Procesamiento de números y éxito: cómo crear un plan de crecimiento de inicio exitoso utilizando datos

Nota del editor: Joe Procopio es el director de productos de ponte elegante Y el fundador de teachstartup.com. Joe tiene una larga historia empresarial en el Triángulo que incluye Automated Insights, ExitEvent e Intrepid Media. Escribe una columna exclusiva sobre emprendimiento para WRAL TechWire. Sus columnas se publican los lunes como parte de TechWire's Lunes de inicio paquete.

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PARQUE DEL TRIÁNGULO DE INVESTIGACIÓN – Hacer crecer su negocio no es ciencia espacial. Para la mayoría de las empresas emergentes, la diferencia entre el éxito y el fracaso es la diferencia entre andar a tientas en la oscuridad y seguir un camino bien iluminado hacia el crecimiento.

Nadie te va a iluminar ese camino.

En más de 20 años de construir nuevas empresas utilizando datos para crear estrategias de crecimiento efectivas y repetibles, he aprendido que cada camino es único para cada negocio. El mayor error que cualquier emprendedor puede cometer es abandonar lo que sabe que es cierto sobre su propio negocio para seguir el plan de crecimiento imperdible de otra persona.

Si puede convertir su inicio en un negocio viable, tiene todo lo que necesita para crear tracción y escalar ese negocio.

He aquí cómo hacer eso.

Si desea escalar, deje que los datos sean su luz en la oscuridad

Lo he visto un millón de veces: un fundador construirá una startup hasta cierto punto de éxito inicial y luego se congelará, sin saber exactamente por qué sus clientes están tan enamorados de su producto o servicio.

La semana pasada, escribí una publicación. destacando los errores más críticos que hacen los fundadores y líderes de startups cuando se enfrentan a la tarea de escalar su éxito inicial. La mayoría de las veces, esos fundadores y líderes tienen la idea correcta: utilizan los datos como guía para determinar la dirección y la magnitud de su próximo movimiento. El problema casi siempre está en la ejecución:

• Mantener un control demasiado estricto sobre ese éxito inicial y dejar escapar nuevas oportunidades.
• Escuchar las señales equivocadas y perseguir teorías no probadas.
• Dejar que una abundancia de optimismo o pesimismo nuble el proceso de toma de decisiones.

Cualquiera puede decirle que debería usar los datos como su luz en la oscuridad para el crecimiento. Entonces, ¿cómo te aseguras de que lo estás usando correctamente? Reiteraré los NO HACER sobre los que escribí en la publicación anterior y le daré estrategias procesables para ejecutar en su lugar.

NO hagas esto: monta una ola demasiado larga

El mayor error que puede cometer un fundador o líder de una startup es analizar todos los datos sobre el éxito inicial de la empresa, mirar solo los aspectos positivos y decidir mantener el rumbo. Nada dura para siempre, todas las cosas buenas deben llegar a su fin, y si su negocio está creciendo, no hay límite superior sobre dónde deberían estar sus números.

Haz esto: siempre experimenta

Debe estar en un estado constante de experimentación controlada con su producto, su posicionamiento, su ajuste al mercado, su tono y su mensaje. No necesita cambios masivos con cada nueva versión o cambio, pero sí necesita dar varios pasos hacia la oscuridad para ver si se va a golpear el dedo del pie, por así decirlo.

Un lector preguntó: ¿Cuánto tiempo debo dedicar a crear datos reportables a partir de un MVP? Mi respuesta es "Todo", o al menos todo el tiempo que puedas. Un MVP sin un mecanismo de seguimiento en cada interacción, desde el descubrimiento inicial del negocio hasta el cierre de la venta, es solo una forma muy costosa de andar a tientas en la oscuridad.

No importa si vende software SaaS o herramientas de jardinería. Cada punto de contacto en el descubrimiento, la transacción y el uso de ese producto debe rastrearse, de forma automática o manual, incluido cuándo ocurrió la interacción, cómo sucedió, cuál fue el resultado o el siguiente paso y qué significa ese resultado o el próximo paso para los ingresos y costos

Debe realizar un seguimiento de cada punto de datos y dejar que los resultados se arreglen solos. No puedo decirle cuántas veces le pregunté a un fundador si estaba rastreando un punto de datos y la respuesta fue no y la razón fue que no sentían que lo necesitaban.

Si hay algo que he aprendido sobre la adecuación del producto al mercado, es que uno no sabe si un punto de datos es importante o no hasta que puede probar empíricamente que no lo es. No puedes probar eso hasta que lo rastrees. La única advertencia que agregaría es que debes trazar la línea con esfuerzo. Si un punto de datos es demasiado costoso para rastrear, es posible que deba adivinar.

