Im ersten Teil dieses Artikels ist der Autor auf die Notwendigkeit eines Entrepreneurs eingegangen, ein minimales Erfolgskriterium zu definieren. Doch dieses minimale Erfolgskriterium ist zunächst nur eine Zahl und etwas, das von dem entkoppelt ist, was das tatsächliche Geschäftsmodell spezifiziert. Wie diese Aspekte zusammengebracht werden können, stellt Lean-Startup-Experte Ash Maurya nun in diesem Beitrag dar.
Das minimale Erfolgskriterium in eine Kundendurchsatz-Zahl umwandeln
Während Geld oder Umsatz leicht zu messen ist, ist Geld ein schlechter Gradmesser im Hinblick auf den Fortschritt eines Geschäftsmodells, und zwar darum:
Umsatz ist grundsätzlich ein längeres Kunden-Lebenszyklus-Ereignis
Sich nur auf den Umsatz als Maßstab für Fortschritt zu verlassen, kann bedeuten, für wirklich lange Zeit im Blindflug zu steuern. Selbst wenn Sie schon Umsatz generieren: Ehe wir Umsatz nicht mit spezifischen Aktionen oder Events in der Vergangenheit verknüpfen können, besteht die Gefahr, dass wir uns selbst in die Irre führen.
Zum Beispiel ist es oft so, dass in einem guten Quartal jeder für den Erfolg verantwortlich sein will und in einem schlechten Quartal jeder mit dem Finger auf die anderen zeigt.
Umsatz kann zum Spielball werden
Das Gefährliche daran, Geld als Fortschrittsmaß zu nutzen, ist die Anfälligkeit für Bilanzierungstricks und -strategien, die gut für ein kurzfristigen Cashflow sein mögen, aber für die langfristige Gesundheit unseres Geschäftsmodells schädlich sein können.
Beispielsweise kann es verlockend sein, unsere Technologie durch ein größeres Unternehmen lizenzieren zu lassen oder nebenher etwas Customer Development zu betreiben. Aber wenn dies keine wiederholbaren Aktionen in unserem Geschäftsmodell repräsentiert, handelt es sich um einmalige Cashflow-Ereignisse, die uns davon abhalten, ein skalierbares Modell zu entwickeln.
Die Antwort auf die Probleme oben ist die Dekunstruktion unseres Umsatzziels in seine konstituierenden Kundendurchsatzmetriken.
Während Umsatz zum Spielball werden kann, ist es schwieriger, mit dem Verhalten der Kunden zu spielen.
Wir können Kundenverhalten modellieren, indem wir die Unterschritte aus dem Kundenfabrik-Diagramm unten heranziehen:
Zwar ist Umsatz eine dieser Metriken, doch man sieht, dass vor dem Umsatz andere Metriken kommen. Diese anderen Metriken (Retention/Engagement) können als führende Indikatoren für Umsatz dienen und viel effizienter zur Fortschrittsmessung genutzt werden.
Durch das Zurückführen des Umsatzes auf diese Kundenverhaltensmetriken vermeiden wir zusätzlich die kurzfristigen Bilanzierungstricks von eben.
Diese führenden Indikatoren bilden übrigens auch den Schlüssel für die Modellierung mehrgleisiger Geschäftsmodelle, die ich beim nächsten Mal besprechen werde.
Doch an dieser Stelle wollen wir es nicht zu kompliziert machen und sehen, wie wir die einfachen Inputs vom Lean Canvas mit den minimalen Erfolgskriterien kombinieren können, um zu testen, ob wir ein Geschäftsmodell haben, das es wert ist, verfolgt zu werden.
Nehmen wir das folgende Lean Canvas von einem meiner Software-Produkte:
Ziel = 10 Mio USD/Jahr Umsatz
LTV = 200 USD/Monat * 2 Jahre = 4.800 USD
Die erste Zahl, die ich berechnen muss, ist der Kundendurchsatz oder die Production Rate; ich brauche sie, um mein Modell bei der Skalierung zu stützen. In anderen Worten: Ich betrachte die Kundenfabrik im Moment noch als Blackbox und fokussiere mich nur darauf, was sie ausstößt.
Ich will wissen, wie viele Kunden ich kontinuierlich produzieren muss (rechts), um mein Umsatzziel von 10 Mio USD/Jahr zu erreichen. Das ist die einfache Mathematik dazu:
Ehe Sie weitermachen, sollten Sie diese Rechnung auf jeden Fall auch für sich selbst anstellen...
In meinen Workshops bereitet es den Leuten keine Probleme, die Zahl der aktiven Kunden zu berechnen, die für 10 Mio USD/Jahr nötig sind; in diesem Fall 4.167 aktive Kunden. Aber die 2.083 neuen Kunden pro Jahr bilden nicht die Anzahl der aktiven Kunden, sondern die der neuen Kunden, die wir in unserem Geschäftsmodell jedes Jahr brauchen, damit sie ältere Kunden ersetzen, die abspringen.
Später werden wir das Innenleben der Kundenfabrik modellieren, aber diese erzeugte Kundenproduktionsrate reicht für unser Geschäftsmodell als erste Dosis Realität aus.
Das Geschäftsmodell gegen das minimale Erfolgskriterium testen
Der Zweck dieser Berechnung, die auf einen Bierdeckel passt, besteht darin, eine große, unscharfe Umsatzzahl in etwas Reales und Greifbares herunterzubrechen – wie die Erzeugung von Kunden.
Alle Metriken sind erstmal Leute.
