Asegurar financiación para una startup nunca ha sido fácil, y la actual volatilidad económica lo ha hecho aún más exigente. Según el informe de 2023 de PitchBook, la demanda de capital supera la oferta en un abrumador 50,5% para las empresas en etapa inicial y un 67,1% para las empresas en etapa de crecimiento. Las startups no pueden confiar en impresionar sólo con métricas para atraer inversores. Los inversores quieren más. Quieren entender el “por qué” detrás del éxito de una startup, profundizando en la trayectoria de crecimiento a largo plazo.
En una época en la que los inversores actúan con mayor cautela, una sólida cultura de datos resulta muy valiosa. Cuando se tiene una sólida cultura de datos, los inversores pueden comprender mejor las “razones” del éxito. Entienden cómo el equipo de datos resuelve problemas, optimiza la asignación de fondos e identifica información que genera ingresos.
Un enfoque centrado en datos indica la capacidad de una empresa para gestionar su negocio de manera eficiente. Los líderes deben conocer los impulsores de su negocio, qué es lo que motiva a sus clientes, qué es importante para su crecimiento, qué le ayuda o impide crecer y luego trabajar hacia atrás en los datos que necesita para tener información sobre estos aspectos”.
La cultura de datos puede ayudar a alinear las métricas con los objetivos, gestionar riesgos, agilizar la Due Diligence, optimizar la recuperación de datos y garantizar el control y la transparencia.
La construcción de esta cultura permite a los fundadores articular de manera convincente su viaje ante inversores potenciales. Señala un compromiso con las decisiones basadas en datos por encima de los instintos, un rasgo que da confianza a los inversores cautelosos.
A contuniación se exponen algunos puntos de cómo las nuevas empresas y las empresas en crecimiento pueden construir una cultura de datos sólida y adaptable que pueda ayudarlas a impulsar esta iniciativa.
Potenciar el liderazgo basado en datos
Si bien las estrategias no son necesariamente una secuencia paso a paso, la cultura de datos empieza desde lo más alto.
Cada decisión que tomen los líderes debe conllevar una expectativa precisa de su impacto comercial, que se ajuste a los objetivos más amplios de la empresa.
El liderazgo es el motor que impulsa una sólida cultura de datos en una organización. La esencia del establecimiento de una cultura de datos próspera en estos entornos depende de que los líderes tomen decisiones basadas en conocimientos basados en datos.
Muchas startups comienzan con una toma de decisiones basada en corazonadas. Sin embargo, a medida que evolucionan y crecen, depender únicamente de corazonadas se convierte en una limitación. Es crucial diferenciar entre corazonadas e hipótesis estructuradas. Las corazonadas a menudo se basan en la intuición sin datos concretos, mientras que las hipótesis implican elaborar declaraciones específicas basadas en datos y lógica existentes. Esta transición puede encaminarlos hacia un camino de experimentación y análisis de datos rigurosos, lo que resultará en decisiones más informadas y basadas en datos.
Profundizar la comprensión de las complejas dinámicas de causa y efecto dentro de las operaciones, cultiva una cultura de excelencia basada en datos.
Los OKR el norte para orientar los esfuerzos
Hablemos de objetivos y resultados clave (OKR): un marco sólido que guía a las empresas en la toma de decisiones basadas en datos. Se trata de responsabilidad, allanando el camino para una cultura centrada en resultados y arraigada en hipótesis claras. Cada decisión que tomen los líderes debe conllevar una expectativa precisa de su impacto comercial, que se ajuste a los objetivos más amplios de la empresa.
Por otro lado, la estrategia de adoptar un presupuesto neto cero insta a los ejecutivos a profundizar en los gastos, asegurando que los recursos se asignen de manera eficiente. Al implementar sistemáticamente los OKR y el presupuesto neto cero, cualquier startup puede navegar en la toma de decisiones basada en datos mientras optimiza la utilización de los recursos, lo que en última instancia impulsa el crecimiento y el éxito.
Contratar un jefe de datos y centralizar la función
Las startups deben ver a su equipo de datos como un centro de ingresos en lugar de un centro de costes. Esto significa darle al jefe de datos un asiento en la mesa, reportando directamente al CEO o a un CXO con experiencia significativa en pérdidas y ganancias.
