Os 3 tipos de metas para Startups

Existem várias maneiras de definir metas em Startups.

Muitas optam por cascatear os OKRs (Objectives and Key Results) e transformar alguns KRs em metas, por exemplo.

Li um post interessante do VC sempre relevante Tomasz Tunguz e compartilho as ideias abaixo 3 tipos de metas:

a) Metas Absolutas: números exatos que vão aumentando, a medida que a empresa cresce.

Ex: $ de Receita; # de usuários; # de funcionários…

b) Metas Relativas: podem mudar muito e dependem de N fatores externos

Ex: % de mercado; ranking de classificação em aplicativos…

c) Metas de Sustentação: nunca mudam, ou não deveriam

Ex: 90% de satisfação do cliente; 99,9% de estabilidade no software…

A pergunta que fica: a; b; c devem entrar como OKRs ou algum dos 3 tipos não precisa pertencer a OKRs, mas obviamente ser medido periodicamente?

Se perguntarmos pra 10 empresas diferentes, teremos algumas variações de respostas que dependem de N fatores, mas não deixa de ser uma reflexão interessante.

9 ideias de Sam Altman, “Como tornar minha Startup bem sucedida?”

Recentemente vi este vídeo do CEO e co-Founder do OpenAI, Sam Altman para o YCombinator.

Os insights foram bem interessantes, e compartilho -para mim- os top 9 mais importantes:

1-É mais fácil começar uma Startup “Difícil” do que “Fácil”

-No Silicon Valley temos milhares de Startups sendo construídas dia a dia

-O ponto é: Startups diferentes, inovadoras, criadoras de categorias, ou seja, “Difíceis” hoje chamam mais a atenção do que Startups óbvias, fáceis, em um oceano vermelho

2-Confiança e visão definitiva do futuro são diferenciais

-Ter coragem e confiança no que virá é algo fantástico

3-Ter pessoas otimistas no time 

-Pessoas realistas ou pessimistas fazem tudo ser mais difícil, em um tempo que precisamos de otimismo

Continuar lendo 9 ideias de Sam Altman, “Como tornar minha Startup bem sucedida?”

Um ótimo post sobre LTV/CAC

Tive acesso a um post de Linkedin sobre LTV/CAC fora de assinatura do autor Tom Cerginer.

O post foi uma verdadeira aula sobre o assunto e trouxe de maneira mais clara que qualquer outro post que já li, mais detalhes sobre o assunto, contemplando:

  1. O que é a relação LTV/CAC e para que serve na prática/dia a dia?
  2. Qual o LTV/CAC ideal?
  3. Diferenças no cálculo do LTV/CAC de empresas de venda por assinatura e empresas de venda ocasional
  4. O que é o CRC e como ele impacta no LTV/CAC?
  5. Duas formas de calcular o LTV em empresas de venda ocasional
  6. Impacto do cross-sell no LTV
  7. O que incluir no cálculo do CAC e do CRC?

Para acessar, clique aqui. Congrats, Tom, pela clareza! Não pare de escrever.

Até!

Tom Perkins: risco de mercado x risco técnico

Li mais de uma vez na Newsletter “Sunday Drops” do Lucas Abreu e resolvi registrar.

O VC Tom Perkins defende:

O risco de mercado é inversamente proporcional ao risco técnico.

  • Um restaurante tem risco técnico baixíssimo, mas um grande risco de mercado pois concorre com qualquer lugar que mate a fome de alguém
  • A cura do Câncer, pelo contrário, tem baixo risco de mercado pois seria inédita e desejada pelo mundo inteiro, mas tem um grande risco técnico, não à toa não foi descoberta até hoje

São forças inversamente proporcionais.

Lembro que presenciei um VC saindo de uma Assessoria de Investimentos, perguntando: “Quantos % do time de vocês é Tech?”. Como que querendo saber o risco de mercado que estava envolvido em investir por lá.

Aprendizado que faz sentido e leva a muitas Startups conseguirem sair do passo inicial, graças ao alto risco técnico que as leva a águas mais profundas.

David Deutsch: explicação > previsão

Ciência útil é a que traz explicação ao invés da mera previsão.

Um dos meus pensadores atuais preferidos, Deutsch, um físico israelense defende essa ideia.

Em resumo:

  • Na ciência, não basta apenas que uma teoria seja capaz de fazer previsões precisas sobre os fenômenos observados.
  • Uma teoria científica também deve ser capaz de fornecer uma explicação clara e coerente desses fenômenos.

Para Deutsch, uma explicação científica deve ser capaz de responder a perguntas como “Por que?” e “Como?” de uma maneira que faça sentido e esteja de acordo com o conhecimento atual da ciência.

Por exemplo, a teoria da evolução de Darwin é capaz de explicar como e por que as espécies mudam ao longo do tempo, em vez de apenas fazer previsões sobre como essas mudanças ocorrerão.

Além disso, Deutsch argumenta que as explicações científicas devem ser testáveis e capazes de serem refutadas pela evidência empírica. Isso significa que uma teoria científica deve estar sujeita a experimentos e observações que possam confirmar ou refutar suas previsões e explicações.

Em resumo, para Deutsch, a capacidade de uma teoria científica de fornecer explicações claras e coerentes dos fenômenos observados é tão importante quanto sua capacidade de fazer previsões precisas.

Isso me remeteu a muitos conteúdos que vemos hoje em dia: “Tendências” ou “Previsões” feitas a partir de interesses individuais. Se vendo guarda-chuvas grito ao mundo que a tendência é chover como nunca antes, metaforicamente falando.

De certa forma isso vem em encontro com esta ideia de Spolski: É mais fácil reescrever o código, do que entendê-lo

Um brinde a todos os que tentam explicar ao invés de meramente prever.