El aprendizaje y no la rentabilidad es la medida de progreso de tu startup

Nos han enseñado muy mal. Todavía seguimos en muchas ocasiones tratando la startup como una empresa en pequeñito, y no como el experimento que es… lo que nos lleva a tomar decisiones equivocadas, y a menudo fatales, sobre su futuro y sobre los pasos que debemos dar. Por que la rentabilidad no es la clave, al menos al principio.

 
Y es que lanzar una startup es algo completamente a operar un negocio consolidado, porque si hay un elemento común en todas las startups, éste es la incertidumbre: sobre quién es el cliente, sobre qué problemas tiene, sobre cómo llegar a él… en las primeras etapas todo es desconocido, y sin embargo seguimos obsesionados por trabajar con la misma filosofía que en las empresas consolidadas, lo que nos lleva habitualmente a sacrificar semanas o incluso meses de nuestra vida haciendo un business plan. Absurdo.

En las fases iniciales de cualquier startup la única constante es la incertidumbre, por lo que deberíamos focalizar todos nuestros esfuerzos en reducirla lo máximo posible

Esto implica dejar de pensar como marineros y empezar a actuar como piratas, lo que supone cambiar de esquemas mentales… y sobre todo, renunciar a perseguir desde el día 1 la medida establecida de progreso: la rentabilidad. Quizás alguno se extrañe, pero lo voy a volver a decir: al principio NO debemos obsesionarnos por la rentabilidad.

LOS ERRORES HABITUALES A LOS QUE NOS LLEVA LA RENTABILIDAD

Si nuestra principal medida de progreso al lanzar una startup es la rentabilidad estaremos cometiendo uno de los más graves y habitualmente mortales errores: focalizarnos en la optimización, algo que nos confirmaban en el Startup Genome Report como la principal causa de mortalidad en startups (tras estudiar una muestra de 3.200 empresas).

Y es que la optimización toma formas diferentes según el perfil de los fundadores de la startup, por ejemplo:

1. Fundadores con perfil técnico:  Intentar construir un producto perfecto con muchas características que no han pedido los clientes, preparar tecnológicamente toda la infraestructura para el alto volumen de clientes que “pensamos” van a venir, optimizar completamente la cadena de producción para hacerla muy eficiente…

2. Fundadores con perfil de negocio: Perder mucho tiempo en buscar clientes antes del encaje producto/mercado (lo que lleva a que los embudos de conversión no sean óptimos),  esforzarse en hacer que los procesos sean muy eficientes para sacar el máximo margen, optimizar los beneficios demasiado pronto buscando proveedores “para cuando todo marche”….

Este enfoque nos lleva a perder mucho tiempo en la optimización y en la búsqueda de la rentabilidad temprana, lo que supone que damos por buenos unos cimientos débiles y sobre todo, no validados. Además, retrasa muchísimo la salida al mercado (el famoso time to market), lo que suele derivar en que se nos acaba el dinero demasiado pronto y sólo tenemos capacidad para un único intento (y como veíamos el otro día al hablar sobre validación, la media de “intentos” en una startup es de 2,7 antes del éxito)

El aprendizaje (y no la rentabilidad) como medida en una startup

Cuando estamos lanzando una startup hay varias fases muy diferenciadas (tal como discutimos al hablar del encaje producto-mercado) y en las que variará enormemente el foco (lo que implica distintas métricas). Al principio, el punto en el que me quiero centrar en este artículo, estamos en la fase de búsqueda, en la que intentamos encontrar un problema que valga la pena resolver.

Es una fase caracterizada porque el modelo de negocio está basado en numerosas hipótesis que todavía no hemos validado, lo que implica que tal como ya hemos dicho nuestra empresa está construida sobre unos cimientos de estabilidad incierta:

En este contexto la clave es intentar llevar al mercado tu producto lo más rápido posible para poder aprender, aunque a veces eso no sea rentable o directamente vaya contra el “sentido común” empresarial (un producto que no es perfecto, claro). Por ejemplo, si estas creando un producto que es la conjunción de varios elementos (un pack) y no consigues proveedores que te den un margen razonable para uno de los artículos, vete a una tienda normal y cómpralo. Lo que quieres no es sacar en esta fase la máxima rentabilidad de cada venta, sino aprender si hay clientes interesados en comprar tu pack.

El aprendizaje validado es el resultado de aplicar el método científico a una hipótesis, es decir, de diseñar un experimento que nos confirme o refute dicha hipótesis…

De forma similar al ejemplo anterior, y aplicable a emprendedores de corte técnico, podríamos citar como ejemplo de optimización al emprendedor que utiliza meses de su tiempo en construir un proceso (por ejemplo el diseñar un sistema que cree una lista de recetas personalizadas según los gustos del cliente, algo muy laborioso que puede costar meses) sin haber validado si el cliente realmente lo aprecia. Quizás con estos antecedentes podamos aplicar la técnica del conserje, que consiste en prestar para unos pocos clientes de forma manual el servicio (¡algo nada eficiente!) para validar si el cliente está dispuesto a pagar por un servicio así… y si es cierto, construir el proceso.

CONCLUSIONES

Si adoptas como principio fundamental que tu principal medidor de progreso (al menos hasta que hayas validado tu modelo de negocio) es lo que aprendas te quitarás una serie de restricciones mentales muy peligrosas que suelen llevarnos a la obsesión de escalar muy pronto el modelo.

Tu obsesión debe ser aprender, pero eso no es lo mismo que hacer las cosas “cutres”: si gastándote 1.000€ eres capaz de aprender más que utilizando 2 meses de tu tiempo, no pierdas un segundo. Y no te equivoques, que no haya que focalizarse en la rentabilidad no quiere decir que no tengas que cobrarle a tus clientes y que ofrezcas gratis el producto, ni mucho menos:

Debes cobrar a tus clientes desde el día 1… pero no porque busques la rentabilidad, sino porque no hay mejor validación de que tu producto o servicio importa que el que alguien esté dispuesto a pagar por ello lo que tu consideras que vale.

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