Data-driven VC



Y многих фондов уже есть внутренние дата-платформы, которые помогают не только находить топовые стартапы, но и автоматизировать многие внутренние процессы.



Можно писать разные скоринги, делать предсказания с помощью ML и симуляции портфеля на бектестинге, но самая практически полезная тема – это бенчмарки – тупо сравнить с тем, что уже было.



Что конкретно строил для Runa Capital и sequel, я сказать не могу из-за NDA. Но недавно наткнулся на статью, где фонд TRAC рассказывает про их внутреннюю кухню.



Их “секретный соус” как раз в грамотном бенчмаркенге сделок:

1. Находишь похожие стартапы на похожих рынках в похожих сделках.

2. Сравниваешь их по всевозможным метрикам (смотря какие данные есть)



Именно так они рассчитывают pre-money оценку и мультипликаторы стартапа (даже между раундами), а-то часто фаундеры сами не знают, по какой оценке и сколько рейзить. Какие инвесторы дадут конкурентное преимущество, а какие шпионят для конкурентов? Кому фонд может сделать интро? Поиск и сравнение с конкурентами, а также симулятор фандинг раундов.



Высасывать максимум из дохленьких венчурных данных можно бесконечно. То ли дело оценивать web3 проекты, где ончейн черному по белому написано все самое интересное.