Цифры и успех: как создать успешный план роста стартапа, используя данные

Примечание редактора: Джо Прокопио — директор по продукту в получить элегантный И основатель trainingstartup.com. У Джо долгая предпринимательская история в Треугольнике, включая Automated Insights, ExitEvent и Intrepid Media. Он ведет эксклюзивную колонку о предпринимательстве для WRAL TechWire. Его колонки публикуются по понедельникам как часть журнала TechWire. Запуск в понедельник пакет.

+++

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТРЕУГОЛЬНЫЙ ПАРК - Развитие вашего бизнеса — это не ракетостроение. Для большинства стартапов разница между успехом и неудачей такая же, как между блужданием в темноте и продвижением по хорошо освещенному пути к росту.

Никто не собирается освещать этот путь для вас.

За более чем 20 лет создания стартапов с использованием данных для создания эффективных повторяемых стратегий роста я понял, что каждый путь уникален для каждого бизнеса. Самая большая ошибка, которую может совершить любой предприниматель, — это отказаться от того, что он знает о собственном бизнесе, чтобы следовать чужому плану роста, который нельзя пропустить.

Если вы можете превратить свой стартап в жизнеспособный бизнес, у вас есть все, что вам нужно, чтобы создать тягу и масштабировать этот бизнес.

Вот как это сделать.

Если вы хотите масштабироваться, пусть данные будут вашим светом в темноте

Я видел это миллион раз: основатель доводит стартап до какой-то начальной точки успеха, а затем останавливается, не зная точно, почему его клиенты так очарованы его продуктом или услугой.

На прошлой неделе я написал пост выявление наиболее критичных ошибок основатели и лидеры стартапов, когда сталкиваются с задачей масштабирования своего первоначального успеха. В большинстве случаев у этих основателей и лидеров есть верная идея — использовать данные в качестве ориентира для определения направления и масштабов своего следующего шага. Проблема почти всегда в исполнении:

• Слишком крепко держитесь за первоначальный успех и упускаете новые возможности.
• Прислушиваться к неверным сигналам и гоняться за недоказанными теориями.
• Пусть изобилие оптимизма или пессимизма омрачает процесс принятия решений.

Любой может сказать вам, что вы должны использовать данные как свет в темноте для роста. Так как же убедиться, что вы используете его правильно? Я повторю НЕТ, о которых я писал в предыдущем посте, и дам вам действенные стратегии для выполнения.

НЕ делайте этого: слишком долго катайтесь на любой волне.

Самая большая ошибка, которую может совершить основатель или руководитель стартапа, — это проанализировать все данные, связанные с первоначальным успехом компании, посмотреть только на положительные моменты и принять решение не сворачивать с курса. Ничто не длится вечно, все хорошее когда-нибудь заканчивается, и если ваш бизнес растет, нет верхнего предела того, где должны быть ваши показатели.

Делайте это: всегда экспериментируйте

Вы должны быть в состоянии постоянного контролируемого экспериментирования со своим продуктом, своим позиционированием, соответствием рынку, своей подачей и своим сообщением. Вам не нужны массовые изменения с каждой новой версией или изменением, но вам нужно сделать несколько шагов в темноту, чтобы посмотреть, не споткнетесь ли вы, так сказать, на ноге.

Читатель спросил: Сколько времени я должен посвятить созданию отчетных данных из MVP? Мой ответ: «Все это», или, по крайней мере, столько времени, сколько сможете. MVP без механизма отслеживания каждого взаимодействия, от первоначального обнаружения бизнеса до закрытия продажи, — это просто очень дорогой способ возиться в темноте.

Неважно, продаете ли вы программное обеспечение SaaS или садовые инструменты. Каждая точка взаимодействия при обнаружении, транзакции и использовании этого продукта должна отслеживаться автоматически или вручную, в том числе когда произошло взаимодействие, как оно произошло, каким был результат или следующий шаг, и что этот результат или следующий шаг означает для дохода и расходы.

Вы должны отслеживать каждую точку данных и позволить результатам разобраться в себе. Я не могу сказать вам, сколько раз я спрашивал основателей, отслеживают ли они точку данных, и ответ был отрицательным, и причина заключалась в том, что они не чувствовали, что им это нужно.

Если есть что-то, что я узнал о соответствии продукта рынку, так это то, что вы не знаете, важна ли точка данных, пока не сможете эмпирически доказать, что это не так. Вы не можете доказать это, пока не отследите это. Единственное предостережение, которое я хотел бы добавить, это то, что вы должны провести линию с усилием. Если точка данных слишком дорога для отслеживания, вам может потребоваться угадать.

Наконец, я добавлю, что вы должны сбалансировать количество экспериментов, которые вы проводите одновременно. Я бы рекомендовал всегда проводить более одного эксперимента за раз, потому что, когда вы пытаетесь масштабироваться, времени всегда мало. Но нужно учитывать одну вещь: убедиться, что влияние одного эксперимента не омрачает результаты другого.

