Μεταξύ όλων των τσιτάτα που χρησιμοποιούν οι νεοσύστατες επιχειρήσεις κατά την προώθηση επενδυτών και στο μάρκετινγκ τους, η «κατευθυνόμενη από δεδομένα» είναι σχεδόν στην κορυφή του σωρού. Τι σημαίνει όμως πραγματικά το να βασίζεσαι σε δεδομένα;
Οι επενδύσεις επιβραδύνονται και τα VC σφίγγουν το πορτοφόλι τους. Προηγουμένως ανερχόμενες νεοσύστατες εταιρείες τεχνολογίας σε τομείς όπως το BNPL, η κρυπτογράφηση και η αγορά παράδοσης αγωνίζονται να δείξουν την ανάπτυξη και τις αποδόσεις που υποσχέθηκαν στους αρχικούς γύρους χρηματοδότησής τους.
Οι μικρότερες νεοφυείς επιχειρήσεις με πιο μετριοπαθείς στόχους μπορούν να προσελκύσουν τους VC που αναζητούν ασφαλέστερες, μικρότερες συμφωνίες, αλλά η προσέγγιση ενός εγχειρήματος πρώιμου σταδίου με μια στρατηγική που βασίζεται στα δεδομένα είναι μια μονόπλευρη προσέγγιση — αυτή που συχνά θέτει σε μειονεκτική θέση τις νεοφυείς επιχειρήσεις.
Απλές αλλά απαραίτητες αλλαγές νοοτροπίας μπορούν να αλλάξουν τον τρόπο με τον οποίο οι νεοφυείς επιχειρήσεις και οι επενδυτές βλέπουν τα δεδομένα όταν λαμβάνουν σημαντικές επενδυτικές αποφάσεις. Ακολουθούν μερικές συμβουλές:
Σταματήστε να χρησιμοποιείτε αφιλτράριστα δεδομένα
Η χρήση ακατέργαστων, μη φιλτραρισμένων δεδομένων είναι συνηθισμένη σε νεοφυείς επιχειρήσεις που δεν ξέρουν πώς να φιλτράρουν σωστά τις πληροφορίες τους και συχνά καταλήγουν να ξεφορτώνουν δεδομένα άσχετα με την εταιρεία και την αποστολή τους.
Για παράδειγμα, μην δείξετε στους επενδυτές τις συνολικές επισκέψεις στην ιστοσελίδα σας χωρίς να εμφανίσετε επίσης τη μέση διάρκεια αυτών των επισκέψεων — οι βετεράνοι επενδυτές θα το επιλέξουν.
Αντί να επιδεικνύετε απλώς την ανάπτυξη, αναδείξτε την ανάπτυξή σας στο πλαίσιο της χρηματοδότησης που έχετε συγκεντρώσει.
Τα μη φιλτραρισμένα δεδομένα μπορεί να στραφούν προς τις προκαταλήψεις και να προκαλέσουν περισσότερο κακό παρά καλό. Πολλά ταχέως εξελισσόμενα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν αναπτύξει ακούσια φυλετικές ή φυλετικές προκαταλήψεις με βάση τα αφιλτράριστα δεδομένα που τους τροφοδοτούνται. Η κατανόηση του τρόπου φιλτραρίσματος των δεδομένων για να αφηγηθεί σωστά την ιστορία μιας εταιρείας είναι κρίσιμη για την κατανόηση του πού λάμπει μια εταιρεία και πού υπάρχει περιθώριο βελτίωσης.
Για να αποφύγετε αυτό, τμηματοποιήστε τα δεδομένα σας και χρησιμοποιήστε ακραίες τιμές προς όφελός σας.
Το φιλτράρισμα δεδομένων για την ακριβή απεικόνιση των λειτουργιών και της απόδοσης διασφαλίζει ότι συγκρίνετε μήλα με μήλα. Τα μη φιλτραρισμένα δεδομένα δημιουργούν μια σειρά από ανακριβείς συγκρίσεις, επισημαίνουν τις λανθασμένες πτυχές της επιχείρησης και μπερδεύουν τις κρίσιμες ακραίες τιμές που αναζητούν τα VC.
