#83 Diseccionando unicornios: mitos vs. realidades
Hola, soy @samuelgil, Partner en JME Ventures.
Bienvenido a mi newsletter semanal, un lugar donde nos reunimos aquellos que creemos que la tecnología transforma juegos de suma cero en juegos de Suma Positiva.
Muchas compañías no son capaces de obtener financiación porque no encajan con los patrones que los inversores buscamos, supuestamente relacionados con una mayor probabilidad de éxito futuro.
Es probable que, por el mismo motivo, otras compañías ni siquiera lleguen a nacer.
Pero, ¿hasta qué punto tienen una base real esos patrones? ¿tienen más de mito que de realidad?
Hoy lo intentaremos descifrar con la ayuda del último trabajo de Ali Tamaseb, socio en el fondo de venture capital DCVC.
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Hola, soy Fran Villalba Segarra, fundador de Internxt.
Mientras lees esta newsletter en Google Chrome, GMail, Android, iOS, Outlook, Windows, macOS... tus datos están siendo procesados y vendidos por estas grandes tecnológicas. Tus gustos, edad, nivel adquisitivo, trabajo, etc. Y no solo eso, sino que además, estas empresas son blanco de hackers, quienes filtran datos personales como los tuyos al público.
Es por ello por lo que nació Internxt. Somos una startup española, con socios como Juan Roig (Angels Capital), The Venture City y la Universidad de ESADE, que está creando una serie de servicios alternativos a los de Google, etc., basados en privacidad y seguridad total. Para Google, sus servicios son un medio para un fin. Los servicios que Internxt ofrece son un fin por sí mismos.
Nuestro primer servicio, Internxt Drive, es una nube al estilo de Google Drive. Sin embargo, nosotros no podemos leer tus documentos, gracias a la encriptación de punto a punto y a la innovadora tecnología blockchain. No somos una empresa de publicidad, como lo son Google y demás. También hemos lanzado recientemente Internxt Photos, una mejor alternativa a Google Photos.
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Diseccionando unicornios: mitos vs. realidades
Con el propósito de intentar averiguar si existían rasgos identificables en las primeras etapas de startups que posteriormente alcanzarían el rango de unicornio (una compañía valorada en al menos mil millones de dólares), Ali Tamaseb ha realizado un interesantísimo estudio que acaba de publicar en forma de libro con el título Super Founders: What Data Reveals About Billion-Dollar Startups. Os recomiendo que lo leáis.
Para el estudio, recopiló más de 65 factores cuantitativos y cualitativos acerca de cada uno de los más de 200 unicornios fundados entre 2005 y 2018. Lo mismo hizo con otra muestra aleatoria del mismo tamaño de compañías fundadas en el mismo periodo y respaldadas por venture capital a las que no les fue tan bien1. A este último grupo lo llamaremos la muestra aleatoria, grupo aleatorio o grupo de control.
Como seguro os estáis imaginando, la gracia del asunto es que algunos de los factores considerados habitualmente mostraron una cierta correlación con el éxito de las compañías, mientras que muchos otros no.
Es posible que algunas de las compañías que llegaron a ser un unicornio perdieran su estatus más adelante o directamente cerraran. Todos sabemos que la valoración no es la única ni quizás la mejor métrica para definir el éxito de una empresa. Pero, ante la ausencia de datos sobre ingresos, beneficios o impacto social, parece un proxy razonable.
Antes de meternos en harina, merece la pena destacar que el propósito del libro es reducir sesgos y conceptos erróneos, no crear otros nuevos. No pretende convertirse en una nueva herramienta para predecir quién tendrá éxito y quien no. No. Se trata más bien de desterrar ciertos mitos que pueden estar llevando a inversores a tomar malas decisiones y a emprendedores a hacer encajar sus empresas—a menudo a martillazos—con unos estereotipos sin base real.
Por último, advertir que, aunque el estudio se ha intentado hacer con el mayor rigor estadístico posible, no se trata de un estudio académico y es posible que los datos analizados estén sesgados, incompletos o sean erróneos.
Vamos a por ello.
Sobre los fundadores
Nunca es tarde si la dicha es buena
El mito que la prensa, Hollywood y la Ruleta de la Fortuna quieren perpetuar es que las startups son cosa de jóvenes.
Sin embargo, los datos dicen que los fundadores de unicornios tenían edades comprendidas en el rango 18 - 68, con una edad mediana de 34 años. La distribución de edades es similar en la muestra aleatoria, así que se puede concluir que la edad no importa.
