David Smith, Chief Data Officer ve společnosti TheVentureCity – Rozhovor

David Smith, také známý jako „David Data“, je Chief Data Officer ve společnosti TheVentureCity, venture kapitálová platforma, která investuje mezinárodně do softwarově orientovaných startupů a poskytuje operační podporu.

Můžete popsat svou roli jako Chief Data Officer ve společnosti TheVentureCity a co to obnáší?

Vedu tým lidí, kteří vyhodnocují investiční příležitosti pomocí dat poskytnutých startupy; spravují živé datové potrubí z našich portfoliových společností a technického vybavení, které je podporuje; provádějí speciální analýzy pro portfoliové společnosti; poradí portfoliovým společnostem v oblasti technického vybavení a analýz; a vytváří produkty, které automatizují a rozšiřují naše analytické schopnosti.

Když provádíte investiční due diligence, jaké jsou některé proměnné, které se berou v úvahu?

Hodnotíme zapojení, udržení, hodnotu zákazníka, distribuci příjmů a dynamiku růstu a porovnáváme je s odvětvovými standardy. Za tímto účelem získáváme údaje o uživatelských událostech a transakcích, abychom mohli měřit:

• Průměrný počet dní aktivních v posledním měsíci;
• měsíční udržení uživatelů a příjmů;
• udržení uživatelů po 6 měsících;
• čistá udržení příjmů po 12 měsících;
• udržení uživatelů a hodnota zákazníka na úrovni kohorty;
• dobu návratnosti investic do marketingu;
• měsíční tempo růstu uživatelů a příjmů a rychlostní poměry (které měří efektivitu růstu);
• distribuci příjmů napříč zákaznickou základnou;
• A možná další metriky specifické pro daný případ.

Váha, kterou přikládáme každé výše uvedené metrice, závisí na situaci.

Pro venture kapitálové firmy je nejdůležitější, jak rychle může společnost růst, jaké jsou nejdůležitější metriky pro identifikaci tohoto?

Nejdůležitější metrikou je udržení, a to jak uživatelů, tak příjmů. Udržení lze měřit několika způsoby: měsíčně nebo po 6 měsících pro dlouhodobější pohled. Dobré udržení signalizuje shodu produktu a trhu a umožňuje efektivní růst. Je mnohem snazší růst, pokud nemusíte nahrazovat většinu uživatelů z jednoho měsíce na další. Pokud máte produkt na velkém trhu, který se shoduje s tímto trhem a můžete růst efektivně, jste připraveni na rychlý růst.

Můžete sdílet některé podrobnosti o Growth Scanneru, nástroji, který pomáhá zakladatelům vědět, jak dobře rostou?

Growth Scanner umožňuje jakémukoli zakladateli s produktem na trhu získat hodnocení shody produktu a trhu a efektivity růstu. Přetváříme surová data poskytnutá nám startupem do zprávy, která prezentuje výše uvedené metriky, jejich odvětvové standardy a komentáře našeho týmu. Prohlédli jsme stovky startupů tímto způsobem a víme, co hledat a zdůraznit. Pohledem na jejich podnikání prostřednictvím našeho růstového účetního hlediska se zakladatelé často dozvědí něco o svém podnikání, co dříve neviděli.

Venture kapitálové firmy jsou proslulé tím, že stále používají Excel a další zastaralé metody pro organizaci investičních dat, jak TheVentureCity řeší tuto výzvu?

Investovali jsme do našeho datového týmu a jeho technického vybavení, aby automatizovali příjem a transformaci produktových a transakčních dat z více zdrojů do standardizovaného analytického rámce.

Jak mohou venture kapitálové firmy využít dobré údaje, aby přijaly personalizovaný přístup k práci se startupy?

Podrobná produktová data, která získáváme od našich portfoliových startupů, nám umožňují přesně pochopit, co se děje s každou společností. S takovými daty na dosah ruky můžeme jít za naše standardní řídicí panely a hluboce se ponořit do dat, kde je to nutné. Jsme schopni vést velmi specifické rozhovory se našimi startup týmy o tom, co data říkají a jak postupovat.

S halucinacemi jako jednou z největších nevýhod používání Generative AI, jak by měly startupy, které se spoléhají na LLM, řešit tuto otázku?

Měli by najmout správné lidi, kteří znají kuraci vysokokvalitních trénovacích dat, jemné ladění a validaci modelu a přístup člověka v smyčce.

Jaký je váš pohled na budoucnost AI a jak venture kapitálové firmy budou investovat v tomto prostoru?

Měli bychom očekávat exponenciální pokroky v AI schopnostech obecně a v modelech poháněných transformátory zvláště, pro předvídatelnou budoucnost. Půjдемě dále, než jen zefektivňujeme současné produkty a procesy, a začneme se učit o nových produktech a procesech, které nebyly dříve možné.

Děkuji za rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit TheVentureCity.