Sondage de popularité classe les startups

Le buzz autour d'une startup ne garantit peut-être pas le succès, mais cela peut aider quand il est temps de trouver des financements. Maintenant, une entreprise qui propose des outils pour surveiller la scène des startups a publié un classement de plus de 25 000 startups en fonction de leur impact et de leur importance, c'est-à-dire le buzz qu'elles génèrent.

En tête de liste se trouvent des entreprises familières comme les sites de réseaux sociaux Facebook et LinkedIn, et le site d'hébergement de vidéos Hulu. Les autres sociétés du top 10 sont Etsy, Twitter, Yelp, OpenDNS, Mahalo, Kayak et Blip.tv. Les entreprises qui ont bondi dans le classement au cours du mois dernier comprennent Care.com , une source pour les aidants locaux; Reply.com , un endroit pour acheter ou vendre des clics en ligne ; et Quantcast.com , un site qui génère des statistiques de fréquentation des sites Internet. L'un des plus grands moteurs est le site de partage de présentations PowerPoint SlideShare .

L'année dernière, l'entreprise à l'origine de la nouvelle liste, YouNoodle , a lancé un outil conçu pour prédire combien d'argent une startup lèverait, basé en grande partie sur les antécédents et les relations d'affaires de ses fondateurs. L'outil Startup Predictor utilise les informations saisies par les utilisateurs pour déterminer une valeur sur trois ans pour une startup avant qu'elle ne reçoive un financement important.

Cependant, l'idée qu'un logiciel puisse faire le même travail qu'un capital-risqueur expérimenté a été accueillie avec scepticisme l'année dernière par certains observateurs.

Le nouveau système de classement de YouNoodle attribue aux startups un classement de popularité basé sur une mesure de leur influence médiatique et de leur attention en ligne. Le logiciel de la société suit l'activité des médias en rassemblant des informations à partir de communiqués de presse et de médias. Il mesure également la traction sociale en surveillant l'activité sur Twitter, les agrégateurs de blogs comme Technorati et les sites axés sur l'investissement comme AngelSoft et CrunchBase. L'approche est plus automatisée que les systèmes de prédiction de type marché générés par les utilisateurs et employés par des sites comme le Standard d'industrie et Startups tueuses pour prévoir le succès des startups.

Il y a environ cent milliards de dollars par an qui changent de mains autour des investissements et des startups, [but] il n'y a pas de scores standardisés pour les startups, les entrepreneurs, les VCs, etc., déclare le cofondateur de YouNoodle, Bob Goodson.

C'est un outil vraiment cool, dit Eric Colline , directeur du produit et de la conception pour Industry Standard, qui compte environ 6 000 utilisateurs participant à son marché de prédiction de démarrage. Tout marché de prédiction est vraiment un baromètre du cycle d'actualités actuel, ajoute-t-il.

L'entreprise soutient que l'outil n'a pas vocation à se substituer à l'expertise humaine. En notant une startup, nous donnons une première indication de son potentiel, explique Goodson. Nous ne nous attendons jamais à remplacer complètement les humains.

Même ainsi, certains experts se demandent à quel point un système automatisé comme celui-ci peut vraiment être utile.

David Robinson , professeur agrégé de finance entrepreneuriale à l'Université Duke, déclare que le succès d'une startup est intrinsèquement difficile à prédire :

D'autres sont plus directs dans leurs critiques. Entrepreneur et investisseur Brad Champ affirme que les modèles prédictifs quantitatifs ne peuvent pas fonctionner pour l'innovation ou la réussite entrepreneuriale, car des facteurs comme celui-ci simplifient considérablement les moteurs du succès (et de l'échec) dans les entreprises entrepreneuriales.

YouNoodle prévoit de gagner de l'argent en octroyant des informations plus détaillées aux VC et à d'autres investisseurs. L'entreprise revendique également 150 000 membres sur son réseau social.

Josh Lerner , professeur à la Harvard Business School, a publié des recherches montrant qu'une deuxième startup d'un entrepreneur a légèrement plus de chances de réussir que la première, et que le fait d'avoir une startup à succès augmente les chances de réussite d'une deuxième startup. Cela suggère qu'il existe certainement des modèles qui fonctionnent, dit Lerner. Je suis sûr que si vous deviez vraiment saisir les données, vous constateriez qu'il existe de nombreux autres modèles.

Cependant, Lerner se garde de trop se fier aux outils de prédiction. Jusqu'à présent, j'ai du mal à croire qu'il n'y a pas d'élément aléatoire important qui constitue une entreprise entrepreneuriale réussie, dit-il.

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