Corporate accelerators for startups: A comparison performance analysis of the Microsoft's and Google's accelerators for startups

Abstract

This dissertation frames in the recent research stream concerning accelerators performances. In particular, it focuses on performance of startups accelerated by corporate accelerators, by focusing two prominent programs: Google for Startups and Microsoft for Startups. The research evaluates the performance of 855 accelerated ventures using quantitative data sourced exclusively from Crunchbase. The study applies descriptive statistics and one-way ANOVA to measure startup outcomes over five key periods of time: before acceleration, at the acceleration date, and at 1-, 2-, and 3-years post-acceleration. Performance was assessed through both financial (funding amounts in USD) and strategic indicators (IPO events, acquisitions, closures, and patent ownership). Findings indicate that Googleaccelerated startups entered with higher funding levels and received more capital at the time of acceleration, but no statistically significant funding differences persisted in the years that followed. Google startups also outperformed Microsoft’s in high-status outcomes: all IPOs, most acquisitions, and lower closure rates were observed in this group. Meanwhile, Microsoft startups exhibited a higher failure rate and fewer strategic events post-acceleration. The analysis suggests that while corporate accelerators may provide an initial boost (especially for early-stage, innovation-driven startups) their long-term effectiveness is not guaranteed. Google’s model appears more effective in nurturing survival, strategic maturity, and exit-readiness, whereas Microsoft’s outcomes raise questions about selection criteria and post-program support. This dissertation contributes to academic research by offering a replicable, time-sensitive method to assess accelerator performance and provides startup founders and corporate managers with actionable insights into program selection and design.

Esta dissertação enquadra-se na recente corrente de investigação sobre o desempenho dos aceleradores. Em particular, centra-se no desempenho das startups aceleradas por aceleradores corporativos, focando-se em dois programas proeminentes: Google for Startups Microsoft for Startups. A investigação avalia o desempenho de 855 empreendimentos acelerados utilizando dados quantitativos provenientes exclusivamente da Crunchbase. O estudo aplica estatísticas descritivas e ANOVA unidirecional para medir os resultados das startups ao longo de cinco períodos-chave: antes da aceleração, na data da aceleração e 1, 2 e 3 anos após a aceleração. O desempenho foi avaliado através de indicadores financeiros (montantes de financiamento em dólares americanos) e estratégicos (eventos de IPO, aquisições, encerramentos e propriedade de patentes). Os resultados indicam que as startups aceleradas pelo Google entraram com níveis de financiamento mais elevados e receberam mais capital no momento da aceleração, mas não persistiram diferenças estatisticamente significativas no financiamento nos anos seguintes. As startups do Google também superaram as da Microsoft em resultados de alto status: todos os IPOs, a maioria das aquisições e taxas de encerramento mais baixas foram observados neste grupo. Enquanto isso, as startups da Microsoft apresentaram uma taxa de falência mais elevada e menos eventos estratégicos após a aceleração. A análise sugere que, embora os aceleradores corporativos possam fornecer um impulso inicial (especialmente para startups em estágio inicial e orientadas para a inovação), a sua eficácia a longo prazo não é garantida. O modelo do Google parece mais eficaz em promover a sobrevivência, a maturidade estratégica e a preparação para a saída, enquanto os resultados da Microsoft levantam questões sobre os critérios de seleção e o apoio pós-programa. Esta dissertação contribui para a investigação académica, oferecendo um método replicável e sensível ao tempo para avaliar o desempenho do acelerador e fornece aos fundadores de startups e gestores corporativos insights acionáveis sobre a seleção e o design do programa.