# Секреты скаттлбатта: как инвесторы находят скрытые данные о бизнесе через общение с людьми

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=HHD1udLjY5M
Канал: We Study Billionaires
Опубликовано: 25.01.2025

---

В новом выпуске подкаста «We Study Billionaires» инвестор Кайл Грив (Kyle Grieve) подробно разбирает концепцию «скаттлбатта» (scuttlebutt) — метода сбора непубличной информации о компаниях. В основе подхода лежат идеи легендарного Филипа Фишера и современные техники «инвестиционного сыска», позволяющие получить преимущество там, где бессильны стандартные финансовые отчеты.

## 🕵️ Метод «скаттлбатт»: выход за пределы финансовых отчетов
[[JUMP:0:00]]

Традиционный анализ показателей — темпов роста, рентабельности инвестированного капитала (ROIC) или расширения маржи — доступен каждому пользователю интернета через такие сервисы, как FinChat или Seeking Alpha [1:36]. Однако для достижения выдающихся результатов инвестору требуется «вариативное восприятие» (variant perception). Кайл Грив (Kyle Grieve) утверждает, что лучший способ сформировать собственное мнение, отличное от рыночного, — это изучение информации, не содержащейся в официальных документах [1:50].

Термин «скаттлбатт» (scuttlebutt) пришел из морского сленга: так называли бочку с водой на корабле, вокруг которой матросы обменивались слухами [6:21]. В инвестициях это процесс накопления знаний о бизнесе через общение с людьми, так или иначе связанными с компанией: от генеральных директоров до рядовых сотрудников отдела продаж, поставщиков и клиентов [2:05].

По мнению Кайла Грива (Kyle Grieve), этот метод критически важен для укрепления уверенности (conviction) в своих решениях:

*   **Построение убежденности:** Когда цена акций падает из-за краткосрочных трудностей, только глубокое знание фундаментальных факторов позволяет инвестору не паниковать, а докупать активы [0:00].
*   **Выявление рисков:** Скаттлбатт помогает понять, не является ли компания лучшим кандидатом для короткой позиции (short), чем для длинной. Например, если через каналы связи выясняется, что компания потеряла клиента, обеспечивавшего 90% выручки, это повод немедленно пересмотреть позицию [7:07].
*   **Пример Avoro Health:** Кайл Грив (Kyle Grieve) приводит в пример микро-кап компанию, чьи акции взлетели с 7 до 24 центов, а затем рухнули до 4 центов после смены стратегии. Инвестор полагает, что общение с канадскими аптеками (клиентами компании) могло бы заранее выявить разрыв отношений до того, как рынок обвалил котировки [8:15].

## 👥 Четыре ключевые стороны для исследования
[[JUMP:8:28]]

Кайл Грив (Kyle Grieve) выделяет четыре основные группы людей, с которыми необходимо взаимодействовать для глубокого понимания бизнеса [8:28]:

1.  **Клиенты:** Конечные пользователи, лица, принимающие решения, и те, кто непосредственно подписывает чеки.
2.  **Сотрудники:** От рабочих на заводе до топ-менеджмента (C-suite) и членов совета директоров.
3.  **Поставщики:** Текущие, бывшие и потенциальные контрагенты.
4.  **Специалисты:** Конкуренты, отраслевые аналитики, институциональные акционеры и профильные эксперты.

## 🛒 Клиенты: почему они на самом деле приносят деньги?
[[JUMP:10:49]]

Кайл Грив (Kyle Grieve) называет клиентов самой важной группой для общения [10:49]. Ссылаясь на книгу Абнера Мандельмана «The Sleuth Investor», он предлагает четыре вопроса для анализа:

*   Кто является клиентом?
*   Что именно он покупает?
*   Что компания на самом деле продает?
*   Почему клиент выбирает именно этот продукт, а не конкурента? [11:37]

Интересен пример вымышленной компании Alpaca Systems, продававшей CRM-систему для брокеров [14:35]. Руководство считало, что продает «инструмент продуктивности». Однако через общение с рядовыми брокерами Мандельман выяснил, что система фактически «порабощала» сотрудников, лишая их контроля над клиентской базой при переходе в другую фирму. Это создавало скрытое сопротивление продукту [16:16].

