Penghitungan angka & kesuksesan: Cara membuat rencana pertumbuhan startup yang sukses menggunakan data

Catatan editor: Joe Procopio adalah Chief Product Officer di Dapatkan keren Dan pendiri mengajarstartup.com. Joe memiliki sejarah kewirausahaan yang panjang di Triangle yang mencakup Automated Insights, ExitEvent, dan Intrepid Media. Ia menulis kolom eksklusif tentang kewirausahaan untuk WRAL TechWire. Kolomnya diterbitkan pada hari Senin sebagai bagian dari TechWire's Mulai Senin paket.

+ + +

TAMAN SEGITIGA PENELITIAN – Menumbuhkan bisnis Anda bukanlah ilmu roket. Bagi kebanyakan startup, perbedaan antara kesuksesan dan kegagalan adalah perbedaan antara meraba-raba dalam kegelapan dan mengikuti jalan yang terang menuju pertumbuhan.

Tidak ada yang akan menerangi jalan itu untuk Anda.

Selama lebih dari 20 tahun membangun startup menggunakan data untuk menciptakan strategi pertumbuhan yang efektif dan berulang, saya telah belajar bahwa setiap jalur unik untuk setiap bisnis. Kesalahan terbesar yang dapat dilakukan oleh setiap pengusaha adalah mengabaikan apa yang mereka ketahui benar tentang bisnis mereka sendiri untuk mengikuti rencana pertumbuhan orang lain yang tidak boleh dilewatkan.

Jika Anda dapat membangun startup Anda menjadi bisnis yang layak, Anda memiliki semua yang Anda butuhkan untuk menciptakan daya tarik dan skala bisnis itu.

Berikut cara melakukannya.

Jika Anda ingin menskalakan, biarkan data menjadi cahaya Anda dalam kegelapan

Saya telah melihatnya jutaan kali: Seorang pendiri akan membangun startup ke beberapa titik kesuksesan awal dan kemudian membeku — tidak yakin dengan pasti mengapa pelanggan mereka begitu terpikat dengan produk atau layanan mereka.

Minggu lalu, saya menulis posting menguraikan kesalahan paling kritis para pendiri dan pemimpin startup membuat ketika dihadapkan dengan tugas untuk meningkatkan kesuksesan awal mereka. Seringkali, para pendiri dan pemimpin tersebut memiliki ide yang tepat — menggunakan data sebagai panduan untuk menentukan arah dan besarnya langkah mereka selanjutnya. Masalahnya hampir selalu dalam eksekusi:

• Memegang terlalu erat kesuksesan awal itu dan membiarkan peluang baru berlalu begitu saja.
• Mendengarkan sinyal yang salah dan mengejar teori yang belum terbukti.
• Membiarkan banyak optimisme atau pesimisme mengaburkan proses pengambilan keputusan.

Siapa pun dapat memberi tahu Anda bahwa Anda harus menggunakan data sebagai cahaya dalam kegelapan untuk pertumbuhan. Jadi bagaimana Anda memastikan bahwa Anda menggunakannya dengan benar? Saya akan menyatakan kembali JANGAN yang saya tulis di posting sebelumnya dan memberi Anda strategi yang dapat ditindaklanjuti untuk dieksekusi.

JANGAN Lakukan Ini: Naik ombak apa pun terlalu lama

Kesalahan terbesar yang dapat dilakukan oleh pendiri atau pemimpin startup adalah menganalisis semua data seputar kesuksesan awal perusahaan, hanya melihat sisi positifnya, dan memutuskan untuk tetap berada di jalurnya. Tidak ada yang bertahan selamanya, semua hal baik harus berakhir, dan jika bisnis Anda berkembang, tidak ada batas atas di mana angka Anda seharusnya.

Lakukan Ini: Selalu bereksperimen

Anda harus berada dalam keadaan eksperimen terkontrol yang konstan dengan produk Anda, posisi Anda, kecocokan pasar Anda, promosi Anda, dan pesan Anda. Anda tidak perlu perubahan besar-besaran dengan setiap versi baru atau perubahan, tetapi Anda perlu mengambil beberapa langkah ke dalam kegelapan untuk melihat apakah Anda akan mematikan jari kaki Anda, jadi untuk berbicara.

