Numeri e successo: come creare un piano di crescita per startup di successo utilizzando i dati

Ripubblicato da Platone

Seguaci: 0

Nota del redattore: Joe Procopio è Chief Product Officer di Ottieni Spiffy E il fondatore di Teachingstartup.com. Joe ha una lunga storia imprenditoriale nel triangolo che include Automated Insights, ExitEvent e Intrepid Media. Scrive una colonna esclusiva sull'imprenditorialità per WRAL TechWire. Le sue colonne sono pubblicate il lunedì come parte di TechWire Lunedì di avvio pacchetto.

+++

PARCO DEL TRIANGOLO DI RICERCA - Far crescere la tua attività non è scienza missilistica. Per la maggior parte delle startup, la differenza tra successo e fallimento è la differenza tra armeggiare nell'oscurità e seguire un percorso ben illuminato verso la crescita.

Nessuno illuminerà quel sentiero per te.

In oltre 20 anni di creazione di startup che utilizzano i dati per creare strategie di crescita efficaci e ripetibili, ho imparato che ogni percorso è unico per ogni azienda. L'errore più grande che un imprenditore può fare è abbandonare ciò che sa essere vero sulla propria attività per seguire il piano di crescita imperdibile di qualcun altro.

Joe Procopio (Foto per gentile concessione di Joe Procopio)

Se riesci a trasformare la tua startup in un'attività redditizia, hai tutto ciò di cui hai bisogno per creare trazione e scalare quell'attività.

Ecco come farlo.

Se vuoi ridimensionare, lascia che i dati siano la tua luce nell'oscurità

L'ho visto un milione di volte: un fondatore costruirà una startup fino a raggiungere un punto di successo iniziale e poi si bloccherà, incerto sul perché i suoi clienti siano così innamorati del loro prodotto o servizio.

La scorsa settimana ho scritto un post delineando gli errori più critici i fondatori e i leader di startup si trovano ad affrontare il compito di scalare il loro successo iniziale. Il più delle volte, quei fondatori e leader hanno l'idea giusta: utilizzare i dati come guida per determinare la direzione e l'entità della loro prossima mossa. Il problema è quasi sempre nell'esecuzione:

Mantenere una presa troppo stretta su quel successo iniziale e lasciare che nuove opportunità sfuggano.
Ascoltare i segnali sbagliati e inseguire teorie non dimostrate.
Lasciare che un'abbondanza di ottimismo o pessimismo offuschi il processo decisionale.

Chiunque può dirti che dovresti usare i dati come luce nell'oscurità per la crescita. Quindi, come ti assicuri di utilizzarlo correttamente? Riaffermerò le cose da NON FARE di cui ho scritto nel post precedente e ti darò invece strategie attuabili da eseguire.

NON FARLO: cavalca un'onda troppo a lungo

L'errore più grande che un fondatore o leader di una startup può fare è analizzare tutti i dati relativi al successo iniziale dell'azienda, guardare solo gli aspetti positivi e decidere di continuare la rotta. Niente dura per sempre, tutte le cose buone devono finire e se la tua attività cresce, non c'è limite massimo a dove dovrebbero essere i tuoi numeri.

Fai questo: sperimenta sempre

Dovresti essere in uno stato costante di sperimentazione controllata con il tuo prodotto, il tuo posizionamento, il tuo adattamento al mercato, il tuo passo e i tuoi messaggi. Non hai bisogno di modifiche all'ingrosso con ogni nuova versione o modifica, ma devi fare diversi passi nell'oscurità per vedere se hai intenzione di stordire il dito del piede, per così dire.

Un lettore ha chiesto: Quanto tempo devo dedicare alla creazione di dati segnalabili da un MVP? La mia risposta è "Tutto questo", o almeno quanto più tempo possibile. Un MVP senza un meccanismo di tracciamento su ogni interazione, dalla scoperta iniziale dell'attività alla chiusura della vendita, è solo un modo molto costoso per armeggiare nell'oscurità.

Non importa se vendi software SaaS o attrezzi da giardinaggio. Ogni punto di contatto nella scoperta, transazione e utilizzo di quel prodotto dovrebbe essere monitorato, automaticamente o manualmente, incluso quando è avvenuta l'interazione, come è avvenuta, qual è stato il risultato o il passaggio successivo e cosa significa quel risultato o il passaggio successivo per le entrate e costi.

Dovresti tenere traccia di ogni punto dati e lasciare che i risultati si risolvano da soli. Non posso dirti quante volte ho chiesto a un fondatore se stessero monitorando un punto dati e la risposta è stata no e il motivo era che non sentivano di averne bisogno.

Se c'è una cosa che ho imparato sull'adattamento al mercato del prodotto, è che non sai se un punto dati è importante o meno finché non puoi dimostrare empiricamente che non lo è. Non puoi dimostrarlo finché non lo segui. L'unico avvertimento che aggiungerei è che devi tracciare la linea con uno sforzo. Se un punto dati è troppo costoso da tracciare, potrebbe essere necessario indovinare.