Finalmente, agregaré que debe equilibrar cuántos experimentos está haciendo a la vez. Recomendaría siempre hacer más de un experimento a la vez, porque cuando intenta escalar, el tiempo siempre es corto. Pero una cosa a considerar es asegurarse de que el impacto de un experimento no nuble los resultados de otro.

Por ejemplo, si está agregando una nueva función, tenga cuidado con el cambio drástico que haga en su mensaje. Si su nueva característica es asombrosa y su nuevo mensaje apesta, acaba de obtener un falso negativo.

NO hagas esto: Mata a la vaca lechera

Por supuesto, lo opuesto a la parálisis del análisis es un cambio total que abandona las ganancias del éxito inicial en nombre del crecimiento.

Un ejemplo clásico es la puesta en marcha que atrae a millones de clientes por un producto gratuito (digamos, contenido), y luego ve signos de dólar si cobran a esos "clientes" un pequeño precio por el mismo producto (digamos, $ 1 por mes). Suelen pasar dos cosas y ambas vienen por sorpresa:

1. La gran mayoría de esos "clientes" no se convertirán.
2. El costo de atender a los nuevos clientes que pagan resulta ser mucho mayor que los ingresos que generan.

Haz esto: busca brotes verdes

Los robles masivos no aparecen de la noche a la mañana. Comienzan con brotes verdes. Cuando realice algún cambio en la forma en que opera su negocio, fomentará cierta negatividad en su base de clientes actual. En lugar de talar su bosque y sorprenderse cuando nada vuelve a crecer, vuelva a plantar un solo árbol primero y controle cómo ocurre el nuevo crecimiento.

Esas medidas siempre deben basarse en los ingresos y la retención. Cuando realiza cambios en su producto o servicio, está tratando de aumentar sus ingresos y mantener a sus clientes nuevos y antiguos por más tiempo.

Cuando ejecute sus experimentos, formule hipótesis sobre los resultados esperados. En otras palabras, si realiza un cambio, ese cambio debería dar como resultado que un X% de nuevos clientes paguen un Y% más en un Z% menos de tiempo. Luego plantee la hipótesis del impacto en su base existente: Planeamos perder el X% de nuestros clientes y esos clientes no deberían ser más valiosos que el Y% para nosotros.

Abandone rápidamente los experimentos fallidos. No tiene que cortarlos sin previo aviso, pero puede deshacerlos, traerlos de vuelta a casa y modificarlos hasta que fije esos porcentajes. Esto es especialmente cierto cuando pierde más clientes de los que esperaba o pierde clientes que eran más valiosos para usted de lo que esperaba.

NO HAGAS ESTO: Renunciar a lo macro por lo micro

El hecho de que una idea no funcione no significa que sea una mala idea. Pequeños cambios en sus datos, buenos o malos, no requieren una acción radical. Para volver a ser metafórico, no construyes un rascacielos sobre una base que no se ha asentado, y no derribas un rascacielos porque el techo tiene goteras.

Haga esto: actúe sobre patrones, no sobre puntos de datos

Para escalar, debe definir su éxito como ingresos menos costos y repetir y expandirse. Para crecer, debe definir su éxito como el valor de por vida de un cliente (LTV) menos el costo de adquirir un cliente (CAC) y expandirse.

Un punto de datos erróneo, un cliente erróneo, una relación fallida, pueden alterar su línea de tendencia, pero es posible que no dicten la tendencia en sí. Lo mismo en el otro lado. Un gran cliente no significa que el experimento funcionó.

Entonces, cuando hablamos de riesgo en el espíritu empresarial, el riesgo no es hacer el próximo movimiento audaz o girar en una dirección que nadie espera, eso es apostar. El riesgo consiste en decidir cuándo surge un patrón en función de un número limitado de puntos de datos.

Para responder a otra pregunta que salió de la última publicación: ¿Cómo utiliza con éxito la evidencia anecdótica cuando no pasa ningún tipo de prueba de importancia?

Esta es la diferencia entre ser un buen emprendedor y un mal emprendedor. Y eso se reduce al riesgo y la mitigación. Usted, como dueño de la idea y líder de la ejecución, tiene que tomar esa decisión de riesgo/recompensa en el momento oportuno, con base en los patrones que Usted reconocer.

Cualquier emprendedor puede vender un buen producto. No muchos empresarios pueden reconocer un gran producto.

Llegar a concluyente Los datos son la parte más difícil del crecimiento basado en datos. Pero una vez que llegas allí, es casi automático. Una vez que tengas confianza que puede obtener una cantidad de $X de LTV por una cantidad de $Y de CAC, ahí es cuando pisa el acelerador.

Llenar la brecha entre la confianza y la conclusión es lo que hace a un gran emprendedor.

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