Analiza liczb i sukces: jak stworzyć udany plan rozwoju startupu przy użyciu danych

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Od redakcji: Joe Procopio jest dyrektorem ds. produktu w Pobierz Spiffy I założycielem learningstartup.com. Joe ma długą historię przedsiębiorczości w Trójkącie, która obejmuje Automated Insights, ExitEvent i Intrepid Media. Pisze ekskluzywny artykuł na temat przedsiębiorczości dla WRAL TechWire. Jego felietony są publikowane w poniedziałki w ramach TechWire Poniedziałek startowy pakiet.

+ + +

PARK TRÓJKĄTÓW BADAWCZYCH – Rozwój firmy to nie nauka o rakietach. W przypadku większości startupów różnica między sukcesem a porażką to różnica między grzebaniem w ciemności i podążaniem dobrze oświetloną ścieżką w kierunku wzrostu.

Nikt nie oświetli ci tej ścieżki.

Przez ponad 20 lat budowania startupów wykorzystujących dane do tworzenia skutecznych, powtarzalnych strategii rozwoju nauczyłem się, że każda ścieżka jest unikalna dla każdego biznesu. Największym błędem, jaki może popełnić każdy przedsiębiorca, jest porzucenie tego, co wie, że jest prawdą o jego własnym biznesie, aby zastosować się do cudzego planu rozwoju, którego nie można przegapić.

Joe Procopio (zdjęcie dzięki uprzejmości Joe Procopio)

Jeśli potrafisz przekształcić swój startup w rentowny biznes, masz wszystko, czego potrzebujesz, aby stworzyć przyczepność i skalować ten biznes.

Oto jak to zrobić.

Jeśli chcesz skalować, niech dane będą Twoim światłem w ciemności

Widziałem to milion razy: założyciel zbuduje startup do pewnego początkowego punktu sukcesu, a następnie zamrozi - nie wiedząc dokładnie, dlaczego jego klienci są tak zachwyceni ich produktem lub usługą.

W zeszłym tygodniu napisałem post opisanie najważniejszych błędów założyciele i liderzy startupów stawiają czoła zadaniu przeskalowania początkowego sukcesu. Przez większość czasu ci założyciele i liderzy mają właściwy pomysł — wykorzystują dane jako wskazówkę, aby określić kierunek i wagę swojego następnego ruchu. Problem prawie zawsze tkwi w wykonaniu:

Zbyt mocne utrzymywanie początkowego sukcesu i pozwalanie, by nowe możliwości wymknęły się spod kontroli.
Słuchanie niewłaściwych sygnałów i gonienie za niesprawdzonymi teoriami.
Pozwalanie, by obfitość optymizmu lub pesymizmu zaciemniała proces podejmowania decyzji.

Każdy może ci powiedzieć, że powinieneś używać danych jako światła w ciemności dla wzrostu. Jak więc upewnić się, że używasz go prawidłowo? Powtórzę zakazy, o których pisałem w poprzednim poście, i zamiast tego przedstawię praktyczne strategie do wykonania.

NIE rób tego: jedź zbyt długo na dowolnej fali

Największym błędem, jaki może popełnić założyciel lub lider startupu, to przeanalizować wszystkie dane dotyczące początkowego sukcesu firmy, spojrzeć tylko na pozytywy i zdecydować się na pozostanie na kursie. Nic nie trwa wiecznie, wszystko co dobre musi się skończyć, a jeśli Twój biznes się rozwija, nie ma górnego limitu tego, gdzie powinny znajdować się Twoje liczby.

Zrób to: Zawsze eksperymentuj

Powinieneś być w ciągłym stanie kontrolowanych eksperymentów z produktem, pozycjonowaniem, dopasowaniem do rynku, prezentacją i przekazem. Nie potrzebujesz hurtowych zmian z każdą nową wersją lub zmianą, ale musisz zrobić kilka kroków w ciemność, aby zobaczyć, czy, że tak powiem, utkniesz w palec u nogi.

