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Los Habitantes de Kewlona Entradas

De aceleradora en aceleradora: las startups que se mueven en una rueda de hámster

Debo reconocer que, afortunadamente, en España cada vez existen más recursos (y cada vez más especializados) para apoyar a los emprendedores: incubadoras, aceleradoras, espacios de coworking, foros de inversión (de iniciativa pública y privada), incentivos, préstamos participativos, etc.

Poco a poco, hemos ido tejiendo una gran red de recursos que permiten acelerar startups y acercarlas al mercado (con cierto grado de éxito); sin embargo, hay muchas veces que me planteo si, con tanta explosión de recursos, estamos tejiendo “demasiados cestos” para recoger una cosecha que, realmente, no está aumentando.

Es verdad que son muchos los recursos disponibles pero ¿estamos favoreciendo la creación de startups que realmente funcionan? Quizás, la primera de las reflexiones a plantearse es qué significa eso de “funcionar” y, la verdad, es que en eso soy bastante simple: negocios que facturan y tienen clientes.

Es una definición simple pero, la verdad, creo que es la mejor manera de reflejar lo que significa que una empresa funcione (y a ser posible, que la facturación sea mayor que los gastos operativos); de hecho, no es la primera vez que hablo de este tema e hice una reflexión parecida cuando hablamos del objetivo de una startup y si facturar era más importante que levantar inversión.

Evolución de una startup - de aceleradora en aceleradora

El plan de trabajo de una aceleradora de startups debe ir encaminado hacia la validación del modelo de negocio de la startup; es decir, salir al mercado, probar el MVP, captar usuarios, escuchar lo que dicen, ajustar la máquina y empezar a crecer.

Evidentemente, buscar financiación es una actividad más a realizar pero, el fin último, es hacer funcionar la “máquina de hacer dinero” o, dicho de manera más educada, contrastar con los clientes que nuestro modelo de negocio es válido (y la oportunidad que detectamos es real).

Sin embargo, como cada vez es mayor el número de programas de incubación/aceleración que hay disponibles, pueden llegar a ocurrir situaciones que, realmente, no son nada beneficiosas para propiciar una ecosistema fuerte.

Si no alineamos los recursos y proporcionamos itinerarios lógicos a los emprendedores que les permitan encontrar apoyos en las fases de ideación, incubación de ideas y aceleración; al final, la “cantera” se irá agotando y todas las aceleradoras empezarán a “pescar” en el mismo caladero.

¿Y qué es lo que puede ocurrir? Que al final, el número de startups nuevas vaya decreciendo y nos encontremos en una doble e incómoda situación: Startups que acceden a programas de aceleración sin tener aún el grado de maduración necesario (y que pueden terminar el programa sin haber lanzado un MVP al mercado y, por tanto, sin validar su modelo de negocio) y que, además, pueden terminar postulándose a otro programa de aceleración para continuar con la misma dinámica.

Si tras un segundo programa de aceleración, la startup sale al mercado y valida su modelo de negocio, podemos validar la hipótesis que, quizás, accedió al primer programa de aceleración de manera prematura.

Sin embargo, si tras un segundo programa de aceleración, la startup sigue sin salir al mercado y se plantea postularse a otro programa, entonces nos encontramos con una startup que camina, sin parar, dentro de una rueda de hámster.

de aceleradora en aceleradora  - rueda de hamster

La rueda de hámster y la aceleradora: correr sin moverse del sitio

¿Qué significa esto de la “rueda de hámster”? Creo que la imagen es bastante gráfica, el roedor en su jaula corriendo en una rueda que no va a ninguna parte. A esto me refiero cuando hablo de las startups que viven eternamente en una “rueda de hámster” cuando están de aceleradora en aceleradora y nunca se plantean la necesidad de salir al mercado.

Soy consciente que hay startups que tienen ciclos de desarrollo de producto que son largos (sobre todo en el ámbito del hardware) pero el hito de validación no se puede posponer eternamente. De hecho, creo que es responsabilidad de las aceleradoras identificar estos casos y romper esta rueda; es importante asignar los recursos adecuadamente y en empresas “rueda de hámster” puede que estemos alimentando, de manera artificial un movimiento que, al final, no lleva a ninguna parte.

No romper con estas dinámicas termina perjudicando al ecosistema y eso, al final, nos termina haciendo débiles y cercenando las oportunidades de otras empresas en las que sí vale la pena invertir recursos y apoyos. Una aceleradora no debería aceptar startups que llevan 2-3 años saltando de programa en programa y siguen sin validar sus hipótesis o su modelo de negocio.

