Печалби:
- Способност за разбиране на мислене, ориентирано към проблеми, а не мислене, ориентирано към решения, и използване на изкуствен интелект за изследване на проблемни области и генериране на идеи
- Способност да се разграничи дали проблемът е „витамин или болкоуспокояващо“ и да се направи хипотеза с изкуствен интелект
- Да можеш да разбереш, че списъкът с идеи, произведени от изкуствения интелект, е отправна точка и че истинската болка може да бъде проверена само на място.
Повечето стартиращи компании умират не заради лоша идея, а защото са направили продукт за „проблем“, който никой не е искал да бъде решен. Основателите на стартиращи компании често започват с решение: „Ще направя приложение, ето как ще работи“. Опитните основатели обаче започват с проблем: „Каква истинска болка изпитват хората в момента и готови ли са да платят за това?“ В този модул ще се научим да използваме AI (изкуствен интелект — софтуер, който генерира идеи и текст) в правилния ред, тоест първо за откриване на проблеми. Нека поставим границата от самото начало: AI може да генерира стотици идеи, но само хората в областта могат да кажат коя болка е истинска.
Мислете ориентирано към проблеми, а не към решения
Проблемното пространство е набор от трудности, които хората срещат, докато вършат работата си или живеят. Пространството на решенията е продуктите и услугите, произведени за решаване на тези трудности. Грешката на новобранеца е да скочите направо в областта на решението; Тъй като представянето на решението е забавно, разбирането на проблема е скучно и обезпокоително. Идеалното решение на грешния проблем обаче е боклукът.
Добрият проблем има три характеристики. Среща се често (никой не си прави навика рядък проблем). Болезнено е (човек не полага усилия при лек дискомфорт). Скъпо (решението се оценява, ако проблемът струва време, пари или репутация). Можете да използвате AI, за да „копаете“ проблеми в тези три оси.
Витамин или обезболяващо?
Това е едно от най-полезните отличия в предприемачеството. Болкоуспокояващите облекчават истинската и непосредствена болка; В противен случай човек не може да си върши работата, така че желанието за плащане е голямо (например система за събиране на търговец, който не може да работи без заплащане). Витамините, от друга страна, са приятно, но незаменимо подобрение; „Би било хубаво да има“, но животът продължава и без него (например цветно мотивационно приложение). Витамините могат да правят пари, но това е много по-труден път. Когато дадете идея на AI, той незабавно пита "това болкоуспокояващо средство ли е или витамин, какви са доказателствата?" Накарайте ги да задават въпроси.
Съвет: Най-бързият начин да разберете дали проблемът е болкоуспокояващо е да попитате: „Какво правят хората в момента, за да разрешат този проблем и колко време/пари харчат за това?“ Ако в момента се харчат пари/усилия за решение (дори и да е лошо), болката е истинска.
Стъпка по стъпка: Откриване на проблеми с AI
- Изберете хора/сегмент. Помислете за конкретна група, а не за „всички“ (напр. „самостоятелни зъболекари“).
- Задраскайте дните си. Извлечете от AI типичен ден за тази група, техните повтарящи се разочарования и текущите им стратегии за справяне.
- Превърнете проблемите в хипотези. Превърнете всяка трудност в тестово изречение: „Група X страда от Z в ситуация Y.“
- Витамин/болкоуспокояващ филтър. Оценете всяка хипотеза по тази ос; Елиминирайте слабите.
- Генерирайте въпрос за доказателства. За всяка силна хипотеза „как да тествам това за една седмица?“ Отговорете на въпроса.
- Занесете го на полето. Най-добрият филтър говори с истински човек, а не с AI (следващата единица).
Забележка: Списъкът с проблеми, който AI произвежда, е „отправна точка“, а не реалност. AI обобщава; Истинската болка на вашия сегмент може да не е в списъка или елемент от списъка може да не се отнася за вас.
три мини калъфа
Случай 1 — Обръщане от решение към проблем. Един основател искаше да направи „приложение за рецепти с изкуствен интелект“ (той започна с решението). Когато накара изкуствения интелект да се зарови в деня на неговата целева аудитория (нови родители), той откри, че истинската болка не е рецептата, а „бързото ядене от всичко, което е под ръка“ и „липса на време“. Той предефинира проблема: „по-малко материал, по-малко време“. Идеята на продукта се промени радикално и стана много по-ясна. В крайна сметка той говори с 15 души; 12 потвърдиха тази болка.
Случай 2 — Елиминиране на витамина твърде рано. Един екип обмисля приложение, което „ежедневно изпраща вдъхновяващ цитат на служителите“. Когато накарате AI да тества за витамини/болкоуспокояващи и попитате „какво харчат хората за това сега?“ Когато погледнете въпроса честно, отговорът е „нищо“. Никой не харчеше пари/усилия за дума на вдъхновение. Те изоставиха идеята рано; Те разработваха продукти в продължение на месеци и след това се измъкнаха с учене. Най-евтиният провал е този, който се забелязва още преди да започнете.
Случай 3 — Тайно болкоуспокояващо. Един основател се фокусира върху малки туристически компании. AI направи деня на тази група; Имаше много проблеми, но един се открояваше: постоянни двойни резервации и загуба на пари поради WhatsApp и ръчно проследяване на резервации и колекции. Това беше чест, болезнен и скъп проблем — класическото обезболяващо. Той изостави останалите 6 идеи и се съсредоточи върху тази болка.
