7
編者按：First Round Capital是一家成立于 2004 年的基金會，專注于創業企業種子階段的投資。有超過10億美元的資金，迄今為止投資了數百家創業公司，其中比較出名的有 Uber、Square、Warby Parker、Knewton、Wikia、Odeo 等等。本文是來自 First round capital 的分析文章，其中，他們根據10年的獨家投資數據，列舉了十點能決定創業項目成敗的因素，是一篇對創業者有指導意義的專業文章，值得細細品讀。
這篇文章涉及創業和早期投資。自古以來，我認為人類有兩種思維模式：歸納和演繹。前者是通過各種歷史數據來抽象出一套理論，可以有效（或者近似）地來解釋這些數據；后者則是通過一些人們公認的道理出發，去演繹出最后的結論。
似乎中國人向來趨向于后者的思維模式，也就是大家所說的“講道理”。比如說，通過講道理的方式來論證：這個功能好不好？為什么用戶喜歡？這個UI做成這樣，如何？是否應該如此布局？
但是在硅谷的創業公司中，則更加于前者，也就是我們所說的數據驅動（data driven）：
也就是說 UI上的布局是A好還是B好？我們不通過辯論說明問題，而是把都做一份，放出去試試（也就是Facebook的Growth Hacking里常說的A/B testing，或者是俗話說的好：“是騾子是馬，咱們拉出去溜溜?！?/span>
Facebook Growth Hack 的事情可以說長長一串的故事，我后面會慢慢道來。這里先奉獻一篇來自First round capital的分析文章。他們基金結合了自己過去所投的創業項目和團隊最后的成功與否，分析出十點最能決定創業項目成敗的因素。來，讓我們細細品味。
原文地址：First Round 10 Year Project 翻譯來自：freeNik
十年很長。2005年，當我們懷著填補天使輪投資和A輪投資之間的空白的想法，創立First Round時，沙丘路（Sand Hill Road，硅谷著名的“VC一條街”）的很多人將其笑稱為一個“絕妙”的新點子。時代變得可真夠快的。一開始的瘋狂和特立獨行，引發了種子輪投資的熱潮（Series Seed Surge）。僅僅在過去的4年內有超過40億美元流入種子階段的公司，同時誕生超過200家種子輪投資的相關企業。
風險投資人一直在向所投資的創業者們宣稱，他們用數據驅動決策。但是在過去，風險投資行業一直沒能很好地實踐這一點。而現在我們有了足夠的分析手段和數據來更深入地剖析我們的自身和業務，所以我們決定在數據驅動決策上，做出新的嘗試。
從2005年1月，First Round所做的第一筆投資起，我們就開始記錄所投資的創業團隊的相關數據。因此，在我們面前，就有了10年份的獨家投資數據可供分析。
我們認為，種子投資更類似于一種藝術而非科學。雖然我們并不能得到導向成功的公式，然而分析這個包含了300家公司和將近600個創始人的數據集，卻是一次很有趣的鍛煉。在這次研究中，我們研究了成功和不夠成功的創業者的特征。誠然，這之中有反例以及異類（在這次研究中，我們移除了最大的異類：Uber），但是我們仍然可以看到一些固定的規律。
經過對于數據的深入分析和對多種假設的測試，我們得到了“種子投資10訓”，在此向業界分享。
首先在此說明，我們承認所用的數據集只是整個市場的一個很小的子集，并且（我們希望）我們是比統計學家更好的風險投資人。但是，怎樣算是一次好的種子投資呢？本次研究為該問題提供了一個有趣而且前所未有的觀察角度。
為了簡化分析，我們通過對比一個創業公司如今的市值（或者其退出前的市值）與我們投資時的價值，來衡量該公司的績效。在最下方，有關于我們采用的衡量方法的更詳細介紹。我們承認它還有甚多不足，但其清晰度應當無可挑剔。
通過這些分析，我們得到了如下的規律：
「一」巾幗勝于須眉
很幸運地，我們投資了很多女性創始人（我們在女性創立的公司上投資的比率，超過了全國風投的平均水平）。因而，當看到創始人團隊中有至少一位女性的公司，總體上績效超過完全由男性創立的公司時，我們感到由衷的激動。我們的分析顯示，創始人包含女性的公司，其績效超過創始人不含女性的公司達63%。此外，在First Round所投資的使投資人得益最大的前10個公司中，3個創始人團隊包含女性——遠遠超過整個行業中女性科技創業者所占的比例。
—–
「二」好運眷顧年輕人
（在我們投資時）平均年齡低于25的創業團隊績效超過平均值30%。另外，我們所投資的創業者的平均年齡是34.5歲，而績效最優異的10個團隊的平均年齡僅為31.9歲。
「三」“學校決定命運”
我們同樣研究了創業者的本科學校是否與公司績效有關。結果不出預料，創始團隊包含來自于“頂級學?！钡膭撌既说墓究冃ё詈谩Ｎ覀兯兜墓局?8%是這樣的公司，這些公司的績效遠遠（220%）超過其他的公司！在我們的研究中，“頂級學校”的定義是常春藤之一或者Stanford, MIT和Caltech。
「四」前老板的光環真的有用
