Faktor Faktor yang Memprediksi Bisnis yang Berhasil

Faktor pertama adalah product-market fit.

Istilah product-market fit ini sebenarnya cuma istilah keren-kerenan dari suatu fakta bahwa “ada orang yang mau membeli produk/jasa yang Anda jual.”

Bisnis belum disebut bisnis sampai adanya penawaran dari Anda.

Jika Anda sudah menjual, baru kemudian Anda bisa membesarkannya.

Banyak ide bisnis yang hanya berakhir di laci.

Bisnis dimulai ketika ada orang lain rela berpisah dengan dolar yang mereka sayangi dan menukarnya dengan yang Anda tawarkan.

Sebab, dalam dunia orang dewasa yang rasional, pertanyaan kuncinya selalu, “What’s in it for me?“

Penelitian CB Insight mengumpulkan data lebih dari 100 perusahaan yang gagal. Mereka punya kesamaan: produk mereka tidak laku karena tidak sesuai dengan preferensi pembeli.

Dalam ekonomi pasar, konsumen adalah raja.

Tak peduli seberapa hebat dan pintar Anda, kalau tak ada yang beli produk Anda, maka bisnis Anda tamat.

Patient Communicator, misalnya, menyadari bahwa mereka tidak memiliki pelanggan karena model bisnis yang mereka tawarkan tidak menarik bagi pasar yang mereka bidik.

Mereka mencoba menawarkan solusi yang efisien untuk manajemen kantor, tetapi yang sebenarnya diinginkan oleh dokter adalah lebih banyak pasien, bukan sekadar kantor yang efisien.

Gagal memahami kebutuhan pasar ini akhirnya mengakibatkan kegagalan perusahaan tersebut.

Demikian pula, Treehouse Logic memiliki teknologi yang hebat, data yang mendalam tentang perilaku belanja, reputasi sebagai pemimpin pemikiran, serta penasihat yang berpengalaman.

Namun, mereka tidak memiliki teknologi atau model bisnis yang dapat menyelesaikan masalah pasar yang cukup besar dan dapat diskalakan. Akibatnya, meskipun mereka memiliki banyak aset berharga, mereka tetap gagal karena tidak mampu menyelesaikan masalah inti yang dihadapi pasar.

Kisah-kisah ini menunjukkan bahwa bahkan dengan teknologi canggih dan tim yang berbakat, perusahaan masih bisa gagal jika mereka tidak mampu mengidentifikasi masalah yang benar untuk dipecahkan.

Faktor kedua, orang yang cerdas.

Pada tahun 1993, Bill Gates diwawancarai oleh David Allison dari Smithsonian Institute. Ini adalah bagian dari wawancara tersebut:

David Allison: Apa dua atau tiga hal yang akan menjadi ciri khas cara Microsoft dalam mengembangkan perangkat lunak komputer?
Bill Gates: Kunci bagi kami, yang pertama, selalu adalah merekrut orang-orang yang sangat cerdas. Tidak ada cara lain untuk mengatasinya, dalam hal I.Q., Anda harus sangat elitis dalam memilih orang yang layak menulis perangkat lunak. Sembilan puluh lima persen orang tidak seharusnya menulis perangkat lunak yang kompleks. Dan menggunakan tim kecil sangat membantu.

Mari kita mulai dengan sebuah hipotesis. Kita bisa menyebutnya sebagai “hipotesis Bill Gates.”

Untuk membangun bisnis yang hebat, pada awalnya, Anda harus merekrut orang yang cerdas. Dan itu selalu terjadi; Anda merekrut diri Anda sendiri dulu, orang paling cerdas yang Anda kenal pasti.

Anda pasti tahu siapa Anda; Anda hanya bisa menebak orang lain.

Mengapa merekrut orang yang cerdas? Atau, dalam istilah Bill Gates, mengapa merekrut “IQ elit”? Karena orang yang cerdas tahu cara berpikir. Mereka tahu apa yang harus dipelajari dan apa yang harus dilakukan. Contohnya, Larry Page dan Sergey Brin merekrut diri mereka sendiri untuk menciptakan Google. (Harap jangan bingung. Contoh anekdot tidak cukup sebagai bukti. Contoh-contoh anekdot dalam artikel ini hanya untuk ilustrasi).

