- software पृष्ठभूमि वाले एक founder का उदाहरण, जिसने product बनाना सीखने के साधन के रूप में इस्तेमाल कर अनजान healthcare बाज़ार को समझा। सीधे प्रयोग और लगातार pivot के ज़रिए DTC genetic testing से virtual cancer clinic तक विस्तार की यात्रा का परिचय
- outsider के लिए आम failure modes में शुरुआती धारणाओं से चिपके रहना, अहंकारी रवैया, और निवेश या network से आई शुरुआती revenue को असली traction समझने वाली false positive भ्रम से सावधान रहने की बात
- बाज़ार सीखने का मूल है incentives और decision-making flow को खोलकर समझना; कौन influence·decision·pricing·terms को नियंत्रित करता है और भुगतान कैसे होता है, इसे समझने के लिए transaction के हर step को अंत तक map करने की सलाह
- celebrity experts की बजाय मैदान में काम करने वाले operators को advisor या team में शामिल करने और clinical व scientific rigor को MVP की सीमा तय करने का baseline बनाकर trust और product quality सुनिश्चित करने की रणनीतियाँ साझा की गईं
- अगर business में meaningful COGS है, तो unit economics को नीचे से गिनकर pricing को reverse-engineer करना चाहिए, और low-price strategy की सीमा दिखने पर wedge को solution-centric रूप में फिर से परिभाषित कर incumbent के buying structure से बचकर निकलना चाहिए
- Color के co-founder और CEO Othman Laraki ने ऐसे healthcare industry में, जिसमें उनका कोई अनुभव नहीं था, 1 अरब डॉलर की कंपनी खड़ी की
- healthcare सीखने का उनका सबसे अहम तरीका था खुद product बनाना
- Laraki और Elad Gil ने मिलकर Color की स्थापना की
- Color: cancer care journey के पूरे process को support करने वाला virtual clinic
- दोनों पहले Google PM थे, और Mixer Labs शुरू करने के बाद उसे Twitter को बेच दिया
- Twitter में VP की भूमिका निभाते समय बातचीत तब शुरू हुई जब छत पर Gil ने अपना whole-genome hard drive दिखाया
- उस समय online घूम रही छवियाँ दिखाती थीं कि genetic testing की लागत Moore's Law से भी तेज़ गिर रही है
- इससे भरोसा हुआ कि 4,000 डॉलर में होने वाली testing को बहुत सस्ता बनाया जा सकता है
- Laraki के लिए यह idea व्यक्तिगत प्रेरणा से भी जुड़ा था
- उनकी दादी की मृत्यु breast cancer से हुई थी, और उनकी माँ ने दो बार breast cancer को हराया
- उनकी अपनी test report में भी BRCA2 mutation पाया गया
- Laraki का software दृष्टिकोण: “genetic data analysis एक software-centric process है”
- इसी आधार पर उन्होंने Twitter छोड़ा और cancer screening को सस्ता और अधिक सुलभ बनाने वाला solution बनाना शुरू किया
- लेकिन उन्हें बाज़ार के बारे में लगभग कुछ पता नहीं था
- इसलिए उन्होंने अपने परिचित क्षेत्र product building को learning frame बनाया और कई वर्षों तक iteration व hypothesis testing की
- प्रमुख turning points
- direct-to-consumer (D2C) testing service असफल रही
- customer acquisition cost ऊँची थी, और clinical व insurance systems से अलग होने के कारण growth की सीमा थी
- Color ने खुद को virtual cancer clinic के रूप में expand किया
- sales target को employers और health plans की ओर मोड़ा
- clinical workflow और insurance structure के अनुरूप model बनाया
- उपलब्धियाँ: NIH, American Cancer Society आदि के साथ partnership, और 1 अरब डॉलर valuation
- महत्व: यह सिर्फ market research या TAM data से आगे जाकर, अनजान बाज़ार में product बनाते हुए सीखने का उदाहरण है
- healthcare industry सीखने के लिए Laraki ने जो वास्तविक तरीके अपनाए और शुरुआती founders को जो सलाह दी, वह इस प्रकार है
outsider के रूप में product बनाते समय किन failure modes से बचें
- किसी नए industry में building शुरू करते समय first-principles thinking और यह विनम्रता कि “इस समस्या पर पहले से बहुत लोग काम कर चुके हैं”, दोनों के बीच संतुलन ज़रूरी है
