Экс-сотрудник Intel разработал алгоритм для предсказания успеха стартапов

Издание Wired опубликовало материал о бывшем сотруднике компании Intel, который открыл свою фирму, занимающуюся прогнозированием успешности любого бизнеса. По словам главы Growth Science Томаса Терстона, исследования его компании могут помочь и крупным корпорациям, и небольшим стартапам.

 Читать подробнее

Томас Терстон. Фото: thomasthurston.com

Создание бизнеса всегда влечет за собой массу опасностей, пишет издание Wired: конкуренты могут переманить клиентов ценой, кто-то может подать на компанию в суд из-за нарушений правил использования патента или потому, что продукт не соответствует заявленным параметрам. Либо рынок вовсе на заинтересуется представленной разработкой. Согласно данным службы занятости США, около половины всех организаций закрываются в течение пяти лет с момента запуска.

Томас Терстон (Thomas Thurston) считает, что научный подход к изучению данных может снизить риски. Последние девять лет он занимался тем, что оценивал бизнес-планы, опираясь на статистику, а не интуицию. Он называет свой подход «имитацией бизнес-модели».

Терстон утверждает, что его исследования сумели предсказать рост Snapchat, Uber и Airbnb. По его словам, в 66% случаев оценка жизнеспособности компании оказывается верна. Если система предсказывает, что бизнесу грозит крах, точность прогноза составляет 88%, отмечает предприниматель.

Моделирование оказалось настолько успешным, что Терстон начал использовать его в корыстных целях, пишет Wired. Он основал исследовательскую фирму Growth Science, занимающуюся продажей его прогнозов крупным компаниям. Кроме того, он занялся инвестированием в качестве партнера венчурного фонда Ironstone Group. Терстон верит, что в будущем его подход повлияет на весь деловой мир и убережет предпринимателей от воплощения плохих задумок:

Большая часть проектов терпит крах. Это негативно сказывается и на людях, теряющих свою работу, и на экономике.

При этом он признает, что модель никогда не сможет достичь совершенства, но думает, что даже система, которая права в половине случаев, может помочь инвесторам и предпринимателям избежать особенно плохих идей и заметить отличные возможности. Чем меньше фирм провалится, тем более стабильной будет мировая экономика — все в выигрыше.

Как отмечает Wired, Томас Терстон не единственный, кто занимается научным исследованием данных для инвестирования: схожие методы применяют фонды Google Ventures, Correlation Ventures и Venture Science.

Но он не просто использует свои расчеты, чтобы делать ставки на рынке. Growth Science помогает крупным компаниям распределять инвестиции, заниматься поглощением и разрабатывать стратегию. Инновационно-производственная компания 3M, к примеру, использует информацию фирмы для прогнозирования успеха новых продуктов и сервисов.

Идея

Идея прогнозирования успешности бизнес-моделей появилась у Терстона в 2006 году во время работе в фонде Intel Capital, принадлежащем знаменитому производителю микросхем. Однажды он решил построить диаграмму инвестиций Intel за все время существования компании и попытаться найти в ней какие-либо закономерности.

Его подход основывается на объединении различных частей качественной информации — таких, как инновационность компании на рынке или «вторичность» её разработок — в качественные данные, которые он мог бы заключить в таблицу.

Конечно, при этом не исключается фактор вмешательства человека, но подобный процесс требует строгости и последовательности, пишет Wired. Самое сложное, отмечает Терстон, — перевести данные в ответ: «да» или «нет».

Применяя свою систему, Терстон выяснил несколько довольно любопытных вещей. Hапример, согласное его исследованию, успешность компании только на 12% зависит от команды.

«Вам нужно найти хорошую команду, которая не погубит компанию, но нанимать "рок-звезд" необязательно», — объясняет предприниматель. Рынок, на который планирует выйти бизнес, намного важнее личности её основателей.

Его работа в Intel в конечном счете привела его в бизнес-школу Гарварда, куда он попал благодаря профессору Клейтону Кристенсену (Clayton Christensen).

Затем Терстон основал Growth Science, чтобы продолжить свои разработки и открыть их миру.

Выход в массы

С помощью Growth Science Терстон хочет помогать и предпринимателям, и людям с хорошими идеями найти лучшую бизнес-модель. В данный момент работа его фирмы направлена в большей степени на взаимодействие с крупными компаниями и инвесторам, но Терстон отмечает, что вскоре все может поменяться.

В 2014 году его Ironstone Group поддержалa компанию-производителя электромобилей Arcimoto, но инвестиция себя не оправдала. «Нам они понравились, но компания была буквально на краю», — прокомментировал этот случай Томас Терстон. Он обратился к своей разработке и в конце концов решил, что Arcimoto следует выйти на развивающиеся рынки, а не фокусироваться на работе исключительно в США. Для основателя Arcimoto Марка Фронмэйера (Mark Frohnmayer) совет оказался весьма ценным.

«С самого начала мы были заинтересованы в развивающихся рынках, потому что решаем проблему глобального масштаба, — говорит Фронмэйер. — В прошлом году мы рискнули попробовать развить такую историю, убеждаясь, что у нас есть продукт, который может конкурировать не только на местном, но и на международном уровне».

Проблема

Томас Терстон говорит, что хотел бы помогать не только тем проектам, в которые его фонд намерен инвестировать. Но исследование Growth Science стоит несколько тысяч долларов, поскольку работники тратят очень много времени на превращение традиционных бизнес-планов в нечто, с чем могут работать алгоритмы фирмы. И это слишком серьезная сумма для большинства стартапов, находящихся на ранней стадии, пишет Wired.

Решением этой проблемы могли бы стать автоматизация процесса и создание веб-сервиса. И Growth Science уже разработала бета-версию такого сайта. Но здесь есть загвоздка.

Согласно прогнозу самого Терстона, шанс на продолжение успешной работы при текущей модели деятельности для Growth Science составляет около 69%. И добавление автоматизированного сервиса может только увеличить этот показатель. Но в таком случае, компания может погубить успешный бизнес, построенный на консультировании крупных клиентов. Перед предпринимателем встала проблема, демонстрирующая, что в переменах всегда кроется риск, вне зависимости от того, насколько обнадеживающе выглядит прогноз предприятия.