Infine, aggiungo che dovresti bilanciare quanti esperimenti stai facendo contemporaneamente. Consiglierei di fare sempre più di un esperimento alla volta, perché quando si tenta di scalare, il tempo è sempre breve. Ma una cosa da considerare è assicurarsi che l'impatto di un esperimento non offuschi i risultati di un altro.

Ad esempio, se stai aggiungendo una nuova funzionalità, fai attenzione a quanto drasticamente apporti ai tuoi messaggi. Se la tua nuova funzionalità è fantastica e la tua nuova messaggistica fa schifo, ti sei appena dato un falso negativo.

NON FARLO: uccidi la vacca da mungere

Naturalmente, l'opposto della paralisi dell'analisi è un cambiamento globale che abbandona i guadagni del successo iniziale in nome della crescita.

Un classico esempio è la startup che attrae milioni di clienti per un prodotto gratuito (diciamo, contenuto), e poi vede i segni del dollaro se fanno pagare a quei "clienti" un piccolo prezzo per lo stesso prodotto (diciamo, $ 1 al mese). Di solito accadono due cose ed entrambe sono una sorpresa:

La stragrande maggioranza di quei "clienti" non si convertirà.
Il costo per servire i nuovi clienti paganti risulta essere molto più delle entrate che generano.

Fai questo: cerca i germogli verdi

Le massicce querce non compaiono dall'oggi al domani. Iniziano con germogli verdi. Quando apporti una modifica al modo in cui opera la tua attività, favorirai una certa negatività nella tua attuale base di clienti. Invece di tagliare la foresta e rimanere scioccato quando nulla ricresce, ripianta prima un solo albero e controlla come avviene la nuova crescita.

Tali misurazioni dovrebbero sempre essere basate su entrate e fidelizzazione. Quando apporti modifiche al tuo prodotto o servizio, stai cercando di aumentare le tue entrate e mantenere più a lungo i tuoi vecchi e nuovi clienti.

Quando esegui i tuoi esperimenti, ipotizza i risultati attesi. In altre parole, se apporti una modifica, tale modifica dovrebbe comportare un X% di nuovi clienti che pagheranno Y% in più in Z% in meno di tempo. Quindi ipotizza l'impatto sulla tua base esistente: prevediamo di perdere l'X% dei nostri clienti e quei clienti non dovrebbero essere più preziosi dell'Y% per noi.

Abbandona rapidamente gli esperimenti falliti. Non devi tagliarli senza preavviso, ma essere in grado di annullarli, riportarli a casa e modificarli fino a quando non fissi quelle percentuali. Ciò è particolarmente vero quando perdi più clienti di quanto ti aspettassi o perdi clienti che per te erano più preziosi di quanto ti aspettassi.

NON FATELO: rinunciate alla macro per il micro

Solo perché un'idea non funziona non significa che sia stata una cattiva idea. Piccole modifiche ai tuoi dati, buone o cattive, non richiedono un'azione radicale. Per tornare alla metafora, non costruisci un grattacielo su fondamenta che non si sono fissate e non abbatti un grattacielo perché il tetto perde.

Fai questo: agisci sui modelli, non sui punti dati

Per scalare, devi definire il tuo successo come entrate meno costi e ripetere ed espandere. Per crescere, devi definire il tuo successo come valore della vita di un cliente (LTV) meno il costo per acquisire un cliente (CAC) ed espanderti.

Un cattivo punto dati, un cattivo cliente, una relazione fallita possono far saltare la tua linea di tendenza, ma potrebbe non dettare la tendenza stessa. Idem dall'altra parte. Un grande cliente non significa che l'esperimento abbia funzionato.

Quindi, quando parliamo di rischio nell'imprenditorialità, il rischio non è fare la prossima mossa audace, o girare in una direzione che nessuno si aspetta: è il gioco d'azzardo. Il rischio sta decidendo quando un modello sta emergendo sulla base di un numero limitato di punti dati.

Per rispondere ad un'altra domanda emersa dall'ultimo post: Come utilizzi con successo le prove aneddotiche quando non supera alcun tipo di test di significatività?

Questa è la differenza tra essere un buon imprenditore e un cattivo imprenditore. E questo si riduce al rischio e alla mitigazione. Tu, in quanto proprietario dell'idea e leader dell'esecuzione, devi prendere quella decisione rischio/rendimento in modo tempestivo, sulla base degli schemi che Tu riconoscere.

Qualsiasi imprenditore può vendere un buon prodotto. Non molti imprenditori possono riconoscere un ottimo prodotto.

Arrivare a conclusivo i dati sono la parte più difficile della crescita basata sui dati. Ma una volta che ci arrivi, è quasi automatico. Una volta che hai fiducia che puoi ottenere $ X importo di LTV per $ Y importo di CAC, è allora che premi l'acceleratore.

Colmare il divario tra fiducia e conclusione è ciò che rende un grande imprenditore.

+++

Ehi! Se hai trovato questo post utile o perspicace, ti preghiamo di considerare di iscriverti alla mia newsletter settimanale all'indirizzo joeprocopio.com così non perderai nessun nuovo post. È breve e va al punto. O se desideri ulteriori consigli tattici per l'avvio direttamente nella tua casella di posta, ottieni una prova gratuita di Teaching Startup.