- Laraki याद करते हैं कि शुरुआती दौर में वे खुद इस सलाह पर अमल नहीं कर पाए, और insurance companies व research institutions जैसे अनजान क्षेत्रों में उन्हें काफ़ी trial and error से गुजरना पड़ा
- शुरुआती assumptions से चिपके रहना
- शुरुआती सफलता, जैसे funding उठाना या key talent को hire करना, इस बात का झूठा आत्मविश्वास दे सकती है कि आपकी assumptions सही हैं
- वास्तव में, कई साल के pivot और correction के बाद ही समझ आया कि क्या काम करता है
- Color का शुरुआती product सस्ता D2C genetic test था, लेकिन CAC बहुत ऊँचा, LTV कम, और insurance व clinical workflows से न जुड़ पाने के कारण scale करना मुश्किल था
- फिर doctors के लिए medical test की ओर pivot किया → doctors को पसंद आया, लेकिन insurance billing friction से profitability खराब हुई
- फिर employer health-plan benefit model में बदला → यह असरदार था, लेकिन single-test केंद्रित होने के कारण scope limitation से growth जल्दी रुक गई
- यह मान लेना कि मैं सबसे ज़्यादा समझदार हूँ
- “यह समस्या अब तक इसलिए हल नहीं हुई क्योंकि पहले के लोग मूर्ख थे” जैसी अहंकारी सोच में फँसना आसान है
- शुरुआती चरण की अज्ञानता को विनम्रता से संतुलित किया जा सकता है, लेकिन अहंकार के लिए industry बहुत कड़ी सज़ा देती है
- जो व्यवहार दूसरों का irrational लगता है, वह अक्सर उनके incentive structure को न समझ पाने का परिणाम होता है
- false positives से धोखा खाना
- funding या network effect से मिले शुरुआती customers को असली traction समझने की भूल आसान है
- Color ने भी network और influence की मदद से शुरुआती customers पाए, लेकिन यह generalize या scale नहीं हुआ
- यह अलग करना ज़रूरी है: “क्या यह product सच में incentive structure के भीतर जीतकर adopt हुआ, या सिर्फ influence की वजह से?”
- सिर्फ इस वजह से कि board में कोई प्रसिद्ध VC या पूर्व FDA commissioner है, मिलने वाले परिणाम PMF का भ्रम पैदा कर सकते हैं
पहले पैसे और decision flow को समझिए
- Charlie Munger की बात, “मुझे incentives दिखाइए, मैं परिणाम बता दूँगा”, किसी नए बाज़ार को समझने की शुरुआत है
- कई technologists मौजूदा स्थिति को incompetence समझ लेते हैं, जबकि असल में यह constraints के भीतर लिए गए rational decisions का जमा हुआ परिणाम होता है
- Laraki ने healthcare को technologist की तरह नहीं, बल्कि anthropologist की तरह सीखने की कोशिश की
- insurance claims handlers, construction procurement managers जैसे industry leaders के साथ exploratory बातचीत उनकी learning का मुख्य हिस्सा थी
- उनका सुझाव: “मैं अक्सर देखता हूँ कि founders पर्याप्त लोगों से बात नहीं करते”
- methodology
- news, LinkedIn, research papers आदि में relevant लोगों को ढूँढकर numbers game की तरह लगातार reach out करना
- बातचीत का लक्ष्य: transaction कैसे चलता है, यह समझने के लिए पैसे और incentives के flow को map करना
- Suppliers
- Manufacturers
- Distributors
- Buyers
- enterprise market एक mosaic जैसा है; दूर से एक तस्वीर दिखती है, लेकिन वास्तव में वह बहुत-सी छोटी तस्वीरों से मिलकर बना होता है
- consumer market के विपरीत, healthcare में multiple buyers जुड़े होते हैं, इसलिए किस buyer को target करना है, इसमें flexibility रखनी चाहिए
- गहरे learning points
- buying process के detailed तत्व: कौन influence·decision·pricing·terms को नियंत्रित करता है, और payment व revenue वास्तव में कैसे बनते हैं, इसे ज़रूर तोड़कर समझना चाहिए
- healthcare की खासियत
- service beneficiary आम consumer होता है
- economic buyer health plan, self-insured enterprise, या government होता है
- prescriber clinician होता है
- इन सबके incentives का अलाइन न होना सबसे बड़ी समस्या है
