За этот год немало думал над тем, как можно применять количест | Мобильная Азия

За этот год немало думал над тем, как можно применять количественные методы для анализа VC.
С одной стороны, никакая бигдата не задедктит горящего глаза фаундера не купишь или проанализирует вероятность пивота по деку.
Но, с другой стороны, вижу ряд интересных наблюдений, которые появились недавно:

1/ В зрелых VC-фондах все чаще появляется вакансия data engineer или даже CTO. Скоуп задач: работа с портфелем, скоринг входящих стартапов, система поддержки принятия решения об оценке, сигналы, outbound sourcing, тренды, поиск сотрудников для портфельных компаний и тд. Работу над внутренними платформами а разное время анонсировали NFX, 645 Ventures, YC, Sequoia, Social Capital. Также появляются новые фонды-платформы, такие как SignalFire.
Понятно, что пока можем говорить, в основном, про хорошо интерпретируемые модели или методы кластеризации. И кажется, что на рынке, где есть Pitchbook, CB Insights и Crunchbase есть зазор для обогащения – например, парсинг открытых и полуоткрытых ресурсов (angellist, linkedin). Я занимался этим в 2018 году, дело интересное, но тогда был фокус только на скоринге, да и опыта у меня меньше было.
К слову, на днях, Angellist привлёк $25 от WorldQuant Ventures на свой собственный VC-фонд. Утверждают, что инвестиционное решение будет приниматься на основе интереса соискателей в стартапе. (Видимо, это то, что драйвит основное вовлечение в платформу сейчас).

2/ Макро-тренды: барьеры входа для инвесторов в VC снизились, а следовательно капитал для предпринимателей стал доступнее; с одной стороны способствовало появлению micro-VCs, nano-VCs с 350 LP, расцвету solo-VC и синдикатов ангелов, а с другой стороны – oversubscribed раунды, terms sheet от Tiger Global за неделю и постепенное размытие зоны ответственности PE и VC. Лобовая конкуренция между инвесторами с появлением нового класса игроков усиливается, оценки стартапов растут, а средний IRR для VC уменьшится

3/ Появились платформы, который помогает стартапам найти финансировании на основании истории и динамики расходов, например Hum Capital и ClearCo. Работают проекты по схожей схеме — стартап подключает данные из Stripe, Shopify и CRM-систем к своей платформе. Анонимные данные показываются инвесторам, а платформа помогает сделать оценку, определяют риски. Стартаперам для завлечения показывают какую оценку может получить бизнес по входным данным. Проект, про который рассказал Денис работает по схожей схеме. Инвесторы хорошо понимают, как работает условный B2B SaaS или маркетплейс – комбинируем размер рынка, CAC и когорты, получаем результат, в зависимости от него и инвестируем или нет. Понятно, что дъявол в деталях, ARR $2m в двух проектов может означать совершенно противоположные вещи. Но, творчество со стороны VC все больше смещается в зону раннего поиска этого проекта и продаже себя проекту. Оценка Seed и Pre-seed компаний будет расти.

4/ Появление альтернативных методов финансирования проектов – revenue-based investing, venture debt, invoice factoring. Эти способы финансирования лучше всего подходят для SaaS, e-commerce проектов с прогнозируемой зависимостью оценки от операционных метрик (см. пункт 3). Это позволяет заходить в условный Series A b2b SaaS не только фондам, но и консервативным банкам.

Думаю, что проектов, похожих на тот, что я показал Денису будет появляться еще больше.
Если интересно подумать вместе в этом направлении – пишите, у меня даже до сих пор на диске лежат дампы crunchbase и angellist за 2018 год)