ایڈیٹر کا نوٹ: جو پروکوپیو چیف پروڈکٹ آفیسر ہے۔ Spiffy حاصل کریں اور بانی teachingstartup.com. Joe کی ٹرائی اینگل میں کاروباری تاریخ کی ایک طویل تاریخ ہے جس میں Automated Insights، ExitEvent، اور Intrepid Media شامل ہیں۔ وہ WRAL TechWire کے لیے انٹرپرینیورشپ کے بارے میں ایک خصوصی کالم لکھتے ہیں۔ ان کے کالم پیر کو TechWire کے حصے کے طور پر شائع ہوتے ہیں۔ پیر کو شروع کریں۔ پیکیج.
+ + +
تحقیقی مثلث پارک - اپنے کاروبار کو بڑھانا راکٹ سائنس نہیں ہے۔ زیادہ تر اسٹارٹ اپس کے لیے، کامیابی اور ناکامی کے درمیان فرق اندھیرے میں گھومنے اور ترقی کی طرف روشن راستے پر چلنے کے درمیان فرق ہے۔
کوئی بھی آپ کے لیے اس راستے کو روشن کرنے والا نہیں ہے۔
ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے سٹارٹ اپس کی تعمیر کے 20 سال سے زیادہ میں ترقی کے لیے موثر، دہرائی جانے والی حکمت عملی بنانے کے لیے، میں نے سیکھا ہے کہ ہر کاروبار کے لیے ہر راستہ منفرد ہے۔ کوئی بھی کاروباری شخص جو سب سے بڑی غلطی کر سکتا ہے وہ یہ ہے کہ وہ اپنے کاروبار کے بارے میں جو کچھ جانتے ہیں اسے ترک کر دیں تاکہ کسی اور کے ترقی کے منصوبے پر عمل کیا جا سکے۔
جو پروکوپیو (تصویر بشکریہ جو پروکوپیو)
اگر آپ اپنے اسٹارٹ اپ کو ایک قابل عمل کاروبار بنا سکتے ہیں، تو آپ کے پاس وہ سب کچھ ہے جو آپ کو کرشن بنانے اور اس کاروبار کو پیمانہ کرنے کے لیے درکار ہے۔
ایسا کرنے کا طریقہ یہاں ہے۔
اگر آپ اسکیل کرنا چاہتے ہیں، تو اندھیرے میں ڈیٹا کو اپنی روشنی بننے دیں۔
میں نے اسے ایک ملین بار دیکھا ہے: ایک بانی کامیابی کے کچھ ابتدائی مقام تک ایک آغاز بنائے گا اور پھر منجمد کر دے گا — اس بات کا یقین نہیں ہے کہ ان کے گاہک ان کے پروڈکٹ یا سروس سے اتنے متاثر کیوں ہیں۔
پچھلے ہفتے میں نے ایک پوسٹ لکھی تھی۔ سب سے اہم غلطیوں کا خاکہ سٹارٹ اپ کے بانیوں اور لیڈروں کو جب ان کی ابتدائی کامیابی کو بڑھانے کے کام کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔. زیادہ تر وقت، ان بانیوں اور رہنماؤں کے پاس صحیح خیال ہوتا ہے — ڈیٹا کو بطور رہنما استعمال کرتے ہوئے اپنے اگلے اقدام کی سمت اور وسعت کا تعین کرتے ہیں۔ مسئلہ تقریبا ہمیشہ عملدرآمد میں ہے:
- اس ابتدائی کامیابی پر بہت مضبوط گرفت رکھنا اور نئے مواقع کو ہاتھ سے جانے دینا۔
- غلط اشاروں کو سننا اور غیر ثابت شدہ نظریات کا پیچھا کرنا۔
- رجائیت یا مایوسی کی کثرت کو فیصلہ سازی کے عمل پر بادل ڈالنے دیں۔
کوئی بھی آپ کو بتا سکتا ہے کہ آپ کو ترقی کے لیے اندھیرے میں ڈیٹا کو اپنی روشنی کے طور پر استعمال کرنا چاہیے۔ تو آپ یہ کیسے یقینی بناتے ہیں کہ آپ اسے صحیح طریقے سے استعمال کر رہے ہیں؟ میں پچھلی پوسٹ میں لکھے گئے کاموں کو دوبارہ بیان کروں گا اور اس کے بجائے عمل کرنے کے لیے آپ کو قابل عمل حکمت عملی دوں گا۔
