Prevendo o Sucesso de Startups com Dados e Aprendizado de Máquina

Prever se uma startup vai dar certo é complicado. Muitas novas empresas quebram em poucos anos, então é essencial que os Investidores descubram quais têm as melhores chances. Com o aumento de grandes bancos de Dados como o Crunchbase, agora é possível usar dados e machine learning para prever melhor o sucesso das Startups. Este artigo fala sobre como esses métodos podem ajudar a reconhecer startups com grande potencial nas suas primeiras rodadas de investimento.

#Por Que Prever o Sucesso das Startups É Importante

As startups têm um papel enorme na economia. Elas criam empregos e impulsionam a inovação. Mas, cerca de 90% delas falham nos primeiros cinco anos. Isso torna crucial prever com precisão quais startups têm mais chance de sucesso. Os investidores podem usar essas previsões para investir seu dinheiro de forma inteligente. Da mesma forma, os empreendedores podem se beneficiar ao entender quais fatores contribuem para suas chances de sucesso.

#Usando Dados do Crunchbase

O Crunchbase é um banco de dados que fornece informações sobre startups, incluindo estágios de financiamento, avaliações e detalhes dos investidores. Modelos de machine learning podem analisar esses dados e encontrar padrões que possam indicar o sucesso futuro de uma startup com base em fatores como histórico de financiamento, estrutura da equipe e tendências de mercado.

Neste estudo, dois métodos principais são usados para prever o sucesso das startups: uma abordagem de machine learning supervisionado e uma abordagem baseada em rankings. O primeiro método envolve coletar dados, treinar um modelo e testá-lo. O segundo método foca na identificação de características que startups e investidores bem-sucedidos compartilham.

#Construindo um Conjunto de Dados

Para criar um modelo eficaz, é necessário um conjunto de dados com informações abrangentes sobre startups. Para essa pesquisa, mais de 34.000 empresas foram analisadas, com foco especial em aquelas nos estágios de investimento Série B e C. Uma startup de sucesso é definida como aquela que chega a uma Oferta Pública Inicial (IPO), é adquirida, ou se torna um unicórnio (uma empresa avaliada em mais de um bilhão de dólares).

Para identificar empresas bem-sucedidas, o conjunto de dados foi filtrado para IPOs e aquisições, resultando em uma lista de 1.074 unicórnios. Além disso, um conjunto de dados de startups que não tiveram sucesso foi criado ao excluir aquelas já classificadas como bem-sucedidas. Isso resultou em uma coleção de cerca de 32.760 empresas sem sucesso.

#Entendendo as Características

O modelo usa várias características para fazer previsões. As características podem ser categorizadas da seguinte forma:

#Características dos Fundadores

• Categóricas: Inclui aspectos como código do país, região e formação educacional.
• Numéricas: Representa dados como o número de startups anteriores e perfis em redes sociais.

#Características dos Investidores

• Categóricas: Inclui o tipo de investidor e sua localização.
• Numéricas: Abrange o total de financiamento que eles forneceram.

#Características das Rodadas

• Categóricas: Representa aspectos como tipo de investimento e nomes dos investidores.
• Numéricas: Envolve somas, médias e máximos relacionados aos montantes financiados.

O modelo também usa dados textuais, como palavras-chave relacionadas ao campo de atuação da startup, para criar características adicionais. Essas tags de texto ajudam a fornecer uma visão mais clara do foco da empresa.

#Treinamento e Teste do Modelo

O modelo é treinado usando dados históricos e é testado ao longo de um período específico. A fase de treinamento envolve usar dados apenas de empresas que foram fundadas antes do início do período de teste. Esse método evita que o modelo tenha conhecimento de eventos futuros que poderiam distorcer os resultados.

Várias simulações foram feitas, permitindo que o modelo melhorasse suas previsões com base no conjunto de dados crescente. Os resultados dessas simulações ajudam a criar um portfólio de startups bem-sucedidas previstas.

#Simulação de Portfólio

Uma parte chave dessa pesquisa é simular as operações de um fundo de capital de risco ao longo de vários anos. O modelo passa repetidamente pelos dados e seleciona as empresas com melhor Desempenho a cada mês, formando um portfólio.

Cada empresa adicionada ao portfólio é monitorada de perto. As empresas são marcadas como bem-sucedidas se alcançarem um evento de saída, como uma IPO ou aquisição. Se uma empresa não conseguir atrair financiamento por um período prolongado, ela também é marcada e removida do portfólio.

Esse processo permite uma avaliação clara de como o modelo se desempenha ao longo do tempo e sua eficácia em escolher startups bem-sucedidas.

#Medindo o Crescimento Financeiro

Para avaliar o desempenho do modelo, são usados métricas financeiras tradicionais. O objetivo é acompanhar o crescimento do capital com base nas startups dentro do portfólio. As empresas são avaliadas com base em suas avaliações no momento da entrada e saída.

O modelo, no final, demonstra um crescimento de capital significativo, alcançado por meio da seleção cuidadosa de startups de alto potencial. Essa métrica financeira mostra como o modelo é eficaz em identificar investimentos promissores.

#Lições com os Resultados

Os resultados dos testes e simulações mostram que usar métodos baseados em dados ajuda muito a prever o sucesso das startups. Fatores-chave incluem analisar uma variedade diversificada de características e atualizar continuamente o modelo com novos dados.

A pesquisa também destaca a importância de entender quais características são mais influentes na previsão de sucesso, como o histórico dos fundadores e o tipo de investidores envolvidos.

#Desenvolvimentos Futuros

Existem várias maneiras de melhorar o modelo. Por exemplo, fontes de dados adicionais, como atividade em redes sociais, poderiam fornecer mais insights sobre o potencial de uma empresa. Ampliar a definição de sucesso pode ajudar a incluir mais startups que caem em uma área cinza.

Pode também ser benéfico experimentar diferentes limiares para escolher quais empresas adicionar ao portfólio. Ajustar esses parâmetros pode levar a um desempenho melhor e previsões mais precisas.

Outra área importante para exploração futura é entender como fatores macroeconômicos afetam as startups. Isso ajudaria a identificar riscos e oportunidades que poderiam impactar decisões de investimento.

#Conclusão

Com o papel crescente dos dados e do machine learning no capital de risco, os investidores podem ganhar uma vantagem significativa ao empregar esses modelos preditivos. A capacidade de prever com precisão quais startups têm mais chance de sucesso levará a decisões de investimento melhores. À medida que o cenário continua a evoluir, novas pesquisas e desenvolvimentos nesses modelos só irão aumentar sua eficácia no acelerado ecossistema de startups.

Ao aproveitar conjuntos de dados abrangentes e análises avançadas, os capitalistas de risco podem melhorar suas chances de identificar a próxima grande história de sucesso, contribuindo, no final das contas, para um ambiente mais saudável de startups e crescimento econômico.