데이비드 스미스, TheVentureCity의 Chief Data Officer – 인터뷰 시리즈

데이비드 스미스, 별명 “데이비드 데이터”,는 TheVentureCity의 Chief Data Officer입니다. TheVentureCity는 소프트웨어 기반 스타트업에 국제적으로 투자하고 운영 지원을 제공하는 벤처 캐피탈 플랫폼입니다.

TheVentureCity의 Chief Data Officer로서의 귀하의 역할과 그 내용을 설명해 주시겠습니까?

나는 투자 기회를 평가하기 위해 스타트업에서 제공하는 데이터를 분석하는 팀을 이끌고, 포트폴리오 회사와 기술 스택에서 라이브 데이터 파이프라인을 관리하며, 맞춤형 분석을 수행하고, 포트폴리오 회사에 기술 스택과 분석에 대한 조언을 제공하며, 분석 기능을 자동화하고 확장하는 제품을 개발합니다.

투자_due_diligence를 수행할 때 고려하는 변수는 무엇입니까?

우리는 참여도, 유지율, 고객 수명 가치, 수익 분포, 성장 동态를 평가하며, 이를 산업 기준과 비교합니다. 이를 위해 우리는 사용자 수준의 이벤트와 트랜잭션 데이터를 수집하여 측정합니다:

• 최근 28일 동안 평균 활성 일수;
• 월별 사용자와 수익 유지율;
• 6개월 이상 사용자 유지율;
• 12개월 순 수익 유지율;
• 코호트 수준의 사용자 유지율과 고객 수명 가치;
• 마케팅 비용 회수 기간;
• 월별 사용자와 수익 성장률 및 빠른 성장 효율;
• 수익 분포;
• 그리고 특정 상황에 따라 다른 지표.

위의 지표 중 각 항목의 가중치는 상황에 따라 다릅니다.

VC의 경우 가장 중요한 것은 회사가 얼마나 빠르게 확장할 수 있는지입니다. 이 확장을 식별하는 가장 중요한 지표는 무엇입니까?

가장 중요한 지표는 유지율, 즉 사용자와 수익의 유지율입니다. 유지율은 여러 가지 방법으로 측정할 수 있습니다. 월별 또는 6개월 후의 장기적인 관점에서 측정할 수 있습니다. 良好的 유지율은 제품-시장 적합성과 효율적인 성장을 나타냅니다. 사용자가 매월 대체되지 않으면 성장하기가 훨씬 쉽습니다. 제품이 큰 시장에서 적합하고 효율적으로 성장할 수 있다면 빠르게 확장할 수 있습니다.

성장 스캐너(Growth Scanner)에 대한 세부 정보를 공유해 주시겠습니까? 성장 스캐너는 창립자가 자신의 성장 상황을 알 수 있도록 도와주는 도구입니다.

성장 스캐너는 시장에 제품을 출시한 창립자에게 제품-시장 적합성과 성장 효율성을 평가할 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 스타트업에서 제공하는 원시 데이터를 받아서 위에서 설명한 지표, 산업 기준, 및 우리 팀의 코멘트가 포함된 보고서를 생성합니다. 우리는 수백 개의 스타트업을 이 방식으로 분석했으며 무엇을 찾고 강조해야 하는지 알고 있습니다. 우리의 성장 회계 렌즈를 통해 사업을 살펴보면 창립자들은 종종 이전에 보지 못한 사업에 대한 새로운 통찰력을 얻습니다.

벤처 캐피탈 회사들은 여전히 엑셀과 같은 구식 방법을 사용하여 투자 데이터를 조직하는 것으로 악명이 높습니다. TheVentureCity는 이 문제를 어떻게 해결합니까?

우리는 데이터 팀과 기술 스택에 투자하여 여러 소스에서 제품 및 트랜잭션 데이터를 자동으로 수집하고 변환하여 표준화된 분석 프레임워크로 제공합니다.

VC는 좋은 데이터를 어떻게 활용하여 스타트업과 함께 더 개인화된 접근 방식을 취할 수 있습니까?

우리가 포트폴리오 스타트업에서 얻는 세부적인 제품 데이터로 인해 우리는 각 회사가 정확히 무엇을 하는지 이해할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 우리는 표준 대시보드를 넘어 데이터를 깊이 있게 분석할 수 있으며, 스타트업 팀과 매우 구체적인 대화를 나눌 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 가장 큰 단점 중 하나인 환각(hallucination)을 어떻게 해결해야 합니까?

제너레이티브 AI를 사용하는 스타트업은 높은 품질의 훈련 데이터를 수집하고, 모델을 미세 조정하고, 검증하며, 인간이 개입하는 접근 방식을 통해 이러한 문제를 해결해야 합니다.

AI의 미래와 VC가 이 분야에 투자하는 방식에 대한 귀하의 비전은 무엇입니까?

우리는 일반적으로 AI 기능과 특히 트랜스포머 기반 모델에서 기하급수적인 발전을 기대할 수 있습니다. 우리는 현재 제품과 프로세스를 더 효율적으로 만드는 것을 넘어 새로운 제품과 프로세스를 배우기 시작할 것입니다. 이러한 제품과 프로세스는 이전에는 불가능했습니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 TheVentureCity를 방문하시기 바랍니다.