На что смотрят инвесторы при оценке стартапов: презентация Эндрю Чена из Andreessen Horowitz

Красные флаги и магические числа, которые ищут инвесторы в показателях проекта.

В 2018 году я получил должность в Andreessen Horowitz, где занимаюсь множеством задач, связанных с потребительскими стартапами: рынками, работой со СМИ, проведением мероприятий и социальными платформами.

Для меня это стало большим событием и кульминацией отношений, начавшихся десять лет назад, когда фонд бизнес-ангелов Andreessen Horowitz инвестировал в закрытый стартап, где я был сооснователем.

Презентация ниже — часть моего собеседования в a16z. С её помощью я показал, что умения, требующиеся для поддержания роста продукта, годятся и при оценке стартапов в контексте инвестирования, а также их последующего развития.

Причина этого кроется в том, что инвестор и основатель стартапа проходят похожий путь:

Начнём.

Когда я поселился в Сан-Франциско десять лет назад, результатов по запросу “Growth Hacking” поисковики не выдавали. Тогда об этом никто особо не задумывался.

Да, компании вроде LinkedIn и Facebook ввели в обиход понятие «команды роста», но единого набора идей, понимаемых всем бизнесом, не было. Как не было и профессионального сообщества, хотя на рынке и работали люди, заботящиеся о привлечении пользователей и продвижении в интернет-среде, а также группы, анализирующие потребности клиентов (Эрик Риз и его IMVU) и когортные кривые.

Заглянув в Google Trends, вы увидите: в Growth Hacking бизнес-сообщество неожиданно заинтересовалось в 2012 году. Отчасти я ставлю это в заслугу себе.

Сегодня же Growth Hacking стал полноценной экосистемой, которой пользуются лучшие компании — на слайде далеко не все.

За шесть лет Growth Hacking, конечно, сильно изменился, оброс специалистами: теперь речь идёт не о частностях, а о целом комплексе мер.

Кроме того, предприниматели стали задумываться над самыми разными вещами: как создать команду роста, а не довольствоваться мелкими улучшениями, как усовершенствовать и разнообразить пользовательский опыт, как работать с метриками вовлечённости и другими важными показателями.

Как следствие, если кто-то ищет информацию о «соответствии продукта ожиданиям ЦА» или «привлечении пользователей», то мои заметки оказываются на первой странице. Эти идеи — непреходящие, они были актуальны пять лет назад, актуальны сейчас и будут актуальны даже на следующей ступени развития технологической индустрии.

Также я направил свои усилия на формирование профессионального сообщества из людей, занимающихся ростом стартапов здесь, в области залива Сан-Франциско (тогда как мой блог имеет дело с глобальным). Для этого я объединил силы с Брайаном Бэлфором, бывшим вице-президентом по Growth Hacking в компании Hubspot, и основал школу Reforge.

За последние несколько лет обучение прошли более полутора тысяч сотрудников едва ли не из всех компаний области залива Сан-Франциско и многих фирм из списка F500. Среди них — генеральные директора, основатели, вице-президенты, руководители проектов, маркетологи, разработчики и многие другие.

Давайте выясним, как оценивать новые продукты, задействуя модели роста.

В этом блоке я разберу ключевые понятия, связанные с увеличением числа пользователей, и расскажу, как их можно использовать в оценке качества роста стартапа, вместо того чтобы цепляться за данные о популярности ресурса.

Для начала: зачастую стартап демонстрирует кривую роста, как та, что выше — вправо и вверх. Очень здорово. Можно инвестировать, верно? Но загвоздка в следующем: неизвестно, как поведёт себя кривая в будущем.

Впоследствии, уже после вложения средств, вы можете обнаружить, что кривая движется не в том направлении, в котором вам бы хотелось: застыла на месте или резко пошла вниз, а возможно, устремилась вверх.

Как же предсказать будущее? Рабочий ли перед вами продукт, продержится ли он на нынешнем уровне? Будет ли он развиваться? Существует пара общих моделей, помогающих разобраться в этих вопросах. Одна из них — модель анализа факторов роста.

Выглядит она так: за определённый промежуток времени (скажем, за месяц) вы привлечёте новых пользователей, активизируйте старых и потеряете часть аудитории. Сложив первые две группы и вычтя из них вторую, вы получите чистый показатель активной аудитории за месяц (Net MAU) — разницу между каждым промежутком времени.

Теперь рассмотрим каждое понятие отдельно.

