Data Room to narzędzie służące do udostępniania kluczowych informacji o firmie, których potrzebują inwestorzy lub potencjalni partnerzy biznesowi. Jest to przestrzeń, w której zgromadzone są metryki oraz dokumenty dotyczące działalności startupu.
Data Room może zawierać dokumenty finansowe, umowy z klientami i dostawcami, wizję i strategię rozwoju, dane o produktach i usługach oraz informacje o zespole zarządzającym. Dzięki temu inwestorzy mogą szybciej i łatwiej ocenić potencjał biznesowy startupu i podjąć decyzję o inwestycji.
Data Room jest zwykle zabezpieczony hasłem i dostęp do niego ma tylko wybrane grono osób, które otrzymały zaproszenie do udziału w procesie inwestycyjnym. Ważne jest również, aby dokumenty były uporządkowane i łatwe do znalezienia, aby osoby korzystające z Data Room mogły gwałtownie znaleźć potrzebne informacje.
## Jakie metryki warto przedstawić inwestorom?
W Data Room powinny znaleźć się metryki, które pomogą potencjalnym inwestorom w dokładnej ocenie wartości i perspektyw rozwoju firmy. Warto uwzględnić:
Wskaźniki finansowe: Takie jak rachunki zysków i strat, bilans finansowy, przepływ pieniężny i inne raporty finansowe, które zapewniają pełny obraz wyników finansowych firmy.
KPI: Metryki przedstawiające postępy i wzrost firmy, takie jak wzrost przychodów, koszt pozyskiwania klienta, retencja klientów i LTV.
Analiza rynku i badań: Informacje o wielkości rynku, konkurencji i grupie docelowej firmy.
Metryki operacyjne: Takie jak koszty produkcji, rotacja zapasów i zarządzanie łańcuchem dostaw.
Metryki zasobów ludzkich: Takie jak rotacja pracowników i plany wynagradzania.
Dokumenty prawne: Takie jak statut, regulaminy i wszelkie umowy prawne, do których firma przystąpiła.
## Jakich metryk nie warto przedstawiać?
Należy unikać metryk próżności. Są to statystyki pozornie imponujące i zachęcające, ale w rzeczywistości nie odzwierciedlają faktycznego sukcesu firmy. Niektóre z takich metryk to:
1. Liczba użytkowników: To popularna metryka, która nie zawsze odzwierciedla wartość i zaangażowanie użytkowników. Liczba użytkowników może być napompowana przez fałszywe konta, nieaktywnych użytkowników lub użytkowników, którzy korzystają z darmowej wersji produktu, ale nie przekładają się na przychody firmy. Lepiej skupić się na analizie użytkowników, którzy są płatnymi subskrybentami czy też na liczbie użytkowników, którzy są faktycznie zaangażowani i regularnie korzystają z kluczowej funkcjonalności produktu.
2. Liczba pobrań aplikacji: Podobnie jak w przypadku liczby użytkowników, ilość pobrań może być myląca, ponieważ nie każdy, kto pobiera aplikację, z niej korzysta. Dodatkowo ta metryka nie mówi nic o przychodach, jakie generuje aplikacja.
3. Czas spędzony na stronie: Wysoki czas spędzony na stronie może wydawać się zachęcający, ale w rzeczywistości nie mówi nic o tym, czy użytkownicy wykonują pożądane przez firmę akcje, takie jak zakup produktu lub rejestracja na stronie.
4. Statystyki dotyczące mediów społecznościowych: Liczba polubień, udostępnień i komentarzy na stronie firmy na portalach społecznościowych może wydawać się imponująca, ale w rzeczywistości nie przekłada się na przychody ani na wartość marki.
5. Liczba wyświetleń: Ta metryka może być myląca, ponieważ nie mówi nic o tym, czy użytkownicy przeszli do konkretnej akcji na stronie, taka jak rejestracja, pobranie e-booka, dokonanie zakupu czy wypełnienie formularza kontaktowego.
Przygotowując Data Room, warto skupić się na metrykach, które rzeczywiście odzwierciedlają wartość firmy i pozwalają na ocenę jej potencjału do generowania przyszłych zysków i wzrostu.
## Dlaczego Data Storytelling jest ważny?
W Data Room warto nadać kontekst danym i zbudować odpowiednią narrację, ponieważ ułatwia to zrozumienie prezentowanych informacji i pozwala na szybsze i bardziej trafne wnioskowanie.
Dane bez kontekstu mogą być trudne do zrozumienia i interpretacji, a jedynie pokazanie kilku liczb i wykresów niekoniecznie dostarczy inwestorom wyczerpującej wiedzy o biznesie. Z kolei odpowiedni data storytelling pozwala na pokazanie inwestorom, jak dana firma osiąga swoje cele biznesowe, jakie ma wyzwania i jak zamierza je przekuć w sukces.
