Recapitulando con el caso de Ebay, podría decirse simplemente que las variables exóticas o

las métricas de tráfico web, no son buenas predictoras de las ventas de la empresa, por lo que

deberíamos usar un método de valoración distinto (y más tradicional) para estimar el valor de

Ebay.

El caso de Google es muy parecido al de Amazon. La correlación entre visitas a

Google.com y las ventas de la empresa es muy alta (84.9%). También es destacable la alta

correlación entre las visitas y el precio de las acciones de Google (lo cual en cierto modo viene

provocado por una alta correlación entre ventas netas y precio de la acción).

46

Mashable: Why credit cards are not the future of online payment 47

Compete.com: Amazon vs Walmart vs OverStock vs Ebay vs Zappos

http://feeds2.feedburner.com/PaymentsViews

http://siteanalytics.compete.com/amazon.com+walmart.com+overstock.com+ebay.com+zappos.com/


33

Los ajustes que hemos realizado para aplicar el modelo a Google han sido utilizar como

variable predictora las visitas, calcular las ventas en función de las propias visitas (a través de la

recta de regresión obtenida) y estimar el Free Cash Flow de los años futuros como un % sobre las

ventas netas, al igual que hicimos con Amazon.

Finalmente, también hemos “reducido” esos FCF para adecuarlos más al tráfico real del

dominio Google.com, estimando que los FCF provenientes de dicho dominio son el 66% del total

(información obtenida de los informes anuales de la empresa, donde aparece el % de ingresos que

corresponde a las páginas de Google –Google.com, Gmail, Plus, Finance, Maps, Calendar,

Reader…- a su red de contenido –páginas de terceros que incluyen anuncios del sistema de

Google Adsense- y a otras fuentes). Esta información también aparece en la columna “W” y

siguientes de la pestaña “Google Forecast”.

Con todos estos ajustes, obtenemos un precio objetivo de las acciones de $577.39, muy

en la línea con las estimaciones de los analistas que utilizan métodos más “clásicos”.

Terminamos con el caso de Yahoo!. Tras recolectar toda la información y las variables de

Yahoo.com así como la información financiera, obtenemos la siguiente matriz de correlaciones:


Visitors 1 0,625 0,736 0,325 0,384 0,316 0,315 0,753

Visits 0,625 1 0,748 -0,385 0,577 0,302 0,424 0,955

PageViews 0,736 0,748 1 0,057 -0,021 -0,169 0,327 0,908

Net Sales 0,325 -0,385 0,057 1 -0,346 -0,346 -0,064 -0,186

Operating Income 0,384 0,577 -0,021 -0,346 1 0,808 0,290 0,377

Net income 0,316 0,302 -0,169 -0,064 0,808 1 -0,286 0,146

Stock Price 0,315 0,424 0,327 -0,305 0,290 -0,286 1 0,413

VVP 0,753 0,955 0,908 -0,186 0,377 0,146 0,413 1,000

Como vemos, no se detectan correlaciones importantes entre las variables exóticas y las

financieras. Esto podría explicarse analizando la evolución del tráfico en general de Yahoo!


34

Analizando los datos, vemos que la tendencia en los últimos 4 años es bastante estable,

produciéndose una ligera caída desde 2007 hasta 2009, recuperándose posteriormente hasta hoy,

estando en niveles entorno a los 135 millones de visitantes únicos al mes. Sin embargo, no vemos

una evolución similar en las ventas de la empresa: caen de 1.57 billones (americanos) de Dólares

en el segundo trimestre de 2009, a 1.21 billones en el primer trimestre de 2011 (aunque pueda

verse afectado por la estacionalidad, es claramente una bajada importante que confirma la

tendencia bajista en los beneficios de Yahoo! detectada desde los últimos 5 años. Aun ajustando

el modelo con los datos de tráfico de dominios importantes propiedad de Yahoo! (entre los que

destacaría la red social de fotografía Flickr.com), no detectamos correlación entre las variables.

Un punto muy importante a resaltar en el análisis de Yahoo!, es la excesiva dependencia

del dominio Yahoo.com como fuente de ingresos. Se trata de una de las páginas más importantes

y con más tráfico de Internet, pero, no sólo no está creciendo en los últimos años, sino que está

siendo claramente superada por otros servicios (Yahoo.com era hace pocos años la segunda

página más visitada de todo el mundo, actualmente es la cuarta por detrás de Google, Facebook y

Youtube, y seriamente amenazada por Blogger y Baidu48). Además, el modelo de negocio de la

propia página (publicidad display “premium”, ya que el dominio es uno de los más caros donde las

empresas pueden anunciarse) no atraviesa los mejores momentos, en detrimento de otros

modelos como el márketing en buscadores o las redes sociales. Si a ello sumamos la nula

evolución del buscador de Yahoo! (que ha pasado en los últimos años de tener una cuota de

mercado del 22% a menos del 14% en la actualidad49) que se vio superado por la propuesta de

Microsoft, podemos decir que las previsiones de futuro para Yahoo! no son muy positivas.

