daniela@lukount.com
(+57) 3243725287
Antes de emprender, es probable que hayas trabajado en una empresa relativamente grande, donde los gerentes piden a sus colaboradores que hagan algunas predicciones a seis, doce y treinta y seis meses, además de realizar un plan de marketing complejo y muy bien diseñado.
- Hola practicante, ¿podrías decirme quién será nuestro cliente ideal y el dinero que está dispuesto a gastar? Por otro lado, quiero saber ¿cuánto dinero ganaremos usando la estrategia de ventas que tu compañero creará?
La historia a partir de ese punto es bastante simple, construyes un modelo usando datos abiertos o datos de ventas de otro servicio de la empresa e intentas buscar alguna buena explicación por si las cosas no van según lo planeado. Después de esto, te convences de que tu modelo era correcto solo porque vendiste tanto como dijiste.
Pues bien, un millón de modelos diferentes podrían haber llegado al mismo resultado. Esa es la vida corporativa, y si estás leyendo este artículo probablemente no te guste tanto.
Ahora tienes tu start-up, eres el gerente, y mostrarás al mundo que tu producto está listo para venderse. Tienes que hacerlo tú mismo, sin un practicante y sin un plazo de 6 meses para entregar un power point con 150 páginas. Debes hacerlo ahora si no quieres que tu cuenta bancaria se desangre como un submarino ruso. Para ti mi querido emprendedor, tengo una mala noticia y una buena noticia para la que no estás preparado.
La mala noticia es que probablemente todo lo que sabes sobre tus posibles clientes es incorrecto o inútil. La buena noticia es que, en este caso en particular, es una excelente noticia ser un ignorante. Sí, una excelente noticia, siempre y cuando ames la ciencia y creas en los ciclos de retroalimentación cortos, al igual que en las pruebas de hipótesis en lugar de las predicciones sofisticadas.
Pero antes de profundizar en el método sistemático e iterativo que deberías usar para construir tu empresa, primero comprendamos: ¿porqué casi todas tus predicciones son relativamente inútiles?, ¿por qué lo que pensabas que era obvio y lógico no lo es? Permíteme contarte una historia personal.
Uno de mis principales proyectos fue, y sigue siendo hasta la fecha, una plataforma contable que ofrece a los contadores y auxiliares la capacidad de colaborar entre ellos y automatizar algunas tareas repetitivas. Supongamos que vienes de un país muy digitalizado. En ese caso, podría sonar muy aburrido.
Pero en la mayoría de los mercados emergentes, las personas hacen su cierre contable en papel y algunos apenas usan Excel. En el raro caso de que estén usando un software, suele ser un programa de escritorio estilo Windows 95 de cuarenta años en blanco y negro o alguna aplicación en la nube de dudosa reputación que explotan cada vez que un desarrollador va a publicar una actualización. Tienden a llamar a estas pesadillas digitales ERP.
Es ahí donde llego yo, cambiando heroicamente el fascinante mundo de la contabilidad y vendiendo esta característica de lujo: ¿por qué no dejar de introducir todo manualmente y usar la tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres)?, ¿Cómo podrían los contadores decir que no a ganar algo de tiempo?, ¿Cómo podrían los dueños de negocios no estar contentos al dejar de escribir cada una de las líneas de sus facturas para que puedan tener un inventario y un estado de tesorería al día?.
Mis predicciones eran robustas y logré vender mi software a un sólido grupo de contadores, convencido de que mi algoritmo era el factor clave en estas exitosas negociaciones. Obviamente, los contadores estaban deseosos de entrar en la era digital y dejar de ser considerados arcaicos.
Unas semanas después de conseguir que algunos usuarios usaran el software, utilizando algunas estrategias que veremos más adelante decidí comprobar el uso de este, por parte de mis nuevos clientes.
De hecho, creí que procesarían sus facturas con mi algoritmo y empezarían a pensar en como podría haber sido su vida si hubieran tenido este OCR unos años antes. Quizás serían más ricos, más inteligentes y sus parejas más atractivas. Pero sabes después de un mes, ¿cuántas facturas habían procesado mis nuevos clientes? Cero.
Sí, ese es el número. Ninguno de mis clientes había usado realmente el algoritmo, aunque este era la característica principal en mi discurso de ventas, y hasta este momento, la principal razón por la que estaban cambiando su antiguo software por mi brillante aplicación. La buena noticia es que estaban relativamente felices con mi producto, pero por razones completamente diferentes a las que había pensado en un principio. Incluso la contabilidad puede darte algunas sorpresas.
Como puedes imaginar, me sorprendió bastante y decidí preguntar a mis clientes: ¿qué características les gustaban más de mi software? y ¿qué los hacía felices?. Como sabrás, los contadores tienen que generar algunos informes mensuales y enviarlos a la agencia tributaria o al dueño del negocio, algunos relacionados con impuestos o cálculos específicos sobre algunas unidades contables del negocio. Resulta que unos informes extraordinariamente aburridos tienen que hacerse mensualmente.
En la mayoría de los programas, el contador debe visitar múltiples secciones de informes,elegir de una interminable lista de informes aburridos y seleccionar el que quiere generar.
En nuestro caso, había una lista de todos los informes contables y… bueno, eso es todo. Mis clientes estaban felices de como se veían los informes en Excel, y podían generarlos en dos clics en lugar de seis, lo que es una ganancia increíble de tiempo en una tarea mensual o trimestral.
Perdí mi objetivo al suponer que mis clientes estaban buscando una revolución tecnológica, puesto que no era así. Solo estaban buscando algo que no fuera horrible y que tuviera una experiencia de usuario decente. La parte innovadora viene mucho más tarde.
Después de muchas iteraciones en la forma de venderlo, decidí hacer énfasis en las características brillantes que les ayuda a ahorrar tiempo. Como fundador, tenía algunos sesgos que inyecté enérgicamente en mi estrategia de mercado, y probablemente tú estás haciendo lo mismo:
1. No pienses que conoces a tus clientes antes de hablar con ellos.
2. No pienses que tus clientes saben lo que les gusta de tu solución antes de usarla.
3. No hagas predicciones. Solo obtén algunos datos y prueba algunas hipótesis.