- insurance structure की जटिलता: वही Blue Shield card होने पर भी individual plan और self-insured enterprise की dynamics पूरी तरह अलग हो सकती हैं
- regulation (FDA, HIPAA, CLIA) अपेक्षाकृत manageable है; असली कठिनाई है
- fragmented buyer problem
- illiquid market structure
- व्यावहारिक निहितार्थ
- product differentiation हर stakeholder के incentives को कैसे प्रभावित करती है, इसका विश्लेषण करना चाहिए
- अगर किसी participant को नुकसान होता है, तो या तो उसे पार करने का तरीका होना चाहिए, या दूसरे participant को इतना बड़ा value देना होगा कि वह दबाव बना सके
- “wheel मत बेचो, उस व्यक्ति के संदर्भ को देखो जो car खरीदना चाहता है” — इस उपमा की तरह, technical innovation भी buyer की नज़र में सिर्फ एक feature भर हो सकती है
- Color product evolution का उदाहरण
- Laraki ने समझा कि testing solution अपने आप में standalone product नहीं बनता
- healthcare का buyer consumer, insurer, employer, clinician में बँटा हुआ है, और incentives टकराते हैं
- Color ने हर buyer को आज़माकर देखा और पाया कि cancer एक प्रमुख cost driver है
- genetic test सिर्फ एक feature था; बड़े insurers और employers वास्तव में cancer cost reduction solution के लिए पैसे दे रहे थे
- इसलिए product को simple test से virtual cancer clinic की ओर pivot किया गया
experts का pool बनाकर product shape कीजिए
- experts को शामिल करना बहुत शुरुआती चरण से ही रचनात्मक तरीके से शुरू किया जा सकता है
- Laraki ज़ोर देते हैं कि ‘celebrity experts’ की तुलना में science के प्रति समर्पित field practitioners कहीं ज़्यादा खुले और उपयोगी साबित हुए
- management layer से एक-दो स्तर नीचे जाकर उन लोगों को ढूँढना चाहिए जो वास्तव में execution करते हैं
- Color आज भी “दुनिया के सर्वश्रेष्ठ दिमागों” की सूची बनाता है और उन्हें सीधे संपर्क कर collaboration खोजता है
- सलाह: “जो सिर्फ बोलते हैं, उन्हें नहीं; जो सच में काम करते हैं, उन्हें advisor बनाइए”
- सफल cold outreach के तरीके
- कंपनी के mission और founder की personal motivation को सामने रखिए
- उदाहरण: genetics और cancer के संबंध को उजागर करने वाली Mary Claire King को email भेजा गया; उन्हें business का अनुभव नहीं था और वे business के प्रति अनुकूल भी नहीं थीं
- Color ने यह कहानी रखी कि वे “व्यक्तिगत जुड़ाव और scientific rigor के आधार पर model बदलना” चाहते हैं
- कड़ी जाँच-पड़ताल के बाद King घनिष्ठ scientific collaborator के रूप में जुड़ गईं
- compensation structure
- cash hourly model: non-technical experts के लिए समझने में आसान और सीधा
- विभिन्न compensation methods: research sponsorship, partnership आदि, industry की स्थिति के अनुसार flexible approach
- कुछ लोग बिना financial compensation के भी सिर्फ मदद करना चाहते हैं
- experts के साथ काम करके सीखना
- product को experts के हाथ में देने से समझ आता है कि buyers किन बातों को महत्व देते हैं
- MVP boundary setting: genetic counselors और scientific experts minimum baseline तय करने में मदद करते हैं
- healthcare में scientific rigor trust कमाने की अनिवार्य शर्त है, और Color ने इसे शुरुआत से ही बनाया
- Color को launch तक पहुँचने में 2 साल लगे, और सीख यह रही कि “शुरुआत में स्थापित किया गया rigor कंपनी के पूरे जीवनकाल में बना रहता है”
- scientific और clinical context में “scientific rigor” का अर्थ वैज्ञानिक कठोरता या clinical validity है
- यानी research या product development में ढीलेपन के बिना पूरी तरह सत्यापित standards बनाना
- जब शुरुआती product version साझा किया गया, तो clinical field में यह भरोसा दिखा कि Color मौजूदा कीमत के 1/20 पर high-quality product बना रहा है
- internal team composition
- सिर्फ advisory group नहीं, बल्कि भीतर engineers और scientists के दो स्तंभ रखकर product building को आगे बढ़ाया गया
