Carvana Co. (CVNA)：勉強支撐 pt. 4

本篇文章譯自 Kerrisdale Capital 於 2023/06/12  發表的報告，由於報告篇幅較長，將分為幾個部分分別發表，本篇是報告描述 Carvana 基本面上正走向失敗。

Carvana 無法為了長期存活下來而縮小規模

在 2022 年的慘澹局面後， Carvana 改變策略，從之前的追求成長轉向追求更好的單位經濟效益。透過積極實施成本削減措施， Carvana 現在預計在接下來的一個季度能夠實現正面的 EBITDA ，但這樣做的目的是什麼呢？

這一策略為 Carvana 贏得了時間，但該公司無法透過縮小規模來應對過度槓桿化的資產負債表。根據公司自身的計畫和公開評論，它無法在目前的銷售規模下實現足夠的現金流以支付固定支出。在 Carvana 的 2022 年第三季法人說明會上，賈西亞表示，假設「即使以當前的單位數量，也能達到長期的 EBITDA 目標。」但這是在利率進一步上升之前說的，並且不包括 1 億美元的資本支出，「當前的單位數量」指的是年度零售銷售量為 40 萬，而不是該公司目前大約 30 萬的銷售量。 Carvana 需要實現可觀的獲利和成長，而不是只做到其中一項。

管理層已經提出了一個三步驟的計畫： (1) 產生正面的調整後 EBITDA 、 (2) 推動正面的單位經濟效益、 (3) 只有在完成前兩個步驟之後，才會回到高預期的成長。公司花了一年的時間完成了第一步。除非在接下來的幾個月內，使二手車市場陷入困境的所有周期性（和可能的結構性）問題神奇地改善，否則 Carvana 根本無法以足夠快的速度重返成長軌道，以擺脫資產負債表的疑慮。

此外，即使總體經濟條件改善，重新啟動成長幾乎都需要 Carvana 再次增加庫存、重新承擔物流成本、翻修中心需要更多輪班、並下更多廣告與競爭對手競爭。如果公司決定再次挑戰成長，正面的營運現金流很快就會消失。

凌遲死亡

我們認為在目前的零售單位需求水準下， Carvana 沒有可行的方法來消除現金消耗的情形。當 Carvana 去年 8 月首次提供了關於導向獲利的詳細內容時，它描述了一個自上而下簡化定義的調整後 EBITDA ：每單位毛利減去每個零售單位的銷售及行政費用（都不包括折舊攤銷和股票薪酬，見簡報第11頁）。然後， Carvana 提供了一個表格（如下），描述了在不同的每單位毛利和年度零售數量的假設下，需要多少銷售及行政費用才能支付 7 億美元的固定費用（每年 6 億美元的利息費用和 1 億美元的資本支出）。

舉例來說，如上方的藍色橢圓所示，假設 Carvana 售出70萬輛車，每輛車的每單位毛利（即 Carvana 對2023年第二季的財測，不包括該季貸款出售的巨大影響）為 5,000 美元，並將每個零售單位的銷售及行政費用降低到 4,000 美元， Carvana 將產生 7 億美元的 EBITDA （ 700,000 x（ 5,000 - 4,000 ）），足以支付其固定費用。不幸的是，市場對 Carvana 的預期更接近今年銷售約30萬輛車，這一水準實際上不在表格上－它低於表格的 40% 下限。

根據目前的單位水準， Carvana 需要每個零售單位產生超過 2,300 美元的 EBITDA 來支付固定費用（約 30 萬輛車輛 x 每輛車 2,300 美元 = 7億美元的 EBITDA ）。而這個數字是 CarMax 每個零售單位 EBITDA 的兩倍，完全不切實際。 Carvana 宣布了中期目標，希望每個零售單位的銷售及行政費用降到大約 2,900 美元至 3,100 美元。然而，上一季每個零售單位的non-GAAP銷售及行政費用為 5,111 美元，儘管經過一年的大幅削減成本，但仍高於中期目標的高標 65%。

儘管在 2023 年第一季每個單位銷售及行政費用比去年同期下降了近 1,000 美元，但其中 81% 來自廣告費用的削減。相較之下，來自其他項目的單位成本改善幅度很小。

削減廣告支出是提高 EBITDA 和單位經濟效益的一種快速且簡便的方法，因為對單位銷售的影響比對成本的迅速減少要晚發生。 Carvana 減少廣告支出的最終影響尚待觀察，尤其是在進入下半年淡季之際，但股東仍應密切關注每月的散客數，該數字與去年同期相比已經下降了一半。