Tidak ada bukti spesifik dan langsung untuk pernyataan, “Orang-orang cerdas kemungkinan besar memiliki peluang lebih besar untuk menciptakan perusahaan bernilai miliaran dolar.”

Kita hanya dapat membuktikan pernyataan ini secara tidak langsung. Inilah cara membuktikannya.

Pertama, perusahaan yang sangat sukses menciptakan sesuatu yang berguna dan membuat hidup pelanggannya lebih mudah atau lebih bahagia. Tetapi, di balik output yang ramah pengguna, perusahaan harus mengatur dan mengelola banyak input yang kompleks. Pekerja yang cerdas tahu bagaimana menghadapi kompleksitas tinggi ini.

Untuk mengilustrasikan poin ini, kita kembali lagi ke Google. Mencari dengan Google sangat mudah. Tetapi proses di baliknya (algoritma, kode, infrastruktur, manajemen, sistem lelang AdSense dan AdWords, dll.), sangat kompleks.

Untuk memahami kompleksitas di balik Google, Anda bisa membaca makalah akademis yang ditulis oleh Larry Page dan Sergey Brin berjudul The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine. Setiap hari, kita menggunakan Google justru karena kemampuannya menyampaikan kompleksitas tinggi dengan cara yang sangat mudah. Siapa yang membuatnya? Karyawan Google (dikenal sebagai Googlers). Mereka adalah orang-orang yang menangani kompleksitas tinggi tersebut.

Contoh lain adalah Walmart. Walmart terlihat mudah dioperasikan, tetapi begitu Anda menyelami kompleksitas sistem logistiknya, itu jauh dari sederhana.

Sebutkan perusahaan Fortune 500; Anda akan menemukan hal serupa. Setiap perusahaan bernilai miliaran dolar di era modern ini mengelola kompleksitas super di semua aspek bisnis mereka: operasi, keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia. Perusahaan yang sangat sukses harus ditangani oleh pekerja yang sangat cerdas.

Kedua, ekonomi AS dan statistik imigran tampaknya menceritakan kisah yang sama.

AS menghasilkan sebagian besar perusahaan bernilai miliaran dolar. AS juga terus menarik orang-orang paling cerdas dari seluruh dunia untuk belajar dan bekerja.

Selain dari kebetulan semata, fakta ini memungkinkan kita berspekulasi bahwa “memang orang-orang yang sangat cerdas yang menciptakan perusahaan bernilai miliaran dolar.”

William Kerr, seorang profesor di Universitas Harvard, dalam makalahnya The Gift of Global Talent: Innovation Policy and the Economy mengutip fakta bahwa
“Dari perusahaan Fortune 500, sekitar 40 persen didirikan oleh imigran generasi pertama atau kedua…. Di Silicon Valley, setengah dari semua perusahaan rintisan di bidang teknik dan teknologi dipimpin oleh imigran….

Selama beberapa dekade pertama Penghargaan Nobel, 13 persen diberikan kepada ilmuwan yang bekerja di Amerika Serikat. Dari mereka, sekitar sepertiga adalah imigran….

Sebagai indikasi Amerika menjadi pemimpin ilmiah global pada paruh kedua abad ke-20, 65 persen pemenang sejak tahun 1970 berbasis di Amerika Serikat dan lebih dari sepertiganya adalah imigran.”

Ketiga, John Hunter (Profesor di Michigan State University), Frank Schmidt (Profesor di Iowa State University), dan Michael Judiesch (Profesor di Manhattan College) menunjukkan bahwa IQ berpengaruh pada kinerja kerja, terutama dalam pekerjaan dengan kompleksitas tinggi.

Dalam makalah mereka berjudul Individual Differences in Output Variability as a Function of Job Complexity, mereka menyimpulkan bahwa IQ yang lebih tinggi mengarah pada produktivitas yang lebih tinggi.

Dalam pekerjaan dengan kompleksitas tinggi, Hunter, Schmidt, dan Judiesch menemukan bahwa pekerja dengan kemampuan kognitif tertinggi akan mengungguli pekerja dengan kemampuan kognitif terendah dengan rasio lebih dari 5 banding 1, perbedaan kinerja yang sangat besar.

Mereka menyimpulkan ini dari 68 studi yang mengukur output kerja dan 17 studi sampel kerja dengan ribuan sampel.

Tiga fakta di atas mengonfirmasi hipotesis Bill Gates.

