À partir des résultats de son backtesting, Early Metrics a regroupé statistiquement les entreprises ayant des trajectoires de croissance similaires. Ces clusters sont construits par ses algorithmes en fonction des résultats obtenus par les entreprises à travers d’un modèle de backtesting, qui est basé sur quatre piliers d’évaluation de la croissance : la croissance de l’équipe, la croissance de l’entreprise, les finances et le financement.
Ainsi, les algorithmes de regroupement en « clusters » proposent trois groupes en fonction de ces scores de backtesting, ce qui permet également de décrire les caractéristiques des groupes en termes de profil de croissance. Puis, pour chacun de ces découpages, il est observé la répartition des entreprises au sein des clusters en fonction de: la période de backtesting (12 mois, 24 mois, 36 mois, 50 mois), l’ensemble des données mais aussi le quintile (ou le décile) de la notation EM.
Les startups évaluées par Early Metrics sont souvent à un stade précoce ou à un stade de pré-revenu.
Pouvoir prédire avec fiabilité la trajectoire de croissance d’une startup
Early Metrics a effectué des travaux de backtesting sur plus de 2 940 startups notées issues de 18 secteurs d’activité. Les résultats observés permettent de mettre en évidence la pertinence de sa méthodologie en matière de prédiction de la croissance d’une entreprise.
Les résultats du backtesting sur 36 mois révèlent des tendances clés sur les revenus, la taille des équipes, mais aussi sur les levées de fonds.
Les chiffres clés recueillis indiquent que le classement d’Early Metrics ne fournit pas seulement des prévisions sur la croissance de l’entreprise, mais également sur ses finances, la croissance de l’équipe et la probabilité de réussir à lever des fonds. 36 mois après la notation d’Early Metrics, les startups classées dans le top 20% ont connu une croissance de 161% de leur chiffre d’affaires, de 138% de la taille de leur équipe, et ont levé 120% de leur objectif initial de financement.
Selon Edouard Thibaut, directeur général des opérations, produits et données “Nous sommes fiers de ces résultats qui démontrent la pertinence d’une approche extra-financière pour évaluer le potentiel des startups, d’autant plus que les derniers résultats mettent en avant notre capacité à prédire la croissance à 3 ans, avec des algorithmes spécifiques au secteur et à la maturité des entreprises. Je tiens à remercier les plus de 2 900 entrepreneurs qui ont participé à nos études statistiques, en nous donnant accès à leurs données privées, afin que nous puissions améliorer continuellement nos modèles de notation.”
