Hoe groot is de kans dat je het haalt?

Samenvatting

De startupwereld is bijna geobsedeerd door het vieren van uitschieters. Dat zijn de bedrijven die groeimijlpalen doorbreken, geleid worden door charismatische oprichters en niet vies zijn van zelfpromotie (zij noemen het liever building-in-public). Eerlijk gezegd heb ik veel van die verhalen ook in deze nieuwsbrief verteld.

Wat in de discussie verloren gaat: het is extreem moeilijk om het als nieuwe startup te maken. Je hebt niet genoeg middelen. Je kopers letten niet op. Je product is niet zo afgewerkt als je zou willen. En elke week duikt er een nieuwe concurrent op.

Ik wilde precies laten zien hoe moeilijk dat is. Daarvoor sloeg ik de handen ineen met mijn vrienden bij ChartMogul, het CRM- en SaaS-metricsplatform waar ik nu Analyst-in-Residence ben. ChartMogul liet me hun indrukwekkende dataset verkennen: 6.525 softwarebedrijven met historische gegevens die meer dan een decennium teruggaan.

Lees verder voor volledig nieuwe data over je kans om $1 miljoen ARR en verder te halen, hoe lang het eerste miljoen echt duurt, en of je naar de Bay Area moet verhuizen om goud te vinden.

De kans om $1 mln ARR en verder te halen

Het is makkelijker om toegelaten te worden op Harvard of Stanford dan om binnen 10 jaar $25 miljoen ARR te halen. Laat dat even bezinken.

Het eerste wat ik onderzocht: welk percentage softwarestartups ooit ARR-mijlpalen als $1 miljoen, $5 miljoen en $25 miljoen haalt. Dat is lastiger te meten dan het klinkt, door factoren als survivorship bias. Ik nam een paar vereenvoudigende aannames: de klok begint bij de eerste monetisatie en het meetvenster is 10 jaar. Omdat de meeste startups nog geen 10 jaar bestaan, rekende ik de cijfers per cohort door om de helling van de overlevingscurve over de volledige historische dataset van 6.525 bedrijven te bevestigen.

Wat ik vond: bijna de helft van de softwarestartups haalt uiteindelijk $1 miljoen ARR nadat ze zijn begonnen met monetiseren — als ze bereid zijn 10 jaar te blijven.

Dat cijfer is hoger dan ik had voorspeld. Ik vermoed dat er selectiebias in zit: bedrijven die geïnteresseerd zijn in abonnementsmetrics zijn vermoedelijk vaker serieuze ondernemingen dan hobbyprojecten. En dit gaat over bedrijven die in 2016 of eerder begonnen te monetiseren, toen het eerlijk gezegd veel moeilijker was om een SaaS-product te bouwen en te lanceren. Later in het rapport pakken we uit hoe deze cijfers eruitzien voor recentere cohorten in hun eerste monetisatiejaren.

Toch zijn de kansen om voorbij $1 miljoen ARR te komen behoorlijk hard. Eén op de tien haalt $10 miljoen ARR. En slechts één op de vijftig startups haalt binnen 10 jaar $25 miljoen ARR. Dat is minder waarschijnlijk dan toegelaten worden op Harvard of Stanford (3,6% toelatingspercentage).

Als jij het hebt gedaan, neem dan hopelijk een moment om het te vieren. 97,7% van je peers kwam niet zo ver.

Hoe lang het eerste miljoen echt duurt

Als je naar VC's luistert, krijg je de indruk dat omzetgroei op warpsnelheid gebeurt. Het klassieke pad "triple-triple-double-double-double" (T2D3) naar $100 miljoen in vijf jaar is voor sommige VC's niet goed genoeg meer, nu ze Lovable, Cursor en Wiz het in twee jaar of minder zien doen.

Wat ik vond: voor startups die $1 miljoen ARR halen, duurt het meestal tussen twee en vijf jaar vanaf de eerste monetisatie. Slechts 3,3% van de startups haalt $1 miljoen binnen een jaar. 13,4% haalt $1 miljoen binnen 3 jaar. En 25,1% bereikt dat cijfer binnen 5 jaar. Je kunt jezelf op de curve hieronder plaatsen om de voor jou relevante cijfers te vinden.

Ik vind dat gezond! Product-market fit (PMF) vinden en van door-de-oprichter-gedreven verkoop naar herhaalbare groei komen kost echt tijd. Te vroeg opschalen kan een verder uitstekend bedrijf de kop kosten. Veel van de beste bedrijven gaan langzaam om snel te kunnen gaan.

