편집자 주: Joe Procopio는 상쾌해지기 창립자 티칭스타트업닷컴. Joe는 Automated Insights, ExitEvent 및 Intrepid Media를 포함하는 Triangle에서 오랜 기업가 역사를 가지고 있습니다. 그는 WRAL TechWire의 기업가 정신에 대한 독점 칼럼을 씁니다. 그의 칼럼은 TechWire의 일부로 월요일에 게시됩니다. 월요일 시작 패키지.
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리서치 트라이앵글 파크 – 비즈니스 성장은 로켓 과학이 아닙니다. 대부분의 스타트업에서 성공과 실패의 차이는 어둠 속에서 더듬거리며 성장을 향한 밝은 길을 따라가는 것의 차이입니다.
아무도 당신을 위해 그 길을 밝혀주지 않을 것입니다.
20년이 넘는 기간 동안 데이터를 사용하여 성장을 위한 효과적이고 반복 가능한 전략을 수립하는 스타트업을 구축하면서 저는 각 경로가 각 비즈니스에 고유하다는 것을 배웠습니다. 기업가가 저지를 수 있는 가장 큰 실수는 다른 사람의 놓칠 수 없는 성장 계획을 따르기 위해 자신의 비즈니스에 대해 사실이라고 알고 있는 것을 포기하는 것입니다.
조 프로코피오 (사진 제공: 조 프로코피오)
스타트업을 실행 가능한 비즈니스로 만들 수 있다면 견인력을 창출하고 비즈니스를 확장하는 데 필요한 모든 것을 갖춘 것입니다.
방법은 다음과 같습니다.
규모를 조정하려면 데이터를 어둠 속에서 빛으로 삼으십시오.
나는 그것을 백만 번이나 보았습니다. 창업자는 초기 성공 지점에 스타트업을 구축한 다음 고객이 제품이나 서비스에 열광하는 이유가 정확히 무엇인지 확신할 수 없는 상태에서 동결합니다.
지난주에 포스팅을 작성했는데 가장 중요한 실수 개요 스타트업 창업자와 리더는 초기 성공을 확장해야 하는 과제에 직면했을 때. 대부분의 경우 이러한 설립자와 리더는 데이터를 지침으로 사용하여 다음 움직임의 방향과 규모를 결정하는 올바른 아이디어를 가지고 있습니다. 문제는 거의 항상 실행에 있습니다.
- 초기 성공을 너무 꽉 쥐고 새로운 기회를 놓치는 것입니다.
- 잘못된 신호에 귀를 기울이고 입증되지 않은 이론을 쫓습니다.
- 많은 낙관주의나 비관주의가 의사 결정 과정을 흐리게 하는 것입니다.
누구나 데이터를 어둠 속에서 성장의 빛으로 사용해야 한다고 말할 수 있습니다. 그렇다면 제대로 사용하고 있는지 어떻게 확인합니까? 이전 게시물에서 작성한 DON'T를 다시 설명하고 대신 실행할 수 있는 실행 가능한 전략을 제공합니다.
Don't Do This: 너무 오래 파도 타기
스타트업 창업자나 리더가 저지를 수 있는 가장 큰 실수는 회사의 초기 성공에 대한 모든 데이터를 분석하고 긍정적인 부분만 보고 그대로 유지하기로 결정하는 것입니다. 영원히 지속되는 것은 없으며 모든 좋은 일은 반드시 끝나야 하며 비즈니스가 성장하면 숫자가 있어야 하는 위치에 상한선이 없습니다.
하라: 항상 실험하라
제품, 포지셔닝, 시장 적합성, 피치 및 메시지에 대해 통제된 실험을 지속적으로 해야 합니다. 모든 새 버전이나 변경 사항에 대해 대대적인 변경이 필요한 것은 아니지만 말하자면 몇 단계를 거쳐 어둠 속으로 들어가야 합니다.
한 독자는 이렇게 물었습니다. MVP에서 보고 가능한 데이터를 생성하는 데 얼마나 많은 시간을 할애해야 합니까? 내 대답은 "모든 것" 또는 최소한 가능한 한 많은 시간입니다. 비즈니스의 초기 발견에서 판매 종료에 이르기까지 모든 상호 작용에 대한 추적 메커니즘이 없는 MVP는 어둠 속에서 뒤죽박죽을 더듬는 매우 값비싼 방법일 뿐입니다.
SaaS 소프트웨어를 판매하든 정원 가꾸기 도구를 판매하든 상관없습니다. 해당 제품의 발견, 거래 및 사용의 모든 접점은 상호 작용이 발생한 시간, 발생한 방법, 결과 또는 다음 단계가 무엇인지, 해당 결과 또는 다음 단계가 수익 및 수익에 미치는 의미를 포함하여 자동 또는 수동으로 추적해야 합니다. 소송 비용.
모든 데이터 포인트를 추적하고 결과가 자동으로 정렬되도록 해야 합니다. 내가 설립자에게 데이터 포인트를 추적하고 있는지 물었고 대답은 아니오였고 그 이유는 그들이 필요하다고 느끼지 않았기 때문이었습니다.
내가 제품-시장 적합성에 대해 배운 것이 있다면, 데이터 포인트가 중요하지 않다는 것을 경험적으로 증명할 수 있을 때까지는 데이터 포인트가 중요한지 여부를 모른다는 것입니다. 추적하기 전에는 증명할 수 없습니다. 내가 추가할 유일한 경고는 노력으로 선을 그려야 한다는 것입니다. 데이터 포인트가 추적하기에 너무 비용이 많이 든다면 추측해야 할 수도 있습니다.