Al contar con un líder interno que impulse activamente la agenda de datos, una empresa en crecimiento puede garantizar que la buena ciencia de datos sea siempre una parte activa de su estrategia de crecimiento. Los inversores coinciden en que los equipos de datos son una inversión, no un coste que deba diferirse.
Además, tener un jefe de datos y un equipo de datos centralizará la función de datos. En lugar de tener múltiples procesos de datos dispersos entre departamentos, tener un jefe de datos los integra en un sistema más coordinado. Ya sea creando la estrategia de datos que impulsará la toma de decisiones, manteniendo la integridad y seguridad de los datos, proporcionando información a través de análisis inteligentes o administrando una infraestructura de datos escalable, el jefe de datos es indispensable para la cultura de datos de cualquier startup.
Orientar los esfuerzos de datos hacia los principales casos de uso empresarial.
A diferencia de las corporaciones más grandes, las empresas emergentes y en crecimiento no pueden darse el lujo de contar con recursos ilimitados para impulsar múltiples iniciativas. En lugar de ello, deben centrarse en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que más importan para el éxito empresarial.
Una aproximación propuesta es el ejercicio KPI DuPont, un método visual que ayuda a las empresas a comprender mejor sus KPI y las métricas que los impulsan. El proceso es más eficaz cuando participa todo el equipo de liderazgo ejecutivo (ELT) y, con el apoyo del jefe de datos, normalmente tarda de cuatro a seis semanas en completarse. Una vez finalizado el KPI DuPont, el liderazgo ahora puede identificar las iniciativas (casos de uso) que tienen el mayor impacto en las métricas de los drivers y, en consecuencia, en sus KPI. Esta alineación entre los casos de uso y los resultados comerciales garantiza que los resultados estén directamente vinculados con las métricas de los principales impulsores del KPI DuPont.
El ejercicio KPI DuPont crea un árbol visual que vincula cada KPI con sus métricas impulsoras inmediatas, lo que permite hasta cinco a 10 niveles de métricas. Esta estructura a menudo refleja la jerarquía de la organización real. Por ejemplo, si una empresa se divide en regiones geográficas y se segmenta en distintas líneas de productos, el KPI DuPont reflejará con precisión esta estructura jerárquica.
Este ejercicio logra más que simplemente alinear el enfoque del equipo de liderazgo para medir el éxito; revela importantes oportunidades para mejorar rápidamente los KPI. Por ejemplo, si el KPI es el crecimiento de los ingresos y una métrica situada cuatro niveles por debajo se refiere a la retención de clientes, que actualmente se sitúa, digamos, un 60 % por debajo de los estándares de la industria. Luego, mejorarlo en un 5% podría resultar en un aumento sustancial del 3% en el crecimiento de los ingresos, lo que puede ser equivalente a un ingreso incremental significativo (estas cifras son solo para fines de ejemplo). Estas oportunidades, reveladas durante el ejercicio, pueden evaluarse y priorizarse entre las tres y cinco principales, lo que generará un impulso sustancial en el crecimiento de los ingresos.
Al garantizar que las iniciativas se alinean con los KPI de mayor impacto, las empresas emergentes y en crecimiento también pueden demostrar fácilmente a los inversores cómo sus esfuerzos contribuyen directamente al resultado final.
Invertir en una sola fuente de información y cuadros de KPI
A medida que las startups experimentan un rápido crecimiento, se trata de una bendición a medias, ya que trae consigo una gran cantidad de oportunidades y un conjunto de desafíos. Por un lado, abre las puertas a conocimientos mejorados, mayor eficiencia y mejor toma de decisiones. Por otro lado, introduce complejidades como el volumen, la organización y la accesibilidad de los datos.