Estamos, en resumen, en una situación similar a la vista con Ebay. La no existencia de

correlación por los factores explicados entre las variables exóticas y las financieras, hace que

aplicar el modelo propuesto no tenga mucho sentido para Yahoo!. Por ello, no valoramos la

empresa con el modelo, por lo que deberíamos acudir de nuevo a un modelo más tradicional y

cualitativo para valorar la empresa.

48

Alexa.com: Top 500 Internet Sites 49

SEO Consultants: Top Ten Search Engines

100

105

110

115

120

125

130

135

140

145

Jul-

07

Oct

-07

Jan

-08

Ap

r-0

8

Jul-

08

Oct

-08

Jan

-09

Ap

r-0

9

Jul-

09

Oct

-09

Jan

-10

Ap

r-1

0

Jul-

10

Oct

-10

Jan

-11

Ap

r-1

1

Visitors (monthly, millions)

http://www.alexa.com/topsites

http://www.seoconsultants.com/search-engines/


35

Resultados de la valoración

Se presentan a continuación los resultados de las valoraciones de las 3 principales

empresas cotizadas de Internet a través del método propuesto basado en variables “exóticas”

sobre el tráfico web

Amazon eBay Google Total DCF next 6 years 22,6 3,7 38,3

Terminal Value 39,0 1,9 87,4

Enterprise Value 61,6 5,7 125,7

Debt 0,184 1,794 3,465

Equity 61,392 3,857 122,220

Website as % of total revenues 85,0% 50,0% 66,3%

Adjusted value for rest of divisions 72,442 11,303 189,530

Debt 0,184 1,794 3,465

Equity 72,258 9,509 186,065

Shares 452.040.000 1.300.000.000 322.250.000

Target Price $159,85 $7,31 $577,39

Stock Price (01/07/2011) 209,490 32,740 521,030

% Up / Down -23,7% -77,7% 10,8%


36

Conclusiones sobre el método propuesto

Hemos tratado de buscar una serie de variables “exóticas” relacionadas con el tráfico web

de una página, que nos permitan conocer con mayor o menor acierto cuál va a ser la evolución

futura de las ventas de la empresa. Se trata de una asunción lógica y, como hemos visto, en 2 de

los 4 casos estudiados, la correlación existente entre estas variables exóticas y las ventas de la

empresa (y en última estancia, los beneficios, flujos de caja y precio de las acciones), es elevada.

Esta elevada correlación nos ha permitido construir un modelo de valoración con el que

explicamos los flujos de caja futuros de la empresa en función de las visitas, visitantes y/o páginas

vistas de la página web principal de la empresa para, tras realizar los ajustes correspondientes

(por el resto de los dominios relevantes, resto de productos, etc.), estimar un precio objetivo para

las acciones de la empresa.

Las ventajas que presenta este modelo frente a otros más cualitativos o tradicionales son

las siguientes:

- Facilidad de obtención de información: Como veíamos, la información sobre las

variables exóticas seleccionadas es fácilmente accesible con unos pocos clicks. Páginas

como Alexa, Compete o Quantcast ofrecen de manera gratuita o bajo suscripción

información sobre las métricas más importantes de infinidad de páginas web. No

obstante, no hemos de olvidar que siempre se tratan de estimaciones que las propias

empresas realizan por diferentes métodos (normalmente, instalando un software en

una muestra representativa de la población que registra qué páginas visita esa

muestra y posteriormente extrapola el modelo al total de la población), por lo que

hemos de ser muy cuidadosos a la hora de analizar dicha información.

- Información disponible prácticamente en tiempo real: Hemos visto que en varios

casos las variables exóticas sirven muy bien como explicación para los resultados

financieros de la empresa. Una de las principales ventajas radica en que la

información sobre el tráfico de las páginas web se puede obtener prácticamente en

tiempo real (o con pocas semanas de retraso), lo que podría permitir anticipar los

resultados financieros de una empresa antes de que ésta los anuncie. La precisión

obviamente no será total, pero sí nos permitirá, al menos, hacernos una clara idea de

las tendencias que podemos esperar de los resultados antes de que sean presentados

(si vemos una drástica bajada en el tráfico de Amazon.com, es muy probable que las

ventas de la empresa se resientan).