Seorang pembaca bertanya: Berapa banyak waktu yang harus saya curahkan untuk membuat data yang dapat dilaporkan dari MVP? Jawaban saya adalah "Semuanya," atau setidaknya waktu sebanyak yang Anda bisa. MVP tanpa mekanisme pelacakan pada setiap interaksi, dari penemuan awal bisnis hingga penutupan penjualan, hanyalah cara yang sangat mahal untuk meraba-raba dalam kegelapan.

Tidak masalah jika Anda menjual perangkat lunak SaaS atau alat berkebun. Setiap titik kontak dalam penemuan, transaksi, dan penggunaan produk tersebut harus dilacak, secara otomatis atau manual, termasuk kapan interaksi itu terjadi, bagaimana hal itu terjadi, apa hasil atau langkah selanjutnya, dan apa arti hasil atau langkah selanjutnya terhadap pendapatan dan biaya.

Anda harus melacak setiap titik data dan membiarkan hasilnya memilah sendiri. Saya tidak dapat memberi tahu Anda berapa kali saya bertanya kepada seorang pendiri apakah mereka melacak titik data dan jawabannya tidak dan alasannya adalah mereka merasa tidak membutuhkannya.

Jika ada satu hal yang saya pelajari tentang kecocokan pasar produk, Anda tidak tahu apakah titik data penting atau tidak sampai Anda dapat membuktikan secara empiris bahwa itu tidak penting. Anda tidak dapat membuktikannya sampai Anda melacaknya. Satu-satunya peringatan yang saya tambahkan adalah Anda harus menarik garis dengan usaha. Jika titik data terlalu mahal untuk dilacak, Anda mungkin perlu menebaknya.

Terakhir, saya akan menambahkan bahwa Anda harus menyeimbangkan berapa banyak eksperimen yang Anda lakukan sekaligus. Saya sarankan untuk selalu melakukan lebih dari satu eksperimen dalam satu waktu, karena ketika Anda mencoba untuk menskalakan, waktunya selalu singkat. Tetapi satu hal yang perlu dipertimbangkan adalah memastikan bahwa dampak dari satu eksperimen tidak mengaburkan hasil eksperimen lainnya.

Misalnya, jika Anda menambahkan fitur baru, berhati-hatilah dengan seberapa drastis perubahan yang Anda buat pada pesan Anda. Jika fitur baru Anda luar biasa dan pesan baru Anda buruk, Anda baru saja memberi diri Anda negatif palsu.

JANGAN Lakukan Ini: Bunuh sapi perah

Tentu saja, kebalikan dari kelumpuhan analisis adalah pergeseran besar yang mengabaikan keuntungan dari kesuksesan awal atas nama pertumbuhan.

Contoh klasik adalah perusahaan rintisan yang menarik jutaan pelanggan untuk produk gratis (misalnya, konten), dan kemudian melihat tanda dolar jika mereka membebankan harga kecil kepada "pelanggan" tersebut untuk produk yang sama (misalnya, $1 per bulan). Dua hal biasanya terjadi dan keduanya mengejutkan:

1. Sebagian besar "pelanggan" itu tidak mau berkonversi.
2. Biaya untuk melayani pelanggan baru yang membayar ternyata jauh lebih besar daripada pendapatan yang mereka hasilkan.

Lakukan Ini: Cari tunas hijau

Pohon ek besar tidak muncul dalam semalam. Mereka mulai dengan tunas hijau. Ketika Anda membuat perubahan apa pun pada cara bisnis Anda beroperasi, Anda akan menumbuhkan beberapa hal negatif di basis pelanggan Anda saat ini. Alih-alih menebangi hutan Anda dan terkejut ketika tidak ada yang tumbuh kembali, tanam kembali satu pohon terlebih dahulu dan pantau bagaimana pertumbuhan baru terjadi.

Pengukuran tersebut harus selalu didasarkan pada pendapatan dan retensi. Saat membuat perubahan pada produk atau layanan, Anda mencoba meningkatkan pendapatan dan mempertahankan pelanggan baru dan lama lebih lama.