Кривая «новые пользователи и заново привлечённые» — обычно линейная или s-образная. Причина в том, что масштабировать привлечение очень сложно: лишь несколько методов вроде виральных петель, платного маркетинга и SEO могут привлечь миллионы пользователей.

Повторным привлечением пользователей, как правило, сложно управлять. Если кто-то перестал пользоваться вашим продуктом, несколько писем вряд ли помогут вернуть клиента обратно (но, например, отметка на фотографии или обращение через @ могут оказаться полезными). Но у большинства продуктов нет таких возможностей, в результате показатель привлечения новой аудитории оказывается намного больше показателя реактивации старой.

Кривая неактивных пользователей также s-образная, растёт она вслед за кривой привлечения. Когда нет людей, нет и оттока. Обычно кривая привлечения выталкивает вас наверх, а потом начинается отток.

В тот момент, когда число новых и заново привлечённых пользователей равно оттоку (за каждый отчётный период), активной аудитории больше всего. За этим отношением нужно следить, потому что после пика наступает выравнивание или спад.

Я использую MAU-показатель лишь в качестве примера, вы же можете задействовать число активных подписчиков, пользователей, купивших что-то за последний месяц, или любой другой ориентир. Принцип не меняется.

Следя за всем этим, вы уже добились определённой глубины понимания. Мы продвинулись от восприятия одной-единственной кривой, которая, на первый взгляд, росла, вывели показатели, лежащие в её основе, и продемонстрировали, как эта кривая, какое-то время двигаясь вправо и вверх, может выровняться уже в следующем месяце. И ещё объяснили почему. Это важно.

Но есть одна большая проблема.

Главный недостаток модели анализа факторов роста — отстающие метрики; в будущее, ей пользуясь, заглянуть сложно. Это всё равно что смотреть на отчёт о прибыли и убытках за год и его составные части — полезно, но недостаточно. Кроме того, она едва ли пригодится команде по развитию продукта, ведь эта схема не слишком подходит для повседневной работы.

Соответственно, вам нужны опережающие показатели и более предиктивная, содержательная модель.

Поэтому я каждый раз настаиваю на том, чтобы принимать во внимание две важнейших петли:

Понимание принципа их работы — ключ к верному прогнозу того, куда направится график.

И я имею в виду не просто цифры в таблице. Прежде всего я подразумеваю оценку качества этих петель: насколько они аргументированы, насколько самобытны? Какой у них потенциал масштабирования, есть ли смысл их оптимизировать и чем-то дополнять? Другими словами, мы хотим определить качество роста числа пользователей. Поняв это, мы сможет спрогнозировать будущее, вместо того чтобы оглядываться в прошлое.

Начнём с петли привлечения.

Эту часть мы разобьём на четыре блока: сначала разберёмся с примерами, потом — какие метрики исследовать, затем подумаем, как улучшить петли, и в конце попытаемся применить модель на практике.

Итак, представим несколько примеров.

Главный вопрос здесь: как одна когорта новых пользователей ведёт к другой когорте новых пользователей? Ответив на него, вы с помощью индукции сможете показать, как эта петля масштабируется.

Важно помнить, что эти петли — своеобразные потоки внутри продукта, которые выстраиваются на основе уже существующих крупных платформ. Иногда петли создаются, потому что их покупают, например, через Ads. Иногда их налаживают с помощью API, чтобы делиться информацией было проще и быстрее. А иногда находят партнёров.

Сайты вроде Yelp или Houzz — петли, которые работают на контенте, созданном пользователями (UGC) и оптимизированном под поисковые системы (SEO). Новая аудитория находит обзоры на кафе или идеи для интерьеров в Google, небольшой процент создаёт больше материалов, которые индексируются поисковой системой. Петля замкнулась. Так же работает Reddit.

Платный маркетинг — ещё одна очевидная петля. Тратьте деньги, продавайте продукт, получайте прибыль и закупайте больше рекламы. Продолжайте в том же духе.

Виральные петли имеют большое значение, ведь они крайне эластичны, не требуют денежных вложений и официальных партнёров. Завязаны петли виральности на том, что пользователи явно или неявно делятся продуктом с друзьями или коллегами, а цикл повторяется сам собой.

Кроме того, важно, чтобы эти петли не были умозрительными — нужно также иметь возможность измерить их эффективность. Если 1000 ваших пользователей приведёт более 666 друзей, которые подпишутся на продукт, фактор роста будет равен 0,6. Это существенный показатель. Привлекая пользователей через другие каналы, вы приумножаете их эффективность.

