MVP आणि उत्पादन विकास: सर्वात लहान सत्यापित उत्पादन

नफा:

• MVP ची संकल्पना (किमान व्यवहार्य उत्पादन) आणि 'सर्वात लहान शिक्षण युनिट' चे तर्क समजून घेण्याची आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेसह व्याप्ती निश्चित करण्याची क्षमता
• वैशिष्ट्य प्राधान्यक्रम (MoSCoW, प्रभाव-प्रयत्न) आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता-समर्थित जलद प्रोटोटाइप/लँडिंग पृष्ठ उत्पादन लागू करण्याची क्षमता
• MVP चा उद्देश शिकणे हा आहे, विकणे नाही हे समजून घेणे आणि ओव्हर इंजिनियरिंग ही स्टार्टअपची सर्वात महागडी चूक आहे.

संस्थापकांनी केलेली सर्वात महागडी चूक म्हणजे एखादे उत्पादन परिपूर्ण करण्यात महिने घालवणे ही त्यांना खात्री नाही की कोणालाच हवे आहे. जेव्हा ते बाजारात जातात तेव्हा त्यांना कळते की एकतर समस्या चुकीची होती किंवा उपाय. ही आपत्ती टाळण्याचा मार्ग म्हणजे MVP: किमान व्यवहार्य उत्पादन — सर्वात लहान उत्पादन आवृत्ती जी कमीत कमी प्रयत्नात जास्तीत जास्त शिक्षण देईल. या युनिटमध्ये, आम्ही MVP ची व्याप्ती निश्चित करण्यासाठी, वैशिष्ट्यांना प्राधान्य देण्यासाठी आणि जलद प्रोटोटाइप/टीझर तयार करण्यासाठी AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) वापरू. सर्वात गंभीर वाक्य: MVP चा उद्देश शिकणे आहे, विकणे नाही; सर्वात महाग चूक म्हणजे अति-अभियांत्रिकी अप्रमाणित गृहितके.

MVP म्हणजे काय आणि काय नाही?

MVP ही एक गैरसमज असलेली संकल्पना आहे. MVP हे "स्लोपी, तुटलेले उत्पादन" नाही; एखाद्या विशिष्ट गृहीतकाची चाचणी घेण्यासाठी हा सर्वात लहान पूर्ण अनुभव आहे. मुख्य शब्द म्हणजे "शिकणे". स्वतःला विचारा: "मी कोणत्या प्रश्नाचे उत्तर देण्याचा प्रयत्न करीत आहे?" त्या प्रश्नाचे उत्तर देण्यासाठी MVP मध्ये पुरेशी वैशिष्ट्ये आहेत — अधिक नाही, कमी नाही —. काहीवेळा MVP हे एक कार्यरत ऍप्लिकेशन देखील असू शकत नाही: एक लँडिंग पृष्ठ, व्हिडिओ, मॅन्युअल सेवा ("विझार्ड मागे" पद्धत जी समोर स्वयंचलित असल्याचे दिसून येते, जेव्हा एखादी व्यक्ती पार्श्वभूमीत कार्य करते) देखील MVP असू शकते.

MVP च्या विरुद्ध आहे अति-अभियांत्रिकी — अजून आवश्यक नसलेली वैशिष्ट्ये, स्केल आणि परिपूर्णता यावर खर्च केलेला प्रयत्न — आणि गोल्ड-प्लेटिंग — पॉलिशिंग तपशील कोणालाच नको आहेत. हे स्टार्टअपचे सर्वात कपटी पैसे आणि वेळ मारणारे आहेत; कारण त्यांना असे वाटते की ते "काम करत आहेत" परंतु शिकण्यास उशीर करतात.

टीप: एखादे वैशिष्ट्य जोडण्यापूर्वी, विचारा: "या वैशिष्ट्याशिवाय मला जे तपासायचे आहे ते मला मिळू शकेल का?" उत्तर "होय" असल्यास, ते वैशिष्ट्य MVP मध्ये बनवत नाही. प्रत्येक "परंतु आम्हाला हे देखील आवश्यक आहे" वाक्य जे MVP वाढवते ज्यामुळे शिकण्यास विलंब होतो.

वैशिष्ट्य प्राधान्य

अमर्यादित वेळ आणि पैसा नसल्यामुळे, प्रथम कोणते वैशिष्ट्य तयार केले जाईल हे ठरविणे आवश्यक आहे. दोन व्यावहारिक पद्धती:

MoSCoW: वैशिष्ट्यांची चार भागात विभागणी करते — आवश्यक आहे, पाहिजे, करू शकत नाही, करू शकत नाही. MVP हा फक्त "मस्ट" सेट आहे.

