MVP ופיתוח מוצר: המוצר הקטן ביותר שניתן לאימות

רווחים:

• יכולת להבין את המושג MVP (מוצר קיימא מינימלי) ואת ההיגיון של 'יחידת הלמידה הקטנה ביותר' ולקבוע את ההיקף באמצעות בינה מלאכותית
• יכולת ליישם תעדוף תכונות (MoSCoW, מאמץ להשפעה) וייצור מהיר נתמך בבינה מלאכותית אב טיפוס/דפי נחיתה
• הבנה שהמטרה של MVP היא ללמוד, לא למכור, ושהנדסת יתר היא הטעות היקרה ביותר של הסטארט-אפ.

הטעות היקרה ביותר שהמייסדים עושים היא להשקיע חודשים בשכלול מוצר שהם לא בטוחים שמישהו רוצה. כשהם יוצאים לשוק, הם לומדים שאו שהבעיה הייתה שגויה או הפתרון. הדרך להימנע מאסון זה היא MVP: המוצר המינימלי בר-קיימא - גרסת המוצר הקטנה ביותר שתספק את מירב הלמידה במינימום מאמץ. ביחידה זו, נשתמש ב-AI (בינה מלאכותית) כדי לקבוע את היקף ה-MVP, לתעדף תכונות ולייצר אבות טיפוס/טיזרים מהירים. המשפט הקריטי ביותר: מטרת ה-MVP היא ללמוד, לא למכור; הטעות היקרה ביותר היא הנדסת יתר של הנחות לא מבוססות.

מה זה MVP ומה לא?

MVP הוא מושג לא מובן. MVP אינו "מוצר מרושל ושבור"; זהו הניסיון המלא הקטן ביותר הנדרש לבדיקת השערה מסוימת. מילת המפתח היא "למידה". שאלו את עצמכם: "על איזו שאלה אני מנסה לענות?" MVP מכיל מספיק תכונות - לא יותר, לא פחות - כדי לענות על השאלה הזו. לפעמים MVP אולי אפילו לא אפליקציה עובדת: דף נחיתה, סרטון, שירות ידני (שיטת "הקוסם מאחור" שנראית אוטומטית מלפנים בעוד אדם עובד ברקע) יכולים להיות גם MVP.

ההפך מ-MVP הוא הנדסת יתר - מאמץ שהושקע בתכונות, קנה מידה ושלמות שעדיין לא נחוצים - וציפוי זהב - ליטוש פרטים שאף אחד לא רוצה. אלה הם רוצחי הכסף והזמן הערמומיים ביותר של הסטארט-אפ; כי הם מרגישים שהם "עובדים" אבל מעכבים את הלמידה.

טיפ: לפני הוספת תכונה, שאל: "האם אני יכול לקבל את מה שאני רוצה לבדוק בלי תכונה זו?" אם התשובה היא "כן", התכונה הזו לא נכנסת ל-MVP. כל משפט "אבל אנחנו גם צריכים את זה" שגורם ל-MVP לגדול הוא עלות שמעכבת את הלמידה.

תעדוף תכונות

מכיוון שאין זמן וכסף בלתי מוגבלים, יש צורך להחליט איזו תכונה תיבנה קודם. שתי שיטות מעשיות:

MoSCoW: מחלק תכונות לארבע - חייב, צריך, יכול, לא. MVP הוא רק סט "חובה".

מטריצת השפעה-מאמץ: ממקמת כל תכונה על הציר של "השפעה על הלקוח" ו"מאמץ לעשות". השפעות גבוהות-מאמץ נמוכות נעשות תחילה; אלה נטושים במאמץ נמוך בהשפעה גבוהה. בינה מלאכותית היא עזרה טובה בהכנסה מהירה של רשימת תכונות לתוך המטריצה ​​הזו - אבל יש צורך לתקן את חיזוי "ההשפעה" עם אות הלקוח האמיתי.

שלב אחר שלב: עיצוב MVP עם AI

1. כתבו את שאלת הלמידה. "איזו הנחה יחידה יבחן ה-MVP הזה?"
2. רשום תכונות של מועמדים. שפכו כל מה שעל דעתכם.
3. תעדוף עם AI. חלץ עם MoSCoW או אפקט-מאמץ; מצא את אשכול "חובה".
4. בחר את הצורה הקלה ביותר. האם נדרש קוד או שדף נחיתה/וידאו/שירות ידני מספיקים?
5. הפק את אב הטיפוס/דף. בקש מ-AI עבור טקסט, זרימה או טיוטה של ​​קוד פסאודו.
6. הגדירו מראש את קריטריוני ההצלחה שלכם. "אם אני רואה את התוצאה הזו, ההנחה תאושר".
7. פרסם ותלמד. למדוד התנהגות בפועל; המייסד מקבל את ההחלטה.

