想法与验证
把一个模糊的想法,变成一个可以验证的问题。
这一章要做什么
把"我想做个 XX"变成一句话:谁,在什么场景下,因为什么原因很难受。
说不清楚这三样,就还不能开工。不是因为规矩,是因为后面每一个决策——做哪个功能、 先做哪个、界面长什么样、卖多少钱——都要靠这句话来判断。这句话模糊,后面每一步都会摇摆。
为什么"好想法"通常是坏的
大部分人卡在这一步的原因,是把方案当成了问题。
- "我想做一个 AI 笔记工具" —— 这是方案
- "我记完笔记就再也没打开过,需要的时候找不到" —— 这是问题
从方案出发,你会一直在加功能;从问题出发,你才知道什么时候算做完了。
四个判断标准
一个值得做的问题,这四条至少要过三条:
1. 这个问题你自己有吗
没有的话,你会在无数细节上判断错误,而且你察觉不到自己错了。 做自己不痛的领域,等于每一步都要靠猜。
2. 现在人们怎么解决
去看真实的替代方案。如果答案是"忍着"、"用 Excel 手工弄"、"发微信问同事", 这是好信号——说明需求真实存在,只是没有好工具。
如果答案是"用某某产品,挺好用的",那你要想清楚凭什么让人换。
3. 他们为此付过钱吗
付过钱的问题,比"觉得有用"的问题真实一个量级。 付费历史是最硬的需求证据,比任何问卷都准。
4. 你能比现有方案好十倍吗
好 20% 换不动用户的习惯。迁移成本、学习成本、信任成本加起来, 一个"稍微好一点"的产品在用户那里是负分。
先做人工验证
写代码之前,先用人肉把这件事做一遍:手动帮三个人解决这个问题。
不用产品,用微信、用 Excel、用你自己的时间。
- 如果人肉都没人要,做成产品也不会有人要——你省下了两个月
- 如果人肉有人抢着要,你已经知道要自动化哪一步了——你省下了做错功能的两个月
这一步最容易被跳过,也最容易让人做半年白工。 "先做出来再说"听起来很行动派,实际上是在用写代码逃避做判断。
常见的三个自欺
"这个市场很大" —— 市场大小和你能不能拿到前 10 个用户没有关系。 早期唯一重要的是:你现在能叫出名字的人里,谁有这个问题。
"还没人做过" —— 通常有两种可能:一是你没找到,二是做过的人都失败了。 先花两小时搜一遍,两种可能都要排除。
"等我做完他们就会用" —— 如果现在你说不动任何人,做完也说不动。 产品不会创造需求,只会满足已经存在的需求。
本章动作
用一句话写下来:谁,在什么场景下,因为什么原因难受。
然后把这句话发给三个符合描述的人,问他们:"是这样吗?"
三个人都说"对,我就是这样",再开工。