Инвест-тезисы Mento vc У фонда есть стратегия: во что мы инвестируем и почему. Она задает рамку на несколько лет вперед. Стратегия включает в себя в том числе инвест-тезисы - концепции, через которые мы смотрим на каждый стартап, когда решаем инвестировать или нет. Решил поделиться с вами слайдом из питчдека нашего второго фонда (см. картинку к посту). На нем мы объясняем потенциальным LP наш подход к отбору стартапов. Вот перевод и расшифровка: 1️⃣ Application layer. Выбираем стартапы, которые строят продукт поверх LLM и продают его конечному клиенту Доступ к LLM у всех одинаковый: сама по себе модель - не преимущество. Ценность сохранится у того, кто построил на ее основе конкретный продукт для клиентов, и смог их 1) найти 2) удержать 3) принести им много пользы. 2️⃣ Targeting the outsource budget. Инвестируем в тех, кто заменяет уже нанятого подрядчика Компании-клиенты уже платят кому-то на аутсорсе (бухгалтерия, мартикенг, агентства): не нужно ничего менять, нужно просто начать платить другому подрядчику. Стартап просто становится этим другим подрядчиком, но в 2-3 раза дешевле или быстрее. Мы ищем тех, кто своим продуктом заберет часть аутсорс-бюджета, а не тех, кому надо с нуля встраиваться как новой статье расходов. 3️⃣ Outcome-as-a-Service. Продукт компании - это выполненная работа (outcome). Конкретный результат, НЕ новый инструмент Простой жизненный пример: можно продать газонокосилку за $500. Вместе с ней клиент купит еще пачку задач: • косить газон самому, тратя на это время; • или искать человека, который будет косить; • затраты на: заправлять, чинить, хранить косилку. А можно изначально продавать стриженый газон за $200/мес - т.е. готовый результат вместо инструмента. 4️⃣ Repeatable-first. Инвестируем в тех, кто автоматизирует работу, у которой __есть правильный ответ__ Есть работа с однозначно правильным ответом, а есть - без него. Пример: у закупки рекламы с креативами универсально верного ответа нет - это креативная, творческая задача. А у таможенной декларации ответ есть: для нее создан справочник, по которому его можно проверить. Мы ищем стартапы, которые автоматизируют задачи с четкими правилами и проверяемым результатом. 5️⃣ Structural labor shortage. Инвестируем в тех, кто закрывает нехватку людей на рынках, откуда работники уходят Пример: никто не хочет становиться бухгалтером. Тем, кто массово выучился на бухгалтера, сейчас 60+ Они стареют и выходят на пенсию, а на их место никто не приходит, потому что молодые не хотят делать такую работу. Именно такая работа должна быть автоматизирована. 6️⃣ Execution is the data wedge. Инвестируем в тех, кто, делая продукт, накапливает данные, которых нет ни у кого Два врача: один 20 лет читал учебники, второй 20 лет вел прием. AI, LLM - это учебник, он есть у всех. Но само ведение приема, с фиксацией решений и результата = накапливание уникального опыта, которого нет в учебнике (=не знает универсальная LLM). Опыт купить нельзя, только заработать временем. От этого растет ценность компании, помогающей накопить и реализовывать эти данные. Важно, что наши тезисы подвижны: мы раз в квартал пересматриваем их, чтобы подход оставался актуальным. Лучшие посты | Mento VC Fund II | Стать инвестором