Het is de moeite waard te noemen dat de meest gevierde unicorns van vandaag ook niet van de ene op de andere dag $1 miljoen haalden. Ze itereerden geduldig op zowel product als distributie, en gingen all-in toen ze wisten dat het werkte.

• Lovable bouwde 18 maanden voordat de doorbraak kwam. Eerdere versies van het product, toen GPT Engineer genaamd, doofden uit na de eerste lancering.
• Clay, het sales-intelligenceplatform, ploeterde zes jaar voordat er omzettractie kwam. De groei explodeerde uiteindelijk de afgelopen jaren.
• StackBlitz, maker van de vibe-coding-app Bolt.new, deed zeven jaar over de klim naar $700k ARR. Daarna explodeerde hun nieuwe product Bolt.new in de eerste vier weken naar $4 miljoen ARR.

Software bouwen is makkelijker, opvallen is moeilijker

De afgelopen tien jaar hebben we go-to-market tot wetenschap verheven. We hebben tientallen drieletterafkortingen bedacht, van AEO tot PLG tot UBP. Wat we niet hebben gedaan, is wezenlijk beter worden in doorbreken.

Ik verdeelde softwarestartups in cohorten op basis van het jaar waarin ze begonnen te monetiseren. Daarna vergeleek ik per cohort de kans om $1 miljoen ARR te halen.

Wat ik vond: startups die tussen 2016 en 2019 lanceerden hadden consistent meer kans om binnen drie jaar $1 miljoen ARR te halen dan later geboren startups. De verschillen zijn niet enorm — 15% succes tegen 12% — maar ze zijn merkbaar. Veel bedrijven uit de lichting 2016-2019 profiteerden waarschijnlijk van de nulrenteperiode (ZIRP) en de door COVID aangejaagde softwareboom.

Vooral 2016 was de allerbeste jaargang om een startup te lanceren. Dat jaar had over de hele lijn succespercentages in het bovenste kwartiel. Deze jaargang bevat ook veel van de oorspronkelijke product-led growth-(PLG-)pioniers, die nieuwe manieren van kopen introduceerden in bestaande productcategorieën. Notion, Figma en Loom lanceerden alle drie in 2016.

Recentere cohorten, en met name softwarebedrijven die in 2021 zijn opgericht, hebben het minder goed gedaan. Het cohort 2021 heeft de laagste kans om binnen drie jaar $1 miljoen ARR te halen (10,1%). Deze lichting had de pech laat te zijn voor de ZIRP-boom en midden in de financieringsvertraging van 2022-2023 te vallen. De meeste waren te vroeg om op de AI-golf mee te liften.

Het lichtpuntje: de jaargang 2023 presteert uitzonderlijk goed uit de startblokken. Ze hebben 50% meer kans om binnen zes maanden na lancering $1 miljoen ARR te halen. Deze lichting was nog vroeg op het AI-feest; de oprichters dachten al na over hoe je AI-producten bouwt voordat dat mainstream werd. Ze zaten op de juiste plek, op het juiste moment, met het juiste product.

AI-native startups spelen in een eigen klasse

Als vuistregel: nieuwere cohorten softwarebedrijven zijn niet beter geworden in het vinden van tractie. Maar er is een (grote) uitzondering op die regel. Je kunt vermoedelijk raden welke.

Het ChartMogul-team gebruikte AI om de 6.000+ bedrijven in productcategorieën te groeperen. Denk aan categorieën als PLG (hebben een self-serviceaanbod op hun site), vertical SaaS (software voor een specifieke sector of niche) en enterprise SaaS (gemiddelde ACV van $10.000 of hoger).

Daarna keek ik hoe de productcategorie de kans beïnvloedde dat een startup een uitschieter werd, wat ik definieerde als $1 miljoen ARR binnen zes maanden of $10 miljoen ARR binnen 12 maanden. (De categorieën sloten elkaar niet uit; een bedrijf kon in meerdere vallen.)

Wat ik vond: AI-native startups hebben 3x meer kans om binnen 6 maanden $1 miljoen ARR te halen. En 8x meer kans om binnen 12 maanden $10 miljoen ARR te halen.

Voor de duidelijkheid: deze mijlpalen blijven uiterst zeldzaam. Minder dan 1% van de AI-native startups haalt binnen 12 maanden na de eerste monetisatie $10 miljoen ARR. Maar het gebeurt in dramatisch hogere mate dan we historisch hebben gezien.

