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MVP的真实含义:选择

2018-11-01  本文已影响12人  一头野生PM

本文主要是我阅读《精益创业》后,结合自己的工作与生活,来聊聊对MVP的理解。

MVP,即最小可行性产品(Minimum Viable Product)

从字面上拆解,主要有两个关键字:最小可行。

“最小”指的就是产品开发量最小;“可行”指的是产品能够正常运行。

这个模型迄今为止,仍在互联网产品开发中被广泛使用。

3年来,笔者见过很多MVP,有三个现象:

1)MVP仅在产品早期提出:1.0版本即MVP;

2)MVP功能都是基础必备功能;

3)MVP功能相对稳定,对整个产品规划影响不大;

什么意思?

在一个产品的衍变周期中,MVP往往只是作为产品早期“必备功能”的集合版本。

这么看来,所谓的“MVP”似乎只是某个特定版本的特定称谓,并没有过多的参考价值。

真的是这样吗?

抱着怀疑,我翻阅了MVP的出处:《精益创业》,让我对MVP有一个全新的认识。

MVP是辅助产品做选择的工具

正如标题所说,MVP是你在有选择困难时,辅助决策的一种工具。

就像:

最近上映了一部电影,很火。你在考虑看与不看时,会先去问朋友反馈、看豆瓣评分、看预告片,来判断是否做下一步的购票决策;

在商场购物时,也会有试吃、试喝、试穿等等体验,来帮助你做消费决策。

我们可以从生活中看到无数关于“辅助选择”的案例,而在互联网产品开发中,这样的案例被赋予了一个专业名词叫“MVP”。

既然MVP服务于“选择”,再来思考上述有关工作中MVP的现象:

1)MVP仅在产品早期提出:1.0版本即MVP?

,产品生命周期面临无数的选择,MVP不应该只是在早期出现!

2)MVP功能都是基础必备功能?

,MVP既然能够辅助产品做决策判断,就应当以核心功能作为判断指标,而不是单指基础必备功能!

3)MVP功能相对稳定,对整个产品规划影响不大?

,MVP将直接影响产品后续规划!基于MVP上线后的效果、数据反馈,将有功能优化、方向调整等一系列应对措施。

这些问题都反映出:MVP在实际工作中越来越流于形式。

所以相比讨论MVP是什么,其实我们应该更关心MVP背后的含义:选择

无处不在的选择

每个人每时每刻都在做选择,活着就意味着不断选择。

学生时代选择上哪所学校...

大学毕业后选择就业方向...

选择结婚对象...

等等...

我们总在恐惧的支配下做选择

每一次选择都会伴随收益和风险。

为降低风险,做好充足的准备再做选择

比如一个男生在纠结是否对心动女生展开追求时,会先想办法了解女生的性格如何、是否有男朋友、是否对自己有好感、是否有意中人等等......在做好了大量的确定工作后,再决定“追与不追”。

实质上,这是一种惯性的、类似“闭门造车”的方式。

其中,不可回避的三个风险

1)结果的风险:即使做再多的前期准备,也无法保证结果一定能够符合预期。

你觉得你已经了解女孩的一切,并且已经想好了完美的追求方案,可依然无法改变失败可能性为50%的事实。

2)时机的风险:准备的时间越长,你错失良机的可能性越高。

你精心策划、准备对心动女生展开攻势的时候,却在一个偶然的机会看到她与一个陌生男子牵手走过...

3)成本的风险:如果失败,意味着你前期投入的人力、精力、时间、资源等等成本都将成为你的负担,风险与投入成正比。

做选择必须要有所准备,但过度的准备对选择没有益处,甚至将产生更多的风险。

恐惧,支配你用错误的方式做选择

选择只有两种结果:成功和失败。人们渴望成功,更害怕失败。

因为害怕失败,所以花更多的时间精力去做前期准备。

甚至无法面对失败,以至于在选择过程中,陷入自我封闭、自我YY当中。

海量的不确定性因素是选择最大的敌人

所谓的“深谋远虑”似乎越来越不适应这个社会了。

我们习惯于做大量思考跟准备,如上文提到的追求女生的案例,确定性格特征、确定是否有男朋友...等等

期间做的大多是将诸多“不确定因素”转化为“确定因素”,其实是对选择对象以及选择收益、风险建立认知的一个过程。

如果做选择时,能够保证每所有的“不确定因素”都能转化为“确定因素”,是否意味着选择的风险将大大的降低?

理论上来说:是的。

但事实上,每一个选择所需要应付的“不确定因素”是海量的,其次“确定因素”是有保质期的,会随着时间的推移转化为“不确定因素”。

尤其是在互联网的影响下,所有的事物都在高速发展,“确定因素”的保质期小到可能以“秒”计算。

发展变化越来越快,在充满不确定因素的今天,我们究竟该怎么做选择?