- समानता: mission-driven होना और uncertainty में भी action-first रवैया रखना
- Twitter और Google के समय के उत्कृष्ट engineers को लाया गया, साथ ही academia से scientists जुड़े
- कुछ engineers के करियर की शुरुआत में healthcare के प्रति गहरा लगाव था, और Color से जुड़ना उनके लिए अपनी मूल प्रेरणा को फिर से पाना बना
- यह आज भी Color की differentiation का हिस्सा है
- सीमाएँ और सावधानियाँ
- शुरुआती team में scientific strength तो थी, लेकिन business experience कम था
- जब go-to-market strategy को बार-बार test करना हो, तब सिर्फ एक playbook पर निर्भर senior hires से सावधान रहना चाहिए
- अनुभव को openness, creativity और resilience के साथ संतुलित होना चाहिए
- COVID काल का pivot
- expert investment की वजह से product को एक और अवसर मिला
- Color बड़े पैमाने की testing और vaccine distribution infrastructure में तेज़ी से pivot कर सका
- logistics, software, और lab infrastructure होने के कारण उसने public health systems और city/state governments को support किया
- ज़ोर इस बात पर था: “सब vaccine/test पर ध्यान दे रहे थे, लेकिन असली समस्या delivery थी”
- नतीजतन Color 50 राज्यों के medical licenses और public health operations capability वाली vertically integrated healthcare company बन गया
- आज यह American Cancer Society के साथ partnership करके large employers, unions, और health plans को comprehensive virtual cancer care solution देता है
अगर meaningful COGS है, तो unit economics analysis कीजिए
- Laraki और Gil की शुरुआती insight genetic testing cost के गिरने से आई थी
- लेकिन business viability जाँचने के लिए unit economics analysis ज़रूरी था, इसलिए इसे spreadsheet में बारीकी से calculate किया गया
- genetic test के हर cost component को सूचीबद्ध कर यह hypothesis बनाई गई कि high-quality testing को consumer price point पर दिया जा सकता है
- Laraki का सिद्धांत
- “बड़े error margin वाले मोटे अनुमान की बजाय, product deliver करने के हर step को विस्तार से गिनकर वास्तविक लागत निकालनी चाहिए”
- शुरुआती differentiation factor price था, और लक्ष्य था कुछ सौ डॉलर का स्तर
- उस समय लोकप्रिय Vitamix blender की कीमत $300 थी; उसी को benchmark बनाकर उससे कम रखने के लक्ष्य से $250 price point तय किया गया
- price point से शुरू करके unit economics को reverse-calculate करना
- test cost को नियंत्रित करने वाले कुछ मुख्य COGS (Cost Of Goods Sold) items खोजकर उन पर फोकस्ड negotiation की गई
- standard market price को ज्यों का त्यों स्वीकार नहीं किया गया; component-by-component adjustment किया गया
- Laraki के अनुसार flexibility पाने के तरीके
- discount माँगना: वास्तव में ज़्यादातर मामलों में discount मिल सकता है
- alternative options रखना: सिर्फ यह जानना कि आपके पास substitute है, negotiation power बढ़ा देता है
- seller incentives समझना: quarter-end targets, advance payment, bulk order आदि
- supply unbundling: अनावश्यक safety margin हटाकर cost optimize करना
- Laraki ने जिस गलतफ़हमी की ओर इशारा किया
- कई founders सोचते हैं कि pricing सिर्फ cost reduction से आती है
- असल में pricing पर distribution पर नियंत्रण रखने वाले middlemen की market power और incentives का असर होता है
- Color की pricing का प्रभाव
- unit economics analysis से निष्कर्ष निकला कि शुरुआती genetic test को $250 में बेचना संभव है
- लेकिन सफल incumbents ने ऊँची price इसलिए बनाए रखी क्योंकि COGS नहीं, बल्कि market access cost — sales और insurance billing — महँगी थी
- Color ने $250 का baseline दिया और अंततः पूरे बाज़ार की कीमत घटाने का catalyst बना
- फिर भी मूल सवाल यही रहा: “क्या इस price पर business टिकाऊ होगा?”
