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1、Lean Startup Discussion Robbin Fan Why Creative Products Fail 不确定性太高 新创产品对用户预测有太多假设,万一不成立 ,就会失败 产品定位可能错了 研发周期太长以致错过机遇 给产品赋予了过多职责,乃至不堪重负 并非以用户需求为出发点 Lean Startup 是程序员出身的硅谷创业者Eric Ries就任 IMVU创业公司CTO期间提出的 核心理念:通过加快产品迭代,尽可能早 期上线产品,消除创新产品的风险 是一整套开发创新产品的理念和方法学 每次迭代都是:未经证实的假设 - 经证实 的认知 Lean Product Lifecyc
2、le - BML idea - (build) - product - (measure) - data - (learn) Key Concept Idea Build Measure Learn Lean Product Lifecycle Target 快速迭代:加快速度 小步前进:缩短迭代周期 测试驱动:测量数据指标,得到可证实的 认知 迭代结果:调整或者转型 Idea 未经证实的假设 (Unproven Assumption) 价值假设(value hypothesis) 增长假设(growth hypothesis) Facebook的案例:网站上线1个月 超过半数用户每天访问:价
3、值假设 哈佛3/4的学生注册:增长假设 Learn 经证实的认知 (Validated Learning) 当你提出一个idea,它是一个未经证实的假设 (Unproven Assumption),精益创业通过一系列 快速迭代,将它转变为一个经证实的认知,来 调整你的产品方向。 Case Study: IMVU Idea 用户不会愿意加入一个全新的IM社交网络 用户会容易接受使用现有IM的附加软件 用户会邀请自己的IM好友使用 需要兼容各大主流IM的互通性 Learn 用户不介意安装和使用新的IM软件 用户不想用陌生的IM软件邀请好友 用户需要一个陌生交友的IM社交网络 Build 最小可行化
4、产品 MVP (Minimum Viable Product) 投入最少的资源构建一个刚刚能够体现创新点 或核心价值的产品,并立刻将其投入市场。客 户需求只有在实际使用中才能验证,再多的前 期调研也只能发现客户认为他们想要什么,而 不是客户实际上想要什么。因此在不了解客户 真实需求的情况下,只会多做多错。 Case Study: Zappos 最大的网上鞋店,12亿卖给Amazon 到别人的鞋店去拍照,让鞋店老板允许把 照片放在网上,帮人卖鞋 验证网上卖鞋想法的可行性:销售鞋子, 收取货款,处理退货和客服支持的全部流 程 Case Study: Dropbox Dropbox估值40亿美元,有
5、2亿注册用户 Dropbox难以实现一个可以实际运行和演示 的MVP产品,创始人录制了一段3分钟视频 放在网站上演示。 产品的预订者在一夜之间从5000人增至 75000人,很好地验证了市场对这一概念的 接受程度 Case Study: FotT 帮助家庭用户提供菜蔬预订配送和食谱建 议的互联网公司 使用了最小VIP用户的方式构建MVP CEO和产品VP亲自给一个用户提供全程人肉服 务 随着VIP用户增加,逐渐添加邮件下单,菜 单推荐,网上支付等网站功能 Case Study: Groupon 为了快速构建MVP,使用WordPress搭建网 站 用FileMaker保存优惠券 用简单的脚本命
6、令将PDF的优惠券群发邮件 支持了7个月的公司业务增长 More Cases 联想乐Phone2的人肉Siri服务 联想的乐Phone2可识别用户的中文语音,然后为用 户服务。并能够应对中国主流方言如东北话、上海 话和四川话等。联想专门弄了个几百号人接听电话 的呼叫服务中心,所有流程靠人肉来完成。 脉可寻名片扫描识别App 陈果_George:刚使用了这个名为“脉可寻”的“云 端名片识别软件”,速度慢得惊人,准确率高得惊 人,有些怀疑是云那端是人肉识别。 Measure 创新核算 (Innovation Accounting) 测量的目的是通过一系列真实有效的指标来判 断,当前的产品相对于上一
7、个版本,是否带来 了真正的价值提升。测量的指标非常重要,不 能以总量的变化、而应以增长速度的变化来衡 量产品的价值。 Measure Steps 确定基准线:搜集MVP产品的基础运营数据 ,如用户自然增长率、留存率、活跃度和 ARPU值等,确定测量的基准线 优化引擎:尝试把增长引擎从基准线逐步 优化到理想状态,任何改动都必须以改进 某项关键数据为目标,无数据导向的产品 改动都是盲目和可耻的 坚持或者转型 Case Study: IMVU 虚荣指标 Case Study: IMVU Cohort analysis Case Study: Grockit A/B Test 对比测试,将功能改动前后