प्रभाव-प्रयत्न मॅट्रिक्स: प्रत्येक वैशिष्ट्य "ग्राहकावर परिणाम" आणि "करण्याचा प्रयत्न" च्या अक्षावर ठेवतो. उच्च प्रभाव-कमी प्रयत्न प्रथम केले जातात; कमी प्रभाव-उच्च प्रयत्न सोडले जातात. या मॅट्रिक्समध्ये वैशिष्ट्यांची सूची द्रुतपणे समाविष्ट करण्यात AI चांगली मदत आहे — परंतु वास्तविक ग्राहक सिग्नलसह "प्रभाव" अंदाज दुरुस्त करणे आवश्यक आहे.

स्टेप बाय स्टेप: AI सह MVP डिझाइन

1. शिकण्याचा प्रश्न लिहा. "हे MVP चाचणी कोणते एकल गृहीत धरेल?"
2. उमेदवाराची वैशिष्ट्ये सूचीबद्ध करा. आपल्या मनातील सर्व काही ओतणे.
3. AI सह प्राधान्य द्या. MoSCoW किंवा प्रभाव-प्रयत्न सह अर्क; "मस्ट" क्लस्टर शोधा.
4. सर्वात हलका फॉर्म निवडा. कोड आवश्यक आहे किंवा लँडिंग पृष्ठ/व्हिडिओ/मॅन्युअल सेवा पुरेशी आहे?
5. प्रोटोटाइप/पृष्ठ तयार करा. व्हाइटपेपर मजकूर, प्रवाह किंवा छद्म-कोड मसुद्यासाठी AI ला विचारा.
6. तुमचे यशाचे निकष आधीच निश्चित करा. "जर मला हा निकाल दिसला तर, गृहीतकेची पुष्टी झाली आहे."
7. प्रकाशित करा आणि शिका. वास्तविक वर्तन मोजा; संस्थापक निर्णय घेतात.

तीन लहान प्रकरणे

केस 1 - कोड न लिहिता MVP. एक संस्थापक अशा ॲपचा विचार करत होते जे शेजारी ग्राहकांना घरी शिजवलेले जेवण विकतात. कोड लिहिण्यासाठी महिने घालवण्याऐवजी, त्याने एकच डेमो पृष्ठ आणि व्हॉट्सॲप लाइनने सुरुवात केली; मॅन्युअली ऑर्डर जुळवली ("विझार्ड मागे" पद्धत). त्याला दोन आठवड्यांत 40 वास्तविक ऑर्डर मिळाल्या आणि कळले की खरी अडचण डिलिव्हरी लॉजिस्टिक होती. जर त्याने संहिता लिहिली असती, तर तो काही महिन्यांनंतर शिकला असता. MVP ने शिक्षण पुढे आणले.

केस 2 - अति-अभियांत्रिकी सापळा. एका टीमने पायाभूत सुविधा तयार करण्यासाठी 4 महिने घालवले जे "लाखो वापरकर्त्यांपर्यंत पोहोचेल" जेव्हा त्याच्याकडे अद्याप एकही ग्राहक नव्हता. उत्पादन बाहेर आले, तेव्हा कोणालाही ते नको होते; समस्या चुकीची होती. खर्च केलेले जवळजवळ सर्व प्रयत्न वाया गेले. धडा: ट्रॅक्शन समस्या सोडवल्यानंतर स्केल समस्या ही लक्झरी आहे; कोणाला काय हवे आहे ते आधी सिद्ध करा.

प्रकरण 3 - प्राधान्यक्रमाची शक्ती. एका संस्थापकाकडे 30 वैशिष्ट्यांची यादी होती. त्याने AI ने प्रभाव-प्रयत्न मॅट्रिक्स तयार केले आणि वास्तविक ग्राहक संभाषणांमधून सिग्नलसह "प्रभाव" स्तंभ दुरुस्त केला. 30 पैकी फक्त 4 वैशिष्ट्ये "मस्ट" असल्याचे दिसून आले. एमव्हीपी 6 महिन्यांऐवजी 3 आठवड्यांत सोडला; ग्राहकाने दाखवले की उर्वरित 26 वैशिष्ट्यांपैकी बहुतेकांची अजिबात गरज नाही.