Bill Gates benar. Ia merekrut pekerja dengan IQ elit untuk membangun sistem operasi komputer karena ini bisa dibilang salah satu pekerjaan paling kompleks dan menantang di dunia.

Kegagalan market timing (penentuan waktu masuk ke pasar) dan dinamikanya

Setelah Anda merekrut orang paling cerdas yang tersedia untuk Anda, Anda harus memberi diri Anda dan tim Anda cukup waktu untuk gagal. Mengapa? Karena faktor terbaik yang dapat memprediksi kesuksesan adalah penentuan waktu pasar.

Ini adalah istilah keren untuk “waktu yang tepat untuk menjual produk Anda ke pasar massal.”

Dalam bahasa Inggris, ini berarti, “Anda harus menunggu pasar Anda siap.”

Bill Gross dari Idealab, dalam TED Talk-nya, memberikan contoh konsep ini.

Z.com, sebuah perusahaan hiburan online, berhasil mengumpulkan cukup banyak uang dan memiliki model bisnis yang hebat, tetapi penetrasi broadband terlalu rendah pada tahun 1999-2000. Perusahaan ini bangkrut pada tahun 2003.

Dua tahun kemudian, Adobe Flash menyelesaikan masalah codec, dan penetrasi broadband melampaui 50 persen di Amerika; YouTube muncul pada waktu yang sempurna. YouTube bahkan tidak memiliki model bisnis saat pertama kali diluncurkan.

Bill Gross melangkah lebih jauh. Dia melakukan sedikit riset, meskipun tidak terlalu ilmiah. Gross (seorang investor di seratus startup) menemukan bahwa penentuan waktu pasar adalah faktor paling signifikan yang membedakan perusahaan yang sukses dari yang gagal.

Penentuan waktu pasar menyumbang 42 persen faktor keberhasilan, sementara tim atau eksekusi hanya mempengaruhi 32 persen. Ide hanya 28 persen. Model bisnis 24 persen. Pendanaan 14 persen. Dia mencapai kesimpulan ini dengan melihat semua 100 perusahaan Idealab (kelompok perlakuan) dan 100 perusahaan non-Idealab (kelompok kontrol), dan memberikan mereka skor gabungan berdasarkan lima faktor di atas.

Dunia bisnis dan pasar saham adalah dunia di mana ketidakpastian tidak bisa dijinakkan.

Nassim Taleb menjelaskan bahwa bermain piano dan keterampilan bedah adalah dua contoh di mana ketidakpastian berhasil dikurangi dan dikendalikan dari abad ke abad.

Anda bisa mengaitkan antara jam pelatihan dan keahlian untuk pianis dan dokter: semakin banyak jam pelatihan, semakin ahli.

Tetapi, keterampilan tidak linier dengan hasil di bisnis dan investasi.

Ketika waktunya tepat, pendapatan bisnis atau harga saham bisa meroket, apa pun tindakan yang dilakukan oleh CEO atau manajer dana, dan sebaliknya.

Bahkan setelah Anda merekrut tim yang cerdas dan menciptakan produk yang hebat, Anda tidak dapat mengontrol faktor eksternal. Penentuan waktu pasar sepenuhnya di luar kendali Anda. Ini murni ketidakpastian.

Untuk mengurangi risiko dari faktor eksternal ini, yang dapat Anda lakukan hanyalah menunggu dan melakukan banyak percobaan dan kesalahan.

Sementara semuanya masih belum pasti, Anda hanya bisa kehilangan uang Anda secara perlahan. Terus dorong diri Anda dan tim Anda dengan peningkatan bertahap. Jangan pernah kehilangan semua uang Anda karena nol di rekening bank adalah hukuman mati.

Hal ini menjaga Anda tetap dalam permainan sampai keberuntungan akhirnya berpihak pada Anda. Singkatnya, Anda butuh waktu. Dalam kata-kata Nassim Taleb, “Waktu akan menghilangkan efek menyebalkan dari ketidakpastian.”

Empat peneliti (Yian Yin, Yang Wang, James Evans, dan Dashun Wang) berhasil menguji secara empiris gagasan ini. Mereka meneliti tingkat keberhasilan di bidang akademik, usaha bisnis, dan bahkan serangan teroris.

Keberhasilan sering kali datang setelah banyak kegagalan.

