Startup sering kali terlalu terbebani oleh tantangan sehari-hari sehingga mereka melakukan pekerjaan yang buruk dalam memproyeksikan kesuksesan jangka panjang atau kekurangannya. Akibatnya, banyak orang bekerja keras tanpa mengetahui apakah mereka benar-benar memenuhi harapan yang telah mereka tetapkan atau tidak.

Meskipun ada banyak ketidakpastian yang menyelimuti perusahaan-perusahaan yang baru berdiri, mereka sebaiknya membangun model proyeksi kerja yang memberi mereka gambaran apakah mereka sedang menuju kesuksesan atau tumbuh terlalu lambat berdasarkan metrik bisnis yang paling penting bagi mereka.

Semua pemangku kepentingan startup (pendiri, karyawan, investor, dll) pada akhirnya mengukur kesuksesan jangka panjang mereka berdasarkan penilaian yang diantisipasi perusahaan di masa depan ketika mereka memutuskan untuk melikuidasi kepemilikan ekuitas mereka, mungkin beberapa tahun atau lebih setelah mereka mulai mengerjakannya. Oleh karena itu, setiap proyeksi keberhasilan harus menempatkan penilaian ini sebagai tujuan akhirnya dan melihat ke belakang untuk mengetahui faktor-faktor yang lebih mendesak yang diperlukan untuk mencapai keberhasilan tersebut dan apakah faktor-faktor tersebut berada pada arah yang benar.

Penilaian suatu perusahaan diperoleh (setidaknya secara teoritis dalam pasar yang efisien) berdasarkan jumlah total keuntungan yang akan diakumulasi selamanya di masa depan, didiskontokan ke nilai sekarang. Jadi, turunan pertama dari penilaian adalah keuntungan jangka panjang, dan karena keuntungan ini terdiri dari pendapatan dan biaya yang diharapkan perusahaan, maka keuntungan tersebut adalah keuntungan berikutnya.

Biaya dapat diperoleh dengan memproyeksikan jumlah pegawai dan pengeluaran operasional lainnya, mungkin dengan mempelajari informasi publik tentang perusahaan lain yang telah berkembang dengan cara yang sama seperti yang Anda harapkan, sehingga memberikan panduan kasar mengenai bagaimana biaya spesifik dan total dapat berjalan dengan baik selama bertahun-tahun.

Pendapatan juga dapat diproyeksikan melalui perbandingan, terutama jika Anda berencana menerapkan model bisnis yang mirip dengan perusahaan publik (misalnya, Anda dapat mempelajari perusahaan yang menghasilkan sebagian besar uangnya dari iklan bergambar jika Anda juga ingin melakukannya). Namun, Anda mungkin akan belajar banyak dari mereka tentang jenis tarif per unit yang mereka peroleh dari berbagai skema monetisasi (seperti langganan, biaya e-niaga, dan BPS iklan), sehingga Anda bebas menentukan jenis volume penggunaan produk yang Anda antisipasi untuk dipetakan terhadap tarif yang diharapkan tersebut.

Jika Anda, seperti kebanyakan startup konsumen, ingin menghasilkan pendapatan dari iklan, maka pertanyaan kunci dari model ini adalah: 1) berapa banyak pengguna aktif yang ingin Anda capai pada tanggal tertentu di masa depan, dan 2) seberapa aktif mereka per hari, minggu, bulan, atau tahun. Hal ini karena Anda perlu memperkirakan jumlah pemirsa aktif yang dapat Anda gunakan untuk pengiklan. Anda mungkin menemukan cara-cara inovatif untuk meningkatkan tarif iklan, namun pendapatan Anda di masa depan terutama akan bergantung pada seberapa besar atau kecil pemirsa tersebut.

Oleh karena itu, Anda perlu fokus pada seberapa cepat Anda mengumpulkan pengguna aktif dan meningkatkan keterlibatan mereka, dan di sinilah model ini mulai menjadi nyata bahkan untuk startup terbaru sekalipun. Jumlah pengguna aktif suatu produk pada titik tertentu, saat ini dan di masa depan, ditentukan terutama oleh tingkat akuisisi pengguna (berapa banyak orang yang mendaftar atau pertama kali terlibat dengan suatu produk per unit waktu tertentu), tingkat aktivasi (berapa persentase orang-orang yang mencapai titik apresiasi terhadap produk), dan tingkat retensi (berapa persentase dari mereka yang mengaktifkan terus menggunakan produk berulang kali).

Masing-masing faktor ini (serta faktor lain yang sesuai dengan model bisnis non-iklan) bersifat unik untuk produk tertentu, dan pada akhirnya Anda harus memproyeksikan semuanya jika ingin menyelesaikan model tersebut. Namun, meskipun Anda berada pada tahap beta dengan hanya 50 penguji, Anda *dapat* mulai memproyeksikan mereka satu per satu, dan membuat asumsi tentang sisanya. Anda tidak akan memiliki banyak signifikansi statistik dengan basis pengguna yang kecil, dan kemungkinan besar metrik utama Anda akan berubah saat Anda menangani pasar yang lebih besar. Namun setidaknya hal ini akan memberi Anda *dasar* yang dapat digunakan untuk menilai pergerakan menuju atau menjauhi definisi akhir kesuksesan Anda (yaitu, seberapa berharganya perusahaan yang Anda inginkan dan seberapa cepat). Dan hal ini akan membuat Anda tetap jujur ​​mengenai apakah Anda benar-benar memiliki cukup data untuk membangun pengetahuan tentang momentum bisnis, dan jika Anda memilikinya, apakah data tersebut memperkuat atau bertentangan dengan intuisi subjektif Anda tentang seberapa baik kinerja startup.