Những con số khó hiểu và thành công: Cách tạo một kế hoạch tăng trưởng khởi nghiệp thành công bằng cách sử dụng dữ liệu

Ghi chú của người biên tập: Joe Procopio là Giám đốc Sản phẩm tại Nhận Spiffy Và người sáng lập Teachingstartup.com. Joe có một lịch sử kinh doanh lâu dài trong Tam giác bao gồm Automated Insights, ExitEvent và Intrepid Media. Anh ấy viết một chuyên mục độc quyền về tinh thần kinh doanh cho WRAL TechWire. Các chuyên mục của anh ấy được xuất bản vào Thứ Hai như một phần của TechWire's Thứ Hai khởi động Gói.

+ + +

NGHIÊN CỨU CÔNG VIÊN TAM GIÁC - Phát triển doanh nghiệp của bạn không phải là khoa học tên lửa. Đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp, sự khác biệt giữa thành công và thất bại là sự khác biệt giữa việc lần mò trong bóng tối và đi theo một con đường đầy ánh sáng để hướng tới sự phát triển.

Không ai sẽ thắp sáng con đường đó cho bạn.

Trong hơn 20 năm xây dựng các công ty khởi nghiệp bằng cách sử dụng dữ liệu để tạo ra các chiến lược hiệu quả, có thể lặp lại để tăng trưởng, tôi đã học được rằng mỗi con đường là duy nhất cho mỗi doanh nghiệp. Sai lầm lớn nhất mà bất kỳ doanh nhân nào cũng có thể mắc phải là từ bỏ những gì họ biết là đúng về công việc kinh doanh của chính họ để thực hiện theo kế hoạch tăng trưởng không thể bỏ lỡ của người khác.

Nếu bạn có thể xây dựng công ty khởi nghiệp của mình thành một doanh nghiệp khả thi, bạn có mọi thứ bạn cần để tạo ra lực kéo và mở rộng quy mô kinh doanh đó.

Đây là cách để làm điều đó.

Nếu bạn muốn mở rộng quy mô, hãy để dữ liệu là ánh sáng của bạn trong bóng tối

Tôi đã thấy điều đó hàng triệu lần: Một người sáng lập sẽ xây dựng một công ty khởi nghiệp đến một số điểm thành công ban đầu và sau đó đóng băng - không chắc chắn về lý do chính xác tại sao khách hàng của họ lại say mê sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.

Tuần trước, tôi đã viết một bài vạch ra những sai lầm nghiêm trọng nhất những người sáng lập và lãnh đạo khởi nghiệp thực hiện khi đối mặt với nhiệm vụ mở rộng quy mô thành công ban đầu của họ. Hầu hết thời gian, những người sáng lập và lãnh đạo đó đều có ý tưởng đúng đắn - sử dụng dữ liệu làm hướng dẫn để xác định hướng và tầm quan trọng của bước đi tiếp theo của họ. Vấn đề hầu như luôn xảy ra trong quá trình thực thi:

• Giữ quá chặt thành công ban đầu đó và để tuột mất những cơ hội mới.
• Nghe các tín hiệu sai và theo đuổi các lý thuyết chưa được chứng minh.
• Để quá nhiều lạc quan hoặc bi quan làm lu mờ quá trình ra quyết định.

Bất kỳ ai cũng có thể nói với bạn rằng bạn nên sử dụng dữ liệu như ánh sáng trong bóng tối để phát triển. Vì vậy, làm thế nào để bạn đảm bảo rằng bạn đang sử dụng nó đúng cách? Tôi sẽ trình bày lại những điều KHÔNG NÊN mà tôi đã viết trong bài trước và cung cấp cho bạn các chiến lược có thể hành động để thực hiện thay thế.

KHÔNG LÀM Điều này: Đi bất kỳ làn sóng nào quá lâu

Sai lầm lớn nhất mà một nhà sáng lập hoặc nhà lãnh đạo khởi nghiệp có thể mắc phải là phân tích tất cả dữ liệu xung quanh thành công ban đầu của công ty, chỉ nhìn vào những mặt tích cực và quyết định tiếp tục tham gia. Không có gì tồn tại mãi mãi, tất cả những điều tốt đẹp đều phải kết thúc, và nếu doanh nghiệp của bạn đang phát triển, thì không có giới hạn trên cho việc con số của bạn nên ở đâu.

Làm điều này: Luôn thử nghiệm

Bạn phải ở trong trạng thái thử nghiệm có kiểm soát liên tục với sản phẩm, vị trí của bạn, sự phù hợp với thị trường, chiêu hàng và thông điệp của bạn. Bạn không cần thay đổi bán buôn với mọi phiên bản mới hoặc thay đổi, nhưng bạn cần thực hiện vài bước trong bóng tối để xem liệu bạn có sắp bị vấp ngã hay không, có thể nói như vậy.