ایسا نہ کریں: کسی بھی لہر پر بہت لمبی سواری کریں۔
ایک سٹارٹ اپ بانی یا لیڈر جو سب سے بڑی غلطی کر سکتا ہے وہ کمپنی کی ابتدائی کامیابی کے آس پاس کے تمام ڈیٹا کا تجزیہ کرنا، صرف مثبت پہلوؤں کو دیکھنا، اور کورس کو برقرار رکھنے کا فیصلہ کرنا ہے۔ کچھ بھی ہمیشہ کے لیے نہیں رہتا، تمام اچھی چیزوں کا خاتمہ ہونا چاہیے، اور اگر آپ کا کاروبار بڑھ رہا ہے، تو اس بات کی کوئی بالائی حد نہیں ہے کہ آپ کی تعداد کہاں ہونی چاہیے۔
یہ کریں: ہمیشہ تجربہ کرتے رہیں
آپ کو اپنے پروڈکٹ، اپنی پوزیشننگ، آپ کی مارکیٹ فٹ، آپ کی پچ، اور آپ کے پیغام رسانی کے ساتھ کنٹرول شدہ تجربات کی مستقل حالت میں رہنا چاہیے۔ آپ کو ہر نئے ورژن یا تبدیلی کے ساتھ ہول سیل تبدیلیوں کی ضرورت نہیں ہے، لیکن آپ کو یہ دیکھنے کے لیے اندھیرے میں کئی قدم اٹھانے کی ضرورت ہے کہ آیا آپ اپنے پیر کو سٹب کرنے جا رہے ہیں، تو بات کرنے کے لیے۔
ایک قاری نے پوچھا: مجھے MVP سے قابل رپورٹ ڈیٹا بنانے کے لیے کتنا وقت دینا چاہیے؟ میرا جواب ہے "یہ سب،" یا کم از کم اتنا وقت جتنا آپ کر سکتے ہیں۔ کاروبار کی ابتدائی دریافت سے لے کر فروخت بند کرنے تک، ہر تعامل پر ٹریکنگ میکانزم کے بغیر MVP، اندھیرے میں گھومنے کا ایک بہت مہنگا طریقہ ہے۔
اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کہ آپ SaaS سافٹ ویئر یا باغبانی کے اوزار بیچ رہے ہیں۔ اس پروڈکٹ کی دریافت، لین دین، اور استعمال میں ہر ٹچ پوائنٹ کو خود بخود یا دستی طور پر ٹریک کیا جانا چاہئے، بشمول تعامل کب ہوا، یہ کیسے ہوا، نتیجہ یا اگلا مرحلہ کیا تھا، اور اس نتیجہ یا اگلے قدم کا کیا مطلب ہے آمدنی اور اخراجات
آپ کو ہر ڈیٹا پوائنٹ کو ٹریک کرنا چاہئے اور نتائج کو خود کو الگ کرنے دینا چاہئے۔ میں آپ کو یہ نہیں بتا سکتا کہ میں نے کتنی بار ایک بانی سے پوچھا ہے کہ کیا وہ ڈیٹا پوائنٹ کو ٹریک کر رہے ہیں اور جواب نہیں تھا اور اس کی وجہ یہ تھی کہ انہیں ایسا محسوس نہیں ہوا کہ انہیں اس کی ضرورت ہے۔
اگر میں نے پروڈکٹ-مارکیٹ فٹ کے بارے میں ایک چیز سیکھی ہے، تو وہ یہ ہے کہ آپ نہیں جانتے کہ ڈیٹا پوائنٹ اہم ہے یا نہیں جب تک کہ آپ تجرباتی طور پر یہ ثابت نہ کر سکیں کہ ایسا نہیں ہے۔ آپ اسے ثابت نہیں کر سکتے جب تک کہ آپ اسے ٹریک نہ کریں۔ میں صرف ایک ہی انتباہ شامل کروں گا کہ آپ کو کوشش کے ساتھ لکیر کھینچنی ہوگی۔ اگر ڈیٹا پوائنٹ کو ٹریک کرنا بہت مہنگا ہے، تو آپ کو اندازہ لگانے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔
آخر میں، میں شامل کروں گا کہ آپ کو توازن رکھنا چاہیے کہ آپ ایک ساتھ کتنے تجربات کر رہے ہیں۔ میں ہمیشہ ایک وقت میں ایک سے زیادہ تجربات کرنے کی سفارش کروں گا، کیونکہ جب آپ پیمائش کرنے کی کوشش کر رہے ہوتے ہیں تو وقت ہمیشہ کم ہوتا ہے۔ لیکن غور کرنے کے لیے ایک چیز اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ ایک تجربے کا اثر دوسرے کے نتائج پر بادل نہ ڈالے۔
