Investigación: ¿Cuándo beneficia a las startups la toma de decisiones científicas?

Los fundadores conocen el mantra: tomar decisiones basadas en datos. En los últimos años, el enfoque científico de la creación de start-ups -desarrollar hipótesis, recopilar pruebas que las apoyen o las refuten y dejar que los datos guíen las decisiones- ha demostrado impulsar el rendimiento de las empresas. Pero nuestra nueva investigación sugiere que este enfoque no es universalmente beneficioso. De hecho, para las start-ups en fase inicial que aún están descifrando su modelo de negocio principal, el enfoque científico podría perjudicar su rendimiento económico, al menos a corto plazo. Nuestro hallazgo se basa en un experimento de campo con 261 start-ups de una serie de industrias en distintas fases de desarrollo en el Reino Unido. Nuestro trabajo reveló una dicotomía interesante: las start-up con modelos de negocio bien definidos experimentaron ganancias inmediatas en su rendimiento -medido en términos de ingresos- al adoptar un enfoque científico para la toma de decisiones, mientras que las empresas en fase inicial experimentaron descensos en su rendimiento. ¿La diferencia clave? Lo evolucionado que estaba su modelo empresarial fundamental y el tipo de problemas para cuya solución utilizaron el método científico. ¿A quién beneficia el método científico? Nuestro estudio, publicado en la revista Strategic Management Journal, utilizó un diseño sencillo: Creamos un programa de apoyo empresarial que formó a todos los empresarios participantes en marcos de toma de decisiones, como el lienzo del modelo de negocio, y en habilidades, incluida la forma de realizar pruebas A/B. Además de esta formación, a la mitad de los participantes también se les enseñó y animó a utilizar un enfoque científico para la toma de decisiones. También preguntamos a los participantes sobre la visión estratégica de su empresa y sobre la probabilidad de que su empresa realizara un cambio radical. Esto nos ayudó a determinar el grado de madurez del modelo de negocio de una start-up. Las empresas con estrategias bien articuladas y resistentes a cambios importantes se consideraron maduras, mientras que las que tenían modelos flexibles se consideraron en fase inicial. Tras los cursos de formación, realizamos entrevistas periódicas a los participantes para evaluar su uso del método científico y recopilamos datos sobre los ingresos de cada empresa durante nueve meses. Encontramos una relación entre la madurez de la empresa y los tipos de problemas a los que se aplicaba el método científico: Las start-ups maduras que adoptaron la toma de decisiones científica la utilizaron para optimizar y afinar sus estrategias existentes, mientras que las start-ups menos desarrolladas aplicaron esta metodología para ayudar a responder a cuestiones más existenciales. Por ejemplo, uno de los fundadores de una empresa madura que vendía tarjetas de memoria, entre otros artículos, explicó que utilizaron el enfoque científico para refinar su teoría sobre qué tipo de descripciones de productos convertirían a más compradores en clientes. "Empezamos a anunciar nuestros productos como... soluciones de memoria para esos dispositivos específicos", nos dijo el fundador. "Una vez que tuvimos estos listados diferentes... [descubrimos que éste era] el mejor método". Esta experimentación centrada condujo a un mayor rendimiento: la empresa aumentó sus beneficios en un 10% tras cambiar su enfoque de los listados de productos. Por el contrario, los fundadores de las primeras etapas eran más propensos a aplicar métodos científicos a problemas que les obligaban a cuestionar sus suposiciones fundamentales. "Antes de entrar en el programa, teníamos una visión muy clara", dijo uno de los participantes. "Pero a medida que hemos probado rigurosamente nuestras hipótesis e ideas, tenemos menos claro qué puntos dolorosos estamos reduciendo para los usuarios. Así que eso es lo que [ahora] estamos intentando asegurar". Esta exploración más profunda condujo a menudo a importantes pivotes estratégicos que paralizaron el crecimiento mientras los fundadores reevaluaban sus modelos de negocio al completo. Una visión a largo plazo Una limitación de nuestro estudio fue que sólo midió el crecimiento de los ingresos durante un periodo de nueve meses. Aunque descubrimos que las start-ups en fase inicial experimentaron un descenso de los ingresos tras aplicar el método científico a la toma de decisiones, la mayoría de los fundadores en fase inicial con los que hablamos describieron este periodo de experimentación de forma positiva, señalando que creían que la metodología les había ayudado a refinar su visión e impulsaría el crecimiento a largo plazo. Como reflexionó un fundador en fase inicial que adoptó un enfoque científico: "Hemos dado un paso atrás... es necesario para mejorarnos a nosotros mismos y luego salir mejor". Otro dijo que estaban " mirando a más largo plazo y pensando cómo podemos convertir esto en un negocio más viable " . Nuestra hipótesis es que la fase inicial de incertidumbre, aunque suponga un reto a corto plazo para los fundadores e inversores centrados en las métricas, puede ayudar a impulsar el éxito a largo plazo. Examinando a fondo los supuestos antes de asumir compromisos estratégicos importantes, las start-ups en fase inicial pueden evitar los tipos de errores que pueden conducir a un crecimiento de los beneficios a corto plazo, pero dar lugar a modelos inestables a largo plazo. Por lo tanto, el método científico puede ser una herramienta importante que ofrezca a las startups incipientes la oportunidad de probar rigurosamente la viabilidad a largo plazo de sus modelos de negocio, aun sabiendo que puede dar lugar a algunas caídas temporales del rendimiento en términos de ingresos. Implicaciones prácticas Recomendamos que los empresarios -y los inversores- tengan en cuenta la fase de desarrollo de las start-ups antes de adoptar enfoques muy sistemáticos. Aunque creemos que el modelo científico es beneficioso a lo largo del arco de desarrollo de una start-up, la forma de evaluar ese éxito puede tener que cambiar en función de la madurez de la empresa. Fundadores de startups en fase inicial La clave está en aceptar la incertidumbre como un elemento natural del enfoque científico durante las fases iniciales. Los líderes deben anticiparse y prepararse para posibles caídas de rendimiento a corto plazo mientras exploran los supuestos fundamentales. La atención debe centrarse en desarrollar una "teoría del valor" exhaustiva antes de sumergirse en la optimización de las métricas. Es crucial establecer unas expectativas adecuadas con los stakeholder sobre esta fase exploratoria, ya que intentar precipitarse puede poner a la empresa en un camino evitable que, en última instancia, conduzca al fracaso. Fundadores de start-up establecidas El éxito viene de aplicar métodos científicos para optimizar dentro de su modelo de negocio establecido. Esto implica poner en práctica pruebas sistemáticas de las características del producto, los enfoques de marketing y las iniciativas de servicio al cliente, al tiempo que se realiza un seguimiento cuidadoso y se mide el impacto de estas mejoras incrementales. Inversores Es esencial ajustar las expectativas de rendimiento en función de la madurez del modelo de negocio de una start-up. Deben valorar la exploración estratégica exhaustiva en las primeras etapas, incluso cuando afecte temporalmente a las métricas de crecimiento. En lugar de centrarse únicamente en las ganancias rápidas, los inversores deben buscar signos de aprendizaje reflexivo y sistemático dentro de la organización. . . . La lección clave no es que la toma de decisiones científicas sea buena o mala para determinadas empresas, sino que el momento y el contexto importan. Las start-ups en fase inicial necesitan espacio para explorar y cuestionar los supuestos fundamentales, aunque eso genere una incertidumbre temporal. Las start-up más consolidadas pueden utilizar métodos científicos para optimizar dentro de sus marcos existentes, lo que conduce a rápidas ganancias de rendimiento. Los fundadores de éxito deben entender esta distinción y adaptar su enfoque de la toma de decisiones en consecuencia, sabiendo dar un paso atrás y reevaluar los fundamentos, y cuándo aplicar pruebas rigurosas para optimizar lo que está funcionando. A fin de cuentas, la toma de decisiones científica es como cualquier otra herramienta: su efecto en el rendimiento depende no sólo de cómo se utilice, sino de para qué se utilice.

Investigación: ¿Cuándo beneficia a las startups la toma de decisiones científicas?

Resumen.

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