Las empresas emergentes a menudo están tan consumidas por sus desafíos cotidianos que no hacen un buen trabajo al proyectar su éxito a largo plazo o la falta del mismo. Como resultado, muchos trabajan duro sin saber si realmente están a la altura de las expectativas que se han fijado o no.

Aunque existe mucha incertidumbre en torno a las empresas en etapa inicial, harían bien en crear modelos de proyección funcionales que les den una idea de si están en el camino hacia el éxito o si están creciendo demasiado lentamente según las métricas comerciales que más les importan.

Todas las partes interesadas de la startup (fundadores, empleados, inversores, etc.) en última instancia miden su éxito a largo plazo mediante la valoración anticipada de la empresa en el momento futuro en el que deciden liquidar sus participaciones accionarias, tal vez varios años o más después de comenzar a trabajar en ella. Por lo tanto, cualquier proyección de éxito debe colocar esta valoración como su objetivo final y trabajar hacia atrás a partir de ahí para derivar los factores más inmediatos que intervienen en el logro de ese éxito y si esos factores están en el camino correcto.

La valoración de una empresa se deriva (al menos teóricamente en un mercado eficiente) de la cantidad total de beneficios que acumulará para siempre en el futuro, descontada a un valor presente. Entonces, la primera derivación de la valoración es la ganancia a largo plazo, y dado que esta ganancia consiste en los ingresos y costos esperados de la empresa, estos vienen a continuación.

Los costos se pueden derivar proyectando la plantilla y otros gastos operativos, tal vez estudiando información pública sobre otras empresas que se han desarrollado de la misma manera que usted espera que lo haga su empresa, proporcionando una orientación aproximada sobre cómo sus costos particulares y totales pueden evolucionar a lo largo de los años.

Los ingresos también se pueden proyectar a través de comparables, especialmente si prevé implementar un modelo de negocio similar al de una empresa pública (por ejemplo, podría estudiar empresas que obtienen la mayor parte de su dinero de los anuncios gráficos, si eso es lo que también pretende hacer). Sin embargo, es probable que usted aprenda más de ellos sobre qué tipos de tarifas por unidad obtienen de varios esquemas de monetización (como suscripciones, tarifas de comercio electrónico y CPM de publicidad), dejándole a usted determinar qué tipo de volumen de uso del producto prevé asignar a dichas tarifas esperadas.

Si, como muchas nuevas empresas de consumo, tiene la intención de generar ingresos a partir de la publicidad, entonces las preguntas clave del modelo son: 1) cuántos usuarios activos espera obtener en una fecha determinada en el futuro, y 2) qué tan activos serán por día, semana, mes o año. Y esto se debe a que necesitarás estimar el tamaño de una audiencia activa que estará a tu disposición para los anunciantes. Es posible que se le ocurran formas innovadoras de aumentar las tarifas publicitarias, pero sus ingresos futuros estarán vinculados principalmente a qué tan grande o pequeña sea esa audiencia.

Siendo este el caso, debe concentrarse en la rapidez con la que acumula usuarios activos y aumenta su participación, y aquí es donde el modelo comienza a concretarse incluso para las nuevas empresas. La cantidad de usuarios activos de un producto en un momento dado, ahora y en el futuro, está determinada principalmente por su tasa de adquisición de usuarios (cuántas personas se registran o interactúan por primera vez con un producto por unidad de tiempo determinada), su tasa de activación (qué porcentaje de esas personas alcanzan un punto de apreciación por el producto) y su tasa de retención (qué porcentaje de los que se activan continúan usando el producto repetidamente).

Cada uno de estos factores (así como otros que corresponden a modelos de negocio no basados ​​en publicidad) es exclusivo de un producto determinado y, eventualmente, necesitarás proyectarlos todos si deseas completar el modelo. Sin embargo, incluso si estás en una etapa beta con solo 50 evaluadores, *puedes* comenzar a proyectarlos uno por uno, haciendo suposiciones sobre el resto. No tendrá mucha importancia estadística con una base de usuarios tan pequeña y es probable que sus métricas clave cambien a medida que se dirija a un mercado más grande. Pero al menos le dará una *línea de base* a partir de la cual podrá juzgar los movimientos que se acercan o se alejan de su definición final de éxito (es decir, qué tan valiosa quiere que sea la empresa y con qué rapidez). Y lo mantendrá honesto acerca de si realmente tiene suficientes datos para establecer conocimientos sobre el impulso del negocio y, si los tiene, si esos datos refuerzan o contradicen sus intuiciones más subjetivas sobre qué tan bien le está yendo a la startup.