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Dilbert by Scott Adams

Al final, llega un momento en el que los socios de una startup deben analizar el devenir de la compañía y plantearse si, tras varios años trabajando en algo que aún no ha visto la luz, puede que haya llegado el momento de dedicarse a otra cosa.

En ese tiempo, puede que el mercado haya cambiado, las necesidades de los clientes sean otras o, directamente, haya competidores que han subido las barreras de entrada al mercado; por tanto, puede que hayamos perdido el tren y no nos hayamos dado cuenta porque no hemos parado de correr aunque sin movernos del sitio…

Si realmente queremos apoyar a las mejores startups y generar un ecosistema fuerte, debemos identificar a estos hámsters y hacerles ver la situación en la que se encuentran. Quizás tengan que pivotar o, directamente, dedicarse a otra cosa; sin embargo, si nos dedicamos a dejarles continuar en la rueda, poco apoyo real les estaremos brindando.

Efectivamente, este tipo de decisiones son duras pero es un ejercicio de responsabilidad que debemos hacer si, realmente, estamos comprometidos con un ecosistema que debe ser excelente.

Imagen inicial: Wikipedia

La BSO de Star Wars al piano

Teóricamente, este año 2016 iba a ser el año del estreno de Star Wars Rogue One, el primero de los spin-offs de la saga Star Wars. Sin embargo, parece que el resultado actual de la cinta no convence mucho a Disney, así que parece que van a volver a filmar algunas escenas para retocar la cinta y, como nos podemos imaginar, obtener un resultado a la altura de la saga.

Mientras hacemos tiempo para el estreno (si éste no se retrasa), vale la pena deleitarse con esta versión tan singular de la BSO de Star Wars interpretada por la pianista Sonya Belousova; un vídeo (con un montaje espectacular) que contiene las piezas más conocidas de la banda sonora de la saga galáctica adaptadas al piano y que podemos encontrar en el singular canal de YouTube de esta pianista junto a versiones al piano de muchos temas conocidos:

La verdad es que vale la pena suscribirse al canal de esta pianista porque podemos encontrar, además de esta adaptación de la BSO de Star Wars, interpretaciones de sintonías como la de Juego de Tronos o, incluso, de videojuegos tan célebres como el Tetris. Parece que ahora andan preparando algo con la BSO de Batman que estrenarán el próximo 7 de junio, así que habrá que estar atentos porque el teaser que han subido tiene buena pinta.

Si te gusta la BSO de Star Wars, sin duda, este vídeo vale la pena porque te hará disfrutar un buen rato con una buena interpretación de las partituras del genial John Williams.

Prudencia en el análisis de datos y en la elaboración de proyecciones

Hoy quiero hablar de la prudencia en el análisis de datos a la hora de realizar proyecciones de ventas en una startup, valorar mercados y, en definitiva, hacer cualquier tipo de estimación.

Hacía tiempo que tenía en mente escribir esta nota pero la falta de tiempo me ha tenido algo alejado del teclado (salvo una excepción para Xataka).

Seguramente, esto de la prudencia en el análisis de datos pueda parecer una obviedad y alguien podría pensar que para este tipo de cosas se plantean siempre análisis del tipo “optimista/normal/pesimista” con tres estimaciones y datos. Sin embargo, cualquier análisis parte de unos cimientos básicos: la fiabilidad de los datos y no es algo que siempre cuestionemos.

Se suele decir que “el papel lo aguanta todo”, una expresión que aplica mucho al Excel donde extender los cálculos es muy sencillo y, al final, la interpretación a los números la tenemos que aportar nosotros.

El Excel solamente nos ofrece la información que le hemos indicado que debe procesar; es decir, está realizando cálculos en base a unos datos que le hemos facilitado (ni más, ni menos). Por tanto, que un Excel indique que nuestro break even point será en 14 meses no significa que vaya a ser real puesto que dependerá de los datos que tomamos como base y, evidentemente, otros factores (mercado, marketing, respuesta de los clientes ante nuestra propuesta de valor, etc.)

startup financing cycle - prudencia en el análisis de datos

Prudencia en el análisis de datos: cuestionando la fiabilidad

¿Y cuáles son los datos de base que hay que tomar? Esta es una buena pregunta pero su respuesta no es sencilla: partir de datos fiables. Dicho así, parece que no estamos diciendo mucho pero todo esto viene de uno de los primeros casos que me mandaron en el máster: “Rick’s Café Americain” de IESE.