Mejor solo que mal acompañado
Ante la creencia de que emprender es durísimo y que las miserias mejor compartidas, hay un sesgo importante contra los equipos de un único fundador, obviando que los conflictos entre socios son una de las principales causas de defunción en startups.
Un 20% de los unicornios tenía un único fundador, el 36% tenía dos fundadores y el 28% tenía tres. Más de tres es raro. Los números vuelven a ser similares en el grupo aleatorio, por lo que, de nuevo, el número de cofundadores no parece ser importante. Moraleja: asóciate con otros si crees que es beneficioso para la compañía, pero no lo fuerces.
Lo que sí es destacable es que en el 45% de los unicornios, los cofundadores habían estudiado o trabajado juntos anteriormente. Un posible antídoto contra posibles conflictos posteriores.
¿CEO con perfil técnico o de negocio?
Empate técnico. El 50,5% de los CEOs de unicornios tenían un background de negocios frente al 49,5% que lo tenían técnico.
Parece intuitivo pensar que la combinación ganadora sería tener un cofundador técnico y otros de negocios, al estilo Jobs y Wozniak. Sin embargo, los datos dicen que cuando el CEO es técnico, es más probable que el cofundador también lo sea, por aquello que decíamos de que se suelen conocer del trabajo o los estudios.
El mito del dropout
La mayor parte de los fundadores de unicornios no abandonaron sus estudios para fundar sus compañías al estilo Zuckerberg o Gates.
El 36% tenían un grado universitario, un 22% un grado y un MBA y un 33% tenían un grado y otro título avanzado como un máster o un PhD. No se observaron diferencias significativas con los fundadores de la muestra aleatoria así que no parece que el nivel de estudios alcanzado sea clave.
¿Fueron todos a Stanford o al MIT?
Muchos fundadores de unicornios no fueron a universidades de élite (un 33% fueron al top 10, un 33% al top 11-100 y un 33% al resto). Sin embargo, estos fundadores fueron a universidades de prestigio mucho más frecuentemente que los fundadores del grupo aleatorio. Por lo tanto, sí que parece que ir a una universidad de prestigio tiene alguna relación con fundar una empresa de más de mil millones.
Es importante destacar que no es quizás tanto el prestigio de la universidad, sino la ubicación o la cultura emprendedora de la universidad lo que probablemente marca la diferencia. Hay muchas universidades de mucho prestigio que apenas producen fundadores de unicornios.
Como ocurrirá a lo largo del artículo, es importante no confundir correlación con causación ni olvidarnos que otros factores como el venir de una familia acomodada o la suerte juegan un papel tan importante o más como los factores que identifiquemos como relevantes.
La experiencia es un grado…o no
Lo que los datos nos dicen en esta ocasión es lo siguiente: el 30% de los fundadores de unicornios no había trabajado para nadie antes. De los que sí, el 60% lo habían hecho para empresas consideradas top, como Google, Microsoft, Amazon, Goldman Sachs o McKinsey. Otro 28% había trabajado para buenas empresas, pero no tan demandadas por el talento top como las anteriores. El resto había trabajado para empresas poco conocidas. En el grupo aleatorio, el 16% sólo habían trabajado para sí mismos. De los que habían trabajado por cuenta ajena, el 36% lo había hecho para una empresa tier 1.
Estamos ante la segunda diferencia con relevancia estadística: los fundadores de unicornios tienen mayor tendencia a haber trabajado sólo para sí mismos o para compañías tier 1. Ojo, esto no quita que muchos de ellos hayan trabajado para empresas menos conocidas. Como curiosidad destacar que un número considerable de estos fundadores habían trabajado anteriormente en un VC.
Conoce a tu enemigo
¿Es necesario conocer el sector en el que vas a emprender? Según los datos, no. Menos del 50% de los fundadores de unicornios tenían experiencia en el sector en el que emprendieron. No existe diferencia significativa con la muestra aleatoria, así que parece que la experiencia directa no es un factor diferencial.
Si segmentamos un poco la muestra más se aprecian algunas diferencias, no obstante. En salud, ciencias de la vida o biotecnología, el 75% de los founders de unicornios sí tenían experiencia en su campo, por tan solo el 40% en enterprise y el 30% en consumer.
