Ranking de empresas de capital de riesgo de Founder's Choice

Ha habido muchos enfoques diferentes para clasificar las empresas de capital de riesgo a lo largo de los años que he sido empresario y capitalista de riesgo. Cada enfoque que he visto tiene problemas. La mayoría son fáciles de jugar o tienen problemas de sesgo estadístico.

Recibí la siguiente nota de Roy Bahat de Bloomberg Beta hace un tiempo sobre un nuevo enfoque llamado Founder's Choice.

Nosotros y algunas otras empresas patrocinamos una versión de "Elecciones de los fundadores" de la Lista Midas, completa con una metodología de calificación legítima (en mi humilde opinión) desarrollada por dos estudiantes de Penn. Sin vitriolo posible (a diferencia de The Funded, etc.). Hemos querido esto durante mucho tiempo: el NPS de nosotros como empresa es una métrica demasiado indulgente, todos obtienen buenos resultados.

Mi primera pregunta fue:

¿Cómo manejan el sesgo de muestreo en este caso? Por ejemplo, enviamos a todos nuestros fundadores y les decimos "por favor completen esto y dennos puntajes altos". Principalmente solo curiosidad por la metodología.

Roy tuvo una respuesta reflexiva que me convenció después de algunas preguntas más.

Usted es literalmente el único (y me alivia que alguien lo haya hecho) preguntando sobre el sesgo de muestreo. Para el contexto, la forma general en que funciona es que los fundadores se autentican con LinkedIn y luego el producto rechaza su identidad (o, más exactamente, simplemente guarda un hash y lo desconecta de sus calificaciones). Luego, se les pide a los fundadores que comparen por pares solo los VC que los han respaldado (por lo que se trata de quién les gusta a los fundadores como inversionistas, no de quién tiene las uvas amargas de una parcela). Cómo esto resuelve, en cierta medida, el sesgo de muestreo:

1. Mitiga los valores atípicos: debido a que solo solicita comparaciones por pares entre empresas (como una calificación ELO en ajedrez, si está familiarizado), un encuestado muy infeliz / feliz solo puede afectar tanto, e incluso para una muestra. (En lugar de dar a una empresa un 10 y a todas las demás un 2 o algo así).

2. Al mismo tiempo, obliga a las comparaciones. Una empresa puede pedirles a los fundadores que los valoren mucho, pero en última instancia, los fundadores tienen que elegir quién les dio más valor. No puedo darles a todos un 10.

3. Es por eso que estamos buscando una participación lo más amplia posible, porque es probable que el sesgo de muestreo se presente más en empresas que incluso tienen calificaciones suficientes para ser consideradas. (Al igual que ELO en el ajedrez, más calificaciones no necesariamente lo ayudan: obtiene más "puntos" si un fundador lo califica como mejor que una empresa bien calificada. Más calificaciones pueden ser tan perjudiciales como útiles).

Si es un Fundador, dedique cinco minutos y clasifique de forma anónima sus VC en Founder's Choice.

Ha habido muchos enfoques diferentes para clasificar las empresas de capital de riesgo a lo largo de los años que he sido empresario y capitalista de riesgo. Cada enfoque que he visto tiene problemas. La mayoría son fáciles de jugar o tienen problemas de sesgo estadístico.

Recibí la siguiente nota de Roy Bahat de Bloomberg Beta hace un tiempo sobre un nuevo enfoque llamado Founder's Choice.

Nosotros y algunas otras empresas patrocinamos una versión de "Elecciones de los fundadores" de la Lista Midas, completa con una metodología de calificación legítima (en mi humilde opinión) desarrollada por dos estudiantes de Penn. Sin vitriolo posible (a diferencia de The Funded, etc.). Hemos querido esto durante mucho tiempo: el NPS de nosotros como empresa es una métrica demasiado indulgente, todos obtienen buenos resultados.

Mi primera pregunta fue:

¿Cómo manejan el sesgo de muestreo en este caso? Por ejemplo, enviamos a todos nuestros fundadores y les decimos "por favor completen esto y dennos puntajes altos". Principalmente solo curiosidad por la metodología.

Roy tuvo una respuesta reflexiva que me convenció después de algunas preguntas más.

Usted es literalmente el único (y me alivia que alguien lo haya hecho) preguntando sobre el sesgo de muestreo. Para el contexto, la forma general en que funciona es que los fundadores se autentican con LinkedIn y luego el producto rechaza su identidad (o, más exactamente, simplemente guarda un hash y lo desconecta de sus calificaciones). Luego, se les pide a los fundadores que comparen por pares solo los VC que los han respaldado (por lo que se trata de quién les gusta a los fundadores como inversionistas, no de quién tiene las uvas amargas de una parcela). Cómo esto resuelve, en cierta medida, el sesgo de muestreo:

1. Mitiga los valores atípicos: debido a que solo solicita comparaciones por pares entre empresas (como una calificación ELO en ajedrez, si está familiarizado), un encuestado muy infeliz / feliz solo puede afectar tanto, e incluso para una muestra. (En lugar de dar a una empresa un 10 y a todas las demás un 2 o algo así).

2. Al mismo tiempo, obliga a las comparaciones. Una empresa puede pedirles a los fundadores que los valoren mucho, pero en última instancia, los fundadores tienen que elegir quién les dio más valor. No puedo darles a todos un 10.

3. Es por eso que estamos buscando una participación lo más amplia posible, porque es probable que el sesgo de muestreo se presente más en empresas que incluso tienen calificaciones suficientes para ser consideradas. (Al igual que ELO en el ajedrez, más calificaciones no necesariamente lo ayudan: obtiene más "puntos" si un fundador lo califica como mejor que una empresa bien calificada. Más calificaciones pueden ser tan perjudiciales como útiles).

Si es un Fundador, dedique cinco minutos y clasifique de forma anónima sus VC en Founder's Choice.

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