Carvana 缺少在目前市場環境裡航行需要的資源

管理層缺乏汽車產業經驗

「 Carvana 的高階團隊在汽車產業的經驗不夠豐富......他們所經歷的一切都是第一次......他們不知道他們還沒見過的事情。」
— 前 Carvana 資深經理

根據對前 Carvana 員工進行的多次訪談，可以看出 Carvana 高階管理層缺乏汽車和物流方面的基本知識，這對於在 2021 年底市場環境轉變時的營運表現造成了不容忽視的影響。

在 Carvana 2018 年投資人日展示的簡報中，稍微檢視即可以發現當提及高階管理層的過往經驗時，該簡報列出了 Google 、微軟、思科等十幾家科技公司的 logo ，但驚人的是沒有任何一家汽車公司的 logo 。根據一位前 Carvana 高階主管的說法，執行長歐內斯特‧賈西亞三世聰明而積極，但他是由於其父親的事業而生逢其時地成為執行長，並不是一位具有深厚營運經驗的人。 Carvana 複雜的全國節點式網路，包括卡車、 IRC （車輛翻修中心）、售貨機和最近新增的 ADESA 設施，由營運長班哲明‧休士頓負責監督，他以前是一名企業律師，沒有物流方面的背景。一位以前在Carvana 物流部門的前員工向我們描述，即使在最近的大規模裁員之前，該公司難以吸引和留住能夠領導大規模網路的專業人士。財務長馬克‧詹金斯在加入該公司之前主要從事學術研究。

在不確定市場裡的不可靠資料

Carvana 的核心業務幾乎全部由數據驅動的預測建模來實現。模型包含根據需求訊號優化庫存和採購決策、根據金融產品的預期附加率進行細化定價、根據里程數預測翻修成本等等。 Carvana 的業務建立在一種信念上，即中心化的數據和預測分析能夠超越傳統實際觀察流程的低效率。

舉例來說， Carvana 的模型可能會注意到對 10 年前的 Honda Civic 庫存逐漸減少、需求增加，並據此生成一個演算法來相對應調整定價策略。這個概念是好的，但就像其他所有模型一樣，它依賴的數據需要和掌控的人一樣好。

Carvana 的數據驅動方法存在幾個結構性問題，這在疫情及其後續影響中暴露出來。首先，它存在固有的逆選擇問題，對於將車輛出售給 Carvana 的消費者而言，他們對自己的駕駛行為和車輛的真正品質擁有比任何統計模型更多的信息。該模型也不夠靈活，無法即時對市場條件的變化作出反應，這些變化可能發生在建議收購一輛車輛和將其整修，並在網站上列出的時間內。例如，如果突然出現接受對其 10 年前的 Honda Civic 的報價的消費者激增，模型可能無法即時預測到公司不應以該特定價格購買它們，以避免庫存過多。最後，該模型中沒有內建總體經濟反饋機制，無法預測在短時間內利率上升500個基點所產生的影響等等。

這些問題表示儘管 Carvana 宣傳他的技術和數據資料，但該公司的預測分析只在事件是易於預測和分析的情況下起作用。在其他時候，當缺乏汽車產業經驗的經營團隊需要快速、有效的算法來輔助決策時，我們認為這些模型的反應具有缺陷且延遲。

當有出人意料的利多消息時，就像在疫情初期之後所看到的那樣，這種反應延遲導致營運和物流的規模延遲且草率地被擴大來滿足意外的需求。這是一個嚴重的問題，雖然至少可以向市場宣傳為可解決的問題，但當環境出現意外的嚴重惡化時，會出現災難性的後果，大量購買不必要的物流能力、庫存在長時間無法銷售後才報銷。諷刺的是，與其建立一個利用技術來解決二手車產業營運挑戰的企業，我們認為 Carvana 建立的企業只是加劇了這些挑戰。

展望未來， Carvana 依賴數據的商業模式面臨的另一個問題是，就像其高管一樣，它的經驗有限且與實際情況不太相符。從 2014 年到 2021 年， Carvana 售出了 100 多萬輛汽車。然而，其中有 765,000 輛車是從 2019 年下半年到 2021 年底銷售的，這意味著 Carvana 的大部分內部數據來自於疫情期間異常的二手車市場條件。在目前脆弱和充滿不確定性的市場中，這些數據是否仍然有用和具有預測能力，還有待觀察。