Ficha técnica de la Startup:

  • Plataforma: AngelList
  • Sistema: Co-inversión sindicada
  • Lead Syndicate: VegasTechFund
  • Etapa: Seed
  • Ampliación: $1.000.000 como deuda convertible
  • Valoración pre-money: $5.000.000
  • Importe mínimo a invertir: $5.000
  • Situación: Boston

Propuesta de valor:

E-Commerce de ropa para hombre cuyo servicio está basado en la utilización de un algoritmo propio que permite predecir y ofrecer ropa adecuada a los gustos de cada cliente, facilitando al máximo el proceso de compra y ofreciendo unos precios competitivos.

Equipo de emprendedores:

  1. Will Hench: Cofundador y CEO. Realizo el grado de arte (BA) en la Universidad de Harvard y posteriormente realizó un MBA en la Universidad de Nueva York. Ha trabajado como analista en Liberty, como director de desarrollo de negocio en RBM tecnologías y como jefe del departamento de análisis de ventas en Quadriserv (empresa de servicios para el sector financiero).
  2. Andrew Hench: Cofundador y COO. BA en la Wheaton College y trabajó en el Dpto. de ventas y servicio en Wayfair.com.
  3. Mat Pollard: CTO. Se licenció en la Universidad de Liverpool y ha diseñado plataformas de e-commerce para Liberty International y Accenture entre otros.
  4. Tom Rosario: FE Developer. Licenciado en la Universidad de Delaware en Computer Science. Especialista front-end e ingeniero web con más de 9 años diseñando sites de pequeña y gran escala para diferentes industrias. Parece que continua con su actividad como freelance.
  5. Matt Henry: UX Designer. Licenciado en la Universidad de Montana. Tiene más de 17 años de expediencia en su ámbito y según Linkedin, además de trabajar para Threadlab mantiene su actividad como freelance.
  6. Carly Press: Consejera externa. Anteriormente directora de operaciones de Aviator Nation (marca de ropa vintage). Les aconseja sobre las marcas que ofrecer.
  7. Chrissie Yim: Consejera financiera externa. Ex-CFO de Vente Privee, Ex-directora de contabilidad de Zappos.com y actualmente VP de finanzas de una aceleradora (Downtownproject.com)

Como se puede observar gran parte del equipo no es trabajador a tiempo completo de la compañía. No obstante, el nivel de algunos de ellos es importante, lo cual matiza este inconveniente.

Smart Money involucrado:

Lidera la ronda Tony Hsieh, fundador de  Zappos.com, la mayor tienda de zapatos de Internet. Adquirida por Amazon en 2008.

Estrategia empresarial:

Mercado: Los gestores de esta Startup identifican un mercado global de gasto en ropa masculina de 60.000 millones de dólares, con un crecimiento anual del 5%. No obstante, actualmente solo sirven en EEUU.

Lazy Necesidad: Su hipótesis respecto a este mercado es que gran parte de los hombres ven el proceso de compra de ropa como algo tedioso y molesto. Además, los negocios online basados en estilistas que dan recomendaciones personalizadas tampoco encajan en un sector de clientes que no ve la ropa como un elemento de moda sino más bien como una herramienta.

AlgoritmoSolución: Threadlab ha desarrollado un algoritmo que, en base a los datos solicitados al cliente y retroalimentándose del aprendizaje realizado en anteriores compras, genera automáticamente una cesta de la compra que cubre sus necesidades de vestimenta. El consumidor puede aceptar toda la lista o seleccionar solo algunos de las prendas propuestas. Posteriormente recibirá las vestimentas en su domicilio y tendrá 5 días para realizar devoluciones, si así lo desea, de forma gratuita. El algoritmo utilizará cada compra, devolución y comentario del cliente para ir ajustando cada vez más las siguientes ofertas a sus gustos. Todo ello a precios low cost, ya que utiliza los excedentes de producción de más de 100 marcas de ropa.

Estos emprendedores han optado por eliminar cualquier fricción en el proceso de compra para acceder al cliente masculino “vago”.  Por ello han optado por el pago por pedido realizado en vez de la suscripción mediante cobro adelantado de otros competidores.

