En quoi le scoring des investisseurs diffère-t-il selon les plateformes de bases de données ?

Le scoring des investisseurs varie fortement d’une plateforme à l’autre. Certaines classent selon l’activité de deal, d’autres selon l’adéquation avec la thèse d’investissement, et beaucoup ne scorent pas du tout les investisseurs. La plateforme que vous utilisez détermine quels investisseurs apparaissent sur votre liste et si ces investisseurs sont réellement pertinents pour votre levée de fonds.

La plupart des fondateurs supposent que les bases de données d’investisseurs fonctionnent de la même manière. Ce n’est pas le cas. La logique selon laquelle chaque plateforme fait remonter et classe les investisseurs façonne toute votre liste de prospection avant même l’envoi d’un seul e-mail. 

Que signifie réellement le scoring des investisseurs ?

Le scoring des investisseurs correspond à la manière dont une base de données classe ou filtre les investisseurs afin d’aider les fondateurs à identifier les correspondances les plus pertinentes. Il peut intégrer l’activité de deal, le stade d’investissement, le focus sectoriel, la taille des tickets, et la date la plus récente de déploiement de capital.

Mais les plateformes divergent fortement sur ce point. Certaines scorent sur des données brutes d’activité. D’autres utilisent un étiquetage manuel. Quelques-unes s’appuient sur un matching basé sur l’IA. Et certaines se contentent de classer leurs listes par ordre alphabétique et appellent cela une « base de données de capital-risque ».

Cette différence est déterminante, car la logique de scoring détermine directement les noms que vous voyez en premier.

En quoi les principales plateformes scorent-elles les investisseurs différemment ?

L’écart entre les plateformes devient évident lorsqu’on examine ce que chacune mesure réellement.

Crunchbase

•      Score principalement selon la fréquence des tours de financement et l’implication dans les entreprises.

•      Ne filtre pas selon l’activité actuelle ni le statut de déploiement actif.

•      Solide pour la découverte, faible pour la pertinence au stade fondateur.

•      Les investisseurs inactifs sont classés aux côtés des actifs, sans distinction.

PitchBook

•      Fort accent sur les données institutionnelles : volume de deals, performance du portefeuille, taille des fonds.

•      Conçu pour les analystes et les acheteurs institutionnels, pas pour la prospection des fondateurs en early stage.

•      Le scoring favorise les acteurs à gros tickets ; les fondateurs en seed obtiennent souvent des résultats non pertinents.

•      Des filtres avancés existent, mais nécessitent un temps de configuration important. 

AngelList

•      Scoring faiblement corrélé à l’engagement sur la plateforme et aux deals historiques.

•      Plus pertinent pour des levées très early stage ou basées sur des syndicats.

•      La fraîcheur des données varie fortement ; de nombreux profils sont déclaratifs.

Signal by NFX

•      Utilise un scoring basé sur le réseau avec des chemins d’introduction chaleureuse.

•      Priorise la proximité relationnelle plutôt que la seule activité de deal.

•      Utile pour cartographier la distance de connexion jusqu’à des investisseurs spécifiques.

•      Moins utile pour les fondateurs qui construisent une liste brute depuis zéro.

SheetVenture

•      Score les investisseurs sur le déploiement actif : deals conclus sur les 18 derniers mois.

•      Exclut automatiquement les investisseurs fantômes et les fonds dormants.

•      Associe les investisseurs aux startups selon le stade, le secteur et la taille du ticket.

•      Exporte directement vers des feuilles de calcul sans verrouillage CRM. 

Pourquoi l’écart de scoring est crucial pour les fondateurs

Les fondateurs qui passent des heures à construire une liste de 200 investisseurs depuis une base qui ne filtre pas le déploiement actif construisent la mauvaise liste. Une plateforme qui classe les investisseurs selon un historique de financement de 2019 fera remonter des fonds qui n’ont pas signé de chèque depuis des années.

Le problème n’est pas l’effort. C’est le modèle de scoring de la base de données.

Quand la prospection échoue, les fondateurs supposent souvent que le problème vient de leur pitch. C’est parfois le cas. Mais parfois, les investisseurs de cette liste ne déploient tout simplement pas de capital actuellement, et aucun niveau de finition du pitch n’y changera rien.

Comprendre les investisseurs pertinents pour votre stade et votre secteur est la première étape. La méthode de scoring de la plateforme que vous utilisez détermine si cette étape vous mène réellement quelque part.

Que rechercher dans un modèle de scoring avant de choisir une plateforme

Avant de vous engager sur une plateforme, posez ces questions :

•      Récence : Le scoring tient-il compte du déploiement récent ? Un investisseur actif en 2020 n’émet peut-être plus de chèques aujourd’hui.

•      Taille de ticket : Y a-t-il un filtre par taille de ticket ? Une levée de 500 k$ et une levée de 5 M$ exigent des listes totalement différentes.

•      Matching secteur et stade : Le scoring correspond-il à votre verticale et à votre tour spécifiques ? Une découverte trop large dilue la capacité de prospection.

•      Suppression des inactifs : La plateforme supprime-t-elle automatiquement les investisseurs fantômes, ou devez-vous le faire manuellement ? 

Les plateformes construites autour de l’intelligence investisseurs répondent aux quatre. La plupart des bases de données généralistes n’en couvrent qu’une ou deux. 

Pourquoi la précision du scoring est difficile à mesurer

Les fondateurs savent rarement à quel point le scoring d’une plateforme est précis avant d’avoir envoyé 50 e-mails sans réponse. À ce stade, le coût se mesure en temps et en momentum de deal.

Le meilleur indicateur indirect de précision du scoring est la récence des deals. Si une plateforme peut afficher des investisseurs ayant conclu des deals sur les 6 à 18 derniers mois, filtrés par stade et secteur, alors le scoring remplit son rôle.

Si ce n’est pas le cas, vous parcourez une archive historique, pas une base de données active.

Pour comprendre comment fonctionne la prise de décision des VC du côté investisseur, il est utile de savoir que les investisseurs raisonnent en fenêtres de déploiement actif et en adéquation de thèse. La logique de scoring de votre plateforme doit refléter cette réalité.

Pour voir comment l’alignement stade-secteur influence vos résultats, lisez notre analyse sur trouver le bon VC pour votre startup.

Capacité de scoring des investisseurs : comparaison des plateformes

En synthèse

Le scoring des investisseurs diffère selon les plateformes car chacune a été conçue pour un utilisateur différent. PitchBook a été conçu pour les analystes. AngelList a été conçu pour les business angels. SheetVenture a été conçu pour les fondateurs.

La plateforme qui score les investisseurs selon le déploiement actif, l’adéquation de thèse et la récence des deals vous donne une liste qui fonctionne réellement. Les plateformes qui ne le font pas vous coûteront des semaines de prospection avant que vous ne le découvriez. 

SheetVenture aide les fondateurs à dépasser les bases obsolètes et à atteindre des investisseurs qui déploient activement du capital, exactement à leur stade et dans leur secteur.