Особенно ценны виральные петли при большом бюджете на маркетинг, поскольку они способны снизить затраты на привлечение клиента (CAC), дополнив петлю масштабируемыми формами органического роста. Это может стать большим преимуществом.

А что же с линейными каналами привлечения: пиаром, конференциями, внутренним контент-маркетингом? Не важны ли они? Да, они могут принести пользу, но они не масштабируются. Рассматривайте их как метод привлечения трафика в петлю, которую затем расширите.

В итоге, уже на первой встрече с представителями стартапа, у вас будет модель для понимания того, вырастет ли он со временем или нет. Если это разовый запуск, скажем, компания только-только попала в программу Y Combinator, никакой петли нет. Если компания не проводит конференций, не занимается пиаром, но пользователи естественным образом рассказывают друг другу о продукте, — что ж, вам удалось привлечь моё внимание.

Разобравшись с каждой петлёй, подумайте, есть ли внутри них пространство для роста. Можно ли их улучшить? Как исправить ситуацию, если они работают неважно? Или даже лучше: у вас есть быстрорастущий продукт и можно ещё сильнее увеличить рост.

Чтобы это понять, нужно выйти из мира таблиц и окунуться в пользование продуктом. Начнём с того, что рассмотрим приведённые выше петли в деталях. Первая на очереди — маркетинговая петля.

Разумеется, сначала новые пользователи попадают на страницу магазина приложений, а затем скачивают его и регистрируются. Представим, что для этого им нужно пройти мобильную верификацию. Потом, чтобы, к примеру, добавить товар в корзину, им нужно пройти на определённую страницу и так далее.

Каждый шаг вызывает трение, каждый шаг снижает продуктивность. Наша задача — постараться усовершенствовать процесс. Для примера возьмём экран приложения в App Store.

На экране — и это реальный пример — есть отзывы, звёздная шкала оценки. Уже здесь показатель оттока нередко достигает 50-80%.

На то было много причин, но самая существенная — оценки ставили только недовольные пассажиры. Сегодня попросить пользователя оценить приложение — общая практика, показавшая себя лучше остальных.

Но Uber этого не делала, а решившись, очень опасалась, что рейтинг так и останется низким (из-за чего даже возникло желание «отобрать» лишь довольных пассажиров). Тем не менее эту практику внедрили.

Тут же хлынули оценки десятков миллионов довольных пользователей, и рейтинг приложения вырос до 4,7; на этой отметке он держится до сих пор.

Эта перемена стоит того на фоне миллионного прироста загрузок Uber. Небольшая деталь — огромная польза.

Взглянем на другой пример — подтверждение номера. Это вы и сами проделывали миллион раз.

Оказывается, этот шаг вызывает сильное трение — зачастую на нём отсеивается от 10 до 40% потенциальных клиентов. Почему? Возможно, пользователь неправильно ввёл номер. А может он иностранец. Приложениям вроде Uber, связанных с перемещениями, нельзя отбрасывать такой вариант.

Исправить положение дел можно самыми разными методами, начиная от партнёрства с перевозчиками или подтверждения номера голосовым звонком.

Ещё один пример создания выгоды: пользователь щёлкает по рекламе, переходя на стартовую страницу продукта. То, что он на ней видит, имеет большое значение. Кроме того, очень важно, чтобы лендинги выглядели одинаково на разных платформах (замечание на годы вперёд).

Нетрудно объяснить, почему многие начальные страницы сегодня — простые формы регистрации. Просто просьба зарегистрироваться, а не большой список данных о продукте. Многолетний опыт показывает, что немногословность действеннее всего, когда пользователя пригласил друг.

Поэтому, сталкиваясь со стартапом, который не просит о подписке напрямую, я вижу пространство для улучшений.

С помощью лендингов зачастую происходит первое взаимодействие пользователя с продуктом. Они очень важны, потому что доля оттока здесь может достигать 80%. Это почти все. В индустрии существует целый набор общепринятых тактик, которыми можно вооружиться, чтобы избавиться от трения: заполненные поля, видео, оптимизация видимой без прокрутки информации. Список длинный.

Но покончим с примерами и покопаемся в данных. На какие KPI вы ориентируетесь и к чему стремитесь?