Czytelnik zapytał: Ile czasu powinienem poświęcić na tworzenie danych podlegających raportowaniu z MVP? Moja odpowiedź brzmi: „Wszystko”, a przynajmniej tyle czasu, ile możesz. MVP bez mechanizmu śledzenia każdej interakcji, od pierwszego odkrycia firmy do zamknięcia sprzedaży, to po prostu bardzo kosztowny sposób na grzebanie w ciemności.

Nie ma znaczenia, czy sprzedajesz oprogramowanie SaaS, czy narzędzia ogrodnicze. Każdy punkt kontaktu podczas odkrycia, transakcji i użycia tego produktu powinien być śledzony, automatycznie lub ręcznie, w tym kiedy doszło do interakcji, jak do niej doszło, jaki był wynik lub następny krok oraz co ten wynik lub następny krok oznacza dla przychodów i koszty.

Powinieneś śledzić każdy punkt danych i pozwolić, aby wyniki same się poukładały. Nie potrafię powiedzieć, ile razy pytałem założyciela, czy śledzi punkt danych, a odpowiedź brzmiała nie, a powodem było to, że nie czuli, że tego potrzebują.

Jeśli jest jedna rzecz, której nauczyłem się o dopasowaniu produktu do rynku, to to, że nie wiesz, czy dany punkt danych jest ważny, dopóki nie możesz empirycznie udowodnić, że tak nie jest. Nie możesz tego udowodnić, dopóki tego nie wyśledzisz. Jedyne zastrzeżenie, które dodam to, że musisz z wysiłkiem narysować linię. Jeśli śledzenie punktu danych jest zbyt kosztowne, może być konieczne zgadywanie.

Na koniec dodam, że powinieneś zrównoważyć liczbę eksperymentów, które przeprowadzasz naraz. Polecam zawsze robić więcej niż jeden eksperyment na raz, ponieważ kiedy próbujesz skalować, czas jest zawsze krótki. Ale jedną rzeczą do rozważenia jest upewnienie się, że wpływ jednego eksperymentu nie zaciemnia wyników innego.

Na przykład, jeśli dodajesz nową funkcję, uważaj, jak drastyczne zmiany wprowadzasz w wiadomości. Jeśli twoja nowa funkcja jest niesamowita, a nowe wiadomości są do bani, właśnie dałeś sobie fałszywy negatyw.

NIE RÓB TEGO: Zabij dojną krowę

Oczywiście przeciwieństwem paraliżu analitycznego jest hurtowa zmiana, która w imię wzrostu porzuca zyski z początkowego sukcesu.

Klasycznym przykładem jest startup, który przyciąga miliony klientów na darmowy produkt (powiedzmy zawartość), a następnie widzi znaki dolara, jeśli pobiera od tych „klientów” niewielką cenę za ten sam produkt (powiedzmy 1 dolara miesięcznie). Zwykle zdarzają się dwie rzeczy i obie są niespodzianką:

Zdecydowana większość tych „klientów” nie dokona konwersji.
Koszt obsługi nowych płacących klientów okazuje się znacznie wyższy niż przychód, który generują.

Zrób to: poszukaj zielonych pędów

Masywne dęby nie pojawiają się z dnia na dzień. Zaczynają się od zielonych pędów. Kiedy wprowadzisz jakąkolwiek zmianę w sposobie działania swojej firmy, będziesz promować negatywne nastawienie w swojej obecnej bazie klientów. Zamiast wycinać las i być zszokowany, gdy nic nie odrośnie, najpierw przesadź jedno drzewo i obserwuj, jak dzieje się nowy wzrost.

Pomiary te powinny zawsze opierać się na przychodach i retencji. Wprowadzając zmiany w produkcie lub usłudze, próbujesz zwiększyć swoje przychody i dłużej zatrzymać zarówno nowych, jak i starych klientów.

