I dagens kolonne skal jeg stjele skamløs fra smartere folk enn meg for å forklare noe om å investere i oppstart: "En liten bit av skråningen gir mye Y-fangst."
Denne linjen er stjålet fra Stanford University datavitenskap professor John Ousterhout, som berømt gjorde dette poenget i en av "livslærdene" han lærer sine studenter.
John sa dette i forbindelse med læring og hevdet at "hvor fort du lærer, er mye viktigere enn hvor mye du vet å begynne med." Men det er også en god filosofi for å veilede tidlig stadiumsinvestering.
$config[code] not foundHvis du ser på grafen under, vil du se hvorfor. Den vertikale aksen her er noen nøkkelattributt om en ny virksomhet, som sin kontantstrøm, og den horisontale aksen er tid. Den røde linjen har en høyere Y-intercept enn den blå linjen - kontantstrømmen ser bedre ut i begynnelsen, positiv hvor den andre er negativ. Men den blå linjen har en høyere helling, og vil til slutt krysse den røde linjen. I utgangspunktet er det røde selskapet bedre enn det blå selskapet. Men i det lange løp er det blå selskapet en bedre innsats enn det røde selskapet.
Selv om jeg hadde sett Ousterhouts argument tidligere, var det hensiktsmessig å investere i tidlig stadium ikke på meg før Paul Buccheit, administrerende direktør for Y Combinator, en grunnlegger av Friendfeed; skaperen av Gmail; og Case Western Reserve University alum, referert til det i en snakk med min entreprenørskapsfinansklasse. Paul fokuserte på dimensjonen av entreprenør talent, men jeg tror at søknaden er mer generell enn det.
Hva investorer ser etter
Hele grunnen til at investorer i tidlig fase legger penger til oppstart er fordi de tror at de nye selskapene vil ha mer "skråning" enn eksisterende selskaper på en nøkkelstatistikk. Nøkkelfunksjonen som store investorer har, er å finne ut hvilke oppstart vil ha en utrolig "skråning".
Gode investorer ignorerer y-avskjæringen. I begynnelsen ser helt nye selskaper seg ganske forferdelig ut. Uansett hva du velger - kontantstrøm, arbeidskraftens størrelse, kundeinteresse, produktfunksjonalitet - nye selskaper ser ganske mye forferdelig ut, og definitivt langt verre enn de etablerte bedriftene som de planlegger å utfordre.
Men noen av disse oppstartene med fryktelige y-avlytter - Alibaba, Facebook, Uber, Airbnb, Snapchat, Whatsapp, Reddit, Slack - ender med å ha utrolig helling. Så høyt at de ender opp med mer penger enn de etablerte selskapene de satte ut for å erstatte.
Når investorer prøver å velge hvilke oppstart som skal tilbake, prøver de å gjette hvilke som vil ha astronomisk "skråning".
Det er utrolig vanskelig å gjøre. Virkelig smarte mennesker savner store vinnere - som Fred Wilson på Airbnb, Chris Sacca på Snapchat og Dropbox, John Greathouse på Uber, Charles Xue på Alibaba, og listen fortsetter.
Det som gjør dette enda vanskeligere er at skråningen ikke engang er så ren som mitt enkle eksempel. Nøkkelverdien er svært lite sannsynlig å være lineær. Og det er veldig vanskelig å forutsi fremtidige mønstre fra to perioder med data, noe som de fleste tidlige investorene prøver å gjøre.
Men hvis du vil tjene penger på å investere i oppstart, må du prøve å forutse. Tross alt, "en liten bit av skråning er verdt mye y-fange." Og mye skråning er verdt titusenvis av dollar.
Slope Photo via Shutterstock