Первое, на что следует взглянуть, — соотношение каналов привлечения. Иными словами, посмотрите на статистику подписок, разбитых по каналам, петлям и по времени (лучше всего по неделям). Я ищу сигналы, подсказывающие, что основные каналы привлечения принадлежат компании и замыкаются в себе — в идеале это петли.

Также мне хочется видеть слабую зависимость от более крупной фирмы, которая неожиданно может изменить собственную политику (вроде Instagram или Google). Хорошим отношением будет 33/33/33, где треть приходится на естественный прирост, две трети — на петли, например виральную и SEO.

Тревожный знак для меня — появление неустойчивых каналов привлечения, особенно нерегулярные траты на рекламу. Может быть, все остальные возможности исчерпали себя ещё до привлечения инвестиций. По этой же причине мне не по душе пики на графике привлечения.

Тем не менее подписка подписке рознь. Выходит, нужно понимать и её качество.

Стартапу не следует чересчур заботиться о количестве подписок. В центре внимания должно быть превращение подписчиков в платящих клиентов, активных пользователей.

Оказывается, один из главных показателей «качества» новой аудитории — её источник. Нам нужно выяснить не только, как разные каналы генерируют подписки (слайд выше), но и определить их качество, вычислив коэффициент активации по каждому каналу.

Что настораживает здесь: группа новых пользователей, пришедших через второсортный канал, или концентрация сил на плохом канале для простого нагнетания подписок. В конце концов, пик числа новых пользователей подпадает под любую из принятых в компании MAU-метрик, это простой способ улучшить краткосрочную статистику.

Другой аспект — количество новых пользователей из разных источников. Может случиться так, что определённая петля (или канал) приносит много подписчиков, но кажется неустойчивой или дорогой. Если все пользователи пришли с бета-тестов или сайта Product Hunt, масштабирования можно не ждать.

С другой стороны, очень здорово, когда затраты на маркетинг и работа менеджеров по продукту направлены на развитие качественных каналов.

Инвестор должен хорошо понимать, в каких отношениях находятся растущий продукт и платформа, на которой он построен. Если, скажем, приложение работает на iOS и во многом зависит от push-уведомлений, взгляните на коэффициент переходов: если со временем он снижается, то, очевидно, уведомления не работают.

Или обратитесь к статистике по каждому пользователю, ведь может случиться и так, что первое уведомление пользователь открывает, а пятое нет. Или, возможно, слабеет платформа в основе. Если вы создаёте продукт на базе AOL Instant Messenger с прицелом на бурный рост — что ж, это не самый умный ход.

Важно понимать принципы работы базовой платформы любой петли привлечения, потому что всё может рухнуть вмиг.

Итак, мы поняли, как работает петля привлечения, обзавелись метриками для оценки качества и можем предсказать рост. Теперь самое время вернуться к графику «вверх и вправо».

Действительно ли он растёт?

Главное здесь — не принимать график в расчёт, вместо него задействовав все те инструменты, о которых мы говорили выше, и создать базовый прогноз вовлечённости и роста числа пользователей. Задайтесь вопросом: каков темп увеличения количества подписок? Нет ли рывков? Увеличивается ли он? Или, наоборот, замедляется?

Держа в голове потенциальные улучшения продукта, мы сможем создать для них дорожную карту и с опорой на свой опыт определить, где изменения принесут 5%, а где все 20%. Собрав всё вместе, мы получим общую положительную перспективу, после чего у нас появится возможность наметить сценарии того, куда пойдёт ваша кривая роста.

Возможно, вы поручите команде по продукту и менеджерам действовать агрессивнее и добиться всех прогнозируемых показателей. А может, поймёте, что достаточно добавить несколько новых каналов рекламы. Эти сценарии можно совместить и получить новую кривую. Это и есть ваш прогноз, предсказание будущего.

Но даже проделав всё это, вы не обезопасите себя. Ваш прогноз будет слабым, ведь пока вы охватили только половину проблемы. Другая половина — петля вовлечения. Взглянем на неё поближе.

Главный вопрос, касающийся вовлечения, напоминает тот, что мы задавали, обсуждая привлечение. Если у вас сетевой продукт вроде Dropbox или Slack, то нужно побудить активных пользователей вовлекать друг друга. Если нет — вовлекайте пользователей в один промежуток времени, чтобы создать основу для вовлечения в будущем. Пробежимся по примерам.