- Alta correlación: En los casos de Amazon y Google la correlación entre estas variables

y los resultados financieros rondaba el 90%, por lo que se trata de variables que

efectivamente, son muy buenas predictoras de los resultados financieros de las

empresas.

- Permiten un estudio muy rápido, realista y efectivo de la competencia: Sin

necesidad de ahondar en resultados financieros, informes anuales o trimestrales,

balances, cash flows, etc., podemos hacernos una idea rápida, clara y efectiva de la

situación de una empresa, evolución y su competencia con unos pocos clicks. Así,

http://www.alexa.com/

http://www.compete.com/

http://www.quantcast.com/


37

podemos analizar las principales empresas distribuidoras por Internet en Compete y

ver su evolución durante los 2 últimos años, identificando con un golpe de vista, por

ejemplo, una clara tendencia alcista de Amazon, que supera a Ebay (anterior número

1 y que sigue su lento declive), la elevadísima estacionalidad de Walmart.com, o la

estabilidad de Zappos. Lo mismo puede hacerse con 3 de las principales páginas web

de la actualidad: Google, Facebook y Yahoo!, pudiendo analizar rápidamente la

situación de las 3 empresas.

- Permite construir variables comparativas entre empresas fácilmente entendibles:

Más allá de los tradicionales ratios financieros, podemos construir variables como los

ingresos por visitante, beneficios por visitante, VVP, VVP/visitante, etc. Esto nos

permite comparar variables no financieras entre empresas similares, que pueden ser

muy útiles para complementar los análisis 100% financieros. En nuestro análisis,

hemos visto que aunque los clientes de Amazon son los que más dinero gastan, son

menos rentables que los de Google (de donde se desprende que los clientes de

Google son mucho más rentables que los de Amazon, profundizando vemos que

Google obtiene prácticamente 10 veces más beneficios que Amazon con únicamente

el triple de visitantes).

Por otro lado, es claro que el modelo tiene también ciertos inconvenientes:

- La información disponible no deja de ser estimaciones: Aunque muy fiables y

bastante similares entre las diferentes fuentes disponibles, como hemos visto no son

datos absolutos y 100% fiables.

- Dificultad para obtener información pasada: Es fácil obtener información hasta hace

aproximadamente 2 años, pero a partir de ahí es difícil encontrar fuentes, ni siquiera

de pago, que ofrezcan esos datos. Esto limita el rango temporal de estudio, pues nos

tenemos que centrar en los 2 últimos ejercicios con las limitaciones que ello conlleva.

- Aplicación limitada: Como hemos visto, de las 4 principales empresas cotizadas de

Internet, sólo hemos podido aplicar el modelo a 3 de ellas y sólo hemos obtenido

resultados realistas para Google y Amazon. La no existencia de correlación entre las

variables exóticas y los resultados financieros, impide aplicar el modelo y nos lleva a

tratar de aplicar métodos más tradicionales. También, aunque las variables calculadas

(especialmente los ratos que mezclan ambos tipos de variables) puedan ser

extrapoladas a otras empresas de Internet no cotizadas (Facebook, Foursquare,

Twitter…), hay que tener en cuenta que requieren de ciertos ajustes para diferenciar

los modelos de negocio. Por ejemplo, no podremos aplicar las Ventas Netas por

visitante de Google a Facebook, pues la “calidad” del cliente no tiene que ver en uno y

otro caso50.

En resumen, hemos tratado de encontrar una forma diferente de estimar el valor de una

empresa online, más allá de las medidas utilizadas hasta ahora (mucho más financieras),

aprovechando la información disponible en Internet sobre el tráfico de las páginas web. Pese a

que el modelo tiene ciertas limitaciones, hemos podido aplicarlo a 2 de las principales empresas

50

Business Insider: Here´s how much a unique visitor is worth

http://siteanalytics.compete.com/amazon.com+walmart.com+overstock.com+ebay.com+zappos.com/

http://siteanalytics.compete.com/google.com+yahoo.com+facebook.com/

http://www.businessinsider.com/chart-of-the-day-revenue-per-unique-visitor-2011-1


38

de Internet con modelos de negocio muy diferentes, obteniendo resultados realistas y en línea

con gran parte de los analistas.