Четири копируеми шаблона
1) Копаене на ден:
Вашата роля: специалист по откриване на клиенти. Целева група: [напр. единствен работещ зъболекар]. Опишете, час по час, типичен работен ден за този човек. Избройте повтарящите се проблеми, които срещате на всеки етап и как в момента се справяте с тях (текущо решение/лекарство). Когато не сте сигурни, напишете „предположение, трябва да се провери“. Не забравяйте, че обобщавате.
2) Превръщане на проблема в хипотеза:
Вземете следния списък с точки на болка и превърнете всяка от тях в този модел: „[сегмент] изпитва [болка] в момента на [ситуация], което води до [цена].“ След това маркирайте всяка хипотеза като "болкоуспокояващо/витамин" и напишете обосновката в едно изречение.
3) Стрес тест за витамини/болкоуспокояващи:
Оценете следната хипотеза на проблема: [хипотеза]. Резултат 1-5 по осите на (1) честота, (2) интензитет на болката, (3) цена. (4) Отговорете на въпроса „Какво правят и харчат хората за този проблем в момента?“ (5) Дайте обща оценка за облекчаване на болката и, ако е лоша, обяснете защо е лоша.
4) Евтин дизайн на теста:
Искам да тествам следната хипотеза след седмица, без да пиша код: [хипотеза]. Предложете ми 3 евтини метода за тестване (напр. интервю, страница за предварителна регистрация, тест на пробна врата). За всеки: какво измервам, колко души са достатъчни, кой резултат казва "горчивата истина" кой резултат казва "без болка".
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Дайте ми 20 идеи за стартиране.
Тази подкана създава сметище от идеи без контекст и сегменти; Всички са ориентирани към решение, нито едно не се основава на истинска болка.
Мощна подкана:
Вашата роля: наставник за откриване на клиенти, фокусиран върху проблема. Сегмент: [собственици на малки туристически компании]. Напишете 8-те най-вероятни болки, които тази група изпитва, докато върши работата си, всяка в модела „сегмент-ситуация-болка-цена“. Етикетирайте всяка болка като болкоуспокояващо/витамин и ми кажете как да проверя 3-те най-силни с евтин едноседмичен тест.
подход
Естество на изхода
Проверяемост
започнете с решение
Готина, но неоснователна идея
ниско
Привличане на несегментирани мнения
Общ, не отличителен
ниско
Проблем + сегмент + хипотеза
Списък на тестова болка
високо
Проблем + евтин тестов дизайн
Преносим план към полето
най-високо
Често срещани грешки
- Започвайки от решението. Представете си продукта и след това потърсете проблеми; обратен и опасен ред.
- Правейки го за "всички". Колкото по-широк е сегментът, толкова по-размита става болката; Започнете с малко.
- Объркайте витамини с болкоуспокояващи. Влюбване в идеи „би било хубаво да има“; Тествайте готовността за плащане.
- Объркайте списъка с AI за истински. Списъкът с проблеми на AI е хипотезата; Нито един продукт не се прави без проверка с реални хора.
- Без да питам за честота/цена. Никой не купува решение за проблем, който се понася рядко или свободно.
Внимавайте: AI може да представи обикновен проблем като „голяма възможност“, за да бъде съпричастен към вас. Срещу пристрастието на потвърждението, за всеки създаден проблем не забравяйте да попитате "къде са доказателствата, какво харчат хората сега?" Задай си въпроса сам. Ако няма доказателства, идеята все още е само предположение.
В обобщение
Стартиращите компании умират, когато правят продукти за грешен проблем; Ето защо е необходимо да се започне с проблема, а не с решението. Добрият проблем е чест, болезнен и скъп. Разграничението болкоуспокояващо/витамин е най-практичният начин да се предскаже коя болка ще предизвика желание за плащане. AI е мощна помощ при копаене в деня на даден сегмент, превеждане на болезнените точки в тествани хипотези и проектиране на евтини тестове. Но списъкът с проблеми, който създава AI, е отправна точка; Истинската болка се потвърждава само на място, чрез разговор с хората. Използвайте AI едновременно като продуцент и критик, без да се влюбвате в собствената си идея.
Задача за приложение
Изберете сегмент (колкото е възможно по-тесен). Премахнете болката от този сегмент от AI с шаблона „копаене на ден“. След това създайте поне 5 хипотези с шаблона „Превръщане на проблем в хипотеза“ и маркирайте всяка като витамин/болкоуспокояващо. Извлечете седмичен тестов план от шаблона „Евтин тестов дизайн“ за 2-те най-силни аналгетични хипотези. Планирайте да направите поне един от тези тестове с реален човек в рамките на една седмица и запишете предварително кой резултат ще каже „суровата истина“.
контролен списък
- [ ] Започнах ли с проблема на определен сегмент, а не с решението?
- [ ] Превърнал ли съм всеки проблем в тествана хипотеза?
- [ ] Филтрирал ли съм всяка хипотеза по оста витамин/болкоуспокояващо?
- [ ] „Какво харчат хората за това в момента?“ Зададох ли въпроса към всяка хипотеза?
- [ ] Отнасях ли се към списъка с изкуствен интелект като към хипотеза, която трябва да се тества на полето, а не към реалност?