Como ocurría con el background, la gente sin experiencia en un dominio tiende a asociarse con gente sin experiencia en ese dominio. El conocerse de antes y tener una relación de confianza parece imponerse a buscar complementarse.
El superfounder
Un patrón verdaderamente llamativo es que el 60% de los fundadores de unicornios habían sido fundadores anteriormente, habitualmente CEOs. Sus aventuras anteriores podían ir desde éxitos fulgurantes a sonados fracasos. En el grupo aleatorio los repeat founders eran tan solo un 40%. Esto significa que haber sido emprendedor antes marca la diferencia a la hora de construir unicornios.
Y por supuesto que haber fundado algo con éxito antes es mejor que haber fracasado. Un 70% de los fundadores de unicornios con experiencia previa como emprendedores habían tenido éxito con sus anteriores empresas por tan solo un 24% en el grupo de control. Es importante destacar que no importa tanto el tamaño del éxito pasado. Un exit “modesto” de $10M puede suponer la preparación ideal—por experiencia, contactos, acceso a talento y financiación, etc.—para poder crear un unicornio en el siguiente intento.
Si hay algo que caracteriza a los fundadores de unicornios es que les gusta crear cosas (side-projects, clubes, hobbies, empresas), a menudo desde una edad temprana.
Sobre la compañía
Ubicación
Más de la mitad de los unicornios creados en Estados Unicos estaban ubicados en Silicon Valley, comparado con un tercio en el grupo de control. Esto sugiere que estar en Silicon Valley aumenta las probabilidades de éxito. No obstante es importante destacar que muchas compañías fueron fundadas en otros lugares y posteriormente se mudaron allí.
Ideación
Origen
Al contrario de la creencia popular, la historia sobre el origen de muchos unicornios no está en un “momento eureka” del emprendedor o en la solución a un problema que él mismo sufre. En muchas ocasiones hay un proceso de ideación de varios meses en el que se estudian tendencias y mercados y se buscan problemas a resolver.
Pívots
Haber pivotado es algo común entre los unicornios. Eso no debe hacernos pensar que sea algo sencillo. De hecho, la mayor parte de los pívots fracasa. Lo que sí nos debe animar es a reconocer cuando algo no está funcionando y a intentar cambiarlo. En ocasiones, se tratará de cambiar el producto para un mismo mercado. En otras, se tratará de cambiar el mercado para el producto. En otras, supondrá tener que empezar prácticamente desde cero.
Sectores
Un 54% de los unicornios del estudio son compañías de software, seguidas por productos de consumo (eg Fitbit) con un 17%, healthcare/biotech/pharma con un 14% y productos industriales (eg SpaceX) con un 8%. El resto son compañías de energía, materiales, finanzas y otros.
En el grupo aleatorio, el 40% eran compañías de software, lo que sugiere que las compañías de software tienen más probabilidades de convertirse en unicornios.
Producto
Aspirinas vs. vitaminas
En el argot startupil, una “aspirina” es un producto que soluciona un problema acuciante de un cliente mientras que una “vitamina” es un producto que mejora ligeramente cómo se hace algo, en forma de valor, eficiencia, entretenimiento o simplemente alegría. El conocimiento popular dice que aspirinas > vitaminas y está parcialmente en lo cierto.
Eso no quita que un tercio de los unicornios sean vitaminas, lo cual implica que no es en absoluto un planteamiento descabellado. Sin embargo, las vitaminas conforman un 50% del grupo aleatorio, lo que nos dice que tienen menores probabilidades de éxito.
Ahorrar tiempo vs. ahorrar dinero
La categoría de producto más grande entre los unicornios es la de productividad. Su promesa: ayudar a sus clientes a conseguir su objetivo más rápido. Otro grupo importante, un 20% del total, está formado por compañías que ahorran dinero a sus clientes. En el grupo de control, las compañías que ahorraban tiempo y dinero representaban un 19% y un 13%, respectivamente. Esto implica que ahorrar tiempo, dinero (o los dos) es una buena estrategia.
Integración de sistemas vs. deep tech
Algunos productos requieren únicamente la integración de varias piezas preexistentes (integración de sistemas) mientras que otros requieren grandes esfuerzos de ingeniería (compañías altamente técnicas o deep tech). Otros están en un espacio intermedio al que llamaremos compañías técnicas.
En el grupo de unicornios, el 47,5% eran de integración de sistemas, el 25% eran técnicas y el 27,5% eran deep tech. En el grupo de control estas proporciones eran: 56%, 20% y 24% lo que sugiere que las compañías técnicas y áltamente técnicas (deep tech) tienen más probabilidades de convertirse en unicornios.