Mantener un enfoque claro se vuelve fundamental a medida que las empresas se expanden. Cada startup, en algún momento de su viaje, se enfrenta a un desafío común: inconsistencias de datos, con métricas vitales como el recuento de suscriptores y los ingresos que a menudo se niegan a funcionar bien juntos. Es importante recordar que no existen los «datos perfectos». Entonces, ¿cuál es la solución? Identificar las 300 a 500 métricas cruciales para el negocio es el camino a seguir. Pero no basta con identificarlos; se trata de garantizar que todos en la organización tengan acceso a versiones precisas de estas métricas, y ahí es donde entra en juego la fuente única de verdad (SSOT) impulsada por cuadros de KPI.
Los cuadros ofrecen una representación visual de KPI DuPont, haciendo posible una toma de decisiones rápida e informada. La clave es hacer que estos paneles sean fáciles de usar y de fácil acceso para que todos los miembros del equipo se acostumbren a usarlos.
Si bien los paneles de KPI sirven a los CXO, las métricas de respaldo son necesarias para obtener información empresarial detallada, que se extiende hasta los roles de primera línea. Estas 300 a 500 métricas también deben consolidarse en un SSOT, permitiendo el acceso a datos, información y conocimientos desde un único repositorio. Esto evita silos de datos y mantiene a todos en sintonía cuando se trata de cada KPI concreto.
Además, los paneles de KPI, respaldados por SSOT, simplifican las presentaciones precisas del estado de la empresa a inversores potenciales.
Cómo una revisión de la cultura de datos transformó una startup de orquestación de pagos
Esta startup estaba lidiando con problemas relacionados con las tasas de conversión, los precios y la optimización de costes. Además, se enfrentaron a inconsistencias en los datos, lo que erosionó la confianza en ellos y obstaculizó su progreso.
Para abordar estos desafíos, empezaron por crear un KPI DuPont con su equipo de liderazgo, profundizando hasta el nivel 6 para identificar métricas clave y sus impulsores. Luego alinearon sus OKR con las métricas relevantes identificadas en el KPI DuPont.
Este proceso revelador arrojó luz sobre las diferentes perspectivas de los líderes de la empresa con respecto a lo que es esencial para impulsar el negocio. Este ejercicio sirvió como base para una visión y directrices unificadas, representadas por el KPI DuPont y, eventualmente, los cuadros de KPIs.
Al mismo tiempo, se identificaron los principales casos de uso empresarial con potencial para impactar significativamente los impulsores de los KPI clave. Paralelamente, se realizó la evaluación de la infraestructura tecnológica para identificar brechas en el SSOT y las habilidades técnicas. Utilizando estos casos de uso empresarial como norte, trazaron una hoja de ruta para generar resultados comerciales tangibles.
Las iniciativas clave incluyeron:
- Implementar un SSOT democratizado con más de 300 métricas clave.
- Creación de paneles de KPI para monitorear el desempeño.
- Potenciar las capacidades de análisis para obtener información valiosa.
Al realizar esta transformación en solo nueve meses, la startup logró un aumento de ingresos de 8,4 millones de dólares y una reducción de pérdidas de 1,7 millones de dólares. El CTO elogió este proceso como un “cambio de juego”, subrayando el valor monetario que se atribuye a fomentar una cultura de datos. Permitió a los equipos resolver problemas, optimizar la asignación de fondos e identificar ideas que generaran ingresos, y este es el tipo de enfoque basado en datos que los inversores quieren ver.
La cultura de los datos no es sólo una palabra de moda; es una necesidad estratégica que forma la base de la toma de decisiones inteligente, arraigada en hechos y resultados de la experimentación. Proporciona a las empresas emergentes y en crecimiento la confianza que necesitan para un viaje de éxito.
El desarrollo de una cultura de datos sólida no se logra de la noche a la mañana; requiere esfuerzo y compromiso sostenidos, particularmente por parte de los líderes. Cuando se implementa de manera efectiva, una cultura de datos sólida no es una noción abstracta: es cuantificable e influye directamente en la rentabilidad.
Es crucial que las nuevas empresas y las empresas en crecimiento cambien su perspectiva sobre los datos. A diferencia de las empresas más grandes, operan bajo restricciones diferentes. Deben ser ingeniosos y perspicaces para ampliar su pista hasta la próxima ronda de financiación. Si bien la recaudación de fondos es una prioridad para las empresas emergentes, fomentar una cultura de datos sólida puede contribuir significativamente a su éxito general.
