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Authors
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Abstract(s)
The present master thesis regards the development a theoretical framework which is an algorithm with the goal of predicting start-ups business model’s success potential. It was designed to support entrepreneurs understanding better what venture capitalists and business angels (VC/BA) take into consideration for predicting start-ups’ success. ISC stands for Idea, Story and Context which are considered the main drivers towards start-ups’ business model success prediction by the model. This study has tested this framework on three real case-study start-ups to compare how the framework rates the three start-ups in comparison with business savvy people, such as VC/BA investors and management students. For doing this study, the framework leveraged an online platform named Business Model Composer®, an online platform for communicating business models using state-of-the-art research on business models’ topics. Finally, it is suggested how such algorithm could be integrated into an online tool to support entrepreneurs swiftly.
A presente tese de mestrado centra-se no desenvolvimento de um algoritmo com o objetivo de prever o potencial de sucesso de um modelo de negócio de um start-up. O algoritmo foi concebido de forma a apoiar os empreendedores entenderem melhor o que capitalistas de risco (VC) e business angels (BA) têm em consideração para antever sucesso de start-ups. ISC significa Idea, Story e Context que são considerados pelo modelo os principais fatores conducentes à previsão de sucesso de um modelo de negócio de uma start-up. Este estudo testou essa estrutura em três casos de estudo start-ups reais, afim de comparar a forma como a framework classifica estas três start-ups vis-à-vis com pessoas experientes em negócios, como investidores VC/BA e estudantes de gestão. Para fazer este estudo, o algoritmo aproveitou uma plataforma online chamada Business Model Composer® que visa comunicar modelos de negócio e que se baseia em investigação na área de modelos de negócios. Por fim, sugere-se como poderia tal algoritmo ser integrado numa ferramenta online para ajudar empreendedores de forma clara e imediata.
A presente tese de mestrado centra-se no desenvolvimento de um algoritmo com o objetivo de prever o potencial de sucesso de um modelo de negócio de um start-up. O algoritmo foi concebido de forma a apoiar os empreendedores entenderem melhor o que capitalistas de risco (VC) e business angels (BA) têm em consideração para antever sucesso de start-ups. ISC significa Idea, Story e Context que são considerados pelo modelo os principais fatores conducentes à previsão de sucesso de um modelo de negócio de uma start-up. Este estudo testou essa estrutura em três casos de estudo start-ups reais, afim de comparar a forma como a framework classifica estas três start-ups vis-à-vis com pessoas experientes em negócios, como investidores VC/BA e estudantes de gestão. Para fazer este estudo, o algoritmo aproveitou uma plataforma online chamada Business Model Composer® que visa comunicar modelos de negócio e que se baseia em investigação na área de modelos de negócios. Por fim, sugere-se como poderia tal algoritmo ser integrado numa ferramenta online para ajudar empreendedores de forma clara e imediata.