Кайл Грив (Kyle Grieve) также напоминает о классических примерах Уоррена Баффетта:

*   **American Express:** Во время скандала с соевым маслом Баффетт не просто читал газеты, а стоял у касс в ресторанах и спрашивал официантов, продолжают ли люди расплачиваться картами Amex [18:52].
*   **Geico:** Будучи студентом, Баффетт приехал в штаб-квартиру компании в субботу. Благодаря удаче и настойчивости он попал внутрь через уборщика и провел четыре часа, расспрашивая единственного находившегося там сотрудника, Лоримера Дэвидсона, об основах страхового бизнеса [33:09].

## 🏢 Сотрудники и внутренняя кухня компании
[[JUMP:21:46]]

Для поиска сотрудников Кайл Грив (Kyle Grieve) рекомендует использовать LinkedIn, называя это «игрой на объем» (volume game) [23:36]. Даже если многие не ответят на запрос в друзья, те немногие, кто согласится на общение, могут предоставить бесценные данные.

Особое внимание стоит уделять двум отделам:

1.  **Отдел продаж:** Продавцы первыми чувствуют изменение спроса. У них стоит спрашивать о системе мотивации, о том, насколько они загружены, и о том, как они оценивают руководство [26:27].
2.  **НИОКР (R&D):** Филип Фишер считал этот отдел двигателем будущего роста. Инвестору важно понимать, способна ли компания создавать инновационные продукты в долгосрочной перспективе [27:35].

Кайл Грив (Kyle Grieve) делится личным опытом изучения производителя ферм (truss manufacturer) [27:51]. Компания внедряет автоматизацию, чтобы удвоить мощности. Через общение с торговым представителем Кайл пытался выяснить, есть ли у компании достаточное количество продавцов, чтобы реализовать этот возросший объем продукции [28:30].

## 🏗️ Поставщики и «вин-вин» отношения
[[JUMP:33:50]]

Кайл Грив (Kyle Grieve) упоминает концепцию Мониша Пабрая о «беспроигрышных» (win-win) отношениях. Компании вроде Costco строят успех на том, что их поставщики процветают вместе с ними [34:17]. В противовес этому существуют модели «win-lose», где компания затягивает платежи поставщикам на 60–90 дней, используя их деньги как бесплатный оборотный капитал (флоат) [35:00].

Нестандартный пример поставщика — банки. Кайл рассказывает историю аналитика по имени Мишель, которая наблюдала за переговорами рекламного агентства с банком в публичном коридоре [41:17]. Видя радость руководителей агентства и удрученное состояние банкиров после встречи, она сделала вывод о реструктуризации долга на выгодных условиях. Покупка акций принесла ей $90 000 прибыли за два дня [43:18].

Ключевые вопросы к поставщикам:

*   Насколько крупным клиентом для них является исследуемая компания?
*   Является ли поставщик единственным источником сырья? [44:15]
*   Соблюдает ли компания сроки оплаты? [46:03]

## 🤺 Специалисты и конкуренты
[[JUMP:46:29]]

Самый простой способ выявить лидера отрасли — спросить пять конкурирующих фирм, кого они боятся больше всего [46:37]. Если все указывают на одну и ту же компанию, это верный признак сильного конкурентного преимущества (moat).

Кайл Грив (Kyle Grieve) также подчеркивает важность работы «в поле», как это делал Ли Лу (Li Lu) при анализе Timberland [49:51]. Ли Лу на несколько недель поселился в районе, где жила семья владельцев компании, ходил в их церковь и общался с соседями, чтобы понять их этические принципы и характер [50:18]. Позже он даже вошел в состав совета директоров благотворительной организации вместе с сыном генерального директора, чтобы изучить бизнес изнутри [50:45].

## 📓 Дневник инвестора и круг компетенции
[[JUMP:54:20]]

Завершая тему исследований, Кайл Грив (Kyle Grieve) подчеркивает роль саморефлексии. Он рекомендует использовать приложение Journalytic для фиксации своих решений и ошибок [57:12].

Кайл признается в собственной слабости — инвестициях в компании на основе «суммы частей» (SOTP), когда активы стоят дороже рыночной капитализации. Проанализировав свои неудачи, он вывел правило: не покупать компанию только потому, что она дешевле своих активов, если у нее нет четких перспектив роста будущих доходов [56:13].

Его личный пример неудачного прогноза связан с компанией Dino PSK. В сентябре 2024 года он предсказал, что акции не вырастут из-за отсутствия новых открытий магазинов, но к концу года цена поднялась на 33% [57:52]. Этот случай научил его меньше полагаться на краткосрочные предсказания и больше на глубокий фундаментальный анализ [58:12].

---