39

Bibliografía

I. Braddock, Richard S. «The Internet: The Novel.» s.f.

II. Conde, Ana Belén Alonso. Valoración de empresas de Internet. 2002.

III. Damodaran, Aswath. The Dark Side of Valuation. FT Press, 2004.

IV. Fernández, Pablo. Valuation Methods and shareholder value creation. 2002.

V. Hooke, Jeffrey C. Security Analysis and Business Valuation on Wall Street. 2010.

VI. Kettel, Brian. Valuation of Internet & Technology stocs. 2000.

VII. Moon, Eduardo S. Schwartz and Mark. «Rational pricing of Internet companies.» s.f.

VIII. Price, Walter C. «Valuation of Hardware and Software stocks.» s.f.

IX. Ron Lazer, Baruch Lev and Joshua Livnat. «Internet traffic and portfolio returns.» s.f.

X. Scott Gabehart, Richard Brinkley. The business valuation book. s.f.

XI. Singh, Vijay K. «Internet Building Blocks: An Investment Perspective.» s.f.

XII. Whitelaw, Robert Tumarkin and Robert F. «News or noise? Internet postings and stock

prices.» s.f.

Sitios Web de interés

Estadísticas de búsqueda de Google: http://www.google.com/insights

Pensado inicialmente para conocer la evolución de las búsquedas para determinadas palabras

clave, permite analizar y comparar empresas, páginas web, grupos musicales… prácticamente

cualquier cosa. La herramienta analiza el volumen de búsquedas desde el año 2004 de las

palabras deseadas y lo presenta gráficamente, existiendo la posibilidad de exportar los datos

como archivo .csv. También da información sobre qué lugares del mundo son los que más buscan

las palabras, noticias relacionadas, búsquedas relacionadas, etc. Permite filtrar por países e

incluso ciudades y periodos de tiempo determinados. Herramienta 100% gratuita.

Google Trends: http://www.google.com/trends

Similar a las estadísticas de búsqueda, pero más simplificado y con la posibilidad de buscar por

páginas web. Similares opciones de filtrado de información que las estadísticas de búsqueda.

Gratis.

http://www.google.com/insights

http://www.google.com/trends


40

Double Click Ad Planner (by Google): https://www.google.com/adplanner

Facilita información sobre las principales páginas web. Desde estimaciones de visitantes únicos, al

alcance, páginas vistas, tiempo medio en el sitio, perfiles sociodemográficos (edad, sexo,

educación, ingresos), sitios similares, datos sobre la audiencia, palabras clave buscadas, etc. La

base de datos disponible (https://www.google.com/adplanner/#audienceSearch) es inmensa y

tremendamente útil. Gratis.

Quantcast: https://www.quantcast.com

Quantcast proporciona información sobre las audiencias en Internet. Datos demográficos,

conversiones, tráfico, visitas, tendencias, situación competitiva, perfiles sociodemográficos, etc.

Se trata de un servicio gratuito con ciertas limitaciones aunque ofrecen servicios profesionales

como agencia de márketing.

Compete: http://www.compete.com/

Compete analiza la información que recolecta a través de un software que los usuarios deciden

instalar en sus ordenadores. La información es extrapolada al resto de la población, ofreciendo

datos sobre visitantes, visitas, páginas vistas, tiempo medio, keywords del sitio, tags, links, etc.

Dispone de información hasta hace 2 años y permite fácil exportación a .csv. Servicio limitado

gratuito y diferentes planes de pago con más servicios.

Alexa: http://www.alexa.com/

Conocido por su famoso Top 500 de los sitios más “populares” de Internet (en función del tráfico).

Obtiene las estadísticas a través de una barra que los usuarios deciden instalar en su navegador

similar a la famosa barra de Google. Los resultados están en cierto modo sesgados pues quien

instala esa barra tiene un perfil más tecnológico que la media. Servicio gratuito.

SeoMoz: http://www.seomoz.org/

Orientado a los profesionales de posicionamiento en buscadores (SEO = Search Engine

Optimization), ofrece ingente información sobre los links que tiene una determinada página,

evolución, “poder” de esos links, competencia, etc. Servicio gratuito con limitaciones y diferentes

planes de pago.

Google Domestic Trends: http://www.google.com/finance/domestic_trends

Domestic Trends sigue el volumen de búsquedas determinadas keywords y las diferencia en

diversos sectores económicos. Los cambios en las tendencias de búsqueda pueden adelantar las

tendencias económicas y Google pone a disposición de los usuarios esta información. Ofrecen

diferentes índices que pueden ser muy útiles para adelantar tendencias.

https://www.google.com/adplanner

https://www.google.com/adplanner/#audienceSearch

https://www.quantcast.com/

http://www.compete.com/

http://www.alexa.com/

http://www.seomoz.org/

http://www.google.com/finance/domestic_trends