마지막으로 한 번에 수행하는 실험 수의 균형을 맞춰야 한다고 덧붙입니다. 확장을 시도할 때 시간이 항상 짧기 때문에 항상 한 번에 둘 이상의 실험을 수행하는 것이 좋습니다. 그러나 고려해야 할 한 가지는 한 실험의 영향이 다른 실험의 결과를 흐리게 하지 않도록 하는 것입니다.
예를 들어, 새로운 기능을 추가하는 경우 메시징을 얼마나 과감하게 변경할지 주의하십시오. 새 기능이 훌륭하고 새 메시지가 형편없다면 자신에게 거짓 부정을 제공한 것입니다.
Don't Do This: 캐쉬 카우를 죽이십시오
물론 분석 마비의 반대는 성장이라는 이름으로 초기 성공의 이익을 포기하는 전면적인 전환입니다.
고전적인 예는 무료 제품(예: 콘텐츠)에 대해 수백만 명의 고객을 유치한 다음 동일한 제품(예: 월 1달러)에 대해 작은 가격을 "고객"에게 청구하면 달러 기호를 보는 스타트업입니다. 일반적으로 두 가지 일이 발생하며 둘 다 놀라움으로 다가옵니다.
- 그 "고객"의 대다수는 전환하지 않을 것입니다.
- 새로운 유료 고객에게 서비스를 제공하는 비용은 그들이 창출하는 수익보다 훨씬 더 많은 것으로 나타났습니다.
이렇게 하십시오: 녹색 싹을 찾으십시오
거대한 떡갈나무는 하룻밤 사이에 나타나지 않습니다. 그들은 녹색 싹으로 시작합니다. 비즈니스 운영 방식을 변경하면 현재 고객 기반에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 숲을 벌채하고 아무 것도 자라지 않을 때 충격을 받는 대신 한 그루의 나무를 먼저 심고 새로운 성장이 어떻게 일어나는지 관찰하십시오.
이러한 측정은 항상 수익 및 유지율을 기반으로 해야 합니다. 제품이나 서비스를 변경하면 수익을 늘리고 신규 고객과 기존 고객을 더 오래 유지하려고 합니다.
실험을 실행할 때 예상 결과를 가정합니다. 즉, 변경하면 X%의 신규 고객이 Z% 더 적은 시간에 Y% 더 많은 비용을 지불하게 됩니다. 그런 다음 기존 기반에 미치는 영향을 가정합니다. 우리는 고객의 X%를 잃을 계획이며 해당 고객은 우리에게 가치가 있는 Y%를 넘지 않아야 합니다.
실패한 실험을 빨리 포기하십시오. 경고 없이 잘라낼 필요는 없지만 실행을 취소하고 집으로 가져와 해당 비율을 수정할 때까지 조정할 수 있습니다. 이것은 예상보다 더 많은 고객을 잃거나 예상보다 더 가치 있는 고객을 잃는 경우에 특히 그렇습니다.
하지마세요: 마이크로를 위한 매크로를 포기하세요
아이디어가 작동하지 않는다고 해서 그것이 나쁜 아이디어라는 의미는 아닙니다. 데이터의 작은 변화는 좋든 나쁘든 전면적인 조치가 필요하지 않습니다. 다시 비유하자면, 기초가 굳지 않은 초고층 빌딩을 짓지 않으며 지붕이 새고 있다고 해서 고층 빌딩을 허물지 않습니다.
Do This: 데이터 포인트가 아닌 패턴에 따라 행동
확장하려면 수익에서 비용을 뺀 값으로 성공을 정의하고 반복하고 확장해야 합니다. 성장하려면 고객의 평생 가치(LTV)에서 고객 확보 비용(CAC)을 뺀 값으로 성공을 정의하고 확장해야 합니다.
하나의 잘못된 데이터 포인트, 하나의 불량 고객, 하나의 실패한 관계가 추세선을 벗어날 수 있지만 추세 자체를 지시하지는 않을 수 있습니다. 다른 쪽에서도 마찬가지입니다. 한 명의 훌륭한 고객이 실험이 성공했다는 것을 의미하지는 않습니다.
따라서 우리가 기업가 정신의 위험에 대해 이야기할 때 위험은 다음 대담한 행동을 취하거나 아무도 기대하지 않는 방향으로 선회하는 것이 아닙니다. 바로 도박입니다. 위험은 제한된 수의 데이터 포인트를 기반으로 패턴이 나타나는 시기를 결정하는 것입니다.
마지막 게시물에서 나온 다른 질문에 답하려면: 어떤 종류의 유의성 테스트도 통과하지 못한 일화적 증거를 어떻게 성공적으로 활용합니까?
이것이 좋은 기업가와 나쁜 기업가의 차이입니다. 그리고 그것은 위험과 완화로 귀결됩니다. 아이디어의 소유자이자 실행의 리더인 당신은 다음 패턴에 따라 적시에 위험/보상 결정을 내려야 합니다. 당신 인정하다.
모든 기업가는 좋은 제품을 판매할 수 있습니다. 너무 많은 기업가가 훌륭한 제품을 인식할 수 없습니다.
도착 방법 단호한 데이터는 데이터 기반 성장에서 가장 어려운 부분입니다. 그러나 일단 거기에 도달하면 거의 자동입니다. 일단 당신이 자신 $Y 금액의 CAC에 대해 $X 금액의 LTV를 얻을 수 있다는 것, 바로 그 때 가속기를 밟을 때입니다.
자신감과 결정적 사이의 격차를 메우는 것이 훌륭한 기업가를 만드는 것입니다.
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