Diferenciación
Dos tercios de los unicornios ofrecían productos muy diferenciados de los de sus competidores en sus inicios. Esta diferenciación no significa necesariamente una mayor complejidad de ingeniería, sino que puede ser algo más ligero como una UI diferente.
Mercado
Nuevos vs. existentes
Más del 60% de los unicornios comenzaron en mercados con una demanda bien establecida. En el grupo aleatorio, esto es cierto sólo para el 47% de las compañías, lo cual indica una ventaja para las compañías que intentan competir en mercados grandes y establecidos.
Existe el mito de que las compañías que crean mercados nuevos acaban creando empresas más grandes, sin embargo los datos dicen que esta intuición es incorrecta.
Consumer vs. enterprise
Según la creencia popular, la frecuencia del éxito en consumer (B2C) es menor que en enterprise (B2B), pero la magnitud del éxito es mayor.
De nuevo, los datos vienen a contradecirnos.
Mientras que el grupo de unicornios está repartido casi equitativamente entre consumer y enterprise, la muestra aleatoria contiene más enterprise (57%), otorgando una ligera mayor probabilidad de éxito a las compañías B2C.
Competencia
¿Por qué ahora?
Los inversores suelen sobreestimar la ventaja de ser el primero en un mercado así como también suelen castigar en exceso ideas que ya se han probado antes y han fracasado. Muchas ideas se prueban repetidamente hasta que finalmente se alinean con las dinámicas de mercado apropiadas y acaban triunfando.
Lo importante realmente es entender los factores externos que pueden influir en el timing de una compañía: nuevas tecnologías que hacen posible lo que antes no lo era, cambios en la regulación, la aparición de nuevos segmentos de mercado u otros cambios en el comportamiento de los consumidores. Estos son los factores que influyen positivamente en el éxito de una compañía, más que ser el primero o el último en probar una idea.
Algunas de las compañías de más éxito fueron las primeras, otras estuvieron entre las cinco primeras y otras salieron más tarde. No se encontró ningún patrón obvio que diferenciase al grupo de unicornios del aleatorio.
Concentración
Se cree que las startups que intentan entrar en un mercado muy competido—i.e. dominado por grandes incumbentes—tienen las de perder.
El estudio sin embargo revela que algo más de la mitad (55%) de los unicornios se enfrentaron a grandes incumbentes cuando empezaron. A continuación viene el grupo de los que que apenas tenían competencia (17%) y los que entraron en mercados muy fragmentados (15%). Por último, un 13% competían sólo contra otras startups cuando comenzaron. No se observan diferencias apreciables con el grupo de control por lo que se concluye que la estructura del mercado al que se enfrentaron en sus inicios no tuvo una influencia decisiva en su futuro.
Defensibilidad
Una compañía tiene defensibilidad si es caro o difícil para otras replicar su éxito.
Entre los unicornios, sólo un 8% de las compañías no tenía ningún factor de defensibilidad por un 45% en el grupo de control. Esto viene a indicar que la creación de factores de defensibilidad es algo diferencial.
El 56% de las compañías mostraban defensibilidad en la propia ingeniería del producto, ventaja que muchas veces iba asociada a otras. El 28% presentaba efectos de red, por algo menos del 7% en el grupo de control, lo cual da una idea de la importancia de esta ventaja. Por último, un 19% de los unicornios mostraba defensibilidad a través de su marca, por un 7% en el grupo aleatorio, de nuevo mostrando que las startups que invierten en branding mejoran sus probabilidades de éxito.
Sobre la financiación
A pulmón o con gasolina
El 90% de los unicornios de la muestra estaban financiados por venture capital.
Crisis…¿qué crisis?
A pesar de que en momentos de crisis es normalmente más complicado encontrar financiación, algunas de las compañías estudiadas de más éxito se fundaron en años de crisis como 2007 ó 2009. Es posible que la dificultad en obtener recursos se vea compensada al menos en parte por una mayor facilidad a la otra de adquirir talento (más disponibilidad y más barato). En cualquier caso, no hay evidencia suficiente en los datos para establecer un patrón sobre si los mercados bajistas o alcistas conducen a éxitos mayores o no.
Menos es más. Eficiencia en capital
Tanto inversores como emprendedores están interesados en conseguir el mayor resultado posible con la menor financiación posible, minimizando la dilución.
