Les startups sont souvent tellement absorbées par leurs défis quotidiens qu’elles font un mauvais travail en projetant leur succès ou son absence à long terme. En conséquence, beaucoup peinent sans savoir s’ils sont vraiment à la hauteur des attentes qu’ils se sont fixées ou non.

Même s'il existe beaucoup d'incertitude autour des entreprises en phase de démarrage, elles feraient bien de construire des modèles de projection fonctionnels qui leur donnent une idée de si elles sont sur la voie du succès ou si elles connaissent une croissance trop lente en fonction des paramètres commerciaux qui comptent le plus pour elles.

Toutes les parties prenantes des startups (fondateurs, employés, investisseurs, etc.) évaluent en fin de compte leur succès à long terme par la valorisation anticipée de l'entreprise au moment futur où elles décideront de liquider leurs participations, peut-être plusieurs années ou plus après avoir commencé à y travailler. Par conséquent, toute projection de succès devrait placer cette évaluation comme objectif final et travailler à rebours à partir de là pour en déduire les facteurs les plus immédiats qui entrent en jeu dans la réalisation de ce succès et si ces facteurs sont sur la bonne voie.

La valorisation d'une entreprise est dérivée (du moins en théorie dans un marché efficace) du montant total des bénéfices qu'elle accumulera pour toujours dans le futur, ramené à une valeur actuelle. Ainsi, le premier résultat de l’évaluation est le profit à long terme, et puisque ce profit est constitué des revenus et des coûts attendus de l’entreprise, ceux-ci viennent ensuite.

Les coûts peuvent être calculés en projetant les effectifs et d'autres dépenses opérationnelles, peut-être en étudiant les informations publiques sur d'autres entreprises qui se sont développées de la même manière que vous attendez de votre entreprise, en fournissant des indications approximatives sur la manière dont vos coûts particuliers et totaux peuvent évoluer au fil des ans.

Les revenus peuvent également être projetés à l'aide de comparables, en particulier si vous envisagez de déployer un modèle commercial similaire à celui d'une entreprise publique (par exemple, vous pouvez étudier les entreprises qui tirent l'essentiel de leur argent de la publicité display si c'est également ce que vous avez l'intention de faire). Cependant, c'est probablement vous qui en apprendrez le plus sur les types de tarifs unitaires qu'ils obtiennent grâce à divers systèmes de monétisation (tels que les abonnements, les frais de commerce électronique et les CPM publicitaires), vous laissant le soin de déterminer le type de volume d'utilisation de produits que vous envisagez de mapper par rapport à ces tarifs attendus.

Si, comme de nombreuses startups grand public, vous avez l'intention de générer des revenus grâce à la publicité, alors les questions clés du modèle sont par conséquent : 1) combien d'utilisateurs actifs espérez-vous atteindre à une date donnée dans le futur, et 2) quel sera leur niveau d'activité par jour, semaine, mois ou année. En effet, vous devrez estimer la taille de l'audience active qui sera à votre disposition pour les annonceurs. Vous pouvez trouver des moyens innovants d'augmenter les tarifs publicitaires, mais vos revenus futurs seront principalement liés à la taille de cette audience.

Cela étant, vous devez vous concentrer sur la rapidité avec laquelle vous accumulez des utilisateurs actifs et augmentez leur engagement, et c'est là que le modèle commence à devenir concret, même pour les startups les plus récentes. Le nombre d'utilisateurs actifs d'un produit à un moment donné, maintenant et dans le futur, est déterminé principalement par son taux d'acquisition d'utilisateurs (combien de personnes s'inscrivent ou s'engagent pour la première fois avec un produit par unité de temps donnée), son taux d'activation (quel pourcentage de ces personnes atteignent un point d'appréciation pour le produit) et son taux de rétention (quel pourcentage de ceux qui activent continuent à utiliser le produit à plusieurs reprises).

Chacun de ces facteurs (ainsi que d'autres qui correspondent à des modèles commerciaux non basés sur la publicité) est unique à un produit donné, et vous devrez éventuellement tous les projeter si vous souhaitez compléter le modèle. Cependant, même si vous êtes en phase bêta avec seulement 50 testeurs, vous *pouvez* commencer à les projeter un par un, en faisant des hypothèses sur le reste. Vous n'aurez pas beaucoup de signification statistique avec une base d'utilisateurs aussi petite, et il est probable que vos indicateurs clés changeront à mesure que vous vous adresserez à un marché plus large. Mais cela vous donnera au moins une *base de référence* à partir de laquelle vous pourrez juger des mouvements vers ou loin de votre définition ultime du succès (c'est-à-dire la valeur que vous souhaitez que l'entreprise devienne et à quelle vitesse). Et cela vous permettra de savoir honnêtement si vous disposez réellement de suffisamment de données pour établir une connaissance de la dynamique de l'entreprise et, si c'est le cas, si ces données renforcent ou contredisent vos intuitions plus subjectives sur les performances de la startup.