O lo Mides o ¡Fracasa!, Lean Startup

April 27, 2016
Roy Mendieta
Innovation

Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre.
“Lord Kelvin”

La medición es la forma de determinar tamaños la cantidad o la extensión de algo. Es la manera de describir un objeto.

La medición es la acción y el efecto de medir. Este verbo, con origen en el término latino metīri, se refiere a comparar una cantidad con su respectiva unidad, con el fin de averiguar cuántas veces la segunda está contenida en la primera.

En otras palabras, una medición es la determinación de la proporción entre la dimensión o suceso de un objeto y una determinada unidad de medida. Para posibilitar la medición, la dimensión del objeto y la unidad deben ser de la misma magnitud.

En una empresa tradicional, un directivo que promete que entregará un resultado y no lo hace se encuentra con graves problemas. Solo hay dos explicaciones posibles: un error en la ejecución o en la planificación. Ambos son inexcusables.

Pero una situación de alta incertidumbre como una Startup ¿cómo saber si se está fracasando? O si solamente se está llevando a cabo el aprendizaje validado. La respuesta a esta pregunta la proporciona el Lean Startup, mediante la contabilidad de la innovación.

La contabilidad estándar no es efectiva en medir un Startup, Las startups son demasiado imprevisibles para que las previsiones financieras y los hitos contables sean precisos.

La contabilidad de la innovación funciona en las siguientes tres etapas:

Establecer el punto de partida: Un Producto Minimo Viable, permite a una startup obtener datos reales sobre el punto de partida de su modelo de crecimiento, tasas de conversión, tasas de suscripción y prueba, el valor medio que aporta un cliente a las arcas de la empresa, etc., y esto es valioso como base para el aprendizaje sobre los consumidores y sus reacciones al producto incluso aunque empiece con unas noticias extremadamente malas. Las startups deben intentar poner a punto el motor de crecimiento para ir desde el punto de partida hasta el ideal. Esto puede requerir muchos intentos.

Poner el motor a punto: Cuando se ha establecido el punto de salida, la startup puede trabajar para alcanzar el segundo hito de aprendizaje: poner el motor a punto. Cada iniciativa de desarrollo de producto, de marketing o de cualquier otra actividad que lleve a cabo una startup debería tener el objetivo de mejorar uno de los factores clave del modelo de crecimiento. Por ejemplo, una empresa puede dedicar tiempo a mejorar el diseño de su página web para que sea más fácil de usar por parte de os consumidores. Esto presupone que la tasa de utilización de la web es un factor clave del crecimiento y que su punto de partida es inferior del que a la empresa le gustaría. Para demostrar el aprendizaje validado, los cambios en el diseño deberían mejorar dicha tasa de utilización. Si no lo hace, el nuevo diseño debería juzgarse como un fracaso.

Pivotar o perseverar: Con el tiempo, un equipo que está aprendiendo cuál es su camino hacia un negocio sostenible verá que las cifras de su modelo aumentan desde los niveles horribles del punto de partida establecido por el PMV y convergen hacia algo similar al ideal del plan de negocio. Una startup que fracasa en este aspecto verá que el ideal se aleja cada vez más. Cuando esto se hace bien, ni siquiera el campo de distorsión de la realidad más poderoso será capaz de cubrir este hecho: si no se cambian los factores clave de crecimiento del modelo de negocio, no se progresará. Es un signo de que ha llegado el momento de pivotar.

La importancia de utilizar los indicadores adecuados

Por muy bien que estén planteados los experimentos que pongan a prueba las hipótesis de valor y crecimiento de una startup, si no se utilizan los indicadores correctos para evaluar las conclusiones de dichos experimentos, será un desperdicio de tiempo. Hay que diferenciar entre indicadores vanidosos e indicadores accionables.

Para comprender la diferencia entre los dos tipos de indicadores pensemos en el ejemplo de una tienda de ropa. Si el director de la tienda utiliza para medir el progreso de su establecimiento la cifra de visitantes, es bastante probable que se esté dejando llevar por indicadores vanidosos. Es posible que un mes determinado la afluencia de público haya crecido en un porcentaje de dos dígitos, lo cual está muy bien, pero puede deberse a factores estacionales o a que la tienda fue mencionada en un artículo de prensa. El director haría bien en juzgar el éxito global de su negocio (y de los experimentos o mejoras que realice) con indicadores más realistas (accionables) como el porcentaje de visitantes que compran algo, el valor medio de cada compra, etc.

Si los indicadores vanidosos mejoran a lo largo del tiempo, se puede dar la paradoja de que el motor de crecimiento parezca que está girando, pero que la realidad subyacente sea que los esfuerzos para poner a punto el motor no estén dando los frutos que se piensan. En el ejemplo de nuestra tienda, las ventas globales pueden estar creciendo mes a mes fruto de descuentos muy agresivos, pero a costa de posicionar la marca en un segmento de bajo coste que lleve a una situación de “pan para hoy y hambre para mañana”.

