Для стартапов и разных венчурных историй есть простая статистика — больше 90% идей, гипотез, проектов и т.п. не срабатывает.
Выстреливает лишь совсем небольшая доля.
С другой стороны, в природе все устроено еще более жестко. Во время полового акта из 100-500 млн. сперматозоидов (в среднем), в лучшем случае 1 достигает цели. При этом некоторые этим занимаются 2 года и больше каждый день, чтобы хотя бы что-то получилось (больше 1 тыс. попыток)
Итого, в природе нормальной статистикой считается 1 успех, на 500 млрд. неудачных экспериментов. Более того, даже при таких ничтожных вероятностях, мы умудрились так расплодиться, что заполнили до отказа всю планету.
Можно ли как-то снизить риски и повысить вероятность успеха? Вот основные методы:
1. Пессимист говорит, что “99% проектов проваливается”, на что оптимист ему отвечает: “Круто! Зато аж 1% получится”. Стоит проделать всего лишь 100 экспериментов и по статистике 1 получится.
Это не так много по сравнению с 500 миллиардами, которые потратила природа на то, чтобы породить нытика.
2. Максимально удешевлять стоимость одного эксперимента. Для этого придумали MVP, чтобы дешево проверить идею, до создания дорогостоящего продукта.
3. Увеличивать количество экспериментов. Как было написано выше, при рисках провала в 90%, стоит провести хотя бы 200 экспериментов. Причем максимально дешево.
4. Увеличивать скорость экспериментов. Если в больших компаниях на эксперимент отводят по полгода, то бодрая команда из 3-х человек, может тестировать по 2 продукта в неделю. А 100 бодрых команд, под 200 экспериментов в неделю.
5. Скоринг и отбор. Проводить первичную фильтрацию идей, людей, гипотез. То, что делают банки, когда оценивают потенциальных заемщиков. То, зачем просчитывают экономику на старте проекта, чтобы быстро отбросить нежизнеспособные идеи.
6. Брать 100 рискованных компаний, упаковывать их в общий пул и делить риски поровну. Когда ты инвестируешь в 1 компанию, вероятность все потерять очень высока. Когда в пул из 100, получится что-то среднее. Кто-то прогорит, кто-то останется, а кто-то покажет безумные темпы роста.
Эта модель легла и в основу p2p кредитований и в основу венчурных фондов.
7. Повышать количество желающих делать эксперименты и делать их за чужой счет. Вот почему государству и компаниям должно быть выгодно поддерживать малое предпринимательство. Представьте себе, 100 млн. чел. вдруг решили за свой счет проверить работает блокчейн или нет. Вы поддерживаете эту движуху. Если что-то сработало — быстро покупаете лидера и лучшие решения, если нет — то ничего особо не потеряли.
8. Вводить прозрачные метрики и быструю обратную связь. Если эксперимент получил метрики X, выделяем еще Y денег и времени, иначе сворачиваем.
9. Строить “пищевую цепочку” экспериментов. В интернет-магазинах тестируется миллионы китайских товаров, те которые получше попадают на рынок, еще лучше, попадают в сети типа МВидео, а самые лучшие копирует/покупает Apple.
10. Выделить на эксперименты 10-50% своего времени и денег и стараться в рамках этого бюджета проводить тесты. Максимально много, максимально дешево, максимально быстро, с наилучшим скорингом и людьми. #10идейдня
И конечно классика управления проектами — закладывать буфер по бюджету и срокам в конце проекта, как минимум 30%
Скачать статью в PDF