[Infographie] Pourquoi les startups échouent-elles ? Par Guilhem Bertholet
Comprendre l’échec des startups est très certainement une chose intéressante lorsque… l’on veut réussir… Et pourtant, c’est encore à l’heure actuelle quelque chose de compliqué à comprendre, car trop souvent basé sur des témoignages, et non sur des chiffres (ou alors ils sont noyés dans ceux, plus généraux – et plus généreux) de la création d’entreprise, quand ce n’est pas avec ceux de l’auto-entrepreneur qui a du plomb dans l’aile actuellement.
Cette infographie de Visual.ly, pour le compte du Génome Project, reprend les données de 32000 startups qui ont ouvert leur coeur et leurs chiffres, pour essayer d’y voir plus clair.
Certes, les chiffres sont « américanisés », ce qui est toujours à prendre avec des pincettes puisque de notre côté de l’Atlantique tout est très différent, mais on peut tout de même rencontrer quelques chiffres et données intéressantes. Parmi elles, j’ai retenu :
- le rappel que la phase « start-up » n’est qu’un passage, qui se termine par la capacité à « scaler », c’est-à-dire à grossir de manière industrialisée et efficiente.
- le découpage en 4 phases de la vie de la start-up : la découverte (trouver le problème à résoudre), la validation (prouver que les gens sont intéressés dans le produit qu’on a mis au point pour résoudre le problème), l’efficacité (pour trouver le bon business model et savoir comment acquérir – efficacement – des clients) et finalement la « scalabilité » (pour grandir de manière agressive).
- que les montants moyens levés sont de 0,2M $ en phase 1 (petit tour de BA classique), 0,8 et 0,9 M$ en phases 2 et 3, avec assez peu de différence entre les deux, et finalement 3M$ pour la phase de passage à l’échelle.
- qu’il faut en moyenne 7 mois en phase 1, et 17 mois avant de scaler, ce qui confirme mon théorème, pas du tout scientifique, selon lequel l’entrepreneur a 18 mois pour vraiment faire en sorte qu’il se passe un truc !
- que les startups qui ont tendance à échouer se valorisent beaucoup plus cher que celles qui se valorisent raisonnablement (12M$ contre 0,8M$ !).
- qu’une croisssance trop rapide des utilisateurs dans les phases 1-2 n’indique en rien une réussite ensuite !
- qu’il n’est pas non plus forcément un bon présage d’avoir trop rapidement des utilisateurs payants en B2B.
- que les startups qui se plantent écrivent beaucoup plus de lignes de code que celles qui réussissent.
Allez, je vous laisse déguster les chiffres par vous-mêmes !!
Retrouvez moi via:
Le titre de ce post donne vraiment la nausée quand on est entrepreneur !
Le contenu est très intéressant, dommage d’avoir choisi ce titre, ce qui a failli me faire passer à côté de la lecture d’un bon article.
D’accord avec Mathieu.
Dommage que le titre soit flippant et plutôt négatif.
L’article/infographie donne autant de clés de réussite que de choses à ne pas faire alors pourquoi voir le verre à moitié vide quand on aurait pu le voir à moitié plein?
L’entrepreneur a besoin de positiver pour avancer!
A l’inverse, me concernant c’est le titre qui m’a appâté. Sachant qu’on apprend toujours plus de l’échec, le sujet m’a paru tout de suite évocateur.
Il est vrai que la théorie du développement d’une startup est su de tous dans les grandes lignes et les grandes phases. Pour autant avoir plus de précisions chiffrés sur autant d’éléments de détails permettent éventuellement d’en tirer des règles ou des préconisations.
J’ai surtout aimé la référence faite en toute fin d’infographie à la relation lignes de code/succès de la startup. Les chiffres laissent penser que le « faire simple » pour commencer est de rigueur. Une idée que je vais peut-être creuser via mon blog ;)
Merci pour le billet.