🔬 Подходы, которые используют инвесторы для анализа стартапов Заглянув в десятки фондов, я собрала 5 подходов, которые они чаще всего используют. Некоторые фонды могут использовать только один из подходов, некоторые совмещают по 2-3 или даже все. И так… 1. Qualitative scoring Как работает: стартап оценивают по критериям с весами: команда, traction, продукт, технология, рынок, конкуренты и тд. Старый, добрый, привычный формат. Кто чаще использует: акселераторы, early-stage фонды ➕ структура и сравнимость ➕ удобно для потока 100+ сделок/месяц ➖ иллюзия точности ➖ информация быстро устаревает 2. Data scoring Как работает: алгоритмы собирают большую дату и анализируют: финансы, маркетинговые метрики, рынок, команду, скорость роста, network data и тд. Строят прогнозы, точность прогнозов ~70–80% Кто чаще использует: seed и более поздние фонды ➕ масштабируется на тысячи стартапов ➕ снижает шум на входе ➖ плохо оценивает людей и timing ➖ зависит от качества данных 3. Pattern recognition Как работает: сравнивают стартап с успешными кейсами из прошлого. Кто чаще использует: крупные фонды ➕ быстрое решение ➕ хорошо работает на сильных паттернах ➖ bias: похожие фаундеры получают больше шансов ➖ пропускает нестандартные идеи 4. Social proof Как работает: смотрят, кто уже «зашёл»: сильные ангелы, топ-фонды, рекомендации Кто чаще использует: небольшие, локальные фонды ➕ ускоряет сделки ➕ снижает риск ➖ herd effect ➖ перегрев раундов 5. Power law Как работает: отвечают на один вопрос: «может ли этот стартап дать 10x–100x+?». В итоге 1–2 сделки делают 70–90% прибыли фонда Кто чаще использует: почти все VC ➕ фокус на реальной экономике ➕ быстро отсеивает «малые» идеи ➖ игнорирует устойчивые, но не гиперскейл бизнесы 🪽 Мне нравится комбинация: Qualitative scoring + Social proof + Power law Пишите какую комбинацию использовали бы вы 👇