चार कॉपी करण्यायोग्य टेम्पलेट्स

1) शिकण्याचे प्रश्न + MVP व्याप्ती:

तुमची भूमिका: दुबळे उत्पादन प्रशिक्षक. मी चाचणी करू इच्छित गृहितक आहे:[उदा. "व्यापारी संकलनासाठी मासिक पैसे देतात"].(1) या गृहीतकाची पडताळणी करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या सर्वात लहान उत्पादनाचे वर्णन करा, (2) कोडची आवश्यकता नसलेली याची आवृत्ती (लँडिंग पृष्ठ, व्हिडिओ, मॅन्युअल सेवा) शक्य आहे का ते दर्शवा, (3) "आकर्षक परंतु अनावश्यक" वैशिष्ट्यांबद्दल चेतावणी द्या ज्यामुळे ते MVP मध्ये येऊ नये.

2) MoSCoW प्राधान्य:

खालील वैशिष्ट्यांची सूची MoSCoW मध्ये विभाजित करा: आवश्यक / पाहिजे / शक्य / होणार नाही. फक्त "मला चाचणी करायची आहे त्या गृहीतकासाठी आवश्यक आहे" समाविष्ट केले पाहिजे. प्रत्येक वैशिष्ट्य त्या क्लस्टरमध्ये का आहे ते एका वाक्यात लिहा. यादी: [विशेषणे].

3) प्रभाव-प्रयत्न मॅट्रिक्स:

"ग्राहकांवर होणारा परिणाम (1-5)" आणि "करण्याचा प्रयत्न (1-5)" अक्षांवर खालील वैशिष्ट्ये स्कोअर करा आणि त्यांना 4 क्वाड्रंटमध्ये ठेवा. उच्च प्रभाव-कमी प्रयत्नांना "प्रथम करा" आणि कमी प्रभाव-उच्च प्रयत्नांना "करू नका" म्हणून चिन्हांकित करा. मला स्मरण करून द्या की प्रभाव स्कोअर माझ्या वास्तविक ग्राहक प्रतिबद्धतेच्या विरूद्ध प्रमाणित करणे आवश्यक आहे. सूची: [वैशिष्ट्ये].

4) लँडिंग पृष्ठ मजकूर:

माझ्या MVP साठी स्प्लॅश पृष्ठ मजकूर लिहा. विभाग: (1) ग्राहकांच्या भाषेत शीर्षक (मूल्य प्रस्ताव), (2) समस्या-समाधान वर्णन, (3) 3 लाभ गुण, (4) एक स्पष्ट कॉल (पूर्व-नोंदणी / प्रतीक्षा यादी). अतिशयोक्तीपूर्ण आश्वासने वापरणे; फक्त दावा करतो की मी सत्यापित करू शकतो. तुर्की, साधे, प्रामाणिक.

कमकुवत प्रॉम्प्ट / मजबूत प्रॉम्प्ट

कमकुवत प्रॉम्प्ट:

माझ्या उत्पादनासाठी सर्व वैशिष्ट्ये सूचीबद्ध करा.

ही सूचना MVP तर्काच्या विरोधात जाते; हे एक लांब इच्छा सूची तयार करते जी शिकण्यास विलंब करते आणि अति-अभियांत्रिकी आमंत्रित करते.

शक्तिशाली सूचना:

मला फक्त एकच गृहीतक तपासायचे आहे: [x]. सर्वात लहान MVP चे वर्णन करा जे या गृहीतकाची पडताळणी करेल, कोडची आवश्यकता नसलेली आवृत्ती प्रस्तावित करा, MoSCoW सह वैशिष्ट्ये विभक्त करा आणि फक्त सेट करणे आवश्यक आहे. माझे यशाचे निकष पूर्व-लिहिण्यात मला मदत करा (ज्याचा परिणाम गृहीतके प्रमाणित करतो).

दृष्टीकोन

शिकण्याचा दर

खर्च

धोका

सुरवातीपासून संपूर्ण उत्पादन तयार करणे

खूप हळू

उच्च

चुकीच्या कामात पैसे टाकू नका

अत्यंत अभियांत्रिकी/गोल्ड प्लेटिंग

मंद

खूप उच्च

सर्वात महाग चूक

केवळ वैशिष्ट्यीकृत MVP

जलद

कमी

आटोपशीर

नो-कोड MVP (लँडिंग/एल्ले)

