Investimentos mais inteligentes: como a análise molda o setor de capital de risco

Ao adotar uma abordagem baseada em dados, as empresas de capital de risco (VC) podem obter insights sem precedentes, agilizar o processo de investimento e, finalmente, maximizar os retornos de seus investimentos.

Neste artigo, exploramos como dados e análises podem ajudar o setor de capital de risco, capacitando os investidores a tomar decisões mais inteligentes e informadas. Para isso, veremos como a análise pode ser útil em todo o processo de investimento, desde a obtenção de negócios, seleção de investimentos, monitoramento de empresas do portfólio até a saída.

Como melhorar o fornecimento de negócios?

O fornecimento de negócios depende da geração de leads de entrada ou saída. Um processo de entrada pode envolver tornar-se conhecido em um domínio ou vertical que atrai startups nessa área. Uma abordagem externa envolve pesquisar o mercado, trabalhar na rede e participar de eventos para obter possíveis oportunidades de investimento.

Ao aproveitar dados e análises, as empresas de capital de risco podem aumentar seus esforços de terceirização de negócios, sendo capazes de extrair grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de várias fontes como Pitchbook, Crunchbase, sites de eventos, notícias, artigos, para identificar tendências emergentes e startups em potencial para passar por uma análise mais detalhada. Nesta fase IA generativa pode ser muito útil para estruturar dados, encontrar semelhanças entre startups, entender sua adequação ao negócio com as verticais direcionadas da VC, simplificando as tarefas tradicionais assustadoras e demoradas dos investidores, como visitar sites de startups para entender melhor seus negócios.

Por exemplo, A LTPlabs aplicou a IA generativa para agilizar o processo de fornecimento de negócios de um VC, ou seja, para excluir rapidamente startups sem adequação comercial.

Como tomar decisões de seleção de investimentos mais inteligentes e informadas?

As oportunidades potenciais de investimento obtidas na etapa anterior seguem um processo subsequente de análise para que os investidores decidam se querem investir ou não. Nesta fase, uma abordagem de modelagem preditiva pode ajudar os VCs a compararem seus instintos com os fatos, identificando padrões e características que indicam uma maior probabilidade de sucesso das startups. Alguns desses fatores podem incluir a equipe e os atributos dos fundadores, como formação educacional, experiência no setor, histórico empresarial; investidores existentes e sua capacidade de criar valor e atrair rodadas de financiamento subsequentes; taxa de crescimento de FTEs das startups; histórico de financiamento; só para citar alguns.

Compreender esses fatores e o quanto eles influenciam a trajetória das startups permite que as empresas de capital de risco obtenham um conhecimento holístico do potencial de uma startup e façam previsões melhores e, esperançosamente, mais precisas.

Por exemplo, um dos insights descobertos por Capital da casa, o braço de uma das maiores empresas de capital de risco e capital privado da China, com sede no Vale do Silício, afirmou que as startups que não conseguiram avançar para a série A tiveram um investimento inicial médio de $0,5 milhão, e o investimento médio das startups que avançaram para a série A foi de $1,5 milhão.

Como rastrear e monitorar empresas do portfólio?

A análise também pode ser usada para criação de valor em empresas do portfólio. Monitorar o desempenho das empresas investidas e avaliar métricas internas e externas em relação aos concorrentes ajuda a identificar áreas de melhoria. Os VCs podem até mesmo criar produtos de dados para atender às empresas de seu portfólio com métricas e benchmarks.

Um exemplo que vale a pena mencionar é EQT Ventures, a empresa de capital de risco da gestora de investimentos sueca EQT AB Group, que desenvolveu um produto para uma empresa de portfólio comparar o desempenho de suas métricas ESG com o do mercado.

Outra área em que os VCs podem aproveitar a análise para fornecer valor é a aquisição de talentos. Construir uma equipe forte é essencial para startups, pois o talento certo pode impulsionar a inovação, executar estratégias de forma eficaz e impulsionar o crescimento. A seleção inteligente de candidatos usando dados para avaliar o desempenho anterior e prever sua adequação ao conjunto de habilidades exigido pode ajudar as empresas do portfólio a tomar decisões melhores e mais rápidas de aquisição de talentos.

E a saída?

Finalmente, monitorando de perto as tendências do mercado, avaliando a dinâmica do setor e analisando a saúde financeira das empresas do portfólio, os VCs podem cronometrar estrategicamente suas saídas para maximizar os retornos. Além disso, a análise pode ajudar a identificar potenciais adquirentes ou oportunidades de IPO, garantindo que a estratégia de saída esteja alinhada às metas gerais de investimento.

Um bom exemplo disso é Telstra Ventures, o braço corporativo de capital de risco da Telstra — a maior operadora de telecomunicações da Austrália, que afirma que 57% dos negócios obtidos por meio da ciência de dados geraram uma rodada adicional em um ano, em comparação com 33% dos negócios obtidos à moda antiga!