Det var tydelig at kapitalbildet for oppstartsbedrifter hadde endret seg da jeg snakket med tidligfase investorer i Silicon Valley denne våren. Her i Norge fortalte toppinvestor Trond Riiber Knudsen nylig til DN 20. juli om hvordan han også ser et misforhold mellom verdsettelsesforventningene til gründere og investorviljen, særlig i de senere kapitalrundene.

For gründere betyr det et behov for å jobbe enda mer systematisk med å skaffe data som reduserer risiko. Hvis gründere i stedet lukker øynene for de største risikoene, får vi historier som Segway.

Katrine Tjølsen
Katrine Tjølsen (Foto: Privat)

Segway solgte mindre enn 10.000 enheter de første to årene, mens gründerne spådde at Segway ville selge 10.000 enheter per uke. Det er så klart mange grunner til at Segway mislyktes, men manglende kundetesting er en av dem. Jeg var på et foredrag med en tidligere investor i Kleiner Perkins, et venturefond som investerte i Segway. Investoren fortalte at Segway-gründeren Dean Kamen fikk paranoia for å røpe noe som helst om oppfinnelsen til konkurrenter, noe som gjorde det umulig å kjøre reelle markedstester før lansering.

Så hvordan ser en vitenskapelig tilnærming for å redusere risiko ut?

Først identifiserer gründerne de største risikofaktorene. For en oppstartsbedrift handler risiko ofte om marked og etterspørsel. Finnes det noen som er villig til å betale for din løsning? Hvor mye?

Merk imidlertid at selv om en oppstartsbedrift har skaffet 500 registrerte brukere, kan man umulig vite om det er bra eller dårlig uten å vite hvordan bedriften skaffet de brukerne. Man vil vite om bedriften benyttet reklame, eller om brukerne kom gjennom jungeltelegrafen. Ikke minst vil man vite noe om konverteringsraten. Blant personer som mottok en epost som introduserte oppstartsbedriften, hvor mange klikket seg inn på nettsiden? Og blant dem som besøkte bedriftens nettside, hvor mange registrerte seg? Konverteringsraten sier noe om i hvilke grad bedriften kan erverve nye kunder på en skalerbar måte.

Andre steg for å eliminere risikofaktorer, er å definere hypoteser. Her gjelder det at hypotesene kan avkreftes, akkurat som for naturvitenskapelige hypoteser. Alberto Savoia, ingeniørlederen i Google som lanserte Google AdWords, skrev boken The Right It hvor han beskriver hvordan definere gode hypoteser, og hvordan teste dem.

Savoia skriver at en god hypotese er formulert som at «minst X % av Y vil gjøre Z.» For eksempel, «minst 20 % av klesbutikker som vi kontakter via epost vil kjøpe produktet vårt til kr 2.000 per stykk.» En slik hypotese kan bekreftes eller avkreftes. Hvis den bekreftes, har man fjernet en viktig risikofaktor knyttet til etterspørsel.

Det tredje og siste steget, er å definere og eksekvere billige eksperimenter for å teste hypotesene. Jeg deltok i en startupakselerator ved Stanford University hvor vi eksperimenterte med salg uten produkt. Man kan for eksempel prøve å selge et produkt til klesbutikker via epost, uten ennå å ha laget hverken software eller et fysisk produkt. For hvorfor bruke tid på å lage et produkt, hvis man ikke vet om noen vil kjøpe produktet ennå?

Noen vil i stedet gjøre kundeundersøkelser for å finne ut av etterspørselen. Men kundeundersøkelser er ikke tilstrekkelig bevis. Det er forskjell på hva vi som kunder sier at vi vil, og hva vi faktisk gjør når vi har et valg. Alberto Savoia, han som skrev The Right It, mener at bevis på etterspørsel krever at kunden velger å gi opp noe selv, for eksempel ved å dele eposten sin, å betale for noe eller å delta på et webinar.

Disse tre systematiske stegene skaper en læringsmaskin for bedriften. Jeg snakket med en seriegründer hvor han og teamet loggførte alle eksperimentene i et regneark, og dessuten gjorde regnearket tilgjengelig for egne investorer. Slik ble progresjon og risikoer åpne for alle.

Metoden beskrevet her gjelder ikke bare for gründere, men også for initiativstakere i etablerte bedrifter og i staten som opererer med usikkerhet. Tenk på når vi bruker millioner av kroner på et mislykket initiativ, om vi heller kunne ha brukt en brøkdel på å teste risikofaktorer først?

Vi kan alle lære fra denne vitenskapelige eksperimenteringen. Og nå, i dagens kapitalmarked, er det enda viktigere enn før å redusere risiko raskt.

Tenk på når vi bruker millioner av kroner på et mislykket initiativ, om vi heller kunne ha brukt en brøkdel på å teste risikofaktorer først?

(Vilkår)Copyright Dagens Næringsliv AS og/eller våre leverandører. Vi vil gjerne at du deler våre saker ved bruk av lenke, som leder direkte til våre sider. Kopiering eller annen form for bruk av hele eller deler av innholdet, kan kun skje etter skriftlig tillatelse eller som tillatt ved lov. For ytterligere vilkår se her.