Triagem de números e sucesso: como criar um plano de crescimento de startup bem-sucedido usando dados

Nota do editor: Joe Procopio é o Diretor de Produto da Fique elegante E o fundador de ensinostartup.com. Joe tem uma longa história empreendedora no Triângulo que inclui Automated Insights, ExitEvent e Intrepid Media. Ele escreve uma coluna exclusiva sobre empreendedorismo para WRAL TechWire. Suas colunas são publicadas às segundas-feiras como parte do TechWire's Segunda-feira de inicialização pacote.

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PARQUE DO TRIÂNGULO DE PESQUISA - Fazer seu negócio crescer não é ciência de foguetes. Para a maioria das startups, a diferença entre sucesso e fracasso é a diferença entre tatear no escuro e seguir um caminho bem iluminado para o crescimento.

Ninguém vai iluminar esse caminho para você.

Em mais de 20 anos construindo startups usando dados para criar estratégias de crescimento eficazes e repetíveis, aprendi que cada caminho é único para cada negócio. O maior erro que qualquer empreendedor pode cometer é abandonar o que sabe ser verdade sobre o seu próprio negócio para seguir o plano de crescimento imperdível de outra pessoa.

Se você conseguir transformar sua startup em um negócio viável, terá tudo o que precisa para criar tração e dimensionar esse negócio.

Veja como fazer isso.

Se você quiser escalar, deixe os dados serem sua luz no escuro

Já vi isso um milhão de vezes: um fundador constrói uma startup até algum ponto inicial de sucesso e depois congela – sem saber exatamente por que seus clientes estão tão apaixonados por seu produto ou serviço.

Semana passada escrevi um post descrevendo os erros mais críticos fundadores e líderes de startups fazem quando confrontados com a tarefa de ampliar seu sucesso inicial. Na maioria das vezes, esses fundadores e líderes têm a ideia certa – usando os dados como guia para determinar a direção e a magnitude do seu próximo movimento. O problema quase sempre está na execução:

• Manter o controle sobre o sucesso inicial e deixar escapar novas oportunidades.
• Ouvir os sinais errados e perseguir teorias não comprovadas.
• Deixar que uma abundância de otimismo ou pessimismo turve o processo de tomada de decisão.

Qualquer um pode dizer que você deve usar os dados como luz no escuro para o crescimento. Então, como você pode ter certeza de que está usando-o corretamente? Vou reafirmar o que NÃO FAZER sobre o qual escrevi na postagem anterior e, em vez disso, apresentar estratégias viáveis ​​para serem executadas.

NÃO faça isso: pegue qualquer onda por muito tempo

O maior erro que um fundador ou líder de uma startup pode cometer é analisar todos os dados sobre o sucesso inicial da empresa, olhar apenas os aspectos positivos e decidir manter o curso. Nada dura para sempre, todas as coisas boas têm um fim e, se o seu negócio está crescendo, não há limite máximo para onde seus números deveriam estar.

Faça isso: sempre experimente

Você deve estar em constante estado de experimentação controlada com seu produto, seu posicionamento, sua adequação ao mercado, seu argumento de venda e sua mensagem. Você não precisa de mudanças generalizadas a cada nova versão ou mudança, mas precisa dar vários passos na escuridão para ver se vai dar uma topada, por assim dizer.

Um leitor perguntou: Quanto tempo devo dedicar à criação de dados reportáveis ​​de um MVP? Minha resposta é “Tudo isso”, ou pelo menos o máximo de tempo que você puder. Um MVP sem um mecanismo de rastreamento em cada interação, desde a descoberta inicial do negócio até o fechamento da venda, é apenas uma maneira muito cara de ficar tateando no escuro.

Não importa se você vende software SaaS ou ferramentas de jardinagem. Cada ponto de contato na descoberta, transação e uso desse produto deve ser rastreado, automática ou manualmente, incluindo quando a interação aconteceu, como aconteceu, qual foi o resultado ou a próxima etapa e o que esse resultado ou próxima etapa significa para a receita e custos.

Você deve rastrear cada ponto de dados e deixar os resultados se resolverem. Não sei dizer quantas vezes perguntei a um fundador se ele estava rastreando um ponto de dados e a resposta foi não e o motivo foi que ele não sentia que precisava dele.

Se há uma coisa que aprendi sobre a adequação do produto ao mercado é que você não sabe se um dado é importante ou não até que possa provar empiricamente que não é. Você não pode provar isso até rastreá-lo. A única ressalva que acrescentaria é que você deve traçar o limite com esforço. Se um ponto de dados for muito caro para rastrear, talvez seja necessário adivinhar.

