Back to blog

En kort opsummering af den mÄske vigtigste bog i innovationsbranchen

Written by August Kristian Gjede, Co-founder & Managing Partner10 August, 2021

Jeg brugte sommerferien på at genlæse Eric Ries' famøse bog "Lean Startup" og lavede en kort opsummering, så du ikke behøver at støve den af igen.

Hvis du arbejder med innovation, har du mĂ„ske stĂždt pĂ„ bogen "Lean Startup". Bogen er blevet citeret af mange og konstant anbefalet entreprenĂžrer imellem, som en slags ivĂŠrksĂŠtterhĂ„ndbog. PĂ„ mange mĂ„der med rette. Bogen er fantastisk, selvom mange af pointerne virker bekendte efter at have vĂŠret gentaget sĂ„ mange gange af ivĂŠrksĂŠttere og innovatĂžrer, siden den kom ud i 2011. Mange af pointerne er blevet sĂ„ mainstream, at de ikke engang virker innovative lĂŠngere. FĂ„ pointer er enten blev muteret med tiden, fejlciteret eller misforstĂ„et, hvilket betyder at der stadig er guld at hente i den nu 10 Ă„r gamle ‘innovationsbibel’. Derfor har jeg opsummeret bogen, sĂ„ du ikke behĂžver at sĂŠtte tiden af til selv at (gen)lĂŠse den. Vi starter med bogens fem principper.

De fem principper

Lean startup kredser rundt om fem principper:

  • Entrepreneurs are everywhere
  • Entrepreneurship is management
  • Validated learnings
  • Build-measure-learn
  • Innovation accounting

Entrepreneurs are everywhere og entrepreneurship is management I det fÞrste princip definerer Ries, hvad en entreprenÞr er: "A human institution design to create new products and services under conditions of extreme uncertainty". Ries' entreprenÞr er ikke lig med en, der starter en virksomhed selv, men derimod en der arbejder med ekstreme usikkerheder, som er uafhÊngigt af virksomhedsstÞrrelse eller industri. Eksempler pÄ usikkerheder er eks. et SaaS-startup der er i tvivl om hvorvidt folk rent faktisk vil betale for deres service pÄ abonnementsbasis, et produktstartup der er i tvivl om hvorvidt folk kan forstÄ at bruge deres fysiske produkt pÄ den tiltÊnkte mÄde, en offentlig institution der er i tvivl om hvorvidt borgerne kan navigere i en ny social ydelse eller lign.

Som andet princip konstaterer, er ivĂŠrksĂŠtteri fĂžrst og fremmest management, en ledelsesstil, en jobtitel, hvis formĂ„l er at navigere i usikkerheder. IvĂŠrksĂŠtteri er en disciplin der findes i alle slags organisationer, sĂ„fremt de arbejder under ekstreme usikkerheder – og en god ivĂŠrksĂŠtter er en, der er god til at lede en organisation igennem.

Validated learnings

IvÊrksÊtteren er ofte en person, der beskrives som én der fokuserer pÄ at tjene penge og skabe profit. Ries lÊgger dog vÊgt pÄ, at profit er et biprodukt. Profit er bare én af de mange metrics, der skal mÄles pÄ. En entreprenÞrs aktiviteter bÞr fÞrst og fremmest fokusere pÄ at producere validated learnings gennem eksperimenter, pÄ den mest tidsoptimale mÄde der er mulig og med sÄ lidt spild som muligt. En validated learning eller valideret lÊring er kort sagt et velbegrundet argument for, om din hypotese er underbygget eller mangler underbyggelse og for Ries produceres de bedst gennem en build-measure-learn-proces.

Build-measure-learn

Med det fjerde princip introducerer Ries en konkret mÄde, hvorpÄ man kan producere validated learnings, gennem processen han kalder for build-measure-learn. I fÞrste trin, build, bygger man den mest skrabede version af sin service eller sit produkt, et sÄkaldt minimum viable product. I andet trin, measure, mÄler man pÄ, hvordan de Þnskede brugere tager imod produktet eller servicen, for i tredje trin, learn, at analysere og lÊre af de Þnskede brugeres reaktioner. FormÄlet er, at man sÄ hurtigt og kosteffektivt som muligt kan producere validated learning omkring sin service eller sit produkt, for at finde ud af om man skal fortsÊtte kursen, eller om man skal pivotere sit udviklingsfokus.

Hele fidusen er, at man som entreprenÞr skal producere validerede lÊringer, da lÊringer mindsker de usikkerheder som ivÊrksÊttere navigerer i. Til at holde styr pÄ ens validerede lÊringer, introducerer Ries et nogle aktiviteter der overordnet knytter sig til innovaiton accounting.