8、的版本同时放在网 上,对比不同版本之间的数据指标变化率 Dashboard management 对产品功能划分状态阶段,每个阶段队列只能 有3项功能,严格跟踪产品功能状态和强调数据 验证 Case Study: A/B Test Grockit先试用后注册功能 允许用户先体验过产品之后,当必须使用某些 功能的时候才注册。这是很多网站的最佳实践 ,而且从直觉上会认为这样做也能够提升用户 的注册率和留存率。但是Grockit开发了此项功 能之后,采用对比测试发现,并没有提升任何 数据指标,开发此项功能完全无用。 Dashboard Management 产品功能分为以下状态: 待开发 开发中 已
9、完成 已验证 Dashboard Rules 同时只允许有3项工作任务出现在每个阶段的队列中 ,一旦队列填满,就不允许再加入新任务 验证一项功能必须通过对比测试,用数据指标测量它 对产品的作用,没有对比测试,不准验证通过 每次只验证一项功能,如果多个功能同时验证,则无 法得到准确的数据测量结论 一项功能只有通过验证阶段,才能从看板上删除,如 果验证失败,发现这个功能对数据指标不能带来提升 ,那么必须把和它相关的所有功能从看板中删除 团队的工作量不是根据完成多少功能来衡量的,而是 根据通过对比测试的,经证实的认知数量来衡量的 Ours Dashboard 无数据验证阶段,尽管大家工作很努力,但得
10、不到认可 每个队列工作任务太多,疲于奔命 Case Study: Votizen Votizen 1 选民社交网络 用户对选民社交网络感兴趣,使用注册率指标 用户必须是已经注册的选民,使用激活率指标 用户在网站上能够产生行为,使用留存率指标 用户把网站推荐给朋友使用,使用传播率指标 Votizen 1 开发时间发时间投入资资源注册率激活率留存率传传播率 3个月1200美元5%17%00 2个月5000美元17%90%5%4% 3个月14000美元17%90%8%6% 8个月,2万美元,留存率和传播率太低,产品失败! Votizen 2: 2gov 开发时发时 间间 投入资资源注册率激活率留存率
11、传传播率付费费率ARPU 8个月2000017%90%8%6%00 4个月3000042%83%21%54%1%极小 用户付费率太低,ARPU值太低,不满足价值 假设,无法支撑一项盈利的业务,产品失败 ! Votizen 3: B2B 客户细分市场转型 从B2C转型为B2B。3个月后发现大型组织客户 的签单达成交易非常困难,不是产品的早期使 用者,创业转型再次失败。 Votizen 4 开发时发时 间间 投入资资源注册率激活率留存率传传播率付费费率ARPU 8个月2000017%90%8%6%00 4个月3000042%83%21%54%1%极小 3个月 1个月51%92%28%64%11%0
12、.2PM 付费率从1%提升到11%,每条消息收费0.2美元,验证了商业模型。 Pivot 每次迭代结束,获取认知,继续还是转型 决策应该取决于你是否通过这次精益迭代获得 了有价值的“经证实的认知”。如果没有得到 经证实的认知,就盲目放弃无疑是错误的。 如果再怎么努力,假设也与现实渐行渐远,则 可能需要通过转型对假设做一些本质性的改变 如果有太多想法要验证,可以确定基线,发展 多个并行版本,每个版本做一次精益产品迭代 去验证 Pivot Type 放大转型 缩小转型 客户细分市场转型 客户需求转型 平台转型 商业架构转型 价值获取转型 增长引擎转型 渠道转型 技术转型 Lean Startup:
13、 Drive 精益产品迭代的制订应该是反向驱动的: 客户市场细分:打算给哪个目标用户群体提供 服务? 价值主张假设:打算给目标用户提供什么服务 ?希望获得哪些“经证实的认知”?(必须包括 价值假设和增长假设) 测量数据指标:为了验证价值假设和增长假设 ,需要观测哪些数据指标? 规划产品功能:为了测量到数据指标,应该开 发哪些产品功能来获取数据? TDD vs Lean 描述用户故事 编写测试用例 编写功能代码 跑通测试用例 价值主张假设 建立观测数据 开发产品功能 搜集数据验证 Emphasize 先建立假设,然后设置数据指标,最后描 述产品功能。做产品是为了验证假设和获 取测量数据服务的 先
