새로운 알고리즘 시작 회사의 성공을 예측할 수 있습니다?

고 대 남자 연금술, 고 현대 투자자 들 업의 성패를 정확 하 게 예측 하는 방법을 찾을 수 싶 었 어 요. 지금, 성장 과학 회사 투자자를 만들 수 있는 새로운 알고리즘을 발명 했다 꿈을 실현.

새로운 알고리즘 추측, 조언, 또는 경험의 년에 따라 조언에 의존 하지 않습니다. 그것은 "파괴 이론"를 확장 하려고 (장애 이론)는 완전히 새로운 수준으로. "내가 아는 한, 세계에서 아무도 예측할 수 있는 성공 이나 실패는 시작의." 토마스 됐으며, 성장 과학의 CEO, 말했다, "적어도 거기 방법은 양적 예측, 모두에 의해 추측 하 고 영감." 토마스 Sotton "

"비즈니스 모델 에뮬레이션" (비즈니스 모델 시뮬레이션) 산업 인식 약어 없이 서비스. 때문에 몇 사람이 그것을 할. "돈 흐름을 시뮬레이션 하 여 공급 체인, 시뮬레이션 소프트웨어를 사용 하는 몇 사람이 있지만 그것은 완전히 다른 우리," Sugden 말했다. "이전에 회사 한 시뮬레이션 대형, 인텔 수준의 회사에 대 한. 그러나 시뮬레이션 프로세스 자동화 비용로 시작 업 수준 기업 고객.

성장 과학 현재 80% 예측 프로세스의 자동화. "성공 또는 실패 한 비즈니스 모델의 예측에 매우 유용한 데이터가 있다." 우리는이 정보를 직접 수집 사용. 어렵고 비용이 많이 들 뿐만 아니라, 천천히. Sugden 설명 했다. "유사 하 게, 우리가 찾을 수 80%의 신생 예측 시장, 고객, 경쟁자, 외부 정보 관련 데이터의 20%는 자체에 관련 된 대부분의 사람들에 게 놀라운 있습니다." 마찬가지로, 우리의 방정식의 단지 12% 및 알고리즘 88% 팀 계정 팀은 누구와 아무 상관이 있다. 현실은 대부분의 벤처 캐피탈 VCs 팀의 기본 요소입니다. "

새로운 알고리즘은 Sugden 클레이튼 크리스텐슨, "파괴 이론" (클레이튼 크리스텐슨) 하버드 비즈니스 스쿨의 설립자와 함께. 크리스텐슨의 파괴적 이론"설명 왜 몇 가지 새로운 회사는 업계를 혼란 시킬 수 있다. 성장 과학이 데이터 과학 이론을 사용 하 여 3 개 지역 공부: 비즈니스 성공 또는 실패, 성장 기대, 및 실패는 성공의 확률을 높일 수 있습니다 때 변경 하는 방법의 확률.

특정 알고리즘은 매우 기밀, Sugden Dropbox, 탱고, Indow 창, 연습 퓨전 CloudFlare, 등 그의 좋아하는 기업 중 일부를 찾을 않으며 등등.

사실, 예측 도구로 일부 데이터 시스템, 의사 결정 과정을 던져 하지만 생각의 우리의 방법을 확장 하는. 그것은 또한 그들의 비즈니스 모델의 신생 감시를 영향을 줍니다.

만약 당신이 제품 출시 되기 전에 확률을 알고 세계에서 회사는 조금 무서운가 되지 않을까요? 하지만 Sugden 말했다: "그래서-실제 제품을 만들기 전에 모두 사용 하 여 CAD 소프트웨어 시뮬레이션 새로운 제품, 그리고 그렇게 않습니다 사업 이어야 한다." 즉, 예측 프로젝트 이기도합니다. "

(책임 편집기: 유산의 좋은)