Makalah mereka berjudul Quantifying the dynamics of failure across science, startups, and security.

Mereka mengumpulkan tiga kumpulan data berskala besar. Salah satunya adalah dataset yang melacak catatan investasi startup dari VentureXpert (58.111 perusahaan startup yang melibatkan 253.579 inovator) dari tahun 1970 hingga 2016.
Mereka mengklasifikasikan usaha yang sukses sebagai usaha yang mencapai penawaran umum perdana (IPO) atau merger dan akuisisi bernilai tinggi. Sedangkan yang gagal adalah usaha yang gagal mencapai hasil tersebut dalam waktu lima tahun setelah investasi pertama oleh perusahaan modal ventura.

Mereka menemukan bahwa perusahaan yang sukses selalu meningkatkan kualitas produk mereka setelah mengalami kegagalan. Perusahaan yang sukses berhasil melakukan ini berulang kali hingga mereka mencapai dan melewati titik kritis di mana kesuksesan meninggalkan tahap kegagalan. Di sisi lain, startup yang gagal tidak pernah meninggalkan titik kritis ini.

Sekarang, kita tambahkan bahan lain untuk menghilangkan risiko “penentuan waktu pasar.” Anda harus menciptakan produk atau layanan berkualitas sangat tinggi yang berpotensi berguna secara langsung atau tidak langsung untuk memenuhi kebutuhan atau keinginan jutaan atau miliaran orang.

Mari kita bahas satu per satu.

Pertama, apa arti “melayani kebutuhan jutaan dan miliaran orang secara langsung atau tidak langsung”?

Sebagai contoh, misalkan Anda memiliki kontrak untuk membangun bandara senilai US$ 11,4 miliar. Dalam hal ini, Anda melayani secara tidak langsung 120 juta penumpang per tahun. Dengan keuntungan bersih yang layak sebesar 10 persen, Anda mencapai status miliarder. Model bisnis ini disebut B to B (business to business). Satu transaksi menghasilkan miliaran.

Model lain adalah Walmart. Secara total, Walmart dikunjungi oleh 245 juta pelanggan per minggu. Ini disebut B to C (business to customer). Walmart membutuhkan jutaan transaksi untuk menghasilkan miliaran dolar.

Tidak penting berapa banyak transaksi yang Anda butuhkan; yang penting adalah berapa banyak orang yang Anda layani secara langsung atau tidak langsung.

Ini adalah ilustrasi yang bagus dari buku Super Thinking tentang variasi model bisnis dan transaksi. Sumber: Gabriel Weinberg dan Lauren McCann, Super Thinking: The Big Book of Mental Models, hal. 298.

Naval Ravikant menggambarkan konsep di atas dengan penjelasan yang elegan:

Mari kita bicarakan lebih lanjut tentang bisnis real estate. Pekerjaan terburuk adalah seseorang yang bekerja untuk memperbaiki rumah. Mungkin Anda dibayar sepuluh atau dua puluh dolar per jam. Anda pergi ke rumah orang, bos Anda menuntut Anda ada di sana jam 8 pagi, dan Anda memperbaiki bagian rumah. Di sini, Anda tidak memiliki pengaruh apa pun. Anda memiliki sedikit tanggung jawab, tetapi tidak sepenuhnya, karena tanggung jawab Anda adalah kepada bos, bukan kepada klien. Anda tidak memiliki pengetahuan khusus, karena apa yang Anda lakukan adalah pekerjaan yang dapat dilakukan banyak orang. Anda tidak akan dibayar banyak. Anda dibayar upah minimum plus sedikit untuk keterampilan dan waktu Anda.
Tingkat berikutnya mungkin adalah kontraktor umum yang mengerjakan rumah untuk pemiliknya. Mereka mungkin dibayar $50.000 untuk menyelesaikan proyek, kemudian mereka membayar pekerja lima belas dolar per jam dan mengambil selisihnya. Seorang kontraktor umum jelas merupakan tempat yang lebih baik untuk berada. Tapi bagaimana kita mengukurnya? Bagaimana kita tahu itu lebih baik? Kita tahu itu lebih baik karena orang ini memiliki tanggung jawab. Mereka bertanggung jawab atas hasil, mereka harus khawatir jika sesuatu tidak berjalan. Kontraktor memiliki leverage melalui pekerja yang bekerja untuk mereka. Mereka juga memiliki sedikit lebih banyak pengetahuan khusus: bagaimana mengatur tim, memastikan mereka datang tepat waktu, dan bagaimana menangani peraturan kota.

