“薇姐，麻烦你把后台运营中的三千台左右机器人的订单数据下载整理出来，以其中的平均收入水平作为预测依据，把咱们的回本周期模型重新再算一下。”张晓明的声音虽然平静，却似乎透出了一丝疲惫。
“最好今天晚上给到我，可以吗？”最后的话，将他隐藏的焦虑暴露无疑。
“好的，没问题，我现在马上整理，回头发给你。”柯采薇直觉有些不好的预感，但此时来不及深究，她立刻回家打开电脑，埋头工作了起来。
之前在不停向各家投资公司的路演中，BP（商业计划书）里的数据随着投放市场的智能机器人总数增加，也不断在更新。正如易千帆所言，投资者往往更关注新增用户数、日活与月活用户数、用户使用习惯和用户行为画像之类的数据，默认免费下单和大量赠送优惠券属于常规操作，就算前期一直亏损，只要垄断了某个垂直市场的流量，后期自然可以通过流量变现。
这回张晓明和易千帆一起去北都见投资机构，却突然要求按照现有收入的中位数水平，调整机器人的回本周期预测模型，显然投资人对项目的评估逻辑，已经发生了某种变化……
柯采薇把后台下载的数千台机器人收入数据用excel透视分类筛选排序功能反复折腾了个遍，越来越触目惊心。
之前的回本周期预测模型，是用最初在D市理工大学食堂和周边驿站投放的十台机器人样机订单收入为依据，算出来大概的回本周期为12至18个月，但那是睿博特公司的大本营，用户对“玲珑”智能机器人的接受度很高，而且用户以大学生为主，乐于体验新鲜事物。
随后智能机器人的制造成本从一万多下降到左右，但考虑到市场推广的费用，以及D市其他网点后续投放的三百台机器人并没有达到在大本营的订单和收入水平，调整后的回本周期为20多个月，两年左右，也算合理。
但最近三四个月匆匆投放到多个城市的两三千台机器人，订单量和收入水平就良莠不齐不堪入目了。假如真的严格按照中位数来测算，回本周期几乎达到五六年了。而想象中的流量变现收入，在这个阶段也没有数据支撑，编造的话经不起推敲。五年不能回本赚钱，全靠资本给公司输血？
柯采薇不知道易千帆怎么看待这个数据，但以她自己的财务和风险管理逻辑，是不可能接受这种商业模式的。
万般无奈下，她只能绞尽脑汁，把运营的数千台智能机器人按运营月数分为三类，运营四个月以上，也就是最早投放市场那几十台机器人，归类为成熟期，按平均收入大约12个月回本。运营二到三个月，归类为成长期，大约有一千台左右机器人，收入大约30个月可以回本，而运营不足两个月的机器人还处于培育期，收入低属于正常状态，无法作为回本周期的估算参考。
殚精竭虑，总算弄出了一个大致合理的数据模型和解释，把表格和更新的BP发给张晓明后，柯采薇给他回了个电话。
“现在你们和投资者沟通得怎么样，遇到什么麻烦了吗？”大致解释了一下最新的回本周期模型之后，柯采薇问了自己最关心的问题。
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