Ang kadaghanan sa mga negosyo namatay tungod kay nagtanyag sila usa ka produkto nga wala kinahanglana sa mga konsumