تجمع شركة Ensemble مبلغًا قدره 100 مليون دولار أمريكي لأول مرة للمراهنة على فرق الشركات الناشئة – ولكن ليس بالطريقة التي تفكر بها

سيقول أي صاحب رأسمالي مغامر تقريبًا إنه يدعم الشركات الناشئة بناءً على قوة الفريق المؤسس. لكن ماذا عن باقي موظفي الشركة الناشئة؟ متجر VC جديد الفرقة تعتقد أنك بحاجة إلى تجاوز المؤسسين لمعرفة ما إذا كان الفريق سينشئ بالفعل شركة ناشئة ناجحة.

أخبر كولين ويست ، الشريك المؤسس والشريك الإداري في Ensemble ، TechCrunch أنه على عكس رأس المال الاستثماري الآخر ، فإن منفذ رأس المال الاستثماري الجديد الخاص به يحدد ما إذا كانت الشركة الناشئة استثمارًا جيدًا بناءً على عمقها. كامل فريق. تستخدم الشركة خوارزمية داخلية تعتمد على البيانات لتضييق الاستثمارات المحتملة بناءً على إجمالي موظفي الشركة الناشئة. جمعت الشركة التي تتخذ من تكساس مقراً لها 100 مليون دولار لصندوقها الأول لمحاولة إثبات هذه الفكرة.

قال ويست إنه عندما كان الفريق المؤسس لـ Ensemble – والذي يضم أيضًا Conrad Shang ، وهو مشروع LP سابق في UTIMCO ، و Gopinath Sundaramurthy ، الذي كان سابقًا عالم بيانات في IBM – يحاول تحديد ما كان يدور حول الشركات الناشئة التي جعلتها تبرز عن الآخرين في في نفس القطاع ، اتفقوا جميعًا على أن الشركات كانت قادرة على جذب أفضل المواهب.

قال ويست: “حتى لو قابلت الشركة ، فأنت تقابل المؤسس فقط ، وليس بقية الفريق”. “في كثير من الأحيان ، لا يكون المؤسسون الأشخاص الأكثر إثارة للاهتمام في الفريق. الشركات عبارة عن مجموعات مليئة بالأشخاص – الأشخاص الذين قرروا العمل معًا في مهمة محددة “.

إن البحث عن الشركات الناشئة الجيدة في التوظيف ليس نهجًا جديدًا تمامًا ، لكن ويست قال إنه من الصعب جدًا تحقيق النجاح فعليًا: اختيار قطاع ثم مراجعة فريق كل شركة بالكامل أمر شاق ، إلى حد كبير مضيعة للوقت ، وبشكل أساسي من المستحيل قياسه.

لمكافحة هذا ، قال ويست إن فريق Ensemble قام ببناء خوارزمية بيانات تتعقب الموظفين في شركة وتساعد على تضييق نطاق الشركات ذات الإمكانات الاستثمارية بناءً على عمق فريقهم. يبدأ الأعضاء البشريون في فريق المجموعة الغوص من هناك. أشار ويست إلى أن هذا النهج القائم على البيانات ليس حلاً سحريًا ، ولهذا السبب لا يزال الفريق يبذل العناية الواجبة بانتظام ؛ إنسيمبل تحصل على قائمة منسقة أصغر كنقطة انطلاق.

قال ويست: “باستخدام البرامج ، يمكننا تتبع جميع الأشخاص في جميع الشركات الناشئة”. ينتهي الأمر بإعطاء معلومات أكثر بكثير مما يستطيع أي عقل بشري التعامل معه ، وخاصة أي شركة مشاريع. [We] قم بفرز الصناعة بشكل فعال حسب جودة الفريق بطريقة موضوعية للغاية ، مع معرفة الشركات التي يجب التركيز عليها وقضاء المزيد من الوقت في عدد أقل بكثير من الشركات “.

نظرًا لأن الخوارزمية تركز على الفرق وليس على المقاييس التي قد تكون ذات صلة إلى حد ما بقطاعات معينة ، فإنها تسمح لشركة Ensemble بأن تكون محايدة للصناعة. قال ويست إن أحد الأمثلة على ذلك هو استثمار الشركة في شركة ICON Technologies الناشئة للطباعة ثلاثية الأبعاد.

“إنها شركة رائعة للعمل معها ، لكنها مهمة كبيرة ، وتغيير الطريقة التي تم بها بناء المنازل. بالنسبة لكثير من أصحاب رأس المال المغامر ، كان الأمر يمثل مخاطرة كبيرة للغاية ، “قال ويست. “يكمن جمال استخدام البيانات في أنها تساعدك على دفع تحيزك بعيدًا والظهور بفضول.”

البيانات لا تتوقف عند العناية الواجبة أيضًا. قال ويست إن إحدى القيم التي تضيفها الشركة إلى شركات محافظهم هي أنه بعد أن يستثمروا ، يطلقون تقريرًا كاملاً عن فريق الشركة. يهدف التقرير إلى العثور على النقاط المضيئة ، أو مجالات التحسين ، لإعطاء الشركة الناشئة أفضل فكرة عن كيفية توظيفها بطريقة يمكن أن تؤثر بشكل مباشر على النمو.

يأتي تركيز الشركة على الفرق في وقت مثير للاهتمام في السوق حيث تتصارع الصناعة مع تسريح العمال وحرب المواهب. بينما تحاول كل شركة تتبع مكان وصول أفضل المهنيين المسرحين ، فإن نهج Ensemble القائم على البيانات قد يساعدها في الحفاظ على علامات تبويب أفضل من أصحاب رأس المال الاستثماري التقليدي. لكن هذا لا يضمن محفظة أقوى.

قال ويست: “نريد فقط أن نكون حيث توجد الفرق العظيمة ، توقف كامل”. هذا هو جمال وجود نهج الفريق القائم على البيانات. كل شركة لديها فريق “.