"Si tenemos datos, veamos los datos. Si todo lo que tenemos son opiniones, vamos con las mías ". – Jim Barksdale
Es un creía que las startups pueden medir su camino hacia el éxito. Y aunque siempre hay excepciones, las empresas en etapa inicial a menudo no pueden aprovechar los datos fácilmente, al menos no de la manera en que las empresas en etapa posterior sí pueden hacerlo. Es imperativo que las startups reconozcan esto desde el principio: marca la diferencia.
En esta pieza, me baso en mis experiencias usando datos para tomar Enmarcador desde la ronda inicial hasta la Serie B. Más concretamente, describiré en qué (no) enfocarnos y luego cómo obtener resultados reales.
Hay formas buenas y malas para que las startups usen datos. En mi opinión, desafortunadam ente a menudo se predica en los blogs de saas, en las páginas de marketing de herramientas de prueba a / b, y especialmente en las conferencias de crecimiento de piratas informáticos: que simplemente midiendo y mirando datos encontrará cosas simples que impulsarán un crecimiento explosivo . Balas de plata, si quieres.
La buena manera es comparable a primeros principios de pensamiento. Debajo de la superficie de sus resultados diarios, su inicio puede describirse mediante un conjunto de números. Se necesita algo de trabajo para descubrir estos números, pero una vez que los tenga, puede usarlos para hacer predicciones y detectar tendencias subyacentes. Si todos en su empresa conocen estos números de memoria, inevitablemente tomarán mejores decisiones.
Pero lo más importante, usar los datos de la manera correcta ayudará a responder la pregunta más importante, pero compleja, en cualquier momento para una startup: ¿Cómo estamos realmente?
Comencemos por ver qué no hacer como una startup.
Tabla de contenido
Errores comunes
No midas demasiado
Técnicamente, es fácil medir todo, por lo que la mayoría de las nuevas empresas comienzan de esa manera. Pero cuando mides todo, no aprendes nada. Solo el ruido puro hace que sea difícil descubrir algo útil y puede ser desmotivador mirar montones de números en general.
Mi consejo es planificar cuidadosamente lo que desea medir por adelantado, luego implementarlo y concluir. Solo debe expandir su conjunto de medidas una vez que haya hecho que las más importantes sean procesables. Más adelante en este artículo, proporciono un conjunto claro de formas de planificar lo que mide.
Las pruebas A / B son anti-arranque
Para tomar decisiones basadas en datos, necesita volumen. Sin volumen, los datos en sí no son estadísticamente significativos y son básicamente solo ruido. Para detectar una diferencia del 3% con un 95% de confianza, necesitaría un tamaño de muestra de 12,000 visitantes, registros o ventas. Ese tamaño de muestra generalmente es demasiado alto para la mayoría de las startups en etapa inicial y obliga al desarrollo de su producto a ciclos largos.
Si bien se trata del envío rápido e iteración posterior, hablemos de las pruebas A / B. Para obtener mediciones confiables, solo debe cambiar una variable a la vez. Durante las primeras etapas de Framer cambiamos nuestra página de inicio en medio de una prueba A / B de pago, que sesgó nuestros resultados. Pero como startup, fue la decisión correcta ajustar la forma en que comercializamos nuestro producto. Lo que encontrará es que esos dos factores a menudo son incompatibles. En general, las mejoras constantes deberían superar las pruebas que bloquean los cambios reaccionarios rápidos.