שלושה מיני תיקים

מקרה 1 - MVP ללא כתיבת קוד. מייסד חשב על אפליקציה שחיברה בין שכנים שמוכרים ארוחות ביתיות עם לקוחות. במקום להשקיע חודשים בכתיבת קוד, הוא התחיל עם עמוד הדגמה בודד וקו וואטסאפ; התאימו הזמנות באופן ידני ("אשף מאחור"). הוא קיבל 40 הזמנות בפועל תוך שבועיים ונודע לו שצוואר הבקבוק האמיתי הוא לוגיסטיקת המסירה. אם הוא היה כותב קוד, הוא היה לומד זאת חודשים מאוחר יותר. MVP הקידם את הלמידה.

מקרה 2 - מלכודת הנדסת יתר. צוות אחד הקדיש 4 חודשים לבניית תשתית ש"תתרחב למיליוני משתמשים" כשעדיין לא היה לו לקוח אחד. כשהמוצר יצא, אף אחד לא רצה אותו; הבעיה הייתה שגויה. כמעט כל המאמץ שהושקע התבזבז. לקח: בעיית קנה המידה היא מותרות לאחר פתרון בעיית המתיחה; תוכיח קודם מה כל אחד רוצה.

מקרה 3 - כוחה של תעדוף. למייסד אחד הייתה רשימה של 30 תכונות. הוא הורה ל-AI ליצור מטריצת השפעה-מאמץ ותיקן את עמודת "ההשפעה" עם האות משיחות אמיתיות של לקוחות. רק 4 מתוך 30 התכונות התבררו כ"חובה". שוחרר MVP תוך 3 שבועות במקום 6 חודשים; הלקוח הראה שרוב 26 התכונות הנותרות לא היו נחוצות כלל.

ארבע תבניות הניתנות להעתקה

1) שאלת למידה + היקף MVP:

תפקידך: מאמן מוצר רזה. ההנחה שאני רוצה לבדוק היא:[למשל. "סוחרים משלמים מדי חודש עבור גבייה"].(1) תאר את המוצר הקטן ביותר הדרוש לאימות הנחה זו, (2) הראה אם ​​גרסה של זה שאינה דורשת קוד (דף נחיתה, סרטון, שירות ידני) אפשרית, (3) הזהר לגבי תכונות "אטרקטיביות אך מיותרות" שלא אמורות להיכנס ל-MVP.

2) תעדוף מוסקבה:

חלק את רשימת התכונות הבאה ל-MoSCoW: חייב / צריך / יכול / לא. יש לכלול רק את אלה שהם "חייבים להנחה שאני רוצה לבדוק". כתוב במשפט אחד מדוע כל תכונה נמצאת באותו אשכול. רשימה: [תכונות].

3) מטריצת השפעה-מאמץ:

ציינו את התכונות הבאות בצירים "השפעה על לקוחות (1-5)" ו"מאמץ לעשות (1-5)" והצבו אותם ב-4 ריבועים. סמן את אלה עם השפעה גבוהה - מאמץ נמוך כ"עשה קודם", ואלה עם השפעה נמוכה - מאמץ גבוה כ"אל תעשה". הזכר לי שציוני ההשפעה חייבים להיות מאומתים מול מעורבות הלקוחות בפועל שלי. רשימה: [תכונות].

4) טקסט דף נחיתה:

כתוב טקסט של דף פתיחה עבור ה-MVP שלי. סעיפים: (1) כותרת בשפת הלקוח (הצעת ערך), (2) נרטיב לפתרון בעיות, (3) 3 נקודות הטבה, (4) קריאה ברורה (הרשמה מראש / רשימת המתנה). שימוש בהבטחות מוגזמות; רק טענות שאני יכול לאמת. טורקית, פשוטה, כנה.

הנחיה חלשה / הנחיה חזקה

הנחיה חלשה:

רשום את כל התכונות של המוצר שלי.

