La plupart des opérateurs découvrent les tendances de marché lorsqu'elles apparaissent dans TechCrunch ou sur les blogs d'a16z. À ce stade, la tendance est devenue un consensus. Les tendances consensuelles attirent des capitaux consensuels, et les capitaux consensuels compriment les marges et les multiples disponibles pour les entreprises dans ces espaces. Les opérateurs qui bâtissent des entreprises qui définissent des catégories ont presque toujours saisi la tendance 18 à 36 mois avant que le récit dominant ne se forme autour d'elle. Ce délai n'est pas dû au hasard. C'est le produit d'un processus de recherche structuré qui surveille systématiquement les signaux en amont des mouvements de marché : dépôts de brevets, dossiers réglementaires, prépublications académiques, évolutions de la composition des offres d'emploi et schémas de financement dans les marchés adjacents. Chacun de ces signaux est en retard sur l'émergence effective de la tendance, mais ils précèdent le récit dominant de suffisamment de temps pour être exploitables.

La recherche académique comme signal en amont

Les idées qui deviendront de grandes catégories de produits dans cinq à sept ans sont publiées en ce moment même dans des revues à comité de lecture.

La recherche académique est le signal de tendance le plus sous-utilisé dans l'écosystème des startups. La difficulté est que la recherche académique est dense, chargée de jargon et n'est pas rédigée pour les chefs de produit ou les fondateurs. Mais le schéma de base est lisible sans expertise domaine : lorsqu'un groupe d'articles dans un domaine technique étroit augmente soudainement en nombre de citations et en taux de référence interdisciplinaire, quelque chose se passe dans cet espace qui aura des implications commerciales. L'IA multimodale, la prédiction de la structure des protéines et la chimie des batteries à état solide ont toutes suivi ce schéma. Les vagues commerciales étaient visibles dans la littérature académique trois à cinq ans avant que la presse technologique grand public ne les relève. Configurer des alertes Google Scholar pour des termes techniques spécifiques dans votre domaine, surveillées chaque semaine, ne coûte rien et prend vingt minutes à paramétrer.

La composition des offres d'emploi comme signal en temps réel

La composition des offres d'emploi est un signal en temps réel d'intention stratégique que la plupart des fondateurs ignorent. Quand une grande entreprise d'un marché adjacent commence à recruter des ingénieurs avec un ensemble de compétences très spécifique qu'elle n'avait jamais recruté auparavant, elle construit quelque chose de nouveau. Quand un acteur d'un secteur traditionnel commence pour la première fois à constituer une équipe data science, il entame le chemin vers le produit que vous construisez déjà. Quand un concurrent gèle les recrutements dans un département spécifique, il soit manque de liquidités, soit déprioritise une gamme de produits. Les données LinkedIn Talent Insights, les données du marché du travail de Burning Glass Technologies, et même de simples extractions d'Indeed peuvent faire remonter ces signaux. RECON agrège les signaux des offres d'emploi avec les actualités et les données de financement pour vous donner un signal de tendance composite plutôt que de vous obliger à trianguler manuellement trois sources de données séparées.

Lire les schémas de financement avec nuance

L'analyse des schémas de financement est peut-être le signal de tendance le plus largement utilisé, mais la plupart des fondateurs l'appliquent de manière trop grossière. Compter le nombre de transactions dans une catégorie manque la nuance. Ce qui importe, c'est la distribution par stade des financements au sein d'une catégorie. Quand une catégorie passe principalement de transactions de Seed et Série A à principalement des Série B et C, la fenêtre pour les nouveaux entrants se rétrécit rapidement. Les acteurs dominants se capitalisent et acquièrent des clients, ce qui augmente le coût d'acquisition client pour tous ceux qui entrent après eux. Inversement, quand vous voyez un cluster de transactions de Seed dans un créneau technique très étroit qui n'a pas encore de Série A, vous observez la formation précoce d'une catégorie. Le cluster Seed est un signal de preuve sociale : plusieurs équipes intelligentes ont conclu indépendamment que cela vaut la peine d'être construit. Lorsque la première Série A se clôture dans le cluster, la fenêtre est ouverte et la pression concurrentielle commence à se construire.

Valider les signaux par la recherche primaire

La validation est aussi importante que l'identification. Un signal n'est pas une tendance jusqu'à ce qu'il se manifeste dans le comportement des clients. L'étape de validation nécessite une recherche primaire : trouver les cinq à dix entreprises ou individus qui vivent déjà la tendance comme un problème réel, pas anticipé. Ce sont vos adopteurs précoces, et ils existent avant que le marché de masse ne le fasse. Leur comportement, leurs contournements et leur disposition à payer sont les données de validation les plus crédibles que vous puissiez collecter. Aucun rapport d'analyste ne remplace une conversation avec quelqu'un qui dépense déjà de l'argent sur une solution imparfaite au problème que votre produit résoudrait. RECON peut faire émerger le paysage émergent et les schémas de signaux, mais le travail du fondateur est de traduire ces signaux en conversations clients qui confirment ou réfutent l'hypothèse avant que les concurrents ne fassent de même.

Sources et lectures complémentaires : Gartner Hype Cycle methodology and annual reports | CB Insights Emerging Technology Radar 2024 | Statista Technology Market Outlook 2024 | Forrester Research Technology Adoption Lifecycle framework | PitchBook Emerging Technology Monitor Q1 2024