Saat Anda menjalankan eksperimen, buat hipotesis tentang hasil yang diharapkan. Dengan kata lain, jika Anda membuat perubahan, perubahan itu akan mengakibatkan X% pelanggan baru membayar Y% lebih banyak dalam waktu Z% lebih sedikit. Kemudian berhipotesiskan dampaknya terhadap basis Anda yang ada: Kami berencana untuk kehilangan X% pelanggan kami dan pelanggan tersebut seharusnya tidak lebih dari Y% berharga bagi kami.

Abaikan eksperimen yang gagal dengan cepat. Anda tidak harus memotongnya tanpa peringatan, tetapi dapat membatalkannya, membawanya kembali ke rumah, dan mengubahnya sampai Anda memperbaiki persentase tersebut. Ini terutama benar ketika Anda kehilangan lebih banyak pelanggan daripada yang Anda harapkan atau kehilangan pelanggan yang lebih berharga bagi Anda daripada yang Anda perkirakan.

JANGAN Lakukan Ini: Berikan makro untuk mikro

Hanya karena sebuah ide tidak berhasil bukan berarti itu ide yang buruk. Perubahan kecil pada data Anda, baik atau buruk, tidak memerlukan tindakan menyeluruh. Untuk menjadi metaforis lagi, Anda tidak membangun gedung pencakar langit di atas fondasi yang belum terpasang — dan Anda tidak meruntuhkan gedung pencakar langit karena atapnya bocor.

Lakukan Ini: Bertindak berdasarkan pola, bukan berdasarkan titik data

Untuk menskalakan, Anda perlu mendefinisikan kesuksesan Anda sebagai pendapatan dikurangi biaya dan pengulangan serta perluasan. Untuk tumbuh, Anda perlu mendefinisikan kesuksesan Anda sebagai nilai seumur hidup pelanggan (LTV) dikurangi biaya untuk mendapatkan pelanggan (CAC), dan berkembang.

Satu titik data yang buruk, satu pelanggan yang buruk, satu hubungan yang gagal, dapat membuang garis tren Anda, tetapi itu mungkin tidak mendikte tren itu sendiri. Sama di sisi lain. Satu pelanggan hebat tidak berarti eksperimen berhasil.

Jadi, ketika kita berbicara tentang risiko dalam kewirausahaan, risiko bukanlah membuat langkah berani berikutnya, atau berputar ke arah yang tidak diharapkan siapa pun — itulah perjudian. Risiko memutuskan kapan suatu pola muncul berdasarkan sejumlah titik data yang terbatas.

Untuk menjawab pertanyaan lain yang keluar dari posting terakhir: Bagaimana Anda berhasil memanfaatkan bukti anekdotal ketika tidak lulus uji signifikansi apa pun?

Inilah perbedaan antara menjadi pengusaha yang baik dan pengusaha yang buruk. Dan itu bermuara pada risiko dan mitigasi. Anda, sebagai pemilik ide dan pemimpin eksekusi, harus membuat keputusan risiko/imbalan itu secara tepat waktu, berdasarkan pola yang kamu mengenali.

Setiap pengusaha dapat menjual produk yang baik. Tidak terlalu banyak pengusaha yang bisa mengenali produk hebat.

Mulai konklusif data adalah bagian tersulit dari pertumbuhan yang didorong oleh data. Tapi begitu Anda sampai di sana, itu hampir otomatis. Setelah Anda memiliki kepercayaan bahwa Anda bisa mendapatkan $X jumlah LTV untuk $Y jumlah CAC, saat itulah Anda menekan pedal gas.

Mengisi kesenjangan antara kepercayaan diri dan konklusif adalah apa yang membuat wirausahawan hebat.

+ + +

Hai! Jika Anda menemukan posting ini dapat ditindaklanjuti atau berwawasan luas, silakan pertimbangkan untuk mendaftar ke buletin mingguan saya di joeprocopio.com agar tidak ketinggalan postingan baru. Ini singkat dan to the point. Atau jika Anda ingin saran startup taktis lainnya langsung ke kotak masuk Anda, dapatkan uji coba gratis Pengajaran Startup.

Lebih dari Joe Procopio:

Data crunching & startup Anda: Jangan biarkan hal itu menghancurkan mimpi