Optimización versus aprendizaje

Ingenieros, diseñadores y comerciales están entrenados para optimizar. Los ingenieros están preparados para mejorar el rendimiento del producto, igual que los diseñadores son buenos en facilitar su uso. Todas estas actividades, en una organización tradicional bien gestionada, ofrecen un aumento del beneficio por un aumento en el esfuerzo. Siempre que se ejecute correctamente el plan, el trabajo duro aporta resultados.

Sin embargo, estas herramientas para mejorar el producto no funcionan de la misma manera en las startups. Si se está construyendo algo equivocado, optimizar el producto o su comercialización no obtendrá resultados significativos. Una startup debe medir su progreso con un listón más alto: si algunas características hacen que el producto o servicio sea mejor a los ojos de ingenieros y diseñadores, pero no tienen impacto alguno en el comportamiento de los consumidores, es probable que se estén despilfarrando tiempo y recursos.

Los hitos de aprendizaje evitan esta espiral negativa y el esquema de la contabilidad de la innovación deja claro cuándo la empresa está atascada y necesita un cambio de dirección.

Despacio que tengo prisa (por aprender)

En el libro LeanThinking, James Womack y Daniel Jones explican una historia sobre cómo llenar sobres con publicidad con la ayuda de las dos hijas pequeñas de uno de los autores. En cada sobre debía escribirse la dirección del destinatario, poner el sello, introducir una carta y cerrarlo. Las hijas, de seis y nueve años, sabían cómo debían completar el proyecto: “Papá, primero deberías doblar todas las cartas. Después deberías cerrar todos los sobres. Entonces pones los sellos”. Su padre quería hacerlo de forma contraria a la intuición: completar cada sobre uno a uno. Ellas, como la mayoría de nosotros, pensaron que de esa forma iba más lento, y le dijeron: “¡No es eficiente!”. Él y sus hijas se repartieron los sobres e hicieron una competición para ver quién terminaba antes.

El padre ganó la carrera, y no solo porque fuera un adulto. Lo hizo porque el enfoque de ir uno a uno es la manera más rápida de terminar el trabajo, a pesar de que parezca ineficiente. Esto ha sido confirmado por muchos estudios.

El enfoque de un sobre cada vez, en Lean manufacturing, se llama “flujo de una sola pieza”. Funciona debido al sorprendente poder de los lotes pequeños. Cuando realizamos un trabajo que avanza por etapas, el “tamaño del lote” se refiere al volumen de trabajo que se mueve de una fase a otra cada vez. Por ejemplo, si estamos llenando un centenar de sobres, la forma intuitiva de hacerlo, es decir doblar cien cartas cada vez, tendría un tamaño de lote de cien. El flujo de una sola pieza se llama así porque el tamaño del lote es de uno.

¿Por qué llenando un sobre cada vez se consigue hacer el trabajo más rápidamente a pesar de que parece que debería ser más lento? Porque nuestra intuición no tiene en cuenta el trabajo extra que se requiere para almacenar, amontonar y mover grandes pilas de sobres medio completados cuando se hace de la otra forma. Parece más eficiente repetir la misma tarea una y otra vez, en parte porque esperamos que cada vez haremos esta tarea más rápidamente. Desgraciadamente, en un trabajo orientado al proceso como este, el resultado individual no es tan importante como el resultado general de todo el sistema.

Incluso si la cantidad de tiempo que requiere cada proceso fuera la misma, el enfoque de producción en lotes pequeños seguiría siendo mejor, también por razones no intuitivas. Por ejemplo, ¿qué pasa si los sobres son defectuosos y no cierran bien? En el enfoque de los grandes lotes deberíamos vaciar todos los sobres, comprar sobres del tamaño adecuado y volver a llenarlos. En el enfoque de los lotes pequeños, esto se descubre inmediatamente y no es necesario repetir todo el trabajo.

La base del éxito de los lotes pequeños puede usarse para mejorar de forma espectacular la velocidad a la cual las startups obtienen el aprendizaje validado. Vuelva a pensar en el ejemplo de llenar sobres. ¿Qué pasa si el cliente no quiere el producto que se está creando? A pesar de que esto nunca es una buena noticia para un emprendedor, descubrirlo cuanto antes es mucho mejor que descubrirlo más tarde. Trabajar con lotes pequeños asegura que la startup puede minimizar el gasto de tiempo, dinero y esfuerzo que finalmente ha sido un despilfarro.

Autor: Roy Mendieta

Referencias: