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Lean Analytics di Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz è lo strumento utile per guidare ogni startupper in un percorso razionale di sviluppo del proprio progetto.

Si tratta di un manuale indispensabile, perché permette di verificare, con metriche precise e adatte, lo sviluppo della propria startup.

Al centro della prospettiva di questo testo c’è la OMTM (Only Metric That Matter). 

L’unica metrica che conta, quella che ti permette di capire se le tue azioni portano o meno a una crescita della startup.

E si tratta di obiettivi tracciati quantitativamente, facendo riferimento ai numeri: non quindi delle semplici teorie, ma dei dati molto più concreti.

Grazie a Lean Analytics per uno startupper è possibile definire i KPI più utili alla sua startup e alle diverse attività intraprese, dal marketing al crowdfunding, stabilire gli obiettivi da raggiungere e imparare dalle storie di founder che hanno raggiunto il successo concentrandosi sui KPI e sulla OMTM.

Lean Analytics: alla scoperta dei "segreti" delle metriche per startup

# Il successo può derivare solo dalle certezze dei dati

Lean Analytics si occupa immediatamente di “smascherare” una delle più diffuse bugie del mondo delle startup.

Cioè quella per cui le convinzioni e le credenze che si sono sviluppate sull’onda dell’entusiasmo degli startupper, ma non sull’analisi dei dati, siano vere.

Si tratta spesso di credenze non validate, intrise di un eccessivo ottimismo, che sono utili a tenere alto il morale e a “illudere” i potenziali investitori.

Ma non hanno nessun fondamento fattuale, perché non si basano su un’analisi di solidi dati e non hanno nessuna valenza a medio e lungo termine.

Molti startupper mettono al centro dell’attenzione il solo aspetto dell’innovazione: che è sicuramente importante, ma deve essere sostenuto dall’analisi di dati per portare un progetto al successo.

Numeri e metriche forse sembrano poco “creative”: ma sono il modo con cui startup e mercato comunicano e quindi devono essere compresi fino in fondo.

Per una startup è però necessario un sistema di analisi snello: proprio come Lean Analytics.

L’approccio, per individuare la metrica più importante da seguire, è basato su un ciclo legato ai feedback:

sperimentare nuove strategie o prodotti o servizi;
raccogliere i dati e i feedback;
analizzare e implementare i necessari miglioramenti.

Si tratta di un approccio in cui ogni fase ha pari importanza: seguire questo ciclo nelle diverse attività di una startup permette di mantenere un approccio agile e adattarsi rapidamente ai cambiamenti.

La visione dello startupper, che “getta il cuore oltre l’ostacolo” e l’analisi dei dati non sono in conflitto.

Anzi si completano a vicenda: la visione fissa gli obiettivi e ispira, l’analisi dei dati garantisce di percorrere la strada giusta per raggiungerli.

L’ispirazione all’innovazione e la visione sono il punto di partenza, ma i dati servono a capire se si può realizzare una strategia aziendale di successo.

E questo approccio vale in ogni settore di attività: per esempio sapendo il crowdfunding cos’è e come funziona, è facile anche comprendere che un’analisi dei dati è necessaria per valutare come procedere e arrivare a una campagna crowdfunding di successo.

# Conoscere le metriche per usarle in maniera corretta

Assodata l’importanza delle metriche, il problema è individuare quali utilizzare, soprattutto in una realtà in rapido mutamento come quella di una startup.

Proprio per questo, per la mutevolezza delle condizioni, una startup deve necessariamente scegliere la metrica giusta.

Non ci si può basare sulle metriche delle aziende già affermate, che hanno già le metriche per dare le risposte alle domande chiave del business.

Per una startup la difficoltà a definire le metriche sta anche nel fatto che spesso il business stesso non è ancora definito in maniera certa.

Ci sono però alcune caratteristiche chiave che una metrica per startup deve avere:

essere comparativa: permettendo dei confronti utili, come quelli tra competitor;
essere comprensibile in modo immediato;
essere messa in relazione con altri elementi rilevanti nella gestione di una startup;
essere basata su un rapporto: in modo da far emergere confronti e tendenze.

Inoltre una metrica per startup deve spingere all’azione, essere cioè “sperimentali”.

Quindi basarsi su degli esperimenti, che hanno un’influenza diretta sulle scelte strategiche e operative della startup.

Meno utile, per una startup, è una metrica “accounting”, che serve per valutare quando l’attività è vicino al modello di business ideale.

Ci sono poi delle metriche che sono qualitative, non basate cioè dati strutturati, quanto piuttosto su emozioni od opinioni, oppure quantitative: che offrono prospettive diverse.

Le prime danno una visione dell’opinione degli utenti, le seconde danno una visione oggettiva della performance della startup.