Một độc giả hỏi: Tôi nên dành bao nhiêu thời gian để tạo dữ liệu có thể báo cáo từ MVP? Câu trả lời của tôi là "Tất cả", hoặc ít nhất là càng nhiều thời gian càng tốt. Một MVP không có cơ chế theo dõi mọi tương tác, từ phát hiện ban đầu về doanh nghiệp đến khi chốt giao dịch, chỉ là một cách rất tốn kém để mò mẫm trong bóng tối.

Không quan trọng nếu bạn đang bán phần mềm SaaS hoặc các công cụ làm vườn. Mọi điểm tiếp xúc trong quá trình khám phá, giao dịch và sử dụng sản phẩm đó phải được theo dõi, tự động hoặc thủ công, bao gồm thời điểm tương tác xảy ra, cách nó xảy ra, kết quả hoặc bước tiếp theo là gì và kết quả hoặc bước tiếp theo đó có ý nghĩa như thế nào đối với doanh thu và chi phí.

Bạn nên theo dõi mọi điểm dữ liệu và để kết quả tự phân loại. Tôi không thể cho bạn biết bao nhiêu lần tôi đã hỏi một người sáng lập xem họ có đang theo dõi một điểm dữ liệu hay không và câu trả lời là không và lý do là họ không cảm thấy cần nó.

Nếu có một điều tôi đã học được về sự phù hợp thị trường sản phẩm, thì đó là bạn không biết liệu một điểm dữ liệu có quan trọng hay không cho đến khi bạn có thể thực nghiệm chứng minh rằng nó không phải là. Bạn không thể chứng minh điều đó cho đến khi bạn theo dõi nó. Lời cảnh báo duy nhất tôi muốn thêm là bạn phải vẽ đường bằng nỗ lực. Nếu một điểm dữ liệu quá tốn kém để theo dõi, bạn có thể cần phải đoán.

Cuối cùng, tôi sẽ nói thêm rằng bạn nên cân bằng số lượng thử nghiệm bạn đang thực hiện cùng một lúc. Tôi khuyên bạn nên luôn thực hiện nhiều thử nghiệm cùng một lúc, bởi vì khi bạn đang cố gắng mở rộng quy mô, thời gian luôn ngắn. Nhưng một điều cần xem xét là đảm bảo rằng tác động của một thử nghiệm không làm ảnh hưởng đến kết quả của một thử nghiệm khác.

Ví dụ: nếu bạn đang thêm một tính năng mới, hãy cẩn thận xem bạn sẽ thực hiện thay đổi lớn như thế nào đối với tin nhắn của mình. Nếu tính năng mới của bạn tuyệt vời và tin nhắn mới của bạn tệ hại, bạn vừa tự cho mình một phủ định sai lầm.

ĐỪNG làm điều này: Giết con bò tiền mặt

Tất nhiên, đối lập với sự tê liệt của phân tích là sự thay đổi bán buôn từ bỏ những lợi ích thu được từ thành công ban đầu nhân danh tăng trưởng.

Một ví dụ cổ điển là công ty khởi nghiệp thu hút hàng triệu khách hàng cho một sản phẩm miễn phí (giả sử, nội dung) và sau đó nhìn thấy dấu hiệu đô la nếu họ tính giá nhỏ cho những “khách hàng” đó cho cùng một sản phẩm (ví dụ: 1 đô la một tháng). Hai điều thường xảy ra và cả hai đều gây bất ngờ:

1. Phần lớn những “khách hàng” đó sẽ không chuyển đổi.
2. Chi phí để phục vụ những khách hàng trả tiền mới hóa ra còn nhiều hơn doanh thu mà họ tạo ra.

Làm điều này: Tìm chồi xanh

Những cây sồi khổng lồ không xuất hiện trong một sớm một chiều. Chúng bắt đầu với những chồi xanh. Khi bạn thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với cách hoạt động của doanh nghiệp, bạn sẽ thúc đẩy một số tiêu cực trong cơ sở khách hàng hiện tại của mình. Thay vì chặt phá khu rừng của bạn và bị sốc khi không có gì mọc lại, trước tiên hãy trồng lại một cây đơn lẻ và theo dõi sự phát triển mới diễn ra như thế nào.

Các phép đo đó phải luôn dựa trên doanh thu và tỷ lệ giữ chân. Khi bạn thực hiện các thay đổi đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của mình, bạn đang cố gắng tăng doanh thu và giữ chân cả khách hàng mới và khách hàng cũ lâu hơn.