Петля вовлечения, основанная на обратной связи, напоминает настольный теннис. Один пользователь пишет (упоминает, подписывается) другому, и он перестаёт пользоваться вашим продуктом. Этот же пользователь может сделать то же самое, но вовлечь нового. И так по кругу. Поэтому так важно добиться высокой плотности сети и облегчить создание контента: вам нужны способы привлечь людей обратно в сеть.

С другой стороны, существуют петли вовлечения больше похожие на высадку семян. Зарегистрировавшись на Zillow, введя свой домашний адрес и добавив в избранное пару домов на продажу, вы будете получать персонализированную рассылку, зазывающую вас обратно: одно письмо будет связано с увеличением стоимости вашего дома, другое — с появлением новых лотов в вашем районе.

Так же работает Credit Karma, где начальная настройка аккаунта приводит к появлению важных уведомлений об изменениях в кредитной оценке.

Особое удовольствие доставляет работа со службами такси, когда подтолкнуть к использованию сервиса могут напоминания, разъезжающие по улице. Схожим принципом пользуются и приложения для навигации: тут триггером может послужить жизненная ситуация из разряда «я потерялся».

Как и в случае с петлёй привлечения, тут есть и линейные каналы. Они полезны, но повторю: они не масштабируются. Гораздо лучше, когда пользователи снова и снова вовлекают или друг друга, или самих себя.

Отчасти поэтому собранная на скорую руку маркетинговая почтовая рассылка неэффективна. Она не масштабируется, неинтересна пользователям и, будучи достаточно объёмной, может и вовсе вызвать отток. Постарайтесь разглядеть естественную петлю вовлечения, в которой оповещения и письма работают «от пользователя».

Перейдём к анализу плюсов той или иной петли вовлечения. Вновь: разбиваем петлю на маленькие шаги.

Перед нами петля обратной связи, которая начинается с написания и публикации пользователем, предположим, заметки, которую видят и комментируют его друзья, отчего автору приходит уведомление. Рассмотрим поближе создание контента.

У Pinterest есть много примеров оптимизации производства контента, точнее, увеличения пинов с каждым новым пользователем. Один из методов — замена непонятного «Закрепить» (“Pin it”) на привычное «Сохранить» (“Save”). Другой — продвижение мобильного приложения, где взаимодействовать с Pinterest проще. Также помогают и подсказки после регистрации.

Все эти изменения удвоили показатель активации новых пользователей, что заставило их усерднее пользоваться сервисом и запустить петли вовлечения для себя и других.

Итак, контент есть, теперь нужно распространить его внутри сети.

Главная характеристика любой сети — плотность связей. Важно не только наладить определённое их количество, — они должны иметь вес. А ведь ещё есть и убывающая отдача.

Социальные платформы развиваются уже более десяти лет, из-за чего выработалось немало стратегий по выстраиванию этих связей. Мы коснёмся лишь нескольких идей.

Известный способ формирования социального графа — выстроить его на основе уже существующей сети. Для потребительских продуктов подойдут контакты на вашем телефоне или Facebook.

Внутри проекта можно задействовать адреса коллег в Active Directory или GSuite, или свою рабочую почту. А можно попросить пользователей «Найти друзей» или встроить в продукт блок «Возможные друзья», чтобы увеличить плотность сети.

Здесь повод для опасений подкидывают предприниматели, утверждающие, будто они добились взрывного вирального роста лишь на основе приглашений. Такой рост будет коротким, а качество подписок — низким. Равным образом нехорошо, когда вся петля строится на приглашениях и добавлении в друзья. Лучше оставить эти варианты в покое.

Наконец, важно помнить о, казалось бы, безобидном сценарии: пользователи нажимают на уведомление, пытаясь вернуться в продукт, но до этого они вышли из системы. Насколько это плохо?

Оказывается, выход из системы и неверный ввод пароля могут стать тяжёлым бременем для признанного продукта с большой аудиторией. Нет ничего необычного в том, что 50-70% подписавшихся пользователей на самом деле неактивны. Это значит, что большинство попробует ваш продукт, но он их не зацепит.

Решений проблемы — море, для начала к ней стоит отнестись всерьёз, ввести KPI и устроить оптимизацию. Можно, например, внедрить связку ключей iCloud или вход через другие приложения, если это позволяет устройство вашей платформы.

Компания вроде Uber сталкивается с миллионами неудачных попыток входа в аккаунт. Возможно, приличная доля пассажиров, нуждающихся в поездке, пытается заново войти в аккаунт, стоя в аэропорту, но у них ничего не выходит. Это стоит того, чтобы исправить.