Innovation accounting

Et traditionelt regnskab holder styr pÄ Þkonomien, ved at give et sÄ retvisende billede af den Þkonomiske prÊstation som muligt. Da den Þkonomiske prÊstation ikke er det som Ries mener, at en entreprenÞr skal styre efter, introducerer han i det fremte princip en ny praksis for at mÄle organisationens evne til at skabe lÊringer, gennem det han kalder for innovation accounting, eller innovationsregnskabsfÞring pÄ dansk. LigesÄvel som et regnskab producerer Þkonomiske indsigter om fortiden, for at give analyser, der kan bruges til at reagere strategisk pÄ fremtiden, er det innovationsregnskabsfÞringen, der skal rapportere eller "regnskabsfÞre" indsigter om fortidens service- og produktlÊringer, for at klÊde organisationen pÄ til at tage de rigtige strategiske beslutninger om fremtiden. Udover at synliggÞre de lÊringer der er, kan innovationsregnskabet holde styr pÄ, hvilke lÊringer der ikke er produceret, for at vise, hvilke antagelser, der stadig er utestede og derfor "tomme". Tomme antagelser er farlige, hvis virksomheden beror pÄ dem, da evt. produkter og services i sÄ fald bygges pÄ antagelser der ikke er valideret som enten sande eller falske, hvilket er en kilde til spild i organisationens ressourceforbrug.

Bogens mÄske mest centrale begreb: Validated learning

Validated Learning er mĂ„ske det mest centrale begreb igennem bogen og min erfaring er, at det typisk er de processer der skal til for at skabe validerede lĂŠringer, der gĂ„r i hĂ„rknude for de fleste organisationer – det der i build-measure-learn cyklussen er measure og learn. For at kunne skabe en valideret lĂŠring skal man have en antagelse, som man kan afprĂžve et sted. Antagelsen skal afprĂžves, afmĂ„les og analyseres og man skal have tid til at kvalificere de metrics man mĂ„ler pĂ„. BĂ„de measure og learn delen kan bĂ„de vĂŠre svĂŠr at sĂŠtte op og tage fokus vĂŠk fra den egentlige eksekvering, men er ikke desto mindre afgĂžrende for, hvorvidt man producerer validerede lĂŠringer eller ej.

Som Marc Andreessen meget skarpt har formuleret det bag pĂ„ bogen, giver Ries med "Lean Startup" et videnskabeligt fundament for noget, der fĂžr har vĂŠret en kunst. Virksomhedens aktiviteter skal ikke prioriteres efter ivĂŠrksĂŠtterens himmelske inspiration, men efter empirisk validerede hypoteser. NĂ„r det kommer til formuleringen af en virksomheds grundlĂŠggende antagelser, er der dog et kunstnerisk element over prioriteringen af de fĂžrste hypoteser, dem som Ries kalder for “lead of faith”-assumptions.

I bogen beskriver Ries “leap of faith”-assumption, gennem et eksempel med Dropbox. Dropbox er en fildelings- og backuptjeneste, der tilbage i 2008 havde problemer med at skaffe funding, da backuptjenester blev set som en del af et marked, der allerede var helt proppet med konkurrenter. Dropbox havde dog en leap of faith-assumption om, at lĂŠgmĂŠnd ikke brugte backuptjenester generelt. GrundlĂŠggende troede de pĂ„, at hvis man gjorde det meget mere brugervenligt at tage backups af sine filer, ville selv lĂŠgmĂŠnd kunne benytte sig af det, hvilket ville skabe et meget stĂžrre marked end det der var tilbage i 2008. Om den antagelse rent faktisk holdt eller ej, var grundlĂŠggende for, hvorvidt virksomheden ville vĂŠre endnu en backuptjeneste i et rĂždt marked, eller om det ville skabe et helt nyt og stĂžrre marked, der i sidste ende ville give et fundament for en stĂžrre succes.

For at afprÞve antagelsen fulgte de Build-Measure-Learn trinene. FÞrst lavede de en video, hvor de imiterede en specifik brugeroplevelse, som de mente var let tilgÊngelig for lÊgpersoner. Ved at mÄle pÄ deres respons gennem brugerinterviews og kvantitative indsigter, kunne de analysere responsen pÄ en mÄde, der sandsynliggjorde deres antagelse. MÄlet var at lave en proces, der producerede de indsigter, der understÞttede deres hypotese, sÄ de havde empirisk underbyggelse for om der var hold i deres leap of faith assumption. Dropbox blev selvfÞlgelig en kÊmpe succes og deres fokus pÄ at skabe validated learnings for at kunne be- eller afkrÊfte deres hypoteser, var afgÞrende for denne hurtige skalering.