Po przeprowadzeniu eksperymentów postaw hipotezę o oczekiwanych wynikach. Innymi słowy, jeśli dokonasz zmiany, ta zmiana powinna spowodować, że X% nowych klientów będzie płacić Y% więcej w Z% mniej czasu. Następnie postaw hipotezę o wpływie na twoją istniejącą bazę: planujemy stracić X% naszych klientów, a ci klienci nie powinni być dla nas wartościowi więcej niż Y%.

Porzuć szybko nieudane eksperymenty. Nie musisz ich odcinać bez ostrzeżenia, ale możesz je cofnąć, sprowadzić z powrotem do domu i modyfikować, aż naprawisz te wartości procentowe. Jest to szczególnie ważne, gdy tracisz więcej klientów, niż się spodziewałeś lub tracisz klientów, którzy byli dla Ciebie bardziej wartościowi, niż się spodziewałeś.

NIE rób tego: porzuć makro dla mikro

To, że pomysł nie działa, nie oznacza, że był to zły pomysł. Niewielkie zmiany w Twoich danych, dobre lub złe, nie wymagają szeroko zakrojonych działań. Mówiąc znowu metaforycznie, nie budujesz wieżowca na fundamencie, który się nie stwardniał – i nie burzysz wieżowca, ponieważ dach przecieka.

Zrób to: działaj na wzorcach, a nie na punktach danych

Aby skalować, musisz zdefiniować swój sukces jako przychód pomniejszony o koszty oraz powtarzać i rozwijać. Aby się rozwijać, musisz zdefiniować swój sukces jako długotrwałą wartość klienta (LTV) pomniejszoną o koszt pozyskania klienta (CAC) i rozwój.

Jeden zły punkt danych, jeden zły klient, jedna nieudana relacja może odrzucić linię trendu, ale może nie dyktować samego trendu. To samo po drugiej stronie. Jeden świetny klient nie oznacza, że eksperyment się powiódł.

Tak więc, kiedy mówimy o ryzyku w przedsiębiorczości, ryzyko nie oznacza kolejnego odważnego posunięcia się lub obracania się w kierunku, którego nikt się nie spodziewa — to hazard. Ryzyko decyduje, kiedy pojawia się wzorzec na podstawie ograniczonej liczby punktów danych.

Aby odpowiedzieć na kolejne pytanie, które wyszło z ostatniego postu: Jak skutecznie wykorzystać niepotwierdzone dowody, które nie przechodzą żadnego testu istotności?

To jest różnica między byciem dobrym przedsiębiorcą a złym przedsiębiorcą. A to sprowadza się do ryzyka i łagodzenia. Ty, jako właściciel pomysłu i lider realizacji, musisz podjąć decyzję o ryzyku/nagrodzie w odpowiednim czasie, w oparciu o wzorce, które ty rozpoznać.

Każdy przedsiębiorca może sprzedać dobry produkt. Niewielu przedsiębiorców potrafi rozpoznać świetny produkt.

Dostać się do rozstrzygający dane są najtrudniejszą częścią wzrostu opartego na danych. Ale kiedy już tam dotrzesz, to prawie automatycznie. Kiedy już będziesz pewność siebie że możesz uzyskać X $ LTV za Y $ CAC, to jest wtedy, gdy naciskasz akcelerator.

Wypełnianie luki między pewnością siebie a rozstrzyganiem jest tym, co czyni wielkiego przedsiębiorcę.

+ + +

Hej! Jeśli uważasz, że ten post jest przydatny lub wnikliwy, rozważ zapisanie się do mojego cotygodniowego biuletynu pod adresem joeprocopio.com więc nie przegapisz żadnych nowych postów. Jest krótki i na temat. Lub jeśli potrzebujesz więcej taktycznych porad na temat startupów bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą, pobierz bezpłatną wersję próbną Teaching Startup.