El caso gira alrededor de una persona que quiere montar una cafetería aunque, eso sí, sin experiencia en el sector. Lo curioso es que, para no tener experiencia, diseña el modelo de funcionamiento de la cafetería con los precios de los productos y las estimaciones de cafés servidos en “horas punta” y en “horas valle”; básicamente, todo lo que uno necesita para montar un buen Excel y calcular dónde está el break even point y si el negocio vale la pena.

¿El gran problema? (y la cura de humildad de este caso) Antes de meter todo en un Excel y hacer cálculos falta un paso previo: cuestionarse la procedencia y fiabilidad de los datos a usar.

data nyc media lab - prudencia en análisis de datos

Aunque una cafetería ande alejada de una startup tecnológica, este punto de partida es común (y el error también se comete mucho). Ponemos datos en un Excel sin plantearnos si son datos fiables o son “estimaciones alegres” que estamos haciendo sin demasiado rigor.

Un análisis que parte de datos no fiables, al final, nos va a ofrecer conclusiones erróneas y nos va a encaminar a decisiones o líneas de actuación irreales.

¿Y entonces qué datos deberíamos usar? Antes de ponernos a hacer operaciones con un Excel, debemos ser prudentes y analizar qué datos vamos a usar: ¿son estimaciones?, ¿quién es la fuente de los datos?, ¿tenemos alguna manera de reducir la incertidumbre o contrastar los datos con una fuente fiable o solvente?, ¿en nuestro equipo contamos con alguien que tenga experiencia en el sector al que nos estamos dirigiendo?…

Podemos tomar como referencia estudios sectoriales, estudiar a la competencia y, por supuesto, hablar con nuestros clientes potenciales; todo este trabajo de análisis previo nos ayudará a realizar proyecciones mucho más sólidas.

Evidentemente, cuanto mayor sea el grado de conocimiento de nuestro equipo (qué somos capaces de hacer y en cuánto tiempo), más fiable serán nuestras estimaciones de capacidad de producción o de cumplimiento de plazos.

Al final, cuando nos marcamos objetivos de facturación o estimamos el break even point, lo que nos importa es que los planes sean realizables y, por tanto, seamos capaces de alcanzarlos.

Si hacemos planificaciones que tienen más ciencia-ficción que Star Wars, vamos a generar desconfianza en nuestros socios e inversores y, lo peor de todo, vamos a generar frustración en nuestro equipo (y esto es peligroso porque “atravesar el Valle de la Muerte” no es nada fácil).

analisis de datos - prudencia en el análisis de datos

¿Vale la pena planificar a 5 años vista?

Sin ánimo de abrir la “Caja de Pandora”, la prudencia en el análisis de datos, sin duda, me lleva a hablar de las proyecciones a futuro. Extender celdas en Excel es muy sencillo, tanto, que con un par de fórmulas, podemos llegar a hacer estimaciones a 3 o a 5 años.

¿Tiene sentido una proyección a 5 años cuando nuestra startup aún no ha facturado? El sentido común tiende a decir que no; una proyección de ese tipo es más ciencia-ficción que otra cosa.

¿Por qué? La razón es la misma que hemos comentado antes, la incertidumbre de los datos; si no hemos facturado, no hemos validado nuestro modelo de negocio y, por tanto, nuestros datos no dejan de ser estimaciones con poca solidez.

Sin haber facturado, las proyecciones que excedan del primer y segundo año, rara vez van a ofrecer una información útil con la que tomar decisiones (y los inversores, cuando analizan una empresa, tienen que tomar una decisión: invertir o no invertir).

Desde la perspectiva de la startup, un análisis fundamentado puede arrojar unas proyecciones que marquen la hoja de ruta o trabajo de la compañía para ese primer año de andadura.

Si el análisis fue riguroso y con datos fundamentados, no debería existir mucha discrepancia entre los resultados obtenidos y los planificados; si el análisis fue vago, los objetivos servirán para escribirlos en un plan de negocio que, seguramente, no seamos capaces de cumplir.

what is the problem - prudencia en el análisis de datos

En resumen

La prudencia en el análisis de datos nos lleva al cuestionamiento de los datos que utilizamos para nuestros análisis y proyecciones y, de esta forma, evitar el “autoengaño” con datos que no son de utilidad a la hora de tomar decisiones.

Cuidado con el Excel, es un buen compañero de trabajo pero también nos puede llevar por el mal camino si nos dejamos llevar por los números y no somos rigurosos con las interpretaciones que damos a los resultados que estamos obteniendo.

El papel lo aguanta todo, el Excel también.

Imágenes: Chris Guillebeau (Flickr), NYC Media Lab (Flickr), Peter Renshaw (FLickr) y Adam Berk (Flickr)

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