Два шага позади, третий — метрики. На что опереться?

Сперва необходимо группировать пользователей в когорты. Наша цель — на уровне теории понять, почему когорты пользователей возвращаются: создаётся ли при каждом посещении дополнительная ценность, которая делает продукт всё более притягательным? Формируется ли из когорт сеть?

Обратите внимание: следует добиваться выравнивания кривой удержания. В идеале больше 20% подписчиков должны превращаться в активных пользователей. Если ваш уровень 5%, то потребуется 2 млрд пользователей, чтобы добиться MAU-показателя в 100 млн. Неразумно.

Таким образом вы можете рассчитать размер компании, сложив общий объём целевого рынка с когортной долей, оставшейся после года работы (D365 или D730), и средним ежемесячным доходом в расчёте на одного пользователя. Эта цифра должна быть довольно большой, чтобы фирма могла рассчитывать на инвестиции.

Один из главных инструментов в петле вовлечения — уведомления: письма на почту, push-уведомления или любой другой доступный канал. Манипулировать ими довольно легко.

Чтобы распознать искусственно созданное вовлечение (в противовес органическому росту, вызванному интересом пользователей), ознакомьтесь со статистикой по каждому уведомлению, которое отправляет система. Примите к сведению количество уведомлений и коэффициент переходов, проверьте Reddit, Twitter или Google на спам.

По существу, правильное отношение к уведомлениям — понимание того, что они стимулируют вовлечённость, которая уже существует, ведь она не может взять из ниоткуда. Некоторые продукты сами по себе генерируют много уведомлений, другие — нет. У одних выше показатель кликабельности, у других — ниже.

Компании, торгующие в интернете, зачастую отправляют уведомления с рекламой распродаж: неудивительно, что показатель переходов у них невысокий. Но если дело касается такси, то пользователь, вероятно, будет чаще взаимодействовать с push-уведомлениями, желая убедиться, что его машина на месте.

Другой набор метрик, которые хочется осмыслить, — частота использования. Почти у каждого продукта, с которым я сталкивался, есть «лестница вовлечения»: мы приходим на сайт за одним, привыкаем к нему и пользуемся им чаще, добавляя различные сценарии использования.

Пример: первую поездку на Uber пассажиры зачастую совершают по предсказуемому маршруту, взять хотя бы дорогу до аэропорта. На них приходится пара поездок в год.

Затем наслаивается ещё один сценарий, скажем, «отдых» — ужин на выходных — добавим ещё по поездке раз в неделю. Со временем сценариев использования становится всё больше, число поездок может достигать и двух в день.

С помощью данных частотной диаграммы я хочу выделить высокочастотные и низкочастотные сегменты и выяснить, насколько они загружают продукт. Увеличение количества паттернов использования приносит много выгоды.

Только теперь мы обзавелись всеми нужными инструментами и можем строить обоснованный прогноз.

Сюда включаются предыдущий прогноз по петле привлечения, потому что каждая когорта начинается с приобретения новых пользователей, кривая удержания — для построения графика активных пользователей или клиентов.

Получив в распоряжение кривые привлечения и вовлечения, можно в деталях спрогнозировать MAU на два года вперёд.

Метрики вовлечённости не такие подвижные, в отличие от метрик привлечения. Поэтому не нужно искать в них потайного смысла: они показывают, что показывают. Но если нужно добавить какой-нибудь прогноз, самый надёжный способ — сфокусироваться на активации новых пользователей. И перемещении пользователей из одного частотного сегмента в другой. Такой подход количественный.

Итак, у нас есть петля вовлечения, петля привлечения и прогноз по каждой. Есть сценарии развития. И что же с ними делать?

Начали мы с модели анализа факторов роста. Понимая, как устроены привлечение и вовлечение, мы получаем входные данные.

На их основе мы можем создать схемы, моделирующие выход.

Можем также в подробностях просчитать риски. В конечном итоге это прогноз качества привлечения и вовлечения, а не просто показатель через два года. Стартапы вовсе не таблицы.

Имея всё это на руках, вы сможете предметно обсудить развитие событий, когда к вам придут представители стартапа и покажут свой график (вот он, выше).

Спустя месяц после презентации я получил работу в a16z! Десять лет в Сан-Франциско, десятки ангел-инвестиций, полгода собеседований — и вот я здесь.