vendredi, décembre 27, 2024

Tour d’horizon TechCrunch + : Au-delà du test de Turing, 3 VC sur SVB, tactiques de tarification basées sur l’utilisation

Quand j’ai déménagé à San Francisco, la rotonde originale du 532 Market Street était un magasin Sharper Image plein de boules de plasma et de touristes essayant des fauteuils de massage.

La succursale ETrade qui a repris l’espace a fermé il y a quelques années, mais en août dernier, elle a trouvé un nouveau locataire : la Silicon Valley Bank. Soupir.

Downtown SF n’a pas rebondi de la pandémie, mais c’est un emplacement privilégié avec beaucoup de trafic piétonnier. Espérons qu’après la fin des opérations de la Silicon Valley Bridge Bank, une entreprise viable s’installera.

Mais ce n’est qu’un coin de rue. La deuxième plus grande faillite bancaire de l’histoire des États-Unis va remodeler l’écosystème des startups pour les années à venir.


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La Silicon Valley Bank était plus qu’un choix privilégié pour la gestion de la masse salariale et de la trésorerie des investisseurs : elle offrait également des services de gestion de patrimoine et des prêts immobiliers à des taux inférieurs au marché et aidait à coordonner les ventes d’actions privées. C’était aussi un requis choix pour de nombreux clients dont les contrats les obligeaient à « utiliser l’entreprise pour la totalité ou la plupart de leurs services bancaires », a rapporté CNBC.

Alors, où l’effondrement de cette banque laisse-t-il l’industrie technologique ? Qui est le plus vulnérable, qui en bénéficiera et quelles sont certaines des implications à long terme pour le capital-risque ? Pour en savoir plus, Karan Bhasin et Ram Iyer ont interviewé :

  • Maëlle Gavet, PDG, Techstars
  • Niko Bonatsos, directeur général, General Catalyst
  • Colin Beirne, associé, Two Sigma Ventures

« Nous allons probablement voir une consolidation dans la classe VC », a déclaré Gavet.

« C’était déjà en cours, mais cela va probablement l’accélérer, car SVB était également un fournisseur prééminent de prêts aux médecins généralistes pour effectuer leurs sondages d’engagement de capital. »

Merci beaucoup pour la lecture,

Walter Thompson
Responsable éditorial, TechCrunch+
@votreprotagoniste

La révolution de l’IA a dépassé le test de Turing : présentation d’un nouveau cadre

Crédits image : themacx / Getty Images (L’image a été modifiée)

Un ami m’a récemment demandé d’identifier un bloc de texte ChatGPT qu’il avait intégré dans un e-mail. J’ai pu facilement, mais seulement parce que le passage était particulièrement ennuyeux et ne leur ressemblait pas du tout.

Bien que l’IA générative dépasse mes attentes, le test de Turing est en grande partie intact dans mon expérience personnelle. Mais pour combien de temps encore ?

L’entrepreneur/investisseur Chris Saad dit que nous avons besoin d’une nouvelle référence qui va au-delà de la « base simpliste réussite/échec » de Turing, c’est pourquoi il a développé « une nouvelle approche pour évaluer les capacités de l’IA basée sur la théorie des intelligences multiples ».

Construire un mouvement PLG en plus de la tarification basée sur l’utilisation

beignet avec garnitures roses sur une table rose

Crédits image : miguelangelortega (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

En juillet dernier, Puneet Gupta, un ancien directeur général d’AWS qui est maintenant PDG et co-fondateur d’Amberflo.io, a écrit un article TC+ expliquant comment les startups SaaS peuvent adopter des modèles de tarification basés sur l’utilisation.

Dans un suivi, il partage quatre tactiques que les équipes peuvent utiliser pour collecter, analyser et exploiter les données des clients afin d’éliminer les conjectures dans les décisions de tarification.

« Lorsque vient le moment de prendre des décisions concernant l’emballage et la tarification des produits, le premier endroit vers lequel vous vous tournez devrait être le pipeline de mesure des données d’utilisation historiques », écrit-il.

Il est temps de faire confiance : questions posées par les clients en matière de cybersécurité et comment y répondre

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Crédits image : Thomas Hertwig/EyeEm (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

Se mettre à la place de ses clients peut soulever des questions inconfortables, en particulier pour les startups de cybersécurité, déclare l’investisseur providentiel Ross Haleliuk.

Pour aider les équipes à raccourcir l’intervalle de « délai de confiance », il pose plusieurs questions que les clients de la cybersécurité sont susceptibles de poser lors de l’évaluation des fournisseurs, ainsi que des éléments d’action qui peuvent aider à fournir des réponses convaincantes.

« Il est important de garder à l’esprit que la confiance se construit sur une longue période, mais qu’elle peut être perdue en un instant », écrit Haleliuk.

Trouver la valorisation de votre startup : un investisseur providentiel vous explique comment

Pile de pièces sur une balance

Crédits image : sommart (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

Dans sa dernière chronique, Marjorie Radlo-Zandi, contributrice de TC+, explique comment les investisseurs providentiels comme elle établissent des évaluations pré- et post-money.

« Lorsque j’évalue les investissements potentiels, je m’assure qu’il s’agit d’un produit ou d’un service qui me tient à cœur et je me renseigne sur le marché de l’entreprise », dit-elle.

« Je veux voir une évaluation juste de l’entreprise et un marché bien défini d’une valeur d’au moins 100 millions de dollars. »

Venir à chaud est un excellent moyen d’écourter une réunion d’investisseurs. Pour aider les nouveaux fondateurs à éviter d’agiter des drapeaux rouges, elle décompose la méthode Berkus et explique pourquoi les fondateurs mal informés recherchent souvent des évaluations irréalistes.

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