14、设置数据指标,后描述产品功能,而不 是先开发产品上线,然后才考虑测量数据 开发产品功能是为了用数据验证假设,没 有清晰的目标导向,没有完整的观测数据 指标,无的放矢的开发产品功能是可耻的 Data 增长引擎 (Engine of growth) 增长引擎是早期创业公司用来实现可持续增长 的机制。创业公司不会饿死,只会撑死。总有 无数让产品变得更好的想法飘荡在空中,但大 多数想法带来的效果微乎其微,只能算是产品 优化而已。早期创业公司必须关注能产生经证 实的认知的重大增长方面。 Engine 黏着式增长引擎 病毒式增长引擎 付费式增长引擎 Stickiness Engine 通过增加已有客户对产
15、品的黏着度,提升 产品的价值。 关键性数据指标:用户留存率和用户活跃 度,用同期群分析留存率变化,而不是总 量增长 用户的自然增长率必须超过用户流失率, 才能保证复合增长率(自然增长率 - 流失率) Virus Engine 依靠人拉人传播:用户并非刻意充当传播 者,只要用户使用产品,就自然带动了增 长。 关键数据指标:病毒系数,大于1.0 开心网(买卖奴隶,停车大战) 五分钟的开心农场 Dropbox任务系统:拉用户获得存储空间 Facebook邀请系统 Pay-growth Engine Google关键词广告 关键数据指标:用户获取成本和ARPU 只要用户ARPU值高于用户获取成本,就可
16、 以实现可持续增长 The Four Steps Discovery Stage 创业探索阶段:验证产品的价值主张(value proposition)和商业模型是否成立,不需要成立 公司 Customer Discovery 进行用户市场细分,寻找天使 用户,通过和用户访谈,确定产品方向 Customer Validation 开发MVP产品,验证假设,如 果不成功,转型到第1步 商业模型得到验证的标志:成单,MVP产品有 人买单。 精益迭代过程应用于创业探索阶段: 寻找产品基本价值主张,验证商业模型 Execution Stage 创业执行阶段:开拓用户,建立公司组织 Customer C
17、reation - 投入营销资源开拓用户渠道 Company Building - 成立公司,建立组织架构 精益迭代过程应用于创业执行阶段: 强化产品的价值主张,树立竞争门槛,拓展用 户 Angel customers 天使用户 早期小型试验的意义不在于找出普通用户,而 是要找到“天使用户”,就是那些最迫切需要 产品的人。他们对错误更容易谅解,更渴望提 供反馈意见,愿意传播产品。 天使用户的实证案例 纯银,白鸦,四海邮团队在微博上对彩程设计 产品Tower.im的吹捧和推荐。 Customer Development 从需求调研开始建立假想的概念模型,先考虑 少数用户的需求,避免广种薄收 从概
18、念模型开始,寻找天使用户去验证概念模 型,检验产品是否能解决他们亟待解决的问题 验证概念模型的目的,并非为了修改产品功能 ,而是为了寻找天使用户,为了用天使用户来 验证我们的假设,而不是迎合用户的奇思怪想 ,因此切忌被用户牵着鼻子走,用户说什么就 改什么 Value Proposition 具有情感吸引力,应该抓住用户的情感而 不是理智,应该让用户不由自主的掏腰包 ,而不是下意识的按计算器 要凸显优势,让用户感到产品可以解决他 们的问题 名副其实,不要虚假宣传 要符合相应的市场类型区分 Technology Adoption Life Circle Chasm theory 不同用户群接纳新技
19、术新产品需要的时间不同。根 据接纳速度快慢,可以分为:技术爱好者、产品尝 鲜者、实用主义者、保守主义者和怀疑主义者五类 技术爱好者和产品尝鲜者构成了早期市场;实用主 义者和保守主义者构成了主流市场 相邻的用户群体时间存在接纳鸿沟,其中早期市场 迈向主流市场的鸿沟是最难跨越的。不同用户需求 和消费习惯是导致鸿沟出现的主要原因 跨越鸿沟最大的困难在于:赢得早期市场的成功经 验难以运用到主流市场。为了赢得主流市场青睐, 需要全新的策略 Lean Principle 创业第一天就设定收入目标 Revenue Goal from Day One 持续的客户互动 Continuous Customer Interaction 如果没有收入,就不要扩张 No Scaling until Revenue 产品开发周期-以小时计而不是月或者年 Product release cycle in hours not years 产品开发功能- 最少的功能,最大的客户覆盖 Minimum Feature Sets, Maximum Customer Coverage 产品开发 与客户拓展并驾 Coupled with Customer Development
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