How startups create a successful growth plan using data
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Cómo las startups crean un plan de crecimiento exitoso usando datos

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Joe Procopio

En más de 20 años de construir empresas nuevas usando datos para crear estrategias efectivas y repetibles para el crecimiento, he aprendido que cada camino es único para cada negocio. El mayor error que puede cometer un empresario es abandonar lo que sabe que es verdad sobre su propio negocio para seguir el plan de crecimiento de otra persona.

Si puedes convertir tu inicio en un negocio viable, tienes todo lo que necesitas para crear tracción y escalar ese negocio.

Así es como se hace.

Si quieres escalar, deja que los datos sean tu luz en la oscuridad

Lo he visto un millón de veces: Un fundador construirá una startup hasta algún punto de éxito inicial y luego se congelará – sin estar seguro de exactamente por qué sus clientes están tan enamorados de su producto o servicio.

Escribí un post describiendo los errores más críticos que los fundadores y líderes de startups cometen cuando se enfrentan a la tarea de escalar su éxito inicial. La mayoría de las veces, esos fundadores y líderes tienen la idea correcta – usando los datos como guía para determinar la dirección y magnitud de su próximo movimiento. El problema está casi siempre en la ejecución:

  • Mantener un control demasiado estricto de ese éxito inicial y dejar escapar nuevas oportunidades.
  • Escuchando las señales equivocadas y persiguiendo teorías no probadas.
  • Dejar que una abundancia de optimismo o pesimismo nuble el proceso de toma de decisiones.

Cualquiera puede decirte que deberías usar los datos como tu luz en la oscuridad para el crecimiento. Entonces, ¿cómo te aseguras de que lo estás usando correctamente? Cubriré los “NO” de los que escribí en el post anterior y te daré estrategias accionables para ejecutar en su lugar.

NO: Subir a cualquier ola demasiado tiempo

El mayor error que puede cometer el fundador o líder de una empresa es analizar todos los datos sobre el éxito inicial de la compañía, mirar sólo lo positivo y decidir mantener el rumbo. Nada dura para siempre, todas las cosas buenas deben llegar a su fin, y si tu empresa está creciendo, no hay un límite superior en donde deberían estar tus números.

SI: Siempre estar experimentando

Debes estar en un estado constante de experimentación controlada con tu producto, tu posicionamiento, tu encaje en el mercado, tu lanzamiento y tu mensaje. No necesitas cambios al por mayor con cada nueva versión o cambio, pero sí necesitas dar varios pasos en la oscuridad para ver si te vas a tropezar con el dedo del pie, por así decirlo.

En la entrada anterior, un lector preguntó: ¿Cuánto tiempo debo dedicar a la creación de datos reportables de un MVP? Mi respuesta es “Todo”, o al menos todo el tiempo que puedas. Un MVP sin un mecanismo de seguimiento en cada interacción, desde el descubrimiento inicial del negocio hasta el cierre de la venta, es sólo una forma muy costosa de andar a tientas en la oscuridad.

No importa si vendes software SaaS o herramientas de jardinería. Cada punto de contacto en el descubrimiento, transacción y uso de ese producto debe ser rastreado, automática o manualmente, incluyendo cuándo ocurrió la interacción, cómo ocurrió, cuál fue el resultado o el siguiente paso, y qué significa ese resultado o el siguiente paso para los ingresos y los costos.

Deberías rastrear cada punto de datos y dejar que los resultados se clasifiquen por sí mismos. No puedo decirte cuántas veces le he preguntado a un fundador si estaban rastreando un punto de datos y la respuesta fue no y la razón fue que no sentían que lo necesitaban.

Cómo las startups salen del modo de supervivencia y entran en el modo de crecimiento

Si hay algo que he aprendido sobre la adecuación del producto al mercado, es que no sabes si un punto de datos es importante o no hasta que puedes probar empíricamente que no lo es. No puedes probar eso hasta que lo rastreas. La única advertencia que añadiría es que tienes que trazar la línea con esfuerzo. Si un punto de datos es demasiado costoso de rastrear, puede que tengas que adivinar.

Por último, añadiré que debes equilibrar cuántos experimentos estás haciendo a la vez. Recomendaría siempre hacer más de un experimento a la vez porque cuando se trata de escalar, el tiempo es siempre corto. Pero una cosa a considerar es asegurarse de que el impacto de un experimento no nuble los resultados de otro.

Por ejemplo, si estás añadiendo una nueva función, ten cuidado con el cambio drástico que haces en tu mensaje. Si la nueva característica es increíble y la nueva mensajería es una mierda, te has dado un falso negativo.