Khi bạn chạy thử nghiệm của mình, hãy đưa ra giả thuyết về kết quả mong đợi. Nói cách khác, nếu bạn thực hiện thay đổi, thay đổi đó sẽ dẫn đến X% khách hàng mới trả thêm Y% trong thời gian ít hơn Z%. Sau đó, đưa ra giả thuyết về tác động đối với cơ sở hiện tại của bạn: Chúng tôi dự định mất X% khách hàng của mình và những khách hàng đó không được giá trị hơn Y% đối với chúng tôi.

Bỏ qua các thử nghiệm thất bại một cách nhanh chóng. Bạn không cần phải cắt bỏ chúng mà không có cảnh báo, nhưng có thể hoàn tác chúng, mang chúng trở lại nhà và chỉnh sửa chúng cho đến khi bạn sửa chữa những phần trăm đó. Điều này đặc biệt đúng khi bạn đang mất nhiều khách hàng hơn bạn mong đợi hoặc mất những khách hàng có giá trị đối với bạn hơn bạn dự đoán.

KHÔNG LÀM Điều này: Từ bỏ vĩ mô cho vi mô

Chỉ vì một ý tưởng không hoạt động không có nghĩa là nó là một ý tưởng tồi. Những thay đổi nhỏ trong dữ liệu của bạn, dù tốt hay xấu, không yêu cầu hành động sâu rộng. Để lấy phép ẩn dụ một lần nữa, bạn không xây một tòa nhà chọc trời trên một nền móng chưa đặt - và bạn không phá bỏ một tòa nhà chọc trời vì mái nhà bị dột.

Thực hiện điều này: Hành động trên các mẫu, không phải trên các điểm dữ liệu

Để mở rộng quy mô, bạn cần xác định thành công của mình là doanh thu trừ chi phí và lặp lại và mở rộng. Để phát triển, bạn cần xác định thành công của mình là giá trị lâu dài của khách hàng (LTV) trừ đi chi phí để có được khách hàng (CAC) và mở rộng.

Một điểm dữ liệu tồi, một khách hàng tồi, một mối quan hệ không thành công, có thể khiến đường xu hướng của bạn bị lệch, nhưng nó có thể không quyết định xu hướng. Ở phía bên kia cũng vậy. Một khách hàng tuyệt vời không có nghĩa là thử nghiệm đã hoạt động.

Vì vậy, khi chúng ta nói về rủi ro trong chủ nghĩa kinh doanh, rủi ro không phải là bước đi táo bạo tiếp theo, hoặc xoay chuyển theo hướng không ai mong đợi - đó là đánh bạc. Rủi ro quyết định khi nào một mẫu hình xuất hiện dựa trên một số điểm dữ liệu hạn chế.

Để trả lời một câu hỏi khác xuất hiện từ bài viết cuối cùng: Làm thế nào để bạn sử dụng thành công bằng chứng giai thoại khi nó không vượt qua bất kỳ loại kiểm tra ý nghĩa nào?

Đây là sự khác biệt giữa trở thành một doanh nhân giỏi và một doanh nhân tồi. Và đó là rủi ro và giảm thiểu. Bạn, với tư cách là chủ sở hữu của ý tưởng và người lãnh đạo việc thực hiện, phải đưa ra quyết định rủi ro / phần thưởng đó một cách kịp thời, dựa trên các mô hình bạn nhìn nhận.

Bất kỳ doanh nhân nào cũng có thể bán một sản phẩm tốt. Không có quá nhiều doanh nhân có thể nhận ra một sản phẩm tuyệt vời.

Đi đến kết luận dữ liệu là phần khó nhất của tăng trưởng theo hướng dữ liệu. Nhưng một khi bạn đến đó, nó gần như tự động. Một khi bạn có sự tự tin rằng bạn có thể nhận được $ X lượng LTV cho $ Y lượng CAC, đó là khi bạn nhấn ga.

Lấp đầy khoảng cách giữa sự tự tin và sự kết luận là điều tạo nên một doanh nhân vĩ đại.

+ + +

Chào! Nếu bạn thấy bài đăng này có thể hành động hoặc sâu sắc, vui lòng xem xét đăng ký nhận bản tin hàng tuần của tôi tại joeprocopio.com để bạn không bỏ lỡ bất kỳ bài viết mới nào. Nó ngắn gọn và đúng trọng tâm. Hoặc nếu bạn muốn thêm lời khuyên khởi động chiến thuật trực tiếp đến hộp thư đến của mình, nhận bản dùng thử miễn phí của Dạy Khởi nghiệp.

Phim khác của Joe Procopio:

Xử lý dữ liệu và khởi động của bạn: Đừng để nó phá hủy giấc mơ