La eficiencia en capital suele estar asociada a negocios que requieren pocas inversiones en inmobilizado (CAPEX), aunque no siempre es el caso. Algunos negocios relativamente intensivos en capital, obligados por la dificultad de encontrar financiación, acaban gastando menos en otras áreas u optimizando el circulante y acaban siendo relativamente eficientes. Por contra, compañías a priori ligeras en activos fijos como las de software pueden tener que invertir millonadas en adquisición de clientes con lo que acaban siendo poco eficientes.
El 42% de los negocios en el grupo de los unicornios tenían necesidades de capital bajas, por un 58% con necesidades moderadas (28%) o altas (30%).
Aceleradoras e incubadoras
El 85% de los unicornios no pasó por ningún programa de incubación o aceleración.
Las que lo hicieron, pasaron mayoritariamente por Y Combinator. Estos programas fueron especialmente beneficiosos para los fundadores primerizos.
Venture Capital
Las primeras rondas de financiación con inversores profesionales del grupo de los unicornios fueron más grandes (mediana de $4M) que las de las compañías del grupo aleatorio ($2.1M), diferencia que se acrecentó aún más en las segundas rondas ($15M vs. $4M).
El tiempo entre rondas fue también más corto en el caso de los unicornios que en sus contrapartidas. Los unicornios tardaron seis meses desde su fundación en obtener su primera ronda (vs. 1 año) y menos de dos años en conseguir la segunda (vs. 4 años).
Un 60% de los unicornios contaron en su primera ronda capital con VCs de primer nivel (eg Sequoia, Benchmark, Andreessen-Horowitz, Accel, etc.) por tan sólo un 20% en el grupo de control. Esto sugiere una fuerte correlación (que no necesariamente causación) entre conseguir financiación de un VC top y no. Esto también nos dice que un 40% de los unicornios alcanzaron el éxito sin que un VC considerado top les invirtiese en primeras rondas.
Exits
La mayor parte de los unicornios (46%) hicieron exit a través de una IPO, 19% a través de una adquisición y un 20% de las compañías eran aún privadas en el momento de realizar el estudio.
Conclusiones
Cuando hablamos de fundadores aprendimos que ni su edad, ni tener un perfil técnico o de negocio, ni su experiencia laboral o conocimiento de dominio son factores muy relevantes para el éxito de sus compañías. Tampoco lo es el número de cofundadores de la compañía ni, de nuevo, su perfil. Sin embargo, el haber estudiado en una buena universidad, especialmente en una con una fuerte cultura emprendedora, y, sobre todo, el haber emprendido antes—no digamos si se tuvo éxito, aunque fuese modesto—sí son factores que parecen influir positivamente en las probabilidades de la startup de convertirse en un unicornio.
Cuando hablamos de las compañías aprendimos que muchos unicornios estuvieron vinculados en su nacimiento o posteriormente a Silicon Valley y algunos pivotaron para encontrar un producto adecuado al mercado. En su mayoría, fabricaron “aspirinas” para sus clientes, aunque los enfoques vitamínicos también funcionan. Hemos visto también que las empresas que tienen por objetivo ayudar a sus clientes a ahorrar tiempo o dinero tienen más éxito y que es realmente importante tener un producto altamente diferenciado, independientemente de la estrategia de comercialización. No todos los unicornios persiguen la creación de nuevos mercados; de hecho, muchos compiten por ganar cuota de mercado donde ya existe una gran demanda de clientes. Asimismo, no es tan importante ser el primero en tener una idea como estar cerca de su punto de inflexión. Hemos visto que muchos unicornios compitieron en un mercado fragmentado o contra grandes (y anticuados) incumbentes y que emplean una serie de estrategias de defensa para protegerse de los competidores.
En cuanto a financiación, hemos visto que obtener venture capital es un factor definitivo a la hora de construir un unicornio, que pocos pasaron por aceleradoras y que, levantar algo más de dinero, más rápido y de mejores inversores tiene una correlación importante con el éxito. El momento del ciclo económico en el que se funda la compañía no es muy relevante, lo que queda demostrado por las grandes historias de éxito surgidas de las crisis. Por último vimos que la forma de hacer liquidez favorita de los unicornios son las salidas a bolsa.
Gracias por leer Suma Positiva.
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Las compañías incluida en la muestra habían obtenido al menos $3M en financiación externa.