Meer succes op Kickstarter met data-analyse

Het databestand dat ik in dit artikel analyseer staat hier. Het omvat 108.000 aanvragen uit de periode mei 2009 tot mei 2015. 

Wat maakt Kickstarter anders?
● De kansen op succes hangen natuurlijk ook met de eigenschappen van Kickstarter samen.
● Er is geen persoonlijk contact; je bedient je van afstandscommunicatie.
● Er zijn veel vragers en aanbieders, dus je kunt in de massa onzichtbaar blijven, zodat je geen financiering krijgt.
● Zoekers die vallen onder de categorie 'Kunst en Cultuur', zoals music, film & video, publishing en art, zijn sterk oververtegenwoordigd. Technologie-projecten vormen maar 6 procent van de verzoeken.

Wat weten we al?
Uit een eerdere data-analyse weten we al veel.
● Er worden vooral kleine bedragen gevraagd; de mediaan is 5000 dollar. 
● De helft van de projecten krijgt 26 of minder toezeggingen
● Financiers zeggen niet snel een hoog bedrag toe (de mediaan is 46 dollar), waarbij opvalt dat succesvolle projecten gemiddeld een hoger bedrag krijgen. En ze krijgen meer toezeggingen; daarom zijn ze succesvol.
● Het aantal verzoeken groeit nog steeds snel.
● Data-analyse toont dat hoe hoger het financieringsdoel ligt, hoe lager de succeskans is. Maar dit model heeft een lage verklaringskracht.
● De succeskansen liggen hoog in de categorieën dance, design en theatre. De kansen liggen laag in crafts, journalism en technology. Vermoedelijk hebben zulke verzoekers al een vaste achterban, die hen ook via Kickstarter steunt.

De data verkennen
Van de 108.000 verzoeken zijn 13 variabelen verzameld, zoals een beschrijving, het doelbedrag, aantal toezeggingen, aanvraagdatum, land van verzoeker, het resultaat (wel/niet gefinancierd) en andere.

Aanvragen blijken uit elf landen te komen, waarvan 92.000 uit de VS (85%), 9.000 uit Groot-Brittanie, 4.000 uit Canada en 705 uit Nederland. Van de 323 aanvragers, die gebruik maakten van de mogelijkheid communicatie met financiers te blokkeren, kreeg geen een financiering.

Het laagste aantal financiers van een aanvraag was 0, het hoogste 219.382. Gemiddeld trok een project 123 financiers, waarbij de mediaan 17 was. In de loop der jaren werd gemiddeld 32 procent van de verzoeken gefinancierd. Dit percentage fluctueert in de loop der jaren. 

Vermoedelijk gaat de grote groei van de aanvragen ten koste van het succespercentage, omdat het aantal potentiële financiers niet meegroeide.

Het succes (gemiddeld 32%) verschilt per land:
VS – 33,2 procent
GB – 28,7 procent
Nederland – 12,5 procent
Duitsland – 0 procent

[avg-advertorial slug=”onmisbare e-learning voor-ambitieuze financials”]

Helaas zijn enkele data, die inzicht in succesfactoren hadden kunnen geven, niet opgenomen:
● de wauw-factor van een project (is met panel te meten),
● de categorie, waarin een project valt en
● of de financier met rente of in natura beloond wordt.
Zulke data kunnen de nauwkeurigheid van succes-voorspellingen verhogen.

Hoe doen de 705 aanvragen uit Nederland het?
Slecht, want het succespercentage is laag;12,5 procent. Gemiddeld vragen Nederlanders 127.500 euro financiering op Kickstarter, waarbij de mediaan 7000 euro is. Het aantal financiers ligt tussen 0 en 1445.

Een eenvoudige beslisboom, die ik uit de data bereken, geeft een duidelijk beeld.

Beslisboom Nederlandse aanvragen:

Nederlandse verzoekers boeken op Kickstarter succes als zij meer dan 30 financiers werven en minder dan 17.000 euro financiering vragen. Zo niet, dan mislukt het verzoek. Het model blijkt zeer nauwkeurig; in 92 procent van de gevallen voorspelt het goed. Het belang van de variabelen in het model is 79 procent 'Aantal financiers' en 21 procent 'Doelbedrag'.

Om het samen te vatten; Nederlandse aanvragen maken met zekerheid weinig kans op Kickstarter.

Wat verklaart succes in de rest van de wereld?
Voor data-analyse kun je logistische regressie, een beslisboom en/of tekst-analyse gebruiken. Omdat logistische regressie een nauwkeurigheid van 82 procent haalt en de beslisboom – een alleszins acceptabele – 85 procent kies ik de laatste.

Het  berekende model (zie afbeelding) is helaas moeilijk te interpreteren. Wel is duidelijk dat succes komt van het aantal toezeggingen (bepaalt 65%), het doelbedrag (23%), het jaar van de aanvraag (9%) en het land van de aanvrager (3%). 

Beslisboom alle aanvragen:

Tekst-analyse blijkt niets op te leveren omdat de grote heterogeniteit van de beschrijvingen in de aanvragen nauwelijks overlappende woorden oplevert, wat een voorwaarde voor tekst-analyse is.  Slechts 132 woordstammen in de 108.000 beschrijvingen komen twee of meer keren voor.

Belangwekkende conclusies?
Slechts ten dele. Succes behaal je op Kickstarter met veel toezeggingen en met een laag streefbedrag. Niet verrassend; dit hadden we ook zonder deze data-analyse bedacht. Pluspunt; we hebben dit nu met cijfers onderbouwd.

Toch helpt de data-analyse ons om te beslissen of Kickstarter geschikt is voor ons. Bedenk dat de succeskansen van niet-engelstalige aanvragers aanzienlijk lager liggen dan het gemiddelde van 32 procent. En dat de gemiddelde toezegging per financier laag ligt ($46), zodat je veel toezeggingen nodig hebt. De succeskansen verschillen bovendien aanzienlijk tussen de categorieën aanvragen. Het helpt als je een eigen aanhang meebrengt naar Kickstarter. Mislukking op Kickstarter is geen waarde-oordeel van de financiers, omdat je daar in de massa concurrerende verzoekers onzichtbaar kunt blijven.

Drs. Rene Verbrugge is zelfstandig adviseur voor het MKB en auteur van het boek “Schep meer financiële ruimte om te ondernemen en zorg voor grip op uw werkkapitaal”.