مثال کے طور پر، اگر آپ کوئی نئی خصوصیت شامل کر رہے ہیں، تو محتاط رہیں کہ آپ اپنے پیغام رسانی میں کتنی سخت تبدیلی لاتے ہیں۔ اگر آپ کی نئی خصوصیت لاجواب ہے اور آپ کا نیا پیغام رسانی بیکار ہے، تو آپ نے صرف اپنے آپ کو غلط منفی دیا ہے۔
ایسا نہ کریں: نقد گائے کو مار ڈالو
بلاشبہ، تجزیہ فالج کا مخالف ایک ہول سیل شفٹ ہے جو ترقی کے نام پر ابتدائی کامیابی سے حاصل ہونے والے فوائد کو ترک کر دیتا ہے۔
ایک بہترین مثال وہ اسٹارٹ اپ ہے جو لاکھوں صارفین کو مفت پروڈکٹ (کہیں کہ مواد) کے لیے اپنی طرف متوجہ کرتا ہے، اور پھر ڈالر کے نشانات دیکھتا ہے اگر وہ ان "گاہکوں" سے ایک ہی پروڈکٹ کے لیے ایک چھوٹی قیمت وصول کرتے ہیں (کہیں، $1 ماہانہ)۔ دو چیزیں عام طور پر ہوتی ہیں اور وہ دونوں حیرت انگیز طور پر آتی ہیں:
- ان "گاہکوں" کی اکثریت تبدیل نہیں ہوگی۔
- نئے ادائیگی کرنے والے صارفین کی خدمت کی لاگت ان کی آمدنی سے کہیں زیادہ نکلی ہے۔
یہ کریں: سبز ٹہنیاں تلاش کریں۔
بلوط کے بڑے درخت راتوں رات نظر نہیں آتے۔ وہ سبز ٹہنیوں سے شروع کرتے ہیں۔ جب آپ اپنے کاروبار کے چلنے کے طریقے میں کوئی تبدیلی کرتے ہیں، تو آپ اپنے موجودہ کسٹمر بیس میں کچھ منفی کو فروغ دینے جا رہے ہیں۔ اپنے جنگل کو صاف کرنے اور کچھ بھی نہ بڑھنے پر حیران ہونے کے بجائے، پہلے ایک درخت کو دوبارہ لگائیں اور اس کی نگرانی کریں کہ نئی نمو کیسے ہوتی ہے۔
وہ پیمائشیں ہمیشہ آمدنی اور برقرار رکھنے پر مبنی ہونی چاہئیں۔ جب آپ اپنے پروڈکٹ یا سروس میں تبدیلیاں کرتے ہیں، تو آپ اپنی آمدنی بڑھانے اور اپنے نئے اور پرانے دونوں گاہکوں کو زیادہ دیر تک برقرار رکھنے کی کوشش کر رہے ہوتے ہیں۔
جب آپ اپنے تجربات چلاتے ہیں تو متوقع نتائج کا قیاس کریں۔ دوسرے الفاظ میں، اگر آپ کوئی تبدیلی کرتے ہیں، تو اس تبدیلی کے نتیجے میں X% نئے گاہک Z% کم وقت میں Y% زیادہ ادا کریں گے۔ پھر اپنے موجودہ بنیاد پر اثرات کا قیاس کریں: ہم اپنے صارفین کے X% کو کھونے کا ارادہ رکھتے ہیں اور وہ صارفین ہمارے لیے Y% سے زیادہ قیمتی نہیں ہونے چاہئیں۔
ناکام تجربات کو جلد ترک کر دیں۔ آپ کو انتباہ کے بغیر انہیں کاٹنا نہیں ہے، لیکن ان کو کالعدم کرنے کے قابل ہو جائیں، انہیں گھر میں واپس لائیں، اور جب تک آپ ان فیصد کو درست نہ کر لیں تب تک ان کو موافقت نہ کریں۔ یہ خاص طور پر اس وقت درست ہے جب آپ اپنی توقع سے زیادہ گاہک کھو رہے ہوں یا ایسے گاہکوں کو کھو رہے ہوں جو آپ کے لیے آپ کی توقع سے زیادہ قیمتی تھے۔
ایسا نہ کریں: مائیکرو کے لیے میکرو کو ترک کر دیں۔
