La maggior parte degli acceleratori peggiora le startup. Cosa fanno quelli buoni?

      Ogni acceleratore propone una versione della stessa offerta: capitale, mentorship, una rete, tre mesi di supporto e probabilità di sopravvivenza materialmente migliori. Le evidenze suggeriscono che poco di tutto ciò funzioni realmente.

      Ad aprile, Youn Baek e Deepak Hegde della NYU Stern hanno pubblicato un documento di lavoro attraverso il National Bureau of Economic Research esaminando quasi 750.000 startup americane attraverso 329 programmi. Hanno scoperto che tra il 60 e l'80 percento degli acceleratori lascia le aziende che si uniscono a loro in una situazione peggiore rispetto a se non avessero mai fatto domanda. Un gruppo più piccolo fa l'opposto, aumentando il finanziamento, la crescita e i tassi di uscita di un ampio margine. Tra di loro, Y Combinator, Techstars e Endless Frontier Labs.

      Lo studio stabilisce quali programmi funzionano, ma non spiega perché. Per questo, abbiamo chiesto al fondatore e esperto di product-market fit Yann Goarin.

      Goarin ha trascorso un decennio in Google e YouTube, dove ha lanciato più di venti prodotti in Europa e negli Stati Uniti, e da allora ha guidato il prodotto e il marketing in diverse startup sostenute da venture capital. Ha fondato Zag Labs nel 2023, una società di consulenza che ha aiutato più di cento aziende in fase iniziale a entrare nel mercato e accelerare il loro percorso verso il product-market fit. Ha sviluppato il “PMF System”, un metodo che tratta il product-market fit come un processo di risoluzione dei problemi piuttosto che un evento o un'atmosfera. Attualmente è Founder in Residence presso AAXIS, dove guida il lavoro di costruzione di venture della società tecnologica. Inoltre, fa da mentore e giudice in cinque programmi di accelerazione negli Stati Uniti (Techstars, gener8tor, FoundersBoost, Expert Dojo e USC’s Iovine and Young Academy), il che gli offre una prospettiva unica su come diversi programmi supportano i loro fondatori.

      Il 💜 della tecnologia UE Gli ultimi rumori dalla scena tecnologica dell'UE, una storia dal nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte AI discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora! La maggior parte degli acceleratori prende equity in cambio di un assegno e tre mesi di supporto, e il loro ritorno dipende dal fatto che alcune aziende in ogni coorte raccolgano fondi su larga scala o escano. Ciò che offrono ai fondatori è leva in diverse forme: capitale, presentazioni a investitori e clienti, riconoscimento del marchio e conoscenza.

      Come le migliori università, i migliori acceleratori attraggono e selezionano i migliori fondatori. Anche così, le probabilità di successo sono molto basse. Costruire un'azienda definente una categoria, sostenuta da venture capital, è incredibilmente difficile, e fortuna e tempismo decidono gran parte di esso. Ma non è magia. C'è un metodo nella follia, e quel metodo, sostiene Goarin, non viene insegnato o non viene insegnato bene.

      La ricerca mostra che la conoscenza è la forma di leva che sembra contare di più. Susan Cohen, Benjamin Hallen e Christopher Bingham, che hanno trascorso anni a studiare i programmi di accelerazione americani originali, hanno scoperto che dove gli acceleratori migliorano le loro aziende, il principale motore è ciò che quelle aziende hanno appreso al loro interno. Ma è anche la parte più difficile da scalare.

      Goarin ricorda un coinvolgimento con un cliente, una startup AI in fase seed che aveva costruito una piattaforma di produzione video. I suoi fondatori erano passati attraverso uno degli acceleratori più selettivi al mondo. Ha raccolto 4 milioni di dollari e entro dodici mesi ha superato 1,2 milioni di dollari di fatturato annuale ricorrente. Tuttavia, il tasso di abbandono era superiore al 30 percento. La risposta è stata vendere di più e costruire più velocemente, aggiungendo funzionalità man mano che i clienti le richiedevano, e gli investitori hanno supportato questa visione, ritenendo che il fatturato fosse il numero che contava di più.