सर्वात वेगवान

सर्वात कमी

लवकर शिक्षण

सामान्य चुका

• संपूर्ण उत्पादनासाठी MVP चुकत आहे. MVP हे शिकण्याचे सर्वात लहान युनिट आहे, पॉलिश केलेले अंतिम नाही.
• अति-अभियांत्रिकी. जवळपास कोणतेही ग्राहक नसताना मोजमाप/परिपूर्णतेवर महिने घालवणे; सर्वात महाग चूक.
• शिकण्याच्या प्रश्नाची व्याख्या करत नाही. एक MVP ज्याला त्याची चाचणी काय आहे हे माहित नाही तो दिशाहीन कचरा आहे.
• यशाचे निकष नंतर ठरवणे. जर निकष आगाऊ लिहिलेले नसतील, तर प्रत्येक निकालाचा अर्थ "यश" असा केला जाईल.
• नो-कोड पर्यायांना बायपास करणे. लँडिंग पृष्ठ/व्हिडिओ/लेखन कोड जेव्हा तुम्ही सेवेसह व्यक्तिचलितपणे तपासू शकता.

खबरदारी: AI प्रोटोटाइप किंवा कोड मसुदा तयार करू शकते, परंतु तुम्ही तयार केलेल्या कोडची सुरक्षा, अचूकता आणि कायदेशीर पालनासाठी जबाबदार आहात. विशेषत: पेमेंट, वैयक्तिक डेटा किंवा सुरक्षितता समाविष्ट असलेल्या MVPs मध्ये, AI आउटपुट प्रारंभिक स्केच आहे; सक्षम विकासकाने/तज्ञांनी लाइव्ह होण्यापूर्वी त्याचे पुनरावलोकन करणे आवश्यक आहे.

सारांशात

MVP हे सर्वात लहान उत्पादन आहे जे कमीत कमी प्रयत्नात जास्तीत जास्त शिक्षण देते; त्याचा उद्देश विक्री करणे नाही, परंतु एखाद्या गृहीतकाची चाचणी घेणे आहे. सर्वात महाग चूक म्हणजे अति-अभियांत्रिकी आणि सोन्याचा मुलामा देणे हे अप्रमाणित उत्पादन आहे जे कोणालाही नको आहे. प्रत्येक MVP शिकण्याच्या प्रश्नाने सुरू होते; वैशिष्ट्ये MoSCoW किंवा प्रभाव-प्रयत्नाद्वारे काढली जातात आणि फक्त "अवश्यक" क्लस्टर तयार केला जातो. अनेकदा सर्वोत्तम MVP कोडच्या आधी येतो: लँडिंग पृष्ठ, व्हिडिओ किंवा मॅन्युअल सेवा. AI हे प्रोटोटाइप/पृष्ठ मसुदे तयार करण्यासाठी, स्कोपिंग, प्राधान्य आणि निर्मितीमध्ये एक शक्तिशाली प्रवेगक आहे; परंतु "प्रभाव" अंदाज वास्तविक ग्राहक सिग्नलद्वारे दुरुस्त केला पाहिजे आणि तांत्रिक/कायदेशीर-गंभीर आउटपुटचे कुशलतेने पुनरावलोकन केले पाहिजे.

अर्ज कार्य

एक गृहितक निवडा ("शिकण्याचे प्रश्न" टेम्पलेट). AI ला सर्वात लहान MVP साठी विचारा जे या गृहीतकाची चाचणी करेल आणि शक्य असल्यास, कोड नसलेली आवृत्ती. "MoSCoW" टेम्पलेटसह तुमची उमेदवार वैशिष्ट्ये विभक्त करा, फक्त सेट करणे आवश्यक आहे. शेवटी, "लँडिंग पृष्ठ मजकूर" टेम्प्लेटसह नो-फ्रिल लँडिंग पृष्ठ मसुदा तयार करा आणि प्रकाशित करण्यापूर्वी तुमचे यशाचे निकष (उदा. 20 अभ्यागतांपैकी किमान 5 पूर्व-नोंदणी) लिहा.

चेकलिस्ट

• [ ] मी माझ्या MVP चाचण्यांचा एक शिकण्याचा प्रश्न स्पष्टपणे लिहिला आहे का?
• [ ] मी विना-कोड MVP आवृत्तीचे मूल्यांकन केले आहे का?
• [ ] मी वैशिष्ट्यांना प्राधान्य दिले आणि फक्त "मस्ट" क्लस्टर सोडले?
• [ ] मी प्रकाशन करण्यापूर्वी यशाचे निकष परिभाषित केले आहेत का?
• [ ] मी तज्ञांच्या पुनरावलोकनासाठी तांत्रिक/कायदेशीर-गंभीर आउटपुट सोडले आहे का?