صرف اس لیے کہ کوئی آئیڈیا کام نہیں کرتا اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ یہ برا خیال تھا۔ آپ کے ڈیٹا میں چھوٹی تبدیلیاں، اچھی ہوں یا بری، کو بڑے پیمانے پر کارروائی کی ضرورت نہیں ہے۔ استعاراتی طور پر دوبارہ حاصل کرنے کے لیے، آپ کسی ایسی فاؤنڈیشن پر فلک بوس عمارت نہیں بناتے جو سیٹ نہ ہوئی ہو — اور آپ فلک بوس عمارت کو نہیں پھاڑتے کیونکہ چھت ٹپک رہی ہے۔
یہ کریں: پیٹرن پر عمل کریں، ڈیٹا پوائنٹس پر نہیں۔
پیمانہ بنانے کے لیے، آپ کو اپنی کامیابی کو ریونیو مائنس لاگت کے طور پر بیان کرنے اور دہرانے اور پھیلانے کی ضرورت ہے۔ بڑھنے کے لیے، آپ کو اپنی کامیابی کو ایک گاہک کی زندگی بھر کی قیمت (LTV) مائنس لاگت کے طور پر ایک گاہک حاصل کرنے کے لیے (CAC)، اور توسیع کرنے کی ضرورت ہے۔
ایک خراب ڈیٹا پوائنٹ، ایک برا گاہک، ایک ناکام رشتہ، آپ کی ٹرینڈ لائن کو ختم کر سکتا ہے، لیکن ہو سکتا ہے یہ خود ٹرینڈ کا حکم نہ دے۔ دوسری طرف بھی وہی۔ ایک عظیم گاہک کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تجربہ کام کر گیا۔
لہذا جب ہم کاروبار میں خطرے کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو خطرہ اگلا جرات مندانہ اقدام نہیں کر رہا ہے، یا اس سمت میں محور نہیں ہے جس کی کوئی توقع نہیں کر رہا ہے - یہ جوا ہے۔ خطرہ فیصلہ کر رہا ہے کہ ڈیٹا پوائنٹس کی ایک محدود تعداد کی بنیاد پر پیٹرن کب ابھر رہا ہے۔
ایک اور سوال کے جواب کے لیے جو پچھلی پوسٹ سے نکلا ہے: جب آپ کسی بھی قسم کی اہمیت کے امتحان میں کامیاب نہیں ہوتے ہیں تو آپ افسانوی ثبوت کو کامیابی سے کیسے استعمال کرتے ہیں؟
اچھے کاروباری اور برے کاروباری ہونے میں یہی فرق ہے۔ اور یہ خطرے اور تخفیف پر آتا ہے۔ آپ کو، خیال کے مالک اور عملدرآمد کے رہنما کے طور پر، اس خطرے/انعام کا فیصلہ ان نمونوں کی بنیاد پر بروقت کرنا ہوگا جو آپ پہچان
کوئی بھی کاروباری شخص اچھی پروڈکٹ بیچ سکتا ہے۔ بہت زیادہ کاروباری افراد ایک بہترین پروڈکٹ کو نہیں پہچان سکتے۔
حاصل کرنا۔ حتمی ڈیٹا ڈیٹا پر مبنی ترقی کا سب سے مشکل حصہ ہے۔ لیکن ایک بار جب آپ وہاں پہنچ جاتے ہیں، تو یہ تقریباً خودکار ہو جاتا ہے۔ آپ کے پاس ایک بار آپکا اعتماد کہ آپ CAC کی $Y رقم کے بدلے LTV کی $X رقم حاصل کر سکتے ہیں، جب آپ ایکسلریٹر کو دباتے ہیں۔
اعتماد اور حتمی کے درمیان خلا کو پُر کرنا ہی ایک عظیم کاروباری شخص بناتا ہے۔
+ + +
ارے! اگر آپ کو یہ پوسٹ قابل عمل یا بصیرت مند لگتی ہے، تو براہ کرم میرے ہفتہ وار نیوز لیٹر کے لیے سائن اپ کرنے پر غور کریں۔ joeprocopio.com تاکہ آپ کو کوئی نئی پوسٹ یاد نہ آئے۔ یہ مختصر اور بات تک ہے۔ یا اگر آپ اپنے ان باکس میں براہ راست مزید حکمت عملی سے متعلق سٹارٹ اپ مشورہ چاہتے ہیں، ٹیچنگ اسٹارٹ اپ کا مفت ٹرائل حاصل کریں۔.