incumbents का अध्ययन करके wedge और strategy खोजिए
- incumbent का मतलब है किसी बाज़ार में पहले से स्थापित मौजूदा ताकतवर खिलाड़ी
- उदाहरण: healthcare market में insurance companies, बड़े hospitals, या existing genetic testing companies जैसे वे enterprise जो पहले से बाज़ार पर हावी हैं या बड़ा influence रखते हैं
- यह startup के विपरीत अवधारणा है; new entrant की तरह नहीं, incumbent लंबे समय में customers, distribution network और regulatory adaptability बना चुका होता है
- इसलिए “incumbents का अध्ययन” का अर्थ है उनकी pricing, distribution structure, incentive systems, और market control के तरीकों का विश्लेषण करना
- जब आपने product differentiation तय कर ली, तब बाज़ार के existing players से उसकी तुलना करें और देखें कि वे किस product stack का उपयोग कर रहे हैं
- Color का शुरुआती wedge price था
- existing incumbents genetic testing के लिए 4,000 डॉलर से ज़्यादा charge करते थे, और Laraki व Gil को लगा कि बहुत कम price के ज़रिए market को expand किया जा सकता है
- लेकिन नई technology अपने आप business model नहीं बनती
- Laraki ने अपनी उस गलती का ज़िक्र किया जिसमें उन्होंने मान लिया था कि buyers simple demand-supply logic से चलते हैं
- उन्हें लगा कि यदि insurers और doctors के लिए price 90% गिर जाए तो वे ज़्यादा खरीदेंगे या महँगे विकल्प छोड़ देंगे, लेकिन व्यवहार में ऐसा नहीं हुआ
- incumbents का अध्ययन करके Color ने जो सीखा
- insurers सिर्फ एक supplier से procurement नहीं कर सकते थे
- purchase volume बढ़ाने का एकमात्र तरीका test eligibility criteria को ढीला करना था, लेकिन इसे किसी एक company पर लागू नहीं किया जा सकता था; पूरे industry पर समान रूप से लागू करना पड़ता
- service access limits मध्यम या ऊँची price levels को आधार मानकर बनाए जाते हैं, इसलिए low-price leadership accessibility नहीं बढ़ाती, बल्कि सिर्फ margin कम करती है
- insurers ने high-cost testing के overuse को रोकने के लिए जानबूझकर friction डाला, और इसी वजह से testing companies को collections और sales cost पर भारी खर्च करना पड़ा
- Color ने समझा कि “अगर test demand 10 गुना बढ़ेगी तो cost 90% गिर जाएगी” वाली धारणा ग़लत थी, और उसने testing business नहीं, solution business की ओर रुख किया
- असली buyers बड़े employers और unions थे, जिन्हें holistic service चाहिए थी
- market structure की हक़ीक़त
- healthcare एक illiquid market है
- consumer goods market के विपरीत, बेहतर product आने भर से वह तुरंत market share नहीं ले लेता
- क्योंकि insurers service margin निकालते हुए market access mechanism को नियंत्रित करते हैं
- बेहतर product होने पर भी आपको market entry barriers को तोड़कर अंदर जाना ही पड़ता है
- रणनीतिक निहितार्थ
- अगर traditional buyers, जैसे insurers, सही fit न हों, तो upstream या downstream में नए segments (जैसे employers) और नए bundling models (जैसे vertically integrated services) तलाशने चाहिए
- Laraki कहते हैं कि wedge ढूँढने का यह approach AI era में भी उतना ही वैध है
- बहुत-सी कंपनियाँ मौजूदा customers के लिए बेहतर AI-based product — यानी “better mousetrap” — बना रही हैं
- लेकिन असली अवसर वहाँ है जहाँ मौजूदा service boundaries को नए तरीके से परिभाषित किया जाए
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