Una novità, legata principalmente al mondo dei social media, sono le metriche vanity.

Tengono conto di like, followers e interazioni: spesso sembrano offrire grandi prospettive, ma in realtà non sono in grado di definire la performance reale di una startup.

Nel caso si voglia poi sperimentare su un mercato del tutto nuovo, la soluzione è quella di affidarsi alle metriche di tipo esplosivo, che permettono di avere idee innovative.

Invece le metriche di rilevazione sono quelle basate sui risultati dei test già effettuati. 

Si tratta di metriche importanti, perché in un caso permettono di “sondare il terreno” per un nuovo business, mentre nell’altro aiutano a capire se le strategie implementate sono quelle giuste.

Una distinzione fondamentale è quella tra:

metriche correlate:che sono quelle che mettono in relazione due variabili che mutano nello stesso tempo;
metriche causali: che mettono in luce i rapporti causa - effetto dipendenti da attività o azioni intraprese.

Questo quadro dimostra come la scelta di una metrica per una startup non sia semplice.

Non basta semplicemente raccogliere dei dati: è necessario individuare quelli che sono realmente importanti e che servono per guidare il processo di crescita della società.

# Come misurare e capire le metriche?

Misurare e comprende le metriche è un passaggio fondamentale per una startup di successo.

I dati che devono essere analizzati possono essere davvero molti e ci sono diverse tecniche per farlo.

L’analisi dei segmenti

L’analisi dei segmenti permette di comprendere gli utenti della startup, non semplicemente raggruppandoli, ma basandosi sulle loro preferenze e sui modi di interazione con prodotti e servizi.

Per esempio, individuare un segmento di utenti che preferisce un determinato tipo di servizio, permette di offrire a questi utenti proprio il servizio che stanno cercando.

L’analisi di coorte

L’analisi di coorte tende invece a concentrare l’attenzione sulle dinamiche temporali: cercando di individuare come le preferenze del pubblico cambiano nel tempo.

I cambiamenti nel mondo delle startup sono molto rapidi e queste metriche permettono di osservare come le preferenze e i gusti del pubblico si evolvono nel tempo, anche in risposta a particolari azioni o strategie.

L’A/B testing

L’A/B testing è una delle più utili tra le tecniche di prova. 

Si mettono a confronto due varianti, per esempio due layout di una pagina per una campagna di crowdfunding, per capire quale abbia la migliore performance.

In questo modo si può ottimizzare l’esperienza dell’utente lavorando su dati concreti e non su ipotesi.

Analisi multivariata

Come si può dedurre dal nome, questo tipo di analisi mette a confronto più variabili nello stesso tempo.

Utile per capire come le diverse variabili interagiscono tra loro, deve basarsi su un significativo volume di dati.

Ovviamente gli strumenti di analisi sono importanti, ma non devono mai mettere in secondo piano le persone che ci sono dietro i dati.

Il pubblico è dinamico, muta facilmente e a volte in modo imprevedibile le sue preferenze, e di questo uno startupper deve sempre tenere conto e deve sapersi adattare.

Per questo il metodo Lean Analytics punta la sua attenzione su un approccio che prevede test, feedback e analisi dei dati per mantenere sempre flessibile e reattiva l’attività di una startup.

All’arrivo di nuove informazioni è necessario essere in grado di modificare rapidamente le proprie strategie.

Una startup, per arrivare al successo, deve trovare un equilibrio tra un approccio basato sui dati e uno più strategico, in grado di prevenire e adattarsi ai cambiamenti, in un mondo che per natura è in costante evoluzione.

# OMTM:  guida alle metriche per le diverse fasi di vita di una startup

Dopo aver conosciuto le metriche e capito come utilizzarle, il problema rimane di individuare quella più adatta per la propria startup.

Lean Analytics propone delle soluzioni basate su alcuni strumenti, diversi a seconda della fase di vita o di lancio del prodotto in cui si trova la startup.

Una delle prime soluzioni proposte è il framework AARRR di Dave McLure, che permette di classificare le metriche in 5 categorie principali:

Acquisizione;
Attivazione;
Ritenzione;
Ricavo;
Riferimento.

Si tratta di metriche che fanno tutte riferimento al rapporto tra cliente e prodotto, nelle sue fasi principali.

Altro strumento sono i 3 motori di crescita di Eric Ries:

Sticky: collegato alla capacità di mantenere fedeli gli utenti;
Virality:collegato alla diffusione del prodotto o servizio;
Paid: collegato alle entrate generate per la startup.

Si tratta di elementi che sono collegati a delle metriche di prestazione e permettono di capire se le strategie messe in campo sono efficaci o meno.

Ultimo, ma non in ordine di importanza, è il Lean Canvas di Ash Maurya, molto importante per le startup.