הנחיה זו נוגדת את היגיון ה-MVP; היא מייצרת רשימת משאלות ארוכה שמעכבת את הלמידה ומזמינה הנדסת יתר.

הנחיה עוצמתית:

ההנחה היחידה שאני רוצה לבדוק היא: [x]. תאר את ה-MVP הקטן ביותר שיאמת את ההנחה הזו, הצע גרסה שאינה דורשת קוד, הפרידו את התכונות עם MoSCoW והשאירו רק את ה-Must Set. עזור לי לא לכתוב מראש את קריטריוני ההצלחה שלי (איזו תוצאה מאמתת את ההנחה).

גישה

קצב למידה

עלות

סיכון

הכנת המוצר השלם מאפס

איטי מדי

גבוה

אל תשים כסף בדבר הלא נכון

הנדסה/ציפוי זהב אקסטרים

איטי

גבוה מאוד

הטעות היקרה ביותר

רק MVP חובה

מהר

נמוך

ניתן לניהול

MVP ללא קוד (נחיתה/elle)

המהיר ביותר

הנמוך ביותר

למידה מוקדמת

טעויות נפוצות

• טעות ב-MVP למוצר שלם. MVP הוא יחידת הלמידה הקטנה ביותר, לא הגמר המלוטש.
• הנדסת יתר. לבלות חודשים בקנה מידה/שלמות כאשר אין לקוחות בסביבה; הטעות היקרה ביותר.
• לא מגדיר שאלה לומדת. MVP שלא יודע מה הוא בודק הוא בזבוז חסר כיוון.
• קביעת הקריטריונים להצלחה בהמשך. אם הקריטריונים לא ייכתבו מראש, כל תוצאה תתפרש כ"הצלחה".
• עקיפת אפשרויות ללא קוד. דף נחיתה / סרטון / כתיבת קוד כאשר אתה יכול לבדוק אותו ידנית עם השירות.

זהירות: הבינה המלאכותית עשויה לייצר אב טיפוס או טיוטת קוד, אך אתה אחראי לאבטחה, לדיוק ולהתאמה המשפטית של הקוד המיוצר. במיוחד ב-MVP הכוללים תשלומים, נתונים אישיים או אבטחה, פלט הבינה המלאכותית הוא סקיצה ראשונית; חיוני שמפתח/מומחה מוכשר יבדוק את זה לפני העלייה לאוויר.

לסיכום

MVP הוא המוצר הקטן ביותר שמספק הכי הרבה למידה במינימום מאמץ; מטרתו אינה למכור, אלא לבדוק הנחה. הטעות היקרה ביותר היא הנדסת יתר וציפוי זהב של מוצר לא מוכח שאף אחד לא רוצה. כל MVP מתחיל עם שאלת למידה; תכונות נשלפות על ידי MoSCoW או השפעה-מאמץ ורק את אשכול ה"חייב" נוצר. לעתים קרובות ה-MVP הטוב ביותר מגיע אפילו לפני הקוד: דף נחיתה, וידאו או שירות ידני. בינה מלאכותית היא מאיץ רב עוצמה בקביעת היקף, תעדוף והפקת אבות טיפוס/טיוטות עמודים; אבל יש לתקן הערכות "השפעה" על ידי אות לקוח בפועל, ויש לסקור במומחיות פלטים טכניים/משפטיים-קריטיים.

משימת יישום

בחר הנחה ("שאלת למידה"). בקש מה-AI את ה-MVP הקטן ביותר שיבדוק את ההנחה הזו, ואם אפשר, גרסה ללא קוד. הפרד את תכונות המועמד שלך עם תבנית "MoSCoW", ותשאר רק את הגדרת החובה. לבסוף, הפק טיוטה של ​​דף נחיתה ללא סלסולים עם התבנית "טקסט של דף נחיתה" ורשום את קריטריוני ההצלחה שלך (למשל, לפחות 5 הרשמות מראש מתוך 20 מבקרים) לפני הפרסום.

רשימת בדיקה

• [ ] האם כתבתי בבירור את שאלת הלמידה היחידה את מבחני ה-MVP שלי?
• [ ] האם הערכתי גרסת MVP ללא קוד?
• [ ] האם תעדפתי את התכונות והשארתי רק את אשכול "חייב"?
• [ ] האם הגדרתי את קריטריוני ההצלחה לפני הפרסום?
• [ ] האם השארתי את הפלט הטכני/משפטי-קריטי לבדיקת מומחים?