数据驱动下的风投行业( 二 ) 作者丨海腰头图丨图虫创意红

数据驱动下，地理因素将不再是投资的限制。
BlossomCapital的数字化系统让团队可以追踪远离科技公司聚集的中心城市之外的创业公司；KimaVentures在地球上的6个大洲，每周投资2到3家公司；Rocketship只在硅谷设有办公室，但其投资遍及南美洲，欧洲，中国，印度和东南亚， 46%的投资在美国本土之外；EQTVenture的投资遍及欧洲14个国家。
数据驱动下，可以将投资扩展到更多领域。
Coatue每年投入超过3000万美元打造的Mosaic系统，通过分析Salesforce等公司的费用数据，关注到了用户为AdobeXD付费的趋势变化，这种认知促成了Coatue在之前不熟悉的协作办公和设计平台的投资，如InVision和Figma 。
Mosaic系统可以查看一家SaaS公司在ARR为2000万美元时的用户净留存率是什么水平，从而在研究类似新的市场或企业时做出理性判断。
数据驱动下， VC投的更早，更快，更多，更广，但相比之前，需要更少的投资人。
KimaVentures每周投资2到3家公司，只有3个投资人；RightSideCapitalManagement投资了800多家公司，大部分没有见过面，投资人的数量一只手就能数过来。InreachVenture的合伙人Bonanzing称，数字化系统干的活儿，抵的上一支分析师军队（AnArmyOfAssociates）。
投资策略和组织架构
都将发生深刻变革
投的更早，更快，更多，更广，但只需更少的投资人，不仅是投资速度，数量，广度和组织人员数量的变化，还将深刻改变传统VC的投资策略和组织架构。
【数据驱动下的风投行业】过去VC行业的共识是，要想有高收益，必须在单个非共识项目上投的足够多。共识类项目因为被普遍看好，价格必定水涨船高，哪怕投进去，回报也不高。明星项目如果投的不够多，经过数轮融资的稀释，回报同样不高。
先说非共识。过往的非共识更多的是行研或认知层面，别人看不懂我能看懂，或我比别人先看懂。但数据驱动下，系统能看懂也可以，或大家都能看懂，但我发现的早。典型例子如上文提到的InreachVenture投资Oberlo ， EQTVenture投资AnyDesk 。
再说投的多。如果系统能预测其他投资机构的水平，大范围，小金额的跟投也可以产生不错的收益率，这种撒胡椒面的投法在以前被多次证明收益率极低。
CorrelationVentures成立后的四年内没有做一笔投资，而是开发了一套号称科技行业最复杂的数字化系统。这套系统有过去20年美国所有的VC投资数据，追踪投资人，金融细节，董事会成员等维度，可以预测其他投资机构的成功率。系统加持下， CorrelationVentures决定是否投资最多只需要两周，这样的速度让其成为了完美的跟投合作方，也决定了其投资策略，即从不领投，只做跟投。
投资策略的改变，必然带来组织架构的改变。
VC从业者将不必然是金融行业的毕业生，也不必有投资，咨询等方面的背景。未来的VC ，员工构成可能以数据科学家和算法工程师为主， VC的合伙人将更像科技公司的CEO 。
Rocketship的招聘页面上的第一句话是，我们热爱数据，我们甚至写了一本热爱数据的书。我们做投资的方式，跟你工作的方式一样，用数据。

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数据科学部门将成为未来VC的核心部门，而不再是传统VC中的边缘支持部门。SignalFire的创始人ChrisFarmer称，我们不把他们（数据科学家）看作IT部门，他们是投资这门生意的核心（Wedon’ttreatthemliketheITdepartment ， Theyaretheheartofthebusiness）。