En los 12 meses que llevan en funcionamiento han conseguido, sin apenas gestión de marketing, casi 1.300 consumidores activos con un gasto medio por orden de $135 y 3,5 pedidos al año por cliente. El crecimiento mensual de clientes es de un 20% y tienen una tasa de retención del 42%. Con dos empleados encargados de la distribución han sido capaces de gestionar 285 envíos al mes.

El ratio de conversión es de un 14% en cuanto a suscripciones y de un 2,5% respecto al cierre de ventas.

¿Cómo va a ganar dinero Threadlab?: Una vez desarrollada la plataforma y comprobada la tracción inicial, consideran que es el momento de arrancar con la inversión en marketing. Según sus métricas actuales la escalabilidad del negocio es rentable ya que manejan un CAC de $22 frente a un  LTV estimado de $990 (Según mis cálculos y para un ticket medio de $135, con un margen bruto del 70% y  con una recurrencia anual de 3,5 veces, el tiempo de vida estimado de cliente es de 3 años). Por tanto, la viabilidad de este proyecto pasa por un eficaz traslado del negocio desde los early adopters al público en general, de forma que se mantengan o mejoren las métricas estimadas. Para ello, la contratación planteada de un experto en marketing digital se antoja crucial.

No debemos olvidar uno de los aspectos menos vistosos pero de importancia vital en este tipo de negocios; la gestión de los stocks. Según el inversor líder, el algoritmo diseñado permite prever de forma más eficiente los consumos de los clientes y mejorar la planificación de almacén. De ser cierta la eficacia del algoritmo, cada vez conocerían mejor los hábitos de compra de sus clientes y por tanto serían capaces de ajustar su almacén a los pedidos esperados y obtener un ratio de devoluciones más bajo que la media. Para optimizar este proceso contemplan la contratación de un experto en compras que gestione la relación con los proveedores.

Conclusión

Si se ratifica el LTV estimado estamos ante un negocio con gran escalabilidad. Parece que esta Startup ha dado los pasos necesarios para ratificar su hipótesis de problema, sin embargo estamos ante el momento crucial de conocer si el mercado es tan grande como plantean o, al menos, si esta es la solución definitiva para que el sector masculino alérgico a las compras de ropa se movilice.

Desde luego es significativo que aquellos que la han utilizado hayan decidido, de media, repetir compras más de tres veces en un año. Además el ratio de conversión es bueno, aunque tiene recorrido en un mercado como el de EEUU.

Quiero valorar de forma muy positiva la sensación de realismo que me ha transmitido esta propuesta, ya que dentro de las proyecciones no encontramos la típica proyección a tres años en los que van a pasar a vender millones y millones sin explicar ni cómo ni con que fondos. Sin embargo, sí que hacen referencia a los hitos de corto plazo que esperan superar para entrar en la siguiente ronda de financiación en 2016; por ejemplo unas ventas netas anuales de  $1MM y llegar a finales de este año a unas ventas netas mensuales de $100K. Datos mucho más válidos para un inversor que unas proyecciones de largo plazo que nunca se cumplen.

En la parte negativa veo cierta indefinición en la aplicación de los fondos que se esperan levantar. Sí que parece claro que el objetivo es aplicar una política de marketing expansiva, pero cuestiones sin cuantificar como la mejora de los salarios del equipo y, sobre todo, si en esa partida están incluidos los fundadores, no ayudan a valorar si el volumen de ampliación planteado concuerda con el momento de desarrollo del proyecto. Además, habrá que ver si con esta adecuación de salarios consiguen retener y que se conviertan en trabajadores a tiempo completo algunos de los miembros del staff.

En definitiva propuesta bien construida que nos aporta la mayor parte de los datos necesarios para tomar una decisión de inversión.

Análisis basado en el plan de negocio facilitado por Threadlab en Angellist.

Cuestión a debate: ¿Consideras que el futuro de las ventas está en el Machine Learning?

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