すべての中で スタートアップが投資家への売り込みやマーケティングで使用する流行語は、「データドリブン」です。 しかし、データドリブンとは実際には何を意味するのでしょうか?
投資は減速しており、VC は財布のひもを締めています。 BNPL、仮想通貨、配送市場などの分野でこれまで注目を集めていたテック スタートアップは、最初の資金調達ラウンドで約束した成長とリターンを示すのに苦労しています。
より控えめな目標を持つ小規模なスタートアップは、より安全で小規模な取引を求める VC を引き付けることができますが、初期段階のベンチャー企業にデータ駆動型の戦略でアプローチすることは一方的なアプローチであり、スタートアップにとって不利になることがよくあります。
シンプルだが必要なマインドセットの変化は、スタートアップや投資家が主要な投資決定を行う際のデータの見方を変える可能性があります。 いくつかのヒントを次に示します。
フィルタリングされていないデータの使用をやめる
情報を適切にフィルタリングする方法を知らないスタートアップでは、フィルタリングされていない未加工のデータを使用するのが一般的であり、会社やミッションに関係のないデータをオフロードしてしまうことがよくあります。
たとえば、Web ページへの総アクセス数を投資家に表示しないでください。それらのアクセスの平均期間も表示しないでください。ベテランの投資家はこれを理解するでしょう。
単に成長を示すのではなく、調達した資金を背景に自分の成長を誇示してください。
フィルタリングされていないデータはバイアスに偏り、良いどころか害を及ぼす可能性があります。 多くの急速に進化する AI プログラムは、フィルタリングされていないデータに基づいて、意図せずに人種的または性別の偏見を発達させてきました。 企業のストーリーを適切に伝えるためにデータをフィルタリングする方法を理解することは、企業のどこが優れているか、どこに改善の余地があるかを理解する上で非常に重要です。
これを回避するには、データをセグメント化し、外れ値を有利に利用します。
操作とパフォーマンスを正確に描写するためにデータをフィルター処理することで、リンゴとリンゴを比較することができます。 フィルタリングされていないデータは、一連の不正確な比較を作成し、ビジネスの間違った側面を浮き彫りにし、VC が探す重要な外れ値を混乱させます。