Mario Chamorro - Valoracion de empresas de Internet

Proyecto Fin de Máster

Valoración de
Empresas de
Internet

Mario Chamorro Acosta

marioch4@gmail.com

Máster en Bolsa y Mercados Financieros

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

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

2


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

3


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

4


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.

5


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

6


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.

14
Proportion of firms that were started in 1998 that survided through …
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

7


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.

8


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

9


en los próximos años, más del 70% de la población mundial cuente con acceso a
internet16.

2.500

2.000 Internet Million Users
1.500

1.000

500

0
2004
1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2005

2006

2007

2008

2009

2010
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

10


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

11


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.

12


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.

13


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

14


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

15


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

16


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

17


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.

18


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

19


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

20


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

21


¿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?

22


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!

23


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):

Operating Net Stock
Quarter Visitors Visits PageViews Net Sales
Income income 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.

24


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%.

25


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

26


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)

27


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

28


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 15,405x + 47,81x+ 683,96x + 0,0012(PageViews)
Line 124,68 561,16 5229,2 - 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.

% FCF /
Year Net sales 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

29


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.

Amazon eBay Google Yahoo!
WACC 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

30


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 Visits PageViews Net Sales Op Income Net income Stock VVP
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

31


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

32

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