Product feasibility

Dropbox-eksempel giver et godt indblik i hvad for nogle trin, der krÊves af en organisation og er i Þvrigt et fantastisk eksempel pÄ pretotyping done right.

Eksemplet med Dropbox fokuserede pÄ business feasability, altsÄ pÄ hvorvidt man skulle bygge det eller ej. For de fleste softwareudviklere, vil BML-cyklusser dog fokusere pÄ product feasability, altsÄ om produktet bliver brugt pÄ den antagede mÄde og om folk bliver ved med at bruge de nye lancerede features osv.. Til hypoteser der fokuserer pÄ product feasability, foreslÄr Ries et konkret og meget simpel organisatorisk fix til dem, der er glade for Kanban.

Ved at omdÞbe "done" til "built" og tilfÞje en "validated"-kolonne efter "built", har du rammerne for at fÞlge op pÄ om det der blev bygget ogsÄ producerede validerede lÊringer omkring den hypotese som du ville teste. SÄ er det selvfÞlgelig op til dig at sÞrge for at det ogsÄ bliver gjort.

Actionable metrics vs. Vanity metrics

En af de svÊreste opgaver ved at implementere BML-cyklusserne i en organisation, er at finde de rigtige metrics at mÄle pÄ. For ikke alle metrics er lige vigtige, hvilket Ries anskueliggÞrer ved at dele metrics op i to kategorier: actionable metrics og vanity metrics. Hvad betyder antallet af besÞgende pÄ dit produkt pÄ din hjemmeside, i forhold til din hypotese om at folk vil kÞbe dit produkt, sÄfremt de bare blive prÊsenteret for det? Hvad med antallet af gange de har set dit website? Eller hvor meget tid de bruger pÄ siden, nÄr de er der? NÄr du sÊtter en BML-cyklus pÄ, skal du holde tungen lige i munden for at finde de rigtige metrics at mÄle pÄ, samt hvilke forhold, der skal gÞre sig gÊldende for, at du har en faktisk valideret lÊring.

Dropbox lavede deres MVP for at teste en markedsrelateret antagelse om, at deres produkt ville fÄ lÊgpersoner til at bruge backuptjenesten, pÄ grund af deres lette interface. Derfor lavede de deres famÞse demovideo, hvis formÄl var at demonstrere en brugervenlig backuptjeneste, som de delte i det dengang populÊre forum Digg. SÄledes kunne de mÄle pÄ folks villighed til at kÞbe produktet, sÄ snart det var lanceret. Helt konkret var mÄlet at fÄ folk til at skrive sig op til Dropbox' "early beta". Eftersom listen gik fra 5.000 til 75.000 tilmeldte pÄ et par dage, havde deres hypotesen fÄet en stor og markedsvalideret opbakning.

At finde de rigtige metrics krĂŠver, at man er agnostisk omkring, hvad ens metrics betyder for at opbygge lĂŠringer omkring deres betydninger, pĂ„ en situationsbestemt mĂ„de. De metrics som du skal bruge, er ikke nĂždvendigvis de samme som dem Dropbox brugte i forbindelse med deres MVP. Det er svĂŠrt og krĂŠver tĂ„lmodighed – men afgĂžrende, hvis altsĂ„ du ikke vil famle i blinde.

Ries definition af en ivÊrksÊtter lÊgger op til, at vi skal gentÊnke ivÊrksÊtteren som en person, der arbejder under usikkerheder og ikke kun en, der pitcher for at sÞge funding til sin virksomhed. Definitionen gÞr, at ivÊrksÊtterens opgave tÊnkes pÄ en radikal anden mÄde: alle aktiviteter skal pege mod at nedjustere usikkerheder og risici. Til det introducerer han innovation accounting, hvis formÄl er at holde regnskab med de lÊringer, der er undervejs, for at holde styr pÄ om vi kan regne med at usikkerhederne rent faktisk er blevet nedjusteret, samt hvordan og hvorfor de blev det. At organisere sig i BML-cyklusser, kigge pÄ metrics og kvalificere dem som actionable, opbygge organisatoriske strukturer til at genbesÞge, hvorvidt hypoteserne er blevet valideret eller ej m.m., er nogle af de hovedvÊrktÞjer, der er i vÊrktÞjskassen, som knytter sig til Innovation accounting.