Dia melanjutkan,
Tingkat berikutnya mungkin adalah pengembang real estate. Pengembang adalah seseorang yang akan membeli properti, menyewa banyak kontraktor, dan mengubahnya menjadi sesuatu yang lebih bernilai. Mereka mungkin harus mengambil pinjaman untuk membeli rumah atau mencari investor untuk mengumpulkan dana. Mereka membeli rumah tua, merobohkannya, membangunnya kembali, dan menjualnya. Alih-alih $50.000 seperti kontraktor umum, atau lima belas dolar per jam seperti pekerja, pengembang mungkin dapat menghasilkan satu juta dolar atau setengah juta dolar sebagai keuntungan ketika mereka menjual rumah lebih mahal daripada yang mereka beli, termasuk biaya konstruksi. Tapi sekarang, perhatikan apa yang dibutuhkan dari pengembang: tingkat tanggung jawab yang sangat tinggi. Pengembang mengambil lebih banyak risiko, lebih banyak tanggung jawab, memiliki lebih banyak leverage, dan membutuhkan lebih banyak pengetahuan khusus. Mereka perlu memahami penggalangan dana, peraturan kota, arah pasar real estate, dan apakah mereka harus mengambil risiko atau tidak. Ini lebih sulit.

Tingkat berikutnya mungkin seseorang yang mengelola dana di perusahaan investasi real estate. Mereka memiliki jumlah modal yang sangat besar. Mereka berurusan dengan banyak pengembang, dan mereka membeli banyak inventaris perumahan.

Dia menjelaskan lebih lanjut,
Satu tingkat di atas itu mungkin seseorang yang berkata, “Sebenarnya, saya ingin membawa leverage maksimal ke dalam pasar ini dan pengetahuan khusus maksimal.” Orang tersebut akan berkata, “Saya memahami real estate, dan saya memahami segala sesuatu mulai dari konstruksi perumahan dasar, hingga membangun properti dan menjualnya, hingga bagaimana pasar real estate bergerak dan berkembang, dan saya juga memahami bisnis teknologi. Saya mengerti cara merekrut pengembang, cara menulis kode, dan cara membangun produk yang bagus, dan saya memahami cara mengumpulkan dana dari investor ventura, bagaimana mengembalikannya, dan bagaimana semuanya bekerja.” Jelas, tidak satu orang pun mungkin tahu semuanya. Anda mungkin membentuk tim yang masing-masing memiliki keterampilan yang berbeda, tetapi entitas gabungan itu akan memiliki pengetahuan khusus dalam teknologi dan real estate. Mereka akan memiliki tanggung jawab yang sangat besar karena nama perusahaan tersebut akan menjadi upaya berisiko tinggi dengan imbalan tinggi yang melekat pada keseluruhan proyek, dan orang-orang akan mengabdikan hidup mereka untuk itu dan mengambil risiko besar. Mereka akan memiliki leverage dalam bentuk kode dengan banyak pengembang. Mereka akan memiliki modal dengan investor yang menginvestasikan uang dan modal pendiri sendiri. Mereka akan memiliki tenaga kerja berkualitas tinggi, seperti insinyur, desainer, dan pemasar berkualitas tinggi yang bekerja di perusahaan tersebut.
Kemudian, Anda bisa mendapatkan perusahaan seperti Trulia, Redfin, atau Zillow, dan potensi keuntungannya bisa mencapai miliaran dolar, atau ratusan juta dolar. Setiap tingkat memiliki leverage yang meningkat, tanggung jawab yang meningkat, pengetahuan khusus yang semakin meningkat. Anda menambahkan leverage berbasis uang di atas leverage berbasis tenaga kerja. Menambahkan leverage berbasis kode di atas uang dan tenaga memungkinkan Anda menciptakan sesuatu yang lebih besar dan lebih besar serta semakin mendekati kepemilikan penuh keuntungan, bukan hanya dibayar gaji.

Oke, bagian selanjutnya.

Apa arti “produk berkualitas sangat tinggi”?
Kualitas berarti bahwa pelanggan menganggap produk atau layanan Anda memecahkan masalah mereka, menghilangkan titik sakit mereka, dan memenuhi keinginan atau kebutuhan mereka. Kata “menganggap” sangat penting di sini.