NO LO HAGAS: Matar a la vaca lechera

Por supuesto, lo opuesto a la parálisis del análisis es un cambio total que abandona las ganancias del éxito inicial en nombre del crecimiento.

Un ejemplo clásico es una startup que atrae a millones de clientes por un producto gratuito (digamos, contenido), y luego ve signos de dólar si cobra a esos “clientes” un pequeño precio por el mismo producto (digamos, 1 dólar al mes). Normalmente suceden dos cosas y ambas son una sorpresa:

La gran mayoría de esos “clientes” no se convierten.
El costo de servir a los nuevos clientes que pagan resulta ser mucho más que los ingresos que generan.

Busca brotes verdes

Los enormes robles no aparecen de la noche a la mañana. Comienzan con brotes verdes. Cuando hagas cualquier cambio en la forma de operar de tu negocio, vas a fomentar cierta negatividad en tu actual base de clientes. En lugar de talar el bosque y sorprenderse cuando nada vuelve a crecer, replantea primero un árbol y controla cómo se produce el nuevo crecimiento.

Esas mediciones siempre deben basarse en los ingresos y la retención. Cuando haces cambios en tu producto o servicio, estás tratando de aumentar tus ingresos y mantener a tus nuevos y viejos clientes por más tiempo.

Cuando ejecutas tus experimentos, formula la hipótesis de los resultados esperados. En otras palabras, si haces un cambio, ese cambio debería resultar en que X% de los nuevos clientes paguen Y% más en Z% menos tiempo. Entonces formula la hipótesis del impacto en tu base existente: Planeamos perder X% de nuestros clientes y esos clientes no deberían ser más que Y% valiosos para nosotros.

Abandona los experimentos fallidos rápidamente. No tienes que no volver a hablar de ellos, pero ser capaz de deshacerlos, traerlos de vuelta a casa, y ajustarlos hasta que arregles esos porcentajes. Esto es especialmente cierto cuando pierdes más clientes de los que esperabas o clientes que fueron más valiosos para ti de lo que esperabas.

NO: Dejar la macro por la micro

Sólo porque una idea no funcione no significa que sea una mala idea. Pequeños cambios en tus datos, buenos o malos, no requieren de una acción arrolladora. Para volver a la metáfora, no se construye un rascacielos sobre unos cimientos que no se han puesto… y no se derriba un rascacielos porque el techo tenga goteras.

Actuar sobre los patrones, no sobre los puntos de datos

Para escalar, necesitas definir tu éxito como ingresos menos costos y repetir y expandir. Para crecer, necesitas definir tu éxito como el valor de por vida de un cliente (LTV) menos el costo de adquirir un cliente (CAC) y expandirte.

Un mal punto de datos, un mal cliente, una relación fallida, puede desviar tu línea de tendencia, pero puede que no dicte la tendencia en sí. Lo mismo en el otro lado. Un gran cliente no significa que el experimento haya funcionado.

Así que cuando hablamos de riesgo en el emprendimiento, el riesgo no es hacer el siguiente movimiento audaz, o girar en una dirección que nadie espera – eso es apostar. El riesgo es decidir cuando un patrón está emergiendo basado en un número limitado de puntos de datos.

Para responder a otra pregunta que salió en el último post: ¿Cómo se utiliza con éxito la evidencia anecdótica cuando no pasa ningún tipo de prueba de importancia?

Esta es la diferencia entre ser un buen empresario y un mal empresario. Y eso se reduce al riesgo y a la mitigación. Tú, como propietario de la idea y líder de la ejecución, tienes que tomar esa decisión de riesgo/recompensa de manera oportuna, basada en los patrones que reconozcas.

Cualquier emprendedor puede vender un buen producto. No muchos emprendedores pueden reconocer un gran producto.

Llegar a datos concluyentes es la parte más difícil del crecimiento basado en datos. Pero una vez que llegas allí, es casi automático. Una vez que tienes la confianza de que puedes obtener $X cantidad de LTV por $Y cantidad de CAC, es cuando presionas el acelerador.

Llenar la brecha entre la confianza y lo concluyente es lo que hace a un gran emprendedor.

Este artículo fue publicado originalmente en Medium por Joe Procopio

Joe Procopio es un empresario con múltiples salidas y fracasos. Actualmente es el Director de Producto de Spiffy, inicio de cuidado y mantenimiento de vehículos a pedido. En 2015, vendió Automated Insights a Vista Equity Partners. En 2013, vendió ExitEvent a Capitol Broadcasting. Antes de eso, construyó Intrepid Media, la primera red social para escritores. Puede leer más y suscribirse a su boletín informativo en www.joeprocopio.com.

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