Por fim, acrescentarei que você deve equilibrar quantos experimentos está fazendo de uma vez. Eu recomendo sempre fazer mais de um experimento por vez, porque quando você está tentando escalar, o tempo é sempre curto. Mas uma coisa a considerar é garantir que o impacto de um experimento não obscureça os resultados de outro.

Por exemplo, se você estiver adicionando um novo recurso, tome cuidado com a mudança drástica que você fará em suas mensagens. Se o seu novo recurso é incrível e a sua nova mensagem é uma droga, você acabou de se dar um falso negativo.

NÃO faça isso: mate a vaca leiteira

É claro que o oposto da paralisia analítica é uma mudança generalizada que abandona os ganhos do sucesso inicial em nome do crescimento.

Um exemplo clássico é a startup que atrai milhões de clientes para um produto gratuito (digamos, conteúdo) e depois vê cifrões se cobrar desses “clientes” um pequeno preço pelo mesmo produto (digamos, US$ 1 por mês). Geralmente acontecem duas coisas e ambas são uma surpresa:

1. A grande maioria desses “clientes” não converterá.
2. O custo para atender os novos clientes pagantes acaba sendo muito maior do que a receita que eles geram.

Faça isto: procure brotos verdes

Enormes carvalhos não aparecem da noite para o dia. Eles começam com brotos verdes. Ao fazer qualquer mudança na forma como sua empresa opera, você promoverá alguma negatividade em sua base de clientes atual. Em vez de desmatar a sua floresta e ficar chocado quando nada volta a crescer, replante primeiro uma única árvore e monitorize como acontece o novo crescimento.

Essas medições devem sempre ser baseadas em receita e retenção. Ao fazer alterações em seu produto ou serviço, você está tentando aumentar sua receita e manter seus clientes novos e antigos por mais tempo.

Ao executar seus experimentos, crie hipóteses sobre os resultados esperados. Em outras palavras, se você fizer uma mudança, essa mudança deverá resultar em X% de novos clientes pagando Y% mais em Z% menos tempo. Em seguida, crie uma hipótese sobre o impacto em sua base existente: Planejamos perder X% de nossos clientes e esses clientes não devem ter mais do que Y% de valor para nós.

Abandone experimentos fracassados ​​rapidamente. Você não precisa cortá-los sem avisar, mas ser capaz de desfazê-los, trazê-los de volta para casa e ajustá-los até corrigir essas porcentagens. Isso é especialmente verdadeiro quando você perde mais clientes do que esperava ou perde clientes que eram mais valiosos para você do que esperava.

NÃO faça isso: desista do macro pelo micro

Só porque uma ideia não funciona não significa que foi uma má ideia. Pequenas alterações em seus dados, boas ou ruins, não exigem ações abrangentes. Para ser metafórico novamente, você não constrói um arranha-céu sobre uma fundação que ainda não está firme – e você não derruba um arranha-céu porque o telhado está vazando.

Faça isto: aja com base em padrões, não em pontos de dados

Para escalar, você precisa definir seu sucesso como receita menos custo e repetir e expandir. Para crescer, você precisa definir seu sucesso como o valor vitalício de um cliente (LTV) menos o custo para adquirir um cliente (CAC) e expandir.

Um dado ruim, um cliente ruim, um relacionamento fracassado podem desestabilizar sua linha de tendência, mas pode não ditar a tendência em si. O mesmo do outro lado. Um grande cliente não significa que a experiência funcionou.

Portanto, quando falamos de risco no empreendedorismo, o risco não significa dar o próximo passo ousado ou orientar-se numa direção que ninguém espera — isso é jogo. Risco é decidir quando um padrão emerge com base em um número limitado de pontos de dados.

Para responder a outra pergunta que saiu da última postagem: Como você utiliza com sucesso evidências anedóticas quando elas não passam em nenhum tipo de teste de significância?

Essa é a diferença entre ser um bom empreendedor e um mau empreendedor. E isso se resume a risco e mitigação. Você, como dono da ideia e líder da execução, tem que tomar essa decisão de risco/recompensa em tempo hábil, com base nos padrões que Você reconhecer.

Qualquer empresário pode vender um bom produto. Poucos empreendedores conseguem reconhecer um ótimo produto.

Chegando a Conclusivo os dados são a parte mais difícil do crescimento baseado em dados. Mas quando você chega lá, é quase automático. Uma vez que você tenha confiança que você pode obter uma quantia de $ X de LTV por uma quantia de $ Y de CAC, é quando você pressiona o acelerador.

Preencher a lacuna entre confiança e conclusão é o que torna um grande empreendedor.

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