Например, если вы добавляете новую функцию, следите за тем, насколько радикальными будут изменения, которые вы затем вносите в свой обмен сообщениями. Если ваша новая функция великолепна, а новый обмен сообщениями — отстой, вы только что дали себе ложноотрицательный результат.

НЕ ДЕЛАЙТЕ ЭТОГО: Убейте дойную корову

Конечно, противоположность аналитического паралича — это массовый сдвиг, который отказывается от преимуществ первоначального успеха во имя роста.

Классический пример — стартап, который привлекает миллионы клиентов бесплатным продуктом (скажем, контентом), а затем видит знаки доллара, если они берут с этих «клиентов» небольшую цену за тот же продукт (скажем, 1 доллар в месяц). Обычно случаются две вещи, и обе они становятся неожиданностью:

1. Подавляющее большинство этих «клиентов» не конвертируются.
2. Стоимость обслуживания новых платежеспособных клиентов оказывается намного больше, чем доход, который они приносят.

Сделайте это: ищите зеленые побеги

Массивные дубы не появляются в одночасье. Они начинаются с зеленых побегов. Когда вы вносите какие-либо изменения в то, как работает ваш бизнес, вы провоцируете некоторый негатив в своей текущей клиентской базе. Вместо того, чтобы вырубать свой лес и удивляться, когда ничего не вырастет, сначала пересадите одно дерево и следите за тем, как происходит новый рост.

Эти измерения всегда должны основываться на доходе и удержании. Когда вы вносите изменения в свой продукт или услугу, вы пытаетесь увеличить свой доход и дольше удерживать как новых, так и старых клиентов.

Когда вы проводите свои эксперименты, выдвигайте гипотезы об ожидаемых результатах. Другими словами, если вы вносите изменения, это изменение должно привести к тому, что X% новых клиентов будут платить на Y% больше за Z% меньше времени. Затем предположим, как это повлияет на вашу существующую базу: мы планируем потерять X% наших клиентов, и эти клиенты должны представлять для нас не более Y% ценности.

Быстро отказывайтесь от неудачных экспериментов. Вам не нужно обрезать их без предупреждения, но вы можете отменить их, вернуть в дом и настроить, пока не исправите эти проценты. Это особенно верно, когда вы теряете больше клиентов, чем ожидали, или теряете клиентов, которые были для вас более ценными, чем вы ожидали.

НЕ ДЕЛАЙТЕ ЭТОГО: Откажитесь от макроса в пользу микро

То, что идея не работает, не означает, что она была плохой идеей. Небольшие изменения в ваших данных, хорошие или плохие, не требуют радикальных действий. Если снова использовать метафоры, вы не строите небоскреб на незастывшем фундаменте — и вы не сносите небоскреб, потому что крыша течет.

Сделайте это: действуйте по шаблонам, а не по точкам данных

Для масштабирования вам нужно определить свой успех как доход за вычетом затрат, а затем повторить и расширить. Чтобы расти, вам нужно определить свой успех как пожизненную ценность клиента (LTV) за вычетом затрат на привлечение клиента (CAC) и расширение.

Одна неверная точка данных, один плохой клиент, одно неудачное сотрудничество могут сбить вашу линию тренда, но не могут определять саму тенденцию. То же самое с другой стороны. Один отличный клиент не означает, что эксперимент удался.

Поэтому, когда мы говорим о риске в предпринимательстве, риск заключается не в следующем смелом шаге или повороте в направлении, которого никто не ожидает, — это азартная игра. Риск решает, когда модель возникает на основе ограниченного числа точек данных.

Чтобы ответить на еще один вопрос, вытекающий из последнего поста: Как успешно использовать неофициальные свидетельства, если они не проходят никакой проверки на значимость?

В этом разница между хорошим предпринимателем и плохим предпринимателем. И это сводится к риску и смягчению последствий. Вы, как владелец идеи и руководитель реализации, должны своевременно принимать решение о риске/вознаграждении, основываясь на шаблонах, которые являетесь распознавать.

Любой предприниматель может продать хороший продукт. Не так уж много предпринимателей могут распознать отличный продукт.

Добраться до убедительный данные — самая сложная часть роста, основанного на данных. Но как только вы добираетесь туда, это происходит почти автоматически. Как только у вас есть доверие что вы можете получить сумму LTV в размере X долларов за сумму CAC в размере Y, это когда вы нажимаете на акселератор.

Заполнение разрыва между уверенностью и убедительностью — вот что делает великого предпринимателя.

+++

Привет! Если вы нашли этот пост полезным или информативным, рассмотрите возможность подписки на мой еженедельный информационный бюллетень по адресу joeprocopio.com чтобы не пропустить новые посты. Это коротко и по делу. Или, если вы хотите получить больше тактических советов по запуску прямо в свой почтовый ящик, получить бесплатную пробную версию Teaching Startup.

Другие работы Джо Прокопио:

Обработка данных и ваш стартап: не позволяйте этому разрушить мечту