Es ist viel einfacher, einen Herz- und Nieren-Test mit Leuten durchzuführen als mit Zahlen. Nun können wir uns das Lean Canvas wieder ansehen und Kundensegment und Channel-Annahmen Tests unterziehen.
- Was ist es für ein Gefühl, jedes Jahr rund 2.000 neue Kunden gewinnen zu müssen?
- Ist das Kundensegment groß genug?
- Haben wir bereits irgendwelche skalierbaren Kanäle identifiziert, um einen Pfad zu den Kunden zu bauen, der signifikant genug ist?
Das Geschäftsmodell oben adressiert SaaS-Unternehmen als Early Adopters und generell Software-Firmen als Gesamtmarkt bei der Skalierung. In meinem Fall bringt mich meine Kundenproduktionsrate von 2.000 also nicht sofort zum Durchdrehen.
Bei einem Workshop in Paris allerdings habe ich die gleiche Übung mit einem Entrepreneur durchgeführt, der fünf Euro monatlich für sein Produkt nehmen wollte, von einem Kundenlebenszyklus von zwei Jahren ausging und fünf Mio Euro jährlich als Umsatzziel definiert hatte.
Hier ergab die Berechnung, dass er über 40.000 neue Kunden pro Jahr bräuchte!
Diese einfache Mathematik hat sein Modell entkräftet, denn so viele potenzielle Kunden gab es nicht mal in ganz Frankreich.
Die Lösung für dieses Problem ist ziemlich einfach.
Zunächst könnte man versuchen, das Kundensegment zu vergrößern. Wir hatten eine kurze Diskussion über die Marktgröße. Der Entrepreneur war gerade, eine Expansion in andere Länder zu erwägen. Diese Pläne würden beschleunigt müssen, wenn man nichts anderes unternähme.
Die andere Optionen zur Senkung der erforderlichen Kundenproduktionsrate sind aus der Formel ersichtlich:
Wir können entweder unser Jahresumsatzziel niedriger ansetzen oder den Wert beim Kundenlebenszyklus erhöhen.
Angenommen, wir wollen unser Jahresumsatzziel nicht verringern (jedenfalls noch nicht), dann haben wir zwei Möglichkeiten, den Wert des Kundenlebenszyklus' zu erhöhen: die Erhöhung des Terms in Sachen Customer Life oder die der Preise.
1. Den Customer-Life-Term erhöhen
Die Verdoppelung der Customer-Life-Terms von zwei Jahren auf vier Jahre würde die Kundenproduktionsrate halbieren. Allerdings ist diese Erhöhung nicht trivial und macht es potenziell erforderlich, das UVP und das Produkt umzuarbeiten.
2. Preise erhöhen
Das ist der weitaus mächtigere (und wenig genutzte) Hebel, den unser Geschäftsmodell hergibt. Die Preisverdopplung von fünf auf zehn Euro halbiert die Kundenproduktionsrate ebenfalls. Doch anders als die Erhöhung der Customer-Life-Terms ist eine Preisänderung in wenigen Minuten auf der Checkout-Seite implementiert.
Sicher, es besteht immer die Gefahr, dass höhere Preise zu weniger Kunden führen, aber was, wenn nicht?
Wenn Sie Ihr Pricing verdoppeln könnten und nicht die Hälfte Ihrer Kunden verlieren würden, kämen Sie immer noch gut vorwärts.
Auch darauf gehe ich in einem kommenden Beitrag ein.
Ist die ganze Mathematik nötig?
An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht, ob das alles die Aufregung wert ist. Wenn man das Pricing auf dem Papier einfach verdoppeln oder vervierfachen kann, sodass das Preismodell funktioniert – wozu das alles?
Kommen wir auf die Aussage von vorhin zurück:
Während wir eine Schätzziel brauchen, um die Reise rechtfertigen zu können, ist es nicht das Ziel selbst, das uns sagt, ob wir auf dem richtigen Pfad sind oder eine Kurskorrektur brauchen, sondern die Ausgangsannahmen und die Meilensteine auf dem Weg.
Wir haben mit einem großen, unscharfen Geldziel angefangen und es zunächst zu einer Kundendurchsatz-Zahl konvertiert. Später haben wir diese Zahl in ein Set von Input-Parametern dekonstruiert, die man tatsächlich von Tag eins an messen kann.
Das Vervierfachen des Preises auf dem Papier mag einfach sein – doch wenn wir nicht aus dem Gebäude rauskommen und zehn Leute finden, die diesen Preis akzeptieren werden (erster Meilenstein), dann haben wir ein Problem.
Es braucht keine drei Jahre, um das herauszufinden. Zu akkuraten Zahlen für den Kundenlebenszyklus zu kommen, erfordert mehr Zeit. Aber auch hier gilt: Mithilfe sekundärer Approximationen (wie der monatlichen Abwanderungsrate) kann man den Kundenlebenszyklus zunächst extrapolieren. Man muss keine komplette Kundenlebensspanne abwarten, um zu einem belastbaren Wert zu kommen. Wie Wissenschaftler bauen auch wir Entrepreneure zunächst Modelle und testen sie dann durch Experimente.
Wenn die Experimente fehlschlagen, müssen wir das Modell anpassen oder – was wahrscheinlicher ist – die Input-Annahmen für dieses Modell.
Es spielt keine Rolle, wie schöne deine Theorie ist, es ist egal, wie klug du bist. Wenn sie nicht mit Experimenten übereinstimmt, ist sie falsch.
(Richard P. Feynman)
