कार्टा डेटा बड़ी मंदी दिखाता है और शुरुआती चरण के स्टार्टअप मुश्किल से प्रतिरक्षा करते हैं
की कमी वेंचर कैपिटल की तूफानी 2021 ने कुछ स्टार्टअप को बख्शा।
निजी कंपनियों को शेयरधारक प्रबंधन सेवाएं प्रदान करने वाली कार्टा के नए डेटा से संकेत मिलता है कि उद्यम पूंजी गतिविधि में मंदी एक चरण या क्षेत्र तक सीमित नहीं है। इसके बजाय, कार्टा के इनसाइट्स के प्रमुख, पीटर वॉकर से कई Q1 2022 डेटा बिंदुओं का विवरण देने वाली एकत्रित जानकारी इंगित करती है कि कम परिपक्व स्टार्टअप भी निजी बाजार निवेश में पुलबैक के प्रति प्रतिरक्षित नहीं होंगे।
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प्रौद्योगिकी शेयरों का मूल्य 2021 के अंत में गिरना शुरू हुआ, यह गिरावट 2022 में जारी रही, जिससे कई तकनीकी स्टोर अपने हालिया मूल्यांकन उच्च से भारी छूट पर कारोबार कर रहे थे। चूंकि लेट-स्टेज स्टार्टअप्स के लिए वैल्यूएशन सार्वजनिक कंपनियों की तुलना में सबसे आसानी से होता है, इसलिए ग्रोथ-स्टेज निवेशकों से अपने मूल्य निर्धारण मॉडल को हिला देने और शायद अपनी जोखिम उठाने की क्षमता को कम करने की उम्मीद की गई थी।
कुछ लोगों का तर्क है कि पहले चरण के स्टार्टअप अपने बाद के चरण के भाइयों से बेहतर प्रदर्शन करेंगे। हालांकि, सार्वजनिक बाजार में मूल्यांकन परिवर्तन के प्रभाव – स्टार्टअप के लिए अनुमानित निकास मूल्यों का पुन: मूल्य निर्धारण, जो निजी निवेश दौर में उनके मूल्य को बदल सकता है – कुछ की अपेक्षा से अधिक नीचे गिर जाता है। (Vanity Kippah ने इस सप्ताह के अंत में इस घटना की कुछ जांच की।)
और जबकि निवेशकों के बीच चर्चा है कि कुछ कितने महंगे हैं? सब शुरुआती दौर में ऐसा लगता है कि शुरू से ही कोई भी स्टार्टअप मंदी के असर से सुरक्षित नहीं है।
प्रति श्रृंखला विलंब मापना
जब निजी कंपनियों की बात आती है तो मंदी के प्रभाव को मापना अधिक कठिन होता है। उनकी वित्तीय जानकारी परिभाषा के अनुसार निजी है, जिसका अर्थ है कि हम उनकी कमाई, मार्जिन और विभिन्न आय मेट्रिक्स के बारे में ज्यादा नहीं जान सकते हैं, जो कि पूर्व-आय वाली कंपनियों के मामले में वैसे भी बहुत प्रासंगिक नहीं होंगे।
यह कार्टा के डेटा को हमारे लिए विशेष रूप से प्रासंगिक बनाता है: यह हमें पहली तिमाही में स्टार्टअप के लिए राउंड की संख्या और श्रृंखला द्वारा जुटाई गई कुल पूंजी देता है। चेतावनी यह है कि डेटा केवल प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने वाले स्टार्टअप से संबंधित है, लेकिन हमने एक ऐसे कारक की पहचान नहीं की है जो अनिवार्य रूप से उन्हें उनके समकक्षों से अलग बनाता है जो कार्टा का उपयोग नहीं करते हैं।
इससे पहले कि हम इसका अर्थ अनपैक करें, आइए डेटा पर करीब से नज़र डालें। कार्टा पर प्रति श्रृंखला राउंड की संख्या:
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