投资人路演评估框架

它解决的是什么问题

路演现场的常见困境是：五分钟听完一个项目，留下的印象大多来自对方的表达技巧，而不是项目本身。这个框架直接把路演当作信号提取赛而非表演赛，主张在五分钟内完成结构化评估——按它给出的经验值，现场能提取的有效信号大约对应项目真实价值的 60-70%，剩余 30% 留给尽调。

它要替代的是拍脑袋式判断：不是“创始人讲得好”或“赛道很热”，而是一套可解释、可复现的打分流程。

框架如何工作

1. 六维评分卡。 每个维度 0-10 分，并明确区分差/中/优的判据，避免分数通胀：

• 痛点真实度：从“自嗨”到“客户已用土办法在等”
• 解决方案匹配度：从“概念 PPT”到“已落地且客户复购”
• 团队完整度：从“创始人单干”到“全栈团队 + 行业资源”
• 市场规模：从“看不清晰”到“TAM > 100 亿且 SAM 真实可触达”
• 商业模式：从“纯烧钱”到“单位经济模型跑通”
• 壁垒深度：从“无壁垒”到“数据/网络/规模/合规中至少一个真壁垒”

2. 总分映射到评级。 48-60 为 S（立即跟进），36-47 为 A（重点跟进、做尽调），24-35 为 B（观察），0-23 为 C（不跟进）。评级直接对应后续动作，而不是一个装饰性数字。

3. 五分钟信号提取流程。

• 第 1 分钟听“故事”：客户是谁、痛点是什么、现有方案是什么、为什么是现在；四个问题答不清三个，直接 B 以下
• 第 2 分钟看“数字”：已付费客户至少 5 个（最好 10+）、ARR/GMV 至少百万级、复购率 >60%、毛利率至少 50%（硬件类放宽到 30%）
• 第 3 分钟看“人”和“壁垒”，并过一遍红线清单：技术被颠覆、客户不续费、核心人员离职、现金流即将断裂

4. 案例里的闭环。 一个“用 AI 帮新能源电站提升发电效率 5%”的案例中，六维得分 8/6/7/8/5/6，总分 40 判为 A 级，并给出跟进动作：一周内客户访谈验证效率提升，两周内看 Demo，三周内竞品分析，一个月内出 TS。

5. 反模式与信噪比。 常见误判包括：赛道好可以容忍团队差、估值贵先占坑、等下一轮再投、创始人会说就是靠谱、看不懂就不投。同时区分高信噪比信号（客户已付费、创始人行业经验 5 年以上、竞品已出现）与低信噪比噪音（“颠覆性创新”、“万亿市场”、“中国版 XX”、PPT 精良）。

适用边界与注意点

• 它输出的是初步筛选结论，不是投资决策。剩余 30% 的价值归给尽调，评分卡替代不了客户访谈和技术尽调
• 判据都是经验值，例如“TAM > 100 亿”、“复购率 >60%”；对硬件、大客户销售型项目需要重新校准，否则会系统性高估或低估
• 整体偏向天使/A 轮早期项目；对已有稳定现金流的中后期公司，“ARR 百万级”这类门槛参考意义有限
• 这套材料的重点是评分卡与信号提取流程，估值锚定方法与决策矩阵作为配套组件存在，实际定价仍需结合具体条款和尽调结果
• 一句话原则：数据 > PPT，复购 > 演示，现金流 > 估值