Dzięki temu inwestorzy mogą łatwiej zrozumieć, w jaki sposób dany startup działa, jakie ma cele i jakie wyzwania przed nim stoją. Pomaga to również w budowaniu pozytywnego wizerunku firmy i przekonywaniu inwestorów o jej potencjale.
Zmienności w danych startupu powinny być objaśnione. jeżeli wprowadziliśmy do naszego produktu funkcjonalność, która przyczyniła się do wzrostu sprzedaży czy zaangażowania użytkowników, to dobrze jest o tym opowiedzieć. W ten sposób pokażemy sprawczość naszych inicjatyw i sukcesy, jakie osiągnęliśmy. jeżeli w statystykach widoczne są spadki, to dobrze jest pokazać, iż firma rozumie, dlaczego one wystąpiły. Mogą wynikać choćby z sezonowości charakterystycznej dla naszego produktu. Dobrze jest takie czynniki podkreślić. choćby jeżeli wydają się oczywiste dla osób zarządzających firmą. Dla potencjalnych inwestorów nie muszą być oczywiste.
## Czy można gwałtownie zbudować Data Room własnego startupu przy pomocy języka programowania R i biblioteki Shiny?
Tak, jest możliwe zbudowanie własnego Data Room przy użyciu języka programowania R oraz biblioteki Shiny. Shiny to narzędzie, które umożliwia tworzenie interaktywnych aplikacji w języku R, dzięki czemu można zbudować intuicyjny i łatwy w użyciu interfejs.
Aby zbudować własny Data Room przy użyciu Shiny, należy najpierw utworzyć odpowiednie połączenia z bazami danych, z których będą pobierane i przetwarzane dane. Dla uproszczenia, w niniejszym artykule, przykładowe dane będą podane bezpośrednio w kodzie. W zależności od potrzeb firmy przygotowującej Data Room, można bezpośrednio połączyć się z bazą danych, czy też wczytać wyeksportowane dane w postaci pliku CSV. Istnieje wiele bibliotek, które to umożliwiają.
Następnie można utworzyć aplikację Shiny, która będzie wyświetlała wybrane metryki i informacje o firmie, takie jak rachunki zysków i strat, bilans finansowy, informacje o inwestorach i inne ważne informacje.
W Shiny można również dodać różne narzędzia, takie jak filtry, wykresy, tabelki i inne elementy, które ułatwiają wizualizację i analizę danych. Po zbudowaniu aplikacji można ją udostępnić potencjalnym inwestorom dzięki zabezpieczonego logowania lub innych narzędzi kontroli dostępu.
## Investor Data Room w R Shiny - przykład
Na mojej stronie internetowej www.startupdataguy.com znajdziesz przykład, który może posłużyć jako inspiracja dla stworzenia własnej aplikacji.
Startup Investor Data Room składa się z dwóch zakładek. Pierwsza przedstawia najważniejsze z punktu widzenia danego startupu metryki.
Druga zakładka przedstawia kohorty retencyjne oraz objaśnienia budujące narrację - wyjaśniające zmienności danych przedstawiające wnioski z analizy oraz plan firmy na polepszenie sytuacji.
### Biblioteki przydatne w budowie aplikacji
```
library(shiny)
library(argonR)
library(argonDash)
library(magrittr)
```
### Przykładowa aplikacja składa się z czterech skryptów:
#### app.R
Ten skrypt tworzy interaktywną aplikację dzięki biblioteki Shiny w języku R. Tu definiujemy nazwę aplikacji oraz jej opis. W tym miejscu możemy zaimportować biblioteki, jakie będą potrzebne w aplikacji.
W tym przykładzie zdefiniowane są trzy źródła: "sidebar.R", "keyStatsTab.R", "retentionTab.R". Plik "sidebar.R" definiuje pasek boczny, "keyStatsTab.R" definiuje pierwszą kartę, a "retentionTab.R" drugą.
Aplikacja jest tworzona dzięki funkcji "shinyApp", która składa się z dwóch argumentów. Pierwszym argumentem jest interfejs użytkownika, który jest definiowany dzięki funkcji "argonDashPage", a drugim argumentem jest serwer, który jest definiowany dzięki funkcji "server".
Interfejs użytkownika składa się z tytułu opisu, paska bocznego oraz dwóch kart. Pierwsza karta zawiera elementy zdefiniowane w pliku "keyStatsTab.R", a druga karta zawiera elementy zdefiniowane w pliku "retentionTab.R".
```
source("sidebar.R")
source("keyStatsTab.R")
source("retentionTab.R")
shiny::shinyApp(
ui = argonDashPage(
title = "Tytuł",
author = "Twoje Imię",
description = "Twój Opis",
sidebar = argonSidebar,
body = argonDashBody(
argonTabItems(
keyStatsTab,
retentionTab
)
)
),
server = function(input, output) {}
)
```
#### sidebar.R
Plik "sidebar.R" definiuje pasek boczny, w którym mamy menu, gdzie znajdują zakładki "keyStats" i "retention". Skrypt może wyglądać podobnie do tego:
```
argonSidebar