包含Amazon， Apple，Facebook，Google，Microsoft 或者Twitter 的前員工的創業團隊，績效超過其他公司160%。如果說創始人的本科學校對于投前估值（pre-money）影響甚微，創始人的前雇主則對此影響顯著。如果創始人來自于這些大公司，該創業團隊往往能獲得比競爭對手多一半的投前估值。對于此現象，我們的解釋是，巨頭公司前員工的潛在人際關系和扎實的基礎技能，能夠真正影響公司的價值。
「五」連環創業者更受偏愛
顯而易見，創業經驗在種子階段對于公司意義非凡，但令人吃驚的是，我們所投資的連環創業者的績效，卻并沒有明顯優于初次創業者——其主要原因在于，成功的連環創業者的初始估值往往比其他人多出50%。這其實是一個很有趣的現象：市場對連環創業者評“價”更高，正是因為他們是已知量。
「六」踽踽獨行不如組團沖關
通過深入分析這些創業公司，我們試圖得出團隊的規模和形態與其績效的聯系。而我們得到的結論很鮮明：團隊（多于一個創始人）的績效超過單人創立的公司達163%，并且單人創業的種子階段估值比團隊的估值少25%。First Round所投公司的平均創始人數量是2，正好與我們的數據所揭示的最佳團隊人數相符。
「七」技術型創始人對于企業用戶(Enterprise)至關重要，但消費者(Customer)并不關心
風投行業都在議論技術型創始人的重要性，于是我們很好奇，技術型創始人對于公司成功的重要性。我們的研究結論顯示，技術型創始人對于面向企業的公司(enterprise company)極為關鍵。實際上，技術型創始人的績效超過了非技術創始人230%，這使得我們的數據集顯示，含有技術型創始人的團隊以23%優于其他團隊。但這并非事實的全貌。面向消費者的公司（consumer company）中，含有技術型創始人的團隊，其績效劣于完全由非技術人員組成的團隊達31%。
「八」偏居一隅亦可安
我們原本認為，公司的地點意義非凡，事實卻并非如此。First Round所投資的公司中，位于紐約和灣區之外的公司績效與位于其中的公司績效相仿。在我們研究這一點時所考量的200家公司中，25%位于紐約和灣區以外，并且，他們的績效還略好于（1.3%）位于這兩處的公司。與之前連環創業者的情況類似，這個現象的產生，可能是因為在一開始，投資者就對于位于紐約和灣區的公司估價更高。盡管如此，這一規律對于位于“行業中心”之外的公司已經足夠鼓舞。
「九」好項目的渠道多樣化
最后，并且也許是最重要（因為這一點可以指導我們往哪里投資）的一點是，我們研究了過去十年我們獲知項目的消息來源。我們驚訝地發現，優秀的投資項目真的可能來自于各個渠道。長期以來，風投界將“最好的機遇源于推薦”奉為金科玉律，然而我們從其他消息渠道獲知的公司比如Twitter，Demo Day等超過了受人推薦來的公司達58.4％。此外，帶著點子直接找上門來的創業者比受引薦而來的創業者的績效好了23%。
「十」沙丘路行將退場，舊金山熱度更升
灣區的創業中心，逐漸由南灣區轉向了舊金山，受此影響，風投們也蜂擁而至。盡管我們的投資面向全國，但我們所投資的創始團隊中，將近一半在灣區建立公司。在First Round的頭五年（2005–2009）中，我們對舊金山和灣區其他部分的投資基本持平。而在近五年，我們的重心逐漸移向了舊金山 —— 在這段時間里，我們所投資的灣區創業者中，75%在舊金山創立了公司。
十年間所積累的數據可謂玄機暗藏。雖然我們不會根據這些結論按部就班地進行下一步的投資，但是，它們所揭示的行業風向卻發人深省。十年之內，風投和科技行業的樣貌或將與今日全然不同。這也正是我們此次分享的初衷：提供對于未來的一點探究；以及思考：在一個逐漸生機勃勃、包羅萬象和平等的生態系統的建立過程中，我們將如何扮演自己的角色。
數據驅動，對于我們到底意味著什么？它意味著，我們得以像創業公司一樣敏捷地創新和試驗，以期提供愈加高質量的服務。它意味著，我們將投資在更多元和更出色的人身上。此外，它對于我們，種子輪投資的領軍者之一，意味著有據可循：絕妙的想法可能來自任何渠道，所以我們試圖給予創業者新的方式來吸引我們的注意。彼時我們會廣而告之。
— 關于我們的分析方法：
1、績效這一個指標，用于反映創業公司從我們投資開始，至最后退出市場（如果已經退出）或者截止至今（使用我們已被審計過的2014年12月31日的財務報表）的市場價值的升值（或貶值）情況。
2、迄今為止，我們投資了超過300家公司，但是這之中并未包含以下投資：
過去6個月我們所投資的16家公司（它們的股票價值未包含在我們2014年的財報之中）
2014年我們投資的17家（截止到2014年底）沒有繼續尋求投資的公司（它們的股價也不會有時間增長或者降低）
Uber（它會使得所有結論大幅傾斜——比如，使用以元音開頭的名字的公司的績效超過其他公司100多倍）
首先說明，我們并沒有期望這篇分析能讓ASA（American Statistical Association，美國統計協會）對我們拋出橄欖枝。我們也并沒有聲稱我們的數據能夠代表整個行業，甚至只是具有統計意義。更準確地講，我們只是相信數據能夠提供一些有趣的洞見。
在這些結果中，有些令人咋舌。但是我敢肯定，在未來的十年內，我們將會愈來愈多地被數據分析所帶來的結論震驚。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
