Como inversionista en etapa pre-semilla, mi prioridad es ayudar a los fundadores a encontrar Product Market Fit (PMF). Además de prevenir algunos errores en el camino. PMF es ese estado en que el mercado necesita tanto tu producto que ignora casi cualquier error que cometas, y los vientos a tu favor continúan.

Facebook con Beacon, Netflix con Flickster, Amazon con Fire Phone, Airbnb con experiencias horribles en el extranjero, entre otras. Estas son algunas startups que encontraron Product Market Fit y el mercado “perdonó” sus errores rápidamente.

* Adaptación del artículo Ask the tough questions de John Danner, inversionista en startups de Edtech y Future of Work, como Lambda School y Prendea.

¿Cómo evaluar el Product Market Fit?

Cuando trabajo con los fundadores, utilizo este formato de reporte:

Todas estas métricas son un poco abrumadoras y, a veces, te encuentras con una que es muy difícil de mover. Así es como aconsejo a los fundadores que piensen al respecto:

• En cada etapa, se debe obtener al menos una “C”, con la excepción de la magia, donde mi consejo es que se obtenga al menos una “B”.
• Si no se obtiene la magia correcta, se puede perder mucho tiempo en algo que a la gente realmente no le importa. A menudo, iterar rápidamente en la magia es lo más importante que se puede hacer.

Una vez que las startups hayan llegado a una “C” en todos los puntos, entonces la mejor manera de verlo es a través del crecimiento. ¿Qué “palancas” tienen más probabilidades de impulsar el crecimiento a una “A”?. En general, si se puede obtener un crecimiento de “A” (es decir, un crecimiento orgánico mensual del 20%) y tiene una retención de al menos “C” durante 30 días, la mayoría de los inversores se interesarán.

Además, mi punto de vista es que cualquier startup que obtenga una A en esta evaluación y ataque un mercado grande es un decacornio (startup con valuación de $10 mil millones o más), que es mi objetivo para las startups en que invierto. Las que obtengan una B pueden ser unicornios fácilmente. Las startups con una C aún pueden generar retornos para sus inversionistas.

El problema surge cuando inversionistas con distintos niveles de sofisticación invierten en todas las etapas y múltiples sectores a la vez, no solo en educación o futuro del trabajo. Eso significa que el fundador promedio se enfrenta a inversionistas que se acercan a ellos tan pronto muestran un buen crecimiento. Pueden tener una F en los mecanismos para construir una gran empresa, pero ¿qué importa si alguien te ofrece una ronda semilla de $1 millón o una Serie A de $5 millones?

Consejo sobre Product Market Fit y Fundraising

Mi consejo para los fundadores, a pesar de si tienen o no Product Market Fit, es que siempre tomen el dinero. De hecho, les suelo aconsejar que tomen el dinero de personas que no deberían invertir esos cheques porque no comprenden el negocio en absoluto. Los Demo Days de Y Combinator (YC) son mi ejemplo favorito.

En este momento, hay una fundadora esforzándose por conseguir buenos inversionistas informados en lugar de ángeles que van al Demo Day de YC. Mi respuesta a ella es “mira, las mecánicas de tu negocio aún no están funcionando, pero tienes personas dispuestas a no hacer preguntas y pagarte una valuación como si en realidad estuvieran funcionando – ¡toma el dinero!”

Les doy este consejo porque el dinero es combustible. Para las startups con las que trabajo, estoy bastante seguro de que si invierto:

• En etapa de Idea, el fundador puede trabajar durante 3 meses y llegar a métricas de Pre-Semilla o no.

• En etapa Pre-Semilla, 6 meses suelen ser suficientes para llegar a Semilla.

• Y, en etapa Semilla, 1 año generalmente funciona bien para llegar a Serie A.

Entonces, es $100 mil en idea, $500 mil en Pre-Semilla y $1 millón en Semilla. Sin embargo, los mercados son complicados, y, en momentos como el actual, financiamos en exceso a estas startups.

La Realidad de los Inversionistas

Nada de eso me molesta. Ni siquiera me importa pagar valuaciones de etapa Semilla a startups en etapa Pre-Semilla si me gusta el fundador y no me queda de otra. Lo que me molesta es que los fundadores piensan que los inversionistas saben lo que están haciendo. Entonces, si alguien está dispuesto a invertirle una ronda Semilla, eso implica que sus métricas son de Semilla. Pero, dado el mercado actual, eso no es cierto.