Geen enkele andere productcategorie kwam ook maar in de buurt van AI-native zijn:

• Enterprise SaaS-bedrijven hebben 40% meer kans om binnen 6 maanden $1 miljoen ARR te halen, al zijn ze slechts gemiddeld in het halen van $10 miljoen ARR binnen 12 maanden.
• Anders dan mensen misschien verwachten, hebben PLG en consumer SaaS beide minder kans om uit de startblokken te ontploffen; veel van deze bedrijven hebben een langzamere aanloop omdat ze gebruikersacquisitie vóór monetisatie zetten.
• Vertical SaaS heeft ook minder uitschieters. Ik vermoed dat dit de uitdaging weerspiegelt van verkopen aan kopers die geen early adopters van technologie zijn.

Een voorbehoud: uit de startblokken ontploffen voorspelt niet per se lange levensduur. Snel klanten binnenhalen kan samengaan met ze snel kwijtraken aan een ander product.

Je hoeft niet in de Bay Area te zitten (maar het helpt)

De gangbare wijsheid zegt dat je naar de Bay Area moet verhuizen als je het groot wil maken. Dat blijkt niet noodzakelijk waar, al schaadt het beslist niet om er te zitten.

Ik analyseerde de dataset op basis van de huidige hoofdvestiging van bedrijven en groepeerde ze vervolgens in de tien grootste regionale hubs onder ChartMogul-klanten. Die groepen omvatten grote metropoolregio's (zoals de Bay Area en New York), landen (zoals Frankrijk, Canada, het VK) en in sommige gevallen regio's (zoals Midden- en Oost-Europa, Scandinavië).

Wat ik vond: startups uit de Bay Area hebben inderdaad meer kans om door te breken. Maar de verschillen zijn niet zo groot als je zou verwachten gezien alle voordelen (en extra kosten) van daar zitten. Bedrijven uit de Bay Area hebben:

• 70% meer kans om binnen 3 jaar $1 miljoen ARR te halen.
• 150% meer kans om binnen vier jaar $5 miljoen ARR te halen.
• 40% meer kans om binnen vijf jaar $10 miljoen ARR te halen.

Frankrijk en Canada zijn verrassend goed in het voortbrengen van softwarebedrijven die binnen drie jaar $1 miljoen ARR halen (al levert met name Canada zelden bedrijven op die binnen vijf jaar $10 miljoen halen).

New York City en de rest van de VS leveren de bedrijven met de langste adem. Bedrijven uit die plaatsen verslaan de Bay Area in het halen van $10 miljoen ARR binnen vijf jaar. Misschien hebben zij die buiten de Bay Area bouwen meer volhoudvermogen; ze zetten door waar hun peers pivoteren, stoppen of een vroege exit zoeken.

Wat het kost om een uitschieter te worden

Als je voorbij $1 miljoen ARR bent gekomen: goed gedaan. Je hebt de statistiek verslagen.

Wat drijft die startups dan wél en andere niet — behalve, natuurlijk, AI-native zijn en in San Francisco gevestigd zijn? Die vraag ga ik de komende weken verder onderzoeken. Abonneer je op Growth Unhinged en volg ChartMogul om bericht te krijgen wanneer die stukken verschijnen.

Methodologie en begrippenlijst

Databronnen en analysekader: voor dit rapport analyseerden we geanonimiseerde en geaggregeerde data van ChartMogul.

Databronnen: MRR-bewegingen van ChartMogul, accountdata verrijkt met AI-segmentatie, en geografische en sectorclassificaties. Sandbox-accounts zijn uitgesloten.

Analyse van ARR-mijlpalen: onderzoekt hoe snel bedrijven belangrijke ARR-mijlpalen halen ($1 mln, $5 mln, $10 mln, $15 mln, $20 mln, $25 mln) over horizonten van 1 tot 120 maanden. Bedrijven komen alleen in aanmerking als er voldoende tijd is verstreken sinds hun eerste omzetdatum.

Analyse van het snelste deciel: richt zich op de 10% snelste bedrijven per mijlpaal en analyseert hun retentie- en groeikenmerken tijdens de aanloopperiode.

Retentiemetrics: gross revenue retention (GRR) en net revenue retention (NRR), berekend over de aanloopvensters.

Groeimetrics: gemiddelde omzet per account (ARPA), ARPA-groei en omzetsamenstelling (nieuwe business, expansie, reactivatie).

Omzetbewegingen: de MRR-categorieën nieuwe business, expansie, contractie, churn en reactivatie.

Statistische aanpak: cohortanalyse per jaar, geografie en businessmodel; maandelijkse aggregatie met vooruit gevulde data; percentielgebaseerde prestatiebenchmarking.