David Smith, Chief Data Officer la TheVentureCity – Seria de interviuri

David Smith, cunoscut și sub numele de “David Data,” este Chief Data Officer la TheVentureCity, o platformă de capital de risc care investește la nivel internațional în startup-uri conduse de software și oferă suport operațional.

Puteți descrie rolul dvs. ca Chief Data Officer la TheVentureCity și ce implică acesta?

Conduc o echipă de oameni care evaluează oportunitățile de investiții utilizând date furnizate de startup-uri; gestionează fluxuri de date live de la companiile noastre din portofoliu și stiva tehnologică care le susține; efectuează analize personalizate pentru companiile din portofoliu; oferă consultanță companiilor din portofoliu cu privire la stiva tehnologică și analize; și construiește produse care automatizează și extind capacitățile noastre de analiză.

Când efectuați due diligence pentru investiții, care sunt unele dintre variabilele luate în considerare?

Evaluăm implicarea, retenția, valoarea pe viață a clientului, distribuția veniturilor și dinamica creșterii, și le comparăm cu benchmark-urile din industrie. Pentru a face acest lucru, obținem date de nivel de utilizator și tranzacții pentru a măsura:

• Numărul mediu de zile active în ultimele 28 de zile;
• retenția lunară a utilizatorilor și a veniturilor;
• retenția utilizatorilor pe o perioadă de 6 luni;
• retenția netă a veniturilor la 12 luni;
• retenția utilizatorilor și valoarea pe viață a clientului la nivel de cohortă;
• perioadele de recuperare a cheltuielilor de marketing;
• ratele lunare de creștere a utilizatorilor și a veniturilor și rapoartele rapide (care măsoară eficiența creșterii);
• distribuția veniturilor în rândul bazei de clienți;
• Și, eventual, alte metrice specifice fiecărui caz în parte.

Ponderarea modului în care considerăm fiecare metrică de mai sus depinde de situație.

Pentru capitaliștii de risc, cel mai important lucru este cât de repede poate scala o companie, care sunt cele mai importante metrice pentru a identifica acest lucru?

Metrica cea mai importantă este retenția, atât a utilizatorilor, cât și a veniturilor. Retenția poate fi măsurată în mai multe moduri: lunar sau după 6 luni, pentru o perspectivă pe termen lung. O bună retenție semnalează potrivirea produsului cu piața și face posibilă o creștere eficientă. Este mult mai ușor să crești dacă nu trebuie să înlocuiești majoritatea utilizatorilor de la o lună la alta. Dacă aveți un produs pe o piață mare care se potrivește cu acea piață și poate crește eficient, sunteți pregătiți să scalați rapid.

Puteți împărtăși detalii despre Growth Scanner, un instrument care ajută fondatorii să știe cât de bine cresc?

Growth Scanner permite oricărui fondator cu un produs pe piață să obțină o evaluare a potrivirii produsului cu piața și a eficienței creșterii. Transformăm datele brute furnizate de startup într-un raport care prezintă metricele descrise mai sus, benchmark-urile din industrie și comentariile echipei noastre. Am analizat sute de startup-uri în acest mod și știm ce să căutăm și să evidențiem. Prin analiza afacerii lor prin lentila noastră de contabilitate a creșterii, fondatorii învață adesea ceva despre afacerea lor pe care nu l-au văzut anterior.

Companiile de capital de risc sunt notorii pentru faptul că încă folosesc Excel și alte metode învechite pentru a organiza datele de investiții, cum abordează TheVentureCity această provocare?

Am investit în echipa noastră de date și în stiva tehnologică pentru a automatiza încărcarea și transformarea datelor de produs și tranzacționale din multiple surse într-un cadru de analiză standardizat.

Cum pot companiile de capital de risc să utilizeze date bune pentru a adopta o abordare mai personalizată în lucrul cu startup-urile?

Datele granulare despre produs pe care le obținem de la startup-urile noastre din portofoliu ne permit să înțelegem exact ce se întâmplă cu fiecare companie. Cu astfel de date la dispoziția noastră, putem merge dincolo de tablourile noastre standard și să ne adâncim în date atunci când este necesar. Suntem capabili să avem conversații foarte specifice cu echipele noastre de startup despre ceea ce spun datele și cum să procedăm.

Cum ar trebui startup-urile care se bazează pe LLM-uri să abordeze problema halucinațiilor, una dintre cele mai semnificative dezavantaje ale utilizării Inteligenței Artificiale Generative?

Ar trebui să angajeze oamenii potriviți care știu despre curățarea datelor de învățare de calitate, ajustarea și validarea modelului, și abordările cu intervenție umană.

Care este viziunea dvs. asupra viitorului Inteligenței Artificiale și cum vor investi companiile de capital de risc în acest spațiu?

Trebuie să ne așteptăm la avansări exponențiale ale capacităților de Inteligență Artificială în general, și ale modelelor conduse de transformatori în particular, pentru viitorul previzibil. Vom merge dincolo de faptul de a face produse și procese actuale mai eficiente și vom începe să învățăm despre produse și procese noi care nu au fost posibile anterior.

Mulțumim pentru interviu, cititorii care doresc să afle mai multe despre TheVentureCity ar trebui să viziteze TheVentureCity.