In particolare questo strumento risulta prezioso perché si concentra su metriche che esaminano diversi aspetti del modello di business.

Permettendo in questo modo di concentrare l’attenzione sui fattori chiave per il successo di un prodotto.

OMTM: l'unica metrica che conta

Considerato il contesto, il concetto di OMTM, o l’unica metrica che conta, diventa realmente determinante.

La soluzione proposta da Lean Analytics è quella di concentrarsi su una singola metrica per ogni fase del ciclo di sviluppo della startup.

Questo permette di concentrare tutto l’impegno sulle attività che sono più importanti in uno specifico momento.

Le fasi principali individuate sono 5:

Empathy: la fase di connessione e comprensione dei bisogni del cliente, in cui le metriche possono essere i feedback e il tasso di coinvolgimento;
Stickiness: dove si deve capire se gli utenti utilizzano il prodotto e come lo fanno, in cui le metriche possono essere il tempo medio trascorso su un’app o le azioni compiute dall’utente;
Virality: fase di diffusione del prodotto, dove la metrica principale il coefficiente virale, che misura il coinvolgimento degli utenti;
Revenue: dove il focus è sulle entrate, dove le metriche, come il customer lifetime value, servono a valutare il valore generato dai singoli clienti;
Scale: dove si punta a raggiungere la scalabilità del business in breve tempo, attraverso metriche come il rapporto tra costo di acquisizione del cliente e il valore generato dagli stessi nel tempo.

Ogni fase prevede test per capire se la strada percorsa è quella giusta, sono necessari aggiustamenti oppure bisogna fare pivot.

Raccogliere dati secondo la metrica principale scelta e analizzarli nel modo giusto è vitale per prendere queste decisioni.

Applicare questo processo, basandosi sull’OMTM permette di decidere partendo dai dati, riducendo il margine di incertezza che esiste nell’attività di una startup.

Si tratta di avere una guida chiara e un obiettivo ben definito a cui fare riferimento e su cui concentrare le energie.

In questo modo diventa possibile gestire i cambiamenti in modo flessibile, pur rimanendo sempre concentrati sulle attività più importanti.

# L'importanza di tracciare un limite

Lean Analytics sottolinea anche l’importanza di tracciare una “linea sulla sabbia”, un confine da non superare.

La necessità di cambiamento è una caratteristica chiave per una startup, che deve essere in grado di adattare le proprie strategie rapidamente.

Ma a volte può essere necessario andare oltre e ci si trova a dover decidere se fare pivot. 

Cioè effettuare un cambiamento strategico definitivo, abbandonando in tutto o in parte il progetto iniziato.

E proprio questa decisione viene spesso basata sull’interpretazione dei dati raccolti: e in questo contesto diventa importante il concetto di “linea sulla sabbia”.

Si tratta di stabilire dei criteri o dei risultati che se raggiunti o mancati indicano la necessità di un cambiamento importante, di fare pivot.

Per prendere la decisione giusta, è necessario sia analizzare i dati che comprendere il contesto di mercato in cui è attiva la startup, sempre tenendo conto del tempo e del lavoro investito nel progetto.

È importante non essere troppo precipitosi e decidere di fare pivot basandosi su un’analisi superficiale dei dati. 

Invece è necessario andare a fondo, tenere conto del quadro complessivo e avere sempre una visione a lungo termine.

Quindi stabilire una “linea sulla sabbia” per una startup è un processo complesso, che deve tenere conto di un’analisi profonda dei dati, degli obiettivi e della visione della startup e di quelle che sono le risorse a disposizione o alle quali si può attingere

# Lean Analytics: startup e non solo

È interessante sottolineare come il Lean Analytics, pur essendo stato pensato per le startup, può essere adatto anche ad altri modelli aziendali.

Il concetto di base è quello di prendere le decisioni basandosi sull’analisi dei dati. 

Incorporare la cultura dei dati nell’azienda, in modo da prendere decisioni più ponderate e reagire ai cambiamenti di mercato.

Inoltre non bisogna dimenticare che questo approccio può essere utile in diverse attività: dal marketing, al lancio del prodotto, al come aprire un crowdfunding.

# Conclusioni

Lean Analytics è uno strumento prezioso per uno startupper, perché insegna come prendere delle decisioni basandosi sui dati.

E per fare questo è necessario definire la metrica a cui fare riferimento: la metrica OMTM principale, che cambia a seconda delle fasi di sviluppo della startup.

Alcune metriche sono più adatte alle fasi iniziali, mentre altre sono da utilizzare nelle fasi di sviluppo e di scalabilità del business.

Conoscere le metriche e saperle interpretare, sempre tenendo conto del contesto e della visione a lungo termine, permette anche di delimitare dei confini, oltre i quali è necessario modificare la propria strategia oppure fare pivot.

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