      Ciò che i fondatori non si sono resi conto è che i tre segmenti a cui stavano vendendo (piccole agenzie di marketing, creatori di video indipendenti e aziende di produzione boutique) non costituivano un mercato coeso. Anche se sembravano aver bisogno di una produzione video più veloce e più economica, differivano in quanto video producevano, quanto doveva essere rifinito, come si inseriva nel loro flusso di lavoro e dove veniva distribuito. Il prodotto cercava di estendersi a tutti e tre, e non serviva bene nessuno di loro. I clienti se ne andavano più velocemente di quanto le vendite potessero sostituirli. Dopo aver ridotto la metà del team e pivotato, non sono riusciti a garantire un round di finanziamento ponte e hanno esaurito il tempo.

      Goarin è intervenuto quasi alla fine, troppo tardi per cambiare l'esito. “Presumevo che i fondatori provenienti da un programma del genere sarebbero stati migliori nel testare le loro assunzioni e diagnosticare i loro problemi. Mi sbagliavo. Erano altrettanto ignari quanto la maggior parte degli altri che consiglio.”

      In quel periodo ha iniziato a fare da mentore a Techstars. È lì che ha visto un'opportunità per affrontare il problema su larga scala. Dall'interno di un programma, diventa chiaro come la conoscenza raggiunga effettivamente i fondatori e cosa non lo faccia mai.

      I programmi che insegnano tendono a farlo in frammenti: un esperto di prodotto insegna il prodotto, un dirigente delle vendite copre le vendite, qualcuno che ha raccolto quattro round aiuta con la raccolta fondi. Si prevede che i fondatori li assemblino in un'azienda funzionante. La maggior parte fallisce. C'è qualcosa di strano in questo, visto dall'esterno. Gli acceleratori e i fondi di venture spendono enormi sforzi nella selezione, esaminando migliaia di candidati per trovare i pochi degni di sostegno, e poi sperano semplicemente che riescano a capire.

      Ciò che non viene insegnato è il product-market fit stesso, cioè l'assemblaggio corretto di questi pezzi frammentati che alla fine porta a una domanda diffusa per qualcosa di cui le persone hanno disperatamente bisogno, consegnato in modo redditizio ogni volta. Ci sono due motivi per cui non appare nei programmi. Il product-market fit non è compreso come una disciplina a sé stante, quindi non esiste un corpo di pratiche consolidato da cui insegnare. E il modello di mentorship recluta esperti di materia per funzione, quindi il PMF, che si colloca tra e oltre le funzioni, non è di proprietà di nessuno. Fino ad ora.

      Ciò che Goarin insegna in questi programmi corre end-to-end, e il suo obiettivo è semplice: evitare di costruire qualcosa che nessuno vuole.

      “Gli acceleratori danno ai fondatori accesso e finanziamenti, e ovviamente questo conta,” afferma Goarin. “Ma dove possono avere un impatto ancora maggiore è insegnare ai fondatori alla prima esperienza a operare come fondatori alla seconda esperienza. Ciò significa andare oltre il materiale superficiale e analizzare i meccanismi delle startup.”

      L'esperienza utente ha attraversato la stessa cosa. I test di usabilità, l'architettura dell'informazione e il design dell'interazione sono stati praticati separatamente per anni prima che il campo li riconoscesse come un'unica disciplina e creasse ruoli per le persone che lavoravano in tutti e tre. Nominarlo è ciò che ha reso possibile insegnare.

      L'argomento per insegnare il product-market fit come materia a sé stante sta diventando più forte. Man mano che la tecnologia livella il campo di gioco nella costruzione e nell'esecuzione, ciò che separa le aziende è il giudizio: questo problema vale la pena risolverlo? Questo è il segmento di clienti giusto? Posso consegnare la mia soluzione in modo ripetibile e redditizio? È tempo di pivotare? Nessuna di queste domande può essere risposta bene senza sapere cosa guardare, e questo è ciò su cui si concentra Goarin.

      “Nei primi giorni contano solo tre cose,” afferma Goarin. “Velocità di apprendimento, velocità di decisione, velocità di esecuzione. Una startup è una macchina di apprendimento prima di essere qualsiasi altra cosa, e l'apprendimento è la parte con cui i fondatori lottano di più. Costruire è veloce e economico ora, quindi la tentazione è di spedire qualcosa e vedere se funziona. Ma è così che si finisce con un prodotto in cerca di un problema. È