事業を始めるのは危険です...
優れた競合他社は価格を引き下げることができます。 誰かが特許侵害であなたを訴えるかもしれません。 その他、製品が約束を満たさないため。 市場はあなたが販売しているものにまったく興味がないかもしれません。 米国労働統計局によると、すべての企業の約半数が最初の5年間で破産します。
トーマス・サーストンは、科学的証拠がいくつかのリスクを回避するのに役立つと考えています。 過去9年間、ビジネスプランを評価するための統計的手法を磨き、シミュレーションビジネスモデリングと呼んでいます。 いくつかの点で、得られる方法は投資家にとってMoneyballにやや似ています。
彼によると、計算はSnapchat、Uber、Airbnbの成長を正しく予測しました。 現時点では、これらの企業が今後5年間運営を続ける確率は66％であると計算されています。 彼は、この計算により、88％のケースでほぼすべての企業の失敗を予測していると付け加えています。
シミュレーションは非常に成功したため、Tomはそれを使用してお金を稼いでいます。 彼は、大企業に予測を販売し、 Ironstone Groupベンチャーキャピタルファンドとのパートナーシップで投資に使用する調査会社、 Growth Scienceで働いています。 方法論の著者によれば、長期的には、モデルは人々が不必要な投資決定を回避するのに役立つため、ビジネス世界全体にかなり強い影響を与える可能性があります。
トムはモデルの不完全さを認めていますが、半分のケースでしか正しい結果を出さないモデルは、経験の浅い人にとって大きなチャンスのように見える誤った投資決定の数をすでに減らすと考えています。 失敗する企業が少なくなると、経済全体がより安定し、すべての人に利益をもたらすと彼は主張する。
トムサーストンは、Moneyballスタイルの科学データを投資に適用するだけではありません。 Google Venturesは、Correlation Ventures and Venture Scienceファンドのようなデータ駆動型のアプローチを使用しています 。
データ駆動型は、意思決定の主な基準が測定可能な実験の結果である経営へのアプローチとして翻訳できます。
彼は市場で自分の賭けをするために自分の計算を使用するだけではありません。 Growth Scienceは、大企業が市場や戦略を投資、征服するのを支援します。 たとえば、 3Mは成長科学サービスを使用して、新製品とサービスの成功率を予測します。 基本的な考え方は、これらの企業が情報に基づいた意思決定を行い、大量解雇の実施を回避することです。 トムは、時間が経つにつれて、中小企業や新興企業にも役立つと考えています。
直感を追放する
シミュレーションビジネスモデリングのアイデアは、尊敬されるチップメーカーの投資部門であるインテルキャピタルで働いていた2006年に著者にもたらされました。 ある日、彼はインテルの投資履歴を分析して、新しいパターンを確認することにしました。
彼のアプローチは、会社が市場で「イニシエーター」であるか「速いフォロワー」であるかなどの定性的情報を、テーブルに詰まる量的データに変換することに基づいています。 これには、ある程度の人間の評価、厳密さまたは一貫性のレベルが必要です。
「直感的な変数をすべて削除するまで、モデルを信頼することはできません 」とトーマスは言います。
驚き、驚き...
このプロセスを使用して、彼はいくつかの驚くべきことを発見しました。 最も驚くべきことは、チームが会社の成功の約12％しか提供しないことです。 「会社に壊滅的な影響を与えない優れたチームが必要ですが、業界のロックスターを雇うことは大きな利点ではありません」と彼は説明します。
Intelでの彼の仕事は、 破壊的な革新モデルの作者であるClayton Christensenのおかげで、最終的にハーバード大学の研究員になりました。 その後、さらなる研究に資金を提供するために、彼は成長科学で働き始めました。
大衆に...
トーマス・サーストンは、起業家に助言したいと考えています-そして、良いアイデアを持つ人々がより良いビジネスモデルを見つけるのを助けます。 これまでのところ、彼の作品は主に大企業や投資家によって使用されてきましたが、彼はその結果が小さな起業家に漏れていると言いました。
昨年、 Ironstone GroupはArcimotoの電気自動車に投資しましたが、ほとんど限界に近づいていました。 モデルを計算するとき、彼は会社が米国を越えて新興市場に参入することを最終的に決定しました。 Arcimotoの創設者であるMark Frohnmayerにとって、これは重要なアドバイスでした。
問題！？
トムが投資に適さないとして拒否した企業にとっても、これは有益です。 「人々は数か月以内に戻ってきて、「彼らはあなたが私たちに言ったことを考えました。そして今、私たちは何か他のことをやっています。」
彼は、Ironstone Groupが投資の観点から適切と考える企業だけでなく、すべての企業を支援したいと考えています。 問題は、Growth Scienceが会社のコンサルティングに数千ドルを請求することです。 時間のかかる作業は、従来のビジネスプランをアルゴリズムに適した形式に変換することです。 開発の初期段階にあるほとんどの企業にとって、これはまだ多すぎます。
メソッドをWebサービスとして提供することで、ほとんどのプロセスを自動化することで、少額の月額料金または無料でメソッドの可用性を高めることができます。 実際、Growth Scienceは既にベータサービスを開発していますが、キャッチがあります。
トムのモデルによると、現在のビジネスモデルに続く成長科学の生存の可能性は約69％です。 自動化されたサービスを追加すると可能性は向上しますが、すでに成功しているコンサルティングビジネスを台無しにするリスクがあります。 要するに、本当の「革新者のジレンマ」 。 この状況は、データモデルの信頼性に関係なく、常に変更の恐れがあることを明確に示しています。