选择的正确姿势:建立反馈循环机制


源于《精益创业》

这是《精益创业》作者埃里克莱斯推荐的“选择”模型:认知的反馈循环。

“值得一提的是,我不反对成功学,但我更愿意相信风险回避,相信历史遗留的教训。这个模型无法保证你做选择的成功率更高,但可以帮你合理的、低风险的、高效的做选择”

以“认知”作为核心

所有的选择错误,都是错误的“认知”导致的。所以解决“选择”问题,其实是在解决“认知”问题。

“认知-开发-测量”反馈循环模型

建立正确认知的最大障碍就是消灭“不确定性因素”,而“不确定性因素”又在不断变化,所以最优的办法就是让选择也开始“迭代”、以规模最小的、有数据反馈的方式快速迭代。

认知→开发

选择始于认知,未经证实的认知。

未经证实的认知成立,一般会基于两种假设:价值假设、增长假设在两个假设得到论证后才会形成产品概念,再投入开发。

举个例子:

关于要不要回老家开个川菜馆(选择)

某天你灵光一闪,觉得回老家开个川菜馆一定火爆(未经证实的认知)。

有想法很好,可若要开这川菜馆就必要考虑:当地人喜欢吃川菜、喜欢的人越来越多并且掏钱的意愿高(价值假设、增长假设)

于是你简单做了调研,论证了以上两个假设,同时获得了若干重要信息,最终确定方案:我应该开一家正宗的成都川菜馆。(概念诞生)

在认知得到证实后,产生了产品概念,接下来可以考虑选址、供应链、招聘等事情了吗?

开发→测量

可以考虑,但我不建议。

有句话说的好:不要听用户说什么,要看用户做什么

即使上面的调研有99%的人告诉你:我非常希望能在本地吃到正宗的川菜!在没有得到真实的数据反馈之前,不要投入过多的成本。

实践是检验真理的唯一标准

投入开发(实施)生产,通过真实的产品获得真实的数据反馈,判断产品概念是否有误,才是理智的举措。

而为了降低投入生产成本过高带来的风险,就会考虑生产一款MVP(最小可行性产品)。

MVP把握两个核心要素:1.投入成本足够低;2.功能(菜品)能够验证上述假设

形式可以有很多:

也许是一段关于川菜的视频...

也许是路边摆了个川菜小摊...

你通过视频、小摊的运营数据反馈,来测量假设是否成立。

测量→认知

有了MVP就会有数据,数据反映认知(产品概念)是否可行,以便我们做下一步动作。

在这个数据为王的时代,人人都看重数据指标。

但指标也有好坏,什么指标能够有效的测量认知、驱动增长

小心虚荣指标

什么是虚荣指标?如下载量、用户数、销售额、DAU、PV、点击率等等。

这类指标往往庞大而宽泛,让人闻之起敬。

虚荣数据有用吗?它能够用于吸引外部关注,如吸引用户使用、吸引融资等等。

但从产品角度看,这是表面数据、看似华丽,却无法作为测量、驱动产品的引擎。

回到开川菜馆的案例:

如果将虚荣指标“客户量、销售额”作为“川菜馆”的衡量指标,那么有两种结果:

1)馆子数据表现好:恭喜,你可以作为推广噱头或者吸引融资。但其中,又有多少数据是通过打折、推广获得而来的呢?这个数据是反映运营的效果还是馆子的健康程度?是否得长期不断依赖推广运营才能维持数据增长?值得思考。

2)馆子数据表现差:可悲的是,你只能看着客户量、销售额不断下降,在你关门的前一天,还不知道问题所在。

这就是虚荣指标最大的危害,让你陷入盲目追求数据的怪圈。

关注可执行指标

顾名思义,这是一个可执行的指标。

如转化率、留存率、用户停留时长变化等等...

能够清晰反映当前产品是否有问题、朝什么方向改进,驱动产品优化、增长。

1)相比虚荣指标,可执行指标会相对微观。

2)可执行指标往往反映“用户使用产品过程”的数据,系统详见AARRR模型。

3)复合数据为主(X/Y):如获客阶段的各个渠道的平均获客成本、激活阶段的转化漏斗。

4)需反映数据的同比变化趋势:典型的如留存率变化趋势。

举例,相比虚荣指标“客户数”,可执行指标指标会更关注“不同渠道的客户转化率”:

通过这个指标反映不同渠道的质量和变化趋势,若想提高客户数,可以考虑将劣质渠道放弃,将更多的成本投入到优质渠道中。

坚持or转型

从你产生概念,到你开发产品,再到数据测量。

基于数据反馈,必然会形成新的判断和认知

坚持、或放弃、或转型,然后开始新一轮的认知反馈循环。

结语

当你不假思索熟练使用方法论的时候,就已经中了知识的诅咒。

快节奏的社会夺走了你思考的空间,有时候得强制自己停下,才会醒悟。

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