Me molesta debido a que los fundadores son máquinas de emociones. Si se sienten seguros porque el mercado los ha validado, es muy fácil que omitan el trabajo duro. Sorprender a la gente con la magia de tu producto, hacer que sea más fácil para ellos experimentarlo, asegurarte de que lo usen de inmediato, y vean aún más valor un mes después – todo esto requiere mucho trabajo.

Pero, puedes fingir el crecimiento, especialmente en etapas tempranas, haciendo PR, pagando por usuarios, etc. El mercado te recompensa por eso y es 10 veces más fácil que concentrarte en las mecánicas del negocio y en el Product Market Fit.

Mi sueño sería que el reporte anterior sea utilizado por los inversionistas de etapa semilla, y que todos pidan esas métricas a las startups. Sé que no sucederá universalmente, pero, como lector de este artículo, espero que consideres profundizar un poco en el crecimiento y preguntar a los fundadores sobre estas mecánicas.

5 Errores comunes sobre Product Market Fit

En mi experiencia, los fundadores son sus peores enemigos cuando intentan encontrar el Product Market Fit. Aquí están los cinco peores errores:

No tener claras las métricas de PMF

Con mis fundadores, nos enfocamos todo el tiempo en las calificaciones del reporte: magia, participación, canales y crecimiento orgánico. Pero no suelo encontrar un fundador en una etapa posterior a semilla que conozca las métricas de PMF. No es complicado, solo deben ser claros.

No elegir una métrica a la vez

Durante una misma semana, los fundadores pueden pasar de preocuparse por la magia a preocuparse por la retención y luego a los canales. Lo que pasa con la experimentación, es que se beneficia del enfoque. Entonces, un fundador que ejecuta diferentes experimentos para una misma métrica, cada semana, estará orientado en la dirección correcta. Debido a todos sus aprendizajes.

Los founders debe concentrarse en la métrica más importante hasta que logren moverla. Por ejemplo, supongamos que tienen una retención del 5% en lugar del 80%. No se puede construir una gran empresa hasta que al menos se multiplique por 10 ese número, y eso tomará tiempo.

No ejecutar cinco experimentos por semana

Debo admitir que no todos los fundadores con los que trabajo logran ejecutar cinco experimentos por semana. A pesar de que hago hincapié en los experimentos como un recurso para descubrir los deseos de los usuarios. Existe una “pereza” intencional o no intencional en torno a la experimentación. Esto es a menudo causado por la confianza de que su instinto les mostrará el camino, sin tanto trabajo.

El método científico es desconcertante, porque queremos creer que “simplemente sabemos”. Lamentablemente, eso no funciona, porque el comportamiento del usuario es complejo. Es difícil desarrollar un buen instinto, incluso si los fundadores han estado trabajando con esos usuarios en otros contextos durante años.

No implementar un sólido sistema de análisis y atribución

Algunos fundadores ejecutan cinco experimentos por semana, pero están fallando porque no tienen los sistemas que les permiten comprender a sus usuarios correctamente. Si no se puede responder con precisión a la pregunta de dónde proviene un usuario, solo se está adivinando qué estrategia de adquisición funciona. 

Por ejemplo, si una startup tiene muchos videos de TikTok, pero los usuarios los ven y luego escriben el nombre de la empresa en Google, no se puede diferenciar entre el tráfico de TikTok y otro tráfico orgánico. Del mismo modo, si no se utiliza al menos un sistema de análisis básico como mixpanel, a menudo no se puede responder preguntas como ¿Cuál es la retención?.

Usar las entrevistas con usuarios como una forma de decidir con qué experimentar

Hay muy buenas razones para hablar con los usuarios. Son excepcionalmente buenos cuando se trata de entender “por qué” hacen algo. Una pregunta como “¿Por qué abandonaste el registro en la última página?” es muy útil.

Para lo que los usuarios no son buenos es para decir qué experimentos ejecutar o qué se debe construir. Los usuarios son máquinas de estímulos-respuestas. Según el estímulo, sus acciones serán totalmente diferentes. Cuando se habla con ellos, se les ocurre una historia para justificar porque se sintieron de alguna manera. Los emprendedores deben usar sus datos cuantitativos para entender lo que la gente quiere, y hablar con los usuarios para entender por qué.