Produk Anda sama sekali tidak penting. Hal yang paling penting adalah mengapa pelanggan membayar untuk itu.

Anda tidak menjual “sistem keamanan digital.”
Anda menjual “keselamatan rumah” atau “ketenangan pikiran.”
Anda tidak menjual “kamera dengan filter OLP yang dimodifikasi untuk resolusi tinggi.”
Anda menjual kenangan yang tahan lama.
Kualitas yang sangat tinggi berarti memberikan pelanggan Anda pengalaman “wow.” Anda tidak hanya memenuhi harapan yang mereka anggap, tetapi juga melampaui harapan mereka.

Perusahaan dengan ROIC tinggi memiliki kesamaan: mereka adalah monopoli

Pertama, mari kita eksplorasi penyebab dan implikasi monopoli, lalu kita evaluasi hubungan antara ROIC (Return on Invested Capital) dan nilai.
Keunggulan kompetitif yang berkelanjutan menyebabkan monopoli. Dengan kata lain, monopoli membuat pelanggan Anda membeli lagi dan lagi dari perusahaan Anda.

Dalam artikel berjudul Do Digital Technology Firms Earn Excess Profits? From an Alternative Perspective, Shivaram Rajgopal, Anup Srivastava, dan Rong Zhao menganalisis hingga 87.857 perusahaan dari tahun 1980 hingga 2019. Mereka menyimpulkan bahwa perusahaan dengan monopoli mendapatkan keuntungan yang abnormal.

Karakteristik perusahaan monopoli adalah (1) kemampuan untuk mengenakan harga premium (contoh: Apple, Louis Vuitton, Ferrari) atau (2) efisiensi biaya dan modal (contoh: Amazon, Unilever, Microsoft), atau (3) keduanya. Perusahaan dengan ROIC tinggi sangat bernilai.
Apa arti ROIC?
Mari kita analisis perusahaan perangkat lunak.
Perusahaan perangkat lunak adalah jenis perusahaan dengan modal awal yang sangat rendah. Yang Anda butuhkan hanyalah beberapa laptop dan orang yang sangat cerdas untuk membuat kode.

Dalam istilah akuntansi, hanya laptop Anda yang dianggap sebagai modal, karena menurut akuntansi, orang bukanlah modal. Setelah ribuan jam, Anda dan tim super pintar Anda akhirnya mencapai kesuksesan. Produk Anda menjadi viral, dan penjualan meningkat pesat. (Ingat, hanya segelintir perusahaan yang bisa mencapai skenario ideal ini dari tiga ribu perusahaan).

Pendapatan Anda melonjak. Namun Anda tidak memerlukan suntikan modal besar lainnya untuk mempertahankan pendapatan tinggi di masa depan. Anda tidak membutuhkan lebih banyak kantor; Anda tidak membutuhkan lebih banyak pabrik. Yang penting adalah kode itu sendiri. Mungkin Anda menambahkan lebih banyak insinyur (dan laptop lain) untuk membuat kode Anda lebih kuat, lebih mudah digunakan, atau lebih skalabel, tetapi Anda tidak membutuhkan modal tambahan yang besar.

Dengan banyak uang tunai dan biaya overhead yang kecil untuk dipertahankan, perusahaan Anda menjadi perusahaan dengan ROIC tinggi.

Investor sangat menghargai perusahaan dengan ROIC tinggi karena mereka memperkirakan perusahaan Anda akan menghasilkan keuntungan berlebih bagi mereka di masa depan. Semua ini berasal dari modal yang kecil yang mereka suntikkan pada awalnya.

Contoh lain adalah perusahaan farmasi.

Misalnya, biaya pengembangan Viagra sangat tinggi. Tetapi, setelah formula ditemukan dan disetujui oleh FDA, keuntungan yang diperoleh sangat besar. Sebaliknya, biaya marjinal untuk memproduksi Viagra sangat kecil.
Saat ini, Viagra adalah salah satu obat terlaris dalam sejarah. Oleh karena itu, Pfizer adalah salah satu perusahaan dengan nilai tertinggi di dunia.

Dalam buku Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, Tim Koller, Marc Goedhart, dan David Wessels (semuanya konsultan McKinsey) menganalisis 1.246 perusahaan non-keuangan berbasis di AS dengan pendapatan lebih dari $1 miliar (disesuaikan dengan inflasi) dari 1963 hingga 2013.

Mereka menemukan bahwa industri dengan ROIC tertinggi adalah perangkat lunak, farmasi, dan layanan IT. Mereka juga menemukan bahwa ROIC tinggi secara positif terkait dengan pertumbuhan dan nilai pasar.

Penelitian lain mengonfirmasi pernyataan ini.
Dalam artikel berjudul The Equity “Compounders” The Value of Compounding in an Uncertain World, Bruno Paulson dan Christian Derold menganalisis 432 perusahaan di 15 negara Eropa yang tergabung dalam The MSCI Europe Index.
Mereka menemukan bahwa 25 persen perusahaan dengan ROIC tertinggi mengungguli 25 persen perusahaan dengan ROIC terendah dalam hal harga saham secara signifikan.

Cara lain untuk menciptakan kekayaan miliaran dolar: gembong narkoba atau diktator

Narkoba juga bisa membuat Anda menjadi miliarder, dengan beberapa catatan.

Misalnya, Pablo Escobar, pemimpin Kartel Madelin di Kolombia. Dia mungkin adalah kriminal terkaya yang pernah hidup. Perkiraan kekayaannya adalah US$30 miliar pada saat kematiannya (setara sekitar $64 miliar pada tahun 2021).

Serial TV seperti Breaking Bad, Narcos, dan Ozark memberikan persepsi yang menyesatkan bahwa setiap gembong narkoba adalah miliarder. Tapi, kita harus ingat satu peringatan penting.

Seorang miliarder adalah seseorang yang melayani jutaan atau miliaran orang, secara langsung atau tidak langsung.

Kartel narkoba Escobar memonopoli perdagangan kokain di Amerika Serikat pada 1980-an dan awal 1990-an. Dia mendominasi pasar yang kecanduan dengan jutaan orang kaya. Narkoba adalah salah satu komoditas paling dicari dan mahal di dunia.

Pada tahun 2017, harga heroin di jalanan AS sekitar $307 per gram, sedangkan di sebagian besar negara Eropa harganya hanya antara $30 (Portugal) dan $168 (Finlandia).

Orang yang hanya melayani sejumlah kecil pelanggan (mungkin teman-teman mereka) tidak bisa menjadi miliarder atau jutawan. Dengan pelanggan yang kecil, mereka bahkan tidak bisa hidup layak.

Steven Levitt (Profesor di Universitas Chicago) dan Sudhir Alladi Venkatesh (Profesor di Universitas Columbia) menulis sebuah makalah berjudul An Economic Analysis of a Drug-Selling Gang’s Finances. Mereka mendokumentasikan bahwa remaja (disebut “foot soldiers”) yang menjual narkoba di sudut jalan masih tinggal bersama ibu mereka.

“Foot soldiers” berada di dasar piramida kekaisaran narkoba.

Bos geng lebih tinggi. Mereka mengendalikan beberapa jalan.

Dewan direksi eksekutif mengendalikan kota atau negara bagian. Mereka mengelola geng. Mereka adalah jutawan.

Pemimpin kartel menguasai Amerika Serikat. Dia berada di puncak piramida. Dia seorang miliarder.

Dia adalah seseorang seperti Escobar, yang mengendalikan dan memonopoli seluruh operasi di AS.

Pada puncak operasinya, pendapatan Escobar mencapai $70 juta per hari (sekitar $149,5 juta dalam uang tahun 2021), semuanya dalam bentuk tunai.

Pendapatan tahunannya adalah $26 miliar (sekitar $55,5 miliar dalam uang tahun 2021). Dia menyelundupkan 15 ton kokain per hari (senilai lebih dari setengah miliar dolar) ke Amerika Serikat. Dia menghabiskan lebih dari US$1.000 per minggu untuk membeli karet gelang untuk mengikat tumpukan uang yang diterimanya, menyimpan sebagian besar di gudang mereka.

Tidak ingin berurusan dengan super-talenta, menciptakan produk unggulan, menunggu penentuan waktu pasar, atau terlibat dalam aktivitas ilegal?

Anda bisa menjadi diktator militer di negara dengan sumber daya alam yang sangat besar.
Mengapa?
Karena peluangnya lebih besar!

Dari 321 rezim militer, lima diktator berhasil menjadi miliarder. Peluangnya adalah 1,56 persen. Ini adalah peluang besar, dibandingkan hanya 17 perusahaan yang berhasil menjadi perusahaan bernilai miliaran dari tiga ribu perusahaan. Peluangnya lebih tipis: 0,57 persen!

Bisnis narkoba melanggar hukum. Jika Anda adalah diktator, Anda adalah hukum.

Seorang diktator memiliki monopoli. Dia memonopoli kekuasaan dan akses ke pendapatan ekonomi strategis.

Kesimpulan Akhir

Peluang semua orang menjadi miliarder (dalam cara non-militer atau militer) sangat tipis.

Tetapi jika Anda ingin menjalani hidup sepenuhnya, patut dicoba.

Bayangkan Anda hidup hingga usia 80 tahun dan bertanya, “Apa penyesalan terbesar dalam hidup Anda?” Jawabannya seringkali adalah sesuatu yang tidak Anda lakukan, bukan sesuatu yang Anda lakukan.

Referensi:

1. National Museum of American History, Smithsonian Institution. Transcript of A Video History Interview with Mr. William “Bill” Gates.
2. Page, Larry, Brin, Sergei. (1998) The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine. Computer Networks and ISDN Systems, Volume 30, Issues 1–7, April Pages 107-117
3. Kerr, W.R. (2019). The Gift of Global Talent: Innovation Policy and the Economy. Labor: Human Capital eJournal.
4. Hunter, J.E., Schmidt, F.L., & Judiesch, M.K. (1990). Individual differences in output variability as a function of job complexity. Journal of Applied Psychology, 75, 28-42.
5. Harter, J.K., Schmidt, F.L. and Hayes, T.L. (2002) Business-Unit-Level Relationship between Employee Satisfaction, Employee Engagement, and Business Outcomes: A Meta-Analysis. Journal of Applied Psychology, 87, 268-279.
6. Yin, Y., Wang, Y., Evans, J.A., & Wang, D. (2019). Quantifying the dynamics of failure across science, startups, and security. Nature, 575, 190-194.
7. Weinberg, G. McCann, L. (2019). Super thinking: the big book of mental models. New York: Portfolio
8. Jorgenson, Eric. (2020). Almanack of Naval Ravikant: A Guide to Wealth and Happiness. Scribe Media
9. Buzzell, R. D., & Gale, B. T. (1987). The PIMS principles: Linking strategy to performance. New York: Free Press
10. Zeithaml, Valarie, Parasuraman, A. Berry, Leonard (1990). Delivering quality service: balancing customer perceptions and expectations. London: Collier Macmillan
11. Tamaseb, Ali (2021). Super founders: what data reveals about billion-dollar startups. New York: PublicAffairs
12. Jones, B. F. (2009). The Burden of Knowledge and the “Death of the Renaissance Man”: Is Innovation Getting Harder? The Review of Economic Studies, 76(1), 283–317
13. Jones, B. F. (2005). Age and Great Invention. NBER Working Papers 11359, National Bureau of Economic Research, Inc.
14. Berger J, Milkman KL. (2012). What Makes Online Content Viral? Journal of Marketing Research. 49(2):192-205
15. Kutcher, Eric, Nottebohm, Olivia, and Sprague, Kara. (2014). Grow fast or die slow. McKinsey and Company.
16. The Nielsen Global Trust in Advertising Survey (2015).
17. Rajgopal, S., Srivastava, A., & Zhao, R. (2020). Do Digital Technology Firms Earn Excess Profits? An Alternative Perspective. Corporate Finance: Valuation
18. Koller, T., Goedhart, M. H., Wessels, D., Copeland, T. E., & McKinsey and Company. (2005). Valuation: Measuring and managing the value of companies. Hoboken, N.J: John Wiley & Sons.
19. Paulson, Bruno. Derold, Christian. (2016). The Equity “Compounders:” The Value of Compounding in an Uncertain World. Morgan Stanley Investment Management.
20. Levitt, Steven and Venkatesh, Sudhir Alladi. (2000). An Economic Analysis of a Drug-Selling Gang’s Finances, The Quarterly Journal of Economics, 115, (3), 755-789
21. Transparency International. Global Corruption Report 2004: Political Corruption.