David Smith, Chief Data Officer w TheVentureCity – Wywiad z serii

David Smith, znany również jako „David Data”, jest Chief Data Officer w TheVentureCity, platformie venture capital, która inwestuje na całym świecie w startupy zorientowane na oprogramowanie i zapewnia wsparcie operacyjne.

Opisz swoją rolę jako Chief Data Officer w TheVentureCity i co to obejmuje?

Prowadzę zespół ludzi, którzy oceniają możliwości inwestycyjne przy użyciu danych dostarczonych przez startupy; zarządzają żywymi potokami danych z naszych spółek portfelowych i tech stackiem, który je wspiera; prowadzą analizy na zamówienie dla spółek portfelowych; doradzają spółkom portfelowym w kwestiach tech stacku i analiz; oraz tworzą produkty, które automatyzują i rozszerzają nasze możliwości analityczne.

Gdy wykonujesz due diligence inwestycyjne, jakie są niektóre z ważniejszych czynników, które bierzesz pod uwagę?

Ocenić możemy zaangażowanie, retencję, wartość życiową klienta, dystrybucję przychodu i dynamikę wzrostu, oraz porównać je z benchmarkami branżowymi. Aby to zrobić, otrzymujemy dane na poziomie użytkownika i transakcji, aby zmierzyć:

• średnią liczbę dni aktywnych w ciągu ostatnich 28 dni;
• miesiąc w miesiąc retencję użytkowników i przychodu;
• retencję użytkowników po 6 miesiącach;
• retencję netto przychodu w 12. miesiącu;
• retencję użytkowników i wartość życiową klienta na poziomie kohorty;
• okresy zwrotu nakładów na marketing;
• miesięczne stopy wzrostu użytkowników i przychodu oraz wskaźniki szybkości wzrostu (które mierzą wydajność wzrostu);
• dystrybucja przychodu wśród bazy klientów;
• I perhaps inne wskaźniki szczególne dla danego przypadku.

Waga, jaką przywiązujemy do każdego z powyższych wskaźników, zależy od sytuacji.

Dla firm venture capital najważniejsze jest to, jak szybko firma może się rozwijać. Jakie są najważniejsze wskaźniki, aby zidentyfikować to?

Najważniejszym wskaźnikiem jest retencja, zarówno użytkowników, jak i przychodu. Retencję można mierzyć na różne sposoby: miesiąc w miesiąc lub po 6 miesiącach, aby uzyskać dłuższą perspektywę. Dobra retencja sygnalizuje dopasowanie produktu do rynku i umożliwia efektywny wzrost. Łatwiej jest rozwijać się, jeśli nie trzeba zastępować większości użytkowników z miesiąca na miesiąc. Jeśli masz produkt na dużym rynku, który pasuje do tego rynku i może rozwijać się efektywnie, jesteś gotowy do szybkiego wzrostu.

Czy mógłbyś podzielić się niektórymi szczegółami na temat Growth Scanner, narzędzia, które pomaga założycielom zrozumieć, jak dobrze się rozwijają?

Growth Scanner pozwala każdemu założycielowi z produktem na rynku uzyskać ocenę dopasowania produktu do rynku i skuteczności wzrostu. Przekształcamy surowe dane dostarczone przez startup w raport, który prezentuje powyższe wskaźniki, ich benchmarki branżowe oraz komentarze naszego zespołu. Zbadaliśmy setki startupów w ten sposób i wiemy, co szukać i wyróżnić. Poprzez analizę ich biznesu przez naszą optykę rachunku wzrostu, założyciele często dowiadują się czegoś nowego o swoim biznesie, czego wcześniej nie widzieli.

Firmy venture capital są znane z tego, że nadal używają Excela i innych przestarzałych metod do organizacji danych inwestycyjnych. Jak TheVentureCity radzi sobie z tym wyzwaniem?

Zainwestowaliśmy w nasz zespół danych i jego tech stack, aby zautomatyzować pobieranie i transformację danych produktowych i transakcyjnych z wielu źródeł do standardowego frameworku analitycznego.

Jak firmy venture capital mogą wykorzystać dobre dane, aby podejść do pracy z startupami w sposób bardziej personalizowany?

Szczegółowe dane produktowe, które otrzymujemy od naszych startupów portfelowych, pozwalają nam zrozumieć dokładnie, co się dzieje z każdą firmą. Z takimi danymi u naszych palców, możemy wyjść poza nasze standardowe pulpity i zagłębić się w dane, gdzie jest to konieczne. Możemy prowadzić bardzo konkretnymi rozmowami z naszymi zespołami startupów o tym, co mówią dane i jak postępować.

Jak startupy, które polegają na LLM, mogą rozwiązać problem halucynacji, jedną z największych wad korzystania z Generative AI?

Powinni zatrudnić odpowiednie osoby, które wiedzą, jak kuratywować wysokiej jakości dane szkoleniowe, dostosowywać i weryfikować model, oraz stosować podejście human-in-the-loop.

Jakie jest twoje wizja przyszłości sztucznej inteligencji i jak firmy venture capital będą inwestować w tym obszarze?

Powinniśmy oczekiwać wykładniczych postępów w możliwościach sztucznej inteligencji w ogóle, a w szczególności modeli transformatorowych, na najbliższą przyszłość. Będziemy wykraczać poza czynienie obecnych produktów i procesów bardziej wydajnymi i zaczniemy uczyć się o nowych produktach i procesach, które wcześniej nie były możliwe.

Dziękuję za wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić TheVentureCity.