Un experiment amb 116 equips a Itàlia ofereix conclusions clarividents sobre els beneficis de l’aproximació científica a l’emprenedoria.
Pot un enfocament científic millorar el rendiment de les startups? Quin és l’efecte de fer servir un mètode científic en la validació d’una idea? Què succeeix quan l’emprenedor articula una idea com una teoria, desenvolupa hipòtesis, les posa a prova i avalua críticament els resultats obtinguts?
L’experiment d’avui investiga els beneficis del mètode científic en emprenedoria i innovació corporativa, en comparació amb el comportament més estàndard dels emprenedors, que segueixen una barreja d’heurístiques de recerca com l’assaig i error, o la recerca confirmatòria.
T’ho conte:
- L’experiment:
El 2016, un grup de quatre investigadors europeus (Arnaldo Camuffo, Alessandro Cordova, Alfonso Gambardella i Chiara Spina) a la Universitat Bocconi de Milà (Itàlia), va dur a terme un experiment amb més de cent fundadors (116) de startups italianes en tecnologia, retail, mobles, alimentació, atenció mèdica, oci i maquinària.
Un experiment que després s’ha replicat en diferents entorns i països, sumant ja a aquestes alçades, més de 700 equips d’emprenedors que hi han passat.
Tornant a l’experiment original, què és el que has de saber?
- La majoria de les empreses dels fundadors encara no havien generat ingressos, cosa que el convertia en un entorn ideal per investigar com ensenyar el pensament científic podia influir en el resultat final dels equips.
- Els emprenedors van arribar a Milà per a un programa de capacitació en emprenedoria.
- Durant quatre mesos, van aprendre a crear una estratègia empresarial, entrevistar clients, construir un producte mínim viable i després refinar un prototip.
- Tant el grup de tractament com el grup de control van rebre 10 sessions de capacitació general sobre com obtenir retroalimentació del mercat i avaluar la viabilitat de la seva idea.
El que no sabien era que havien estat assignats a l’atzar a un grup de “pensament científic” o a un grup de control. La capacitació per a tots dos grups va ser idèntica, excepte que a un se l’animava a veure les startups a través dels lents d’un científic.
Des d’aquesta perspectiva:
- La seva estratègia és una teoria,
- Les entrevistes als clients ajuden a desenvolupar hipòtesis,
- El seu producte mínim viable i prototip són experiments per provar aquestes hipòtesis.
- La seva tasca és mesurar rigorosament els resultats i prendre decisions basades en si les seves hipòtesis són recolzades o refutades.
- Els resultats:
Durant l’ any següent, les startups tractades:
- Van mostrar una activació de clients més alta i més ràpida (nombre de clients que van mostrar compromís per comprar el producte o servei de la startup, com deixar un correu electrònic al lloc web de la startup, reservar un producte per avançat, subscriure’s al servei): van activar de mitjana 27 clients en comparació amb una mitjana de 4 a les startups de control.
- Tenien més probabilitats d’abandonar el projecte, i tenien més probabilitats de fer-ho abans que les del grup de control. Aquest resultat d’ acabament és interessant. Els emprenedors tractats van reconèixer abans i en major mesura que les seves idees en realitat no aportaven valor. Estalviant recursos i temps preciosos tant als emprenedors com als inversors. Els emprenedors tractats van poder reconèixer la raó per la qual les seves idees no valien la pena lluitar.
- Van pivotar una o dues vegades, mentre que els emprenedors en la condició de control no van pivotar en absolut, o van pivotar moltes vegades. Aquest resultat de pivot és consistent amb la idea que quan els emprenedors veuen que la seva idea no funciona, saben on pivotar, en línia amb la idea que els emprenedors basats en teoria fan revisions més informades de les seves creences. Per contra, els emprenedors en el grup de control estaven més inclinats a no canviar la seva idea, o pivotar de manera més “indefinida”, en una recerca sense rumb d’un camí alternatiu per crear valor. Sense una lògica subjacent, o teoria, que expliqui per què la seva idea no té èxit, no veuen com remeiar-lo pivotant cap a una teoria revisada i millorada. Els emprenedors en el grup de control tendien a seguir aferrats a les seves estratègies i productes originals. Era massa fàcil per a ells predicar les virtuts de les seves decisions passades, enjudiciar els vicis de les opcions alternatives i fer política per complaure els assessors que afavorien la direcció existent. Els emprenedors que havien après a pensar com a científics, en canvi, van pivotar més del doble. Quan les seves hipòtesis no van ser recolzades, sabien que era hora de repensar els seus models de negoci.
- Van generar més del doble d’ingressos. Les startups en el grup de control van fer menys de 300 en ingressos, mentre que les startups en el grup de pensament científic van fer més de 12,000 en ingressos.
- El mètode científic: és “lean startup” tot el que hi ha?
No correm tots a compartir això com si fos l’exemple definitiu que cal fer Lean Startup per tots els mitjans. De fet, el debat és viu:
Lean startup com a mètode científic
Eric Ries (Lean Startup, 2011) advoca des del principi per l’aplicació del mètode científic per validar idees i solucions, defensant que el client té la veritat i que els emprenedors necessiten reduir l’asimetria d’informació entre l’emprenedor i el client, generant constants bucles de retroalimentació del client.
A més, Steve Blank (El Manual de l’Emprenedor, 2012, i coceador del moviment Lean Startup) defensa que el mètode Lean Startup ajuda els emprenedors a vèncer la racionalitat limitada dels empresaris, per la qual “els empresaris són prenedors de decisions imperfectes que pateixen de biaixos en la presa de decisions”.
Algunes limitacions del Lean Startup com a mètode científic
Però sorgeixen preguntes entre els acadèmics darrere de la recerca d’avui, pel que fa a l’enfocament científic del Lean Startup, com ara:
- Sobre la “veritat” en possessió del client final: És la interacció amb el client la millor manera de validar la idea d’una startup? ¿Pot la interacció amb el client oferir un senyal vàlid del que una startup hauria de fer? Saben els clients el que necessiten o volen? Per què no parlar amb proveïdors, empleats, empleats, cofundadors al seu lloc? Per exemple, a aquests empleats se’ls pot veure com a usuaris líders les opinions i gustos dels quals donen forma a com evoluciona una oferta de productes o tecnologia (com ha estat històricament el cas amb Apple). Aquests empleats creen els productes que els agradaria veure existir, en lloc de preguntar als clients què creuen que es necessita.
- Sobre qui, entre els clients, és el grup amb el qual realment hauries d’interactuar: Amb quins clients hauríem d’interactuar i quins hauríem d’ignorar?
- Sobre la qualitat de la informació que reps en interactuar amb el client: La retroalimentació del client pot ser molt heterogènia. Quina informació serveix per validar o descartar una idea?
- Sobre les formes d’experimentació possibles: És la interacció amb el client l’única forma d’experimentació?
- Sobre el tipus d’innovació que provoca validar amb el client: Com serà d’útil la retroalimentació del client quan es proposin idees realment disruptives o radicals?
Una nova proposta: “Theory-based innovation”
Per això, els investigadors que van dur a terme l’experiment han desenvolupat l’enfocament “theory-based” de les startups, que ajuden els emprenedors a comprendre les seves startups com creences o teories que no poden ser provades amb els clients, ja que la seva realitat projectada no pot ser “entesa” per ells en aquest moment. És allò de Henry Ford: “Si hagués preguntat als meus clients, m’haguessin dit que desitjaven un cavall més ràpid”.
Els investigadors ofereixen un exemple pràctic d’aquest procés, d’un cas conegut per tothom:
El cas de l’ ordinador personal:
Considera la creença contrària de Steve Jobs de mitjans a finals de la dècada de 1970, que les computadores serien un producte de mercat massiu. Una creença que va portar Steve Jobs i Apple a participar en un procés de formulació i resolució de problemes. Aquesta creença contrària va ser fonamental per iniciar el procés de creació de valor.
En aquell moment, no era en absolut obvi que les computadores personals es convertirien en un producte de mercat massiu, ja que les aplicacions existents de la computació se centraven en entorns industrials i d’investigació o en aplicacions d’oficina a gran escala i especialitzades.
Fins i tot la primera microcomputadora, l’Altair 8800, va vendre menys de 10.000 unitats a nivell mundial, cosa que no suggeria una base per a una demanda de consumidors generalitzada.
Les dades en aquell moment semblaven suggerir que la creença de Jobs en la possibilitat de les computadores personals era errònia, si no delirant.
Tanmateix, la creença contrària de Jobs va portar a la formulació d’ una teoria i l’ articulació de subproblemes centrals que obstaculitzaven la solució del problema més ampli, de convertir les computadores personals en un producte de consum massiu, com per exemple:
- l’ús de computadores en aquell moment requeria habilitats altament especialitzades
- les computadores eren prohibitivament cares
- les interfícies de computadora eren difícils, si no impossibles, perquè les persones comunes interactuessin
- les computadores mancaven d’atractiu estètic
- les aplicacions existents no tenien ressonància amb el consumidor mitjà.
Un cop formulats, aquests problemes van permetre a Jobs i a Apple buscar de manera molt directa, ser guiats, i reconèixer solucions de subproblemes que van permetre el desenvolupament d’un producte final atractiu per al mercat massiu: la computadora personal.
Els investigadors d’aquest experiment sospiten que un esforç massa primerenc per llançar i validar ràpidament un producte mínim viable torpe, simplement podria frustrar consumidors i productors, en lloc de proporcionar informació útil, en el cas de startups que proposen teories massa allunyades de la realitat d’aquell moment.
- Conclusions
L’ emprenedor com a científic:
En qualsevol cas, com explica Camuffo, ja sigui amb Lean Startup o altres models, els emprenedors-científics “observem que guanyen més ingressos i pivoten en major mesura a una idea diferent. Poden mitigar millor els seus biaixos o inexactituds quan analitzen els senyals del mercat, reduint així la probabilitat d’incórrer en falsos positius i falsos negatius”.
Usar un enfocament científic per desenvolupar i avaluar idees empresarials podria constituir un canvi de paradigma en l’èxit dels emprenedors, així com en l’educació en emprenedoria.
A SDLI creiem i apliquem models de validació empírics en molts dels nostres projectes. Alguns com el programa d’intraemprenedoria de Damm LAB1876 Talent, ha permès que equips multidisciplinaris de la companyia hagin pogut desenvolupar projectes capaços de convertir-se en una spin-off de la pròpia organització.
Espero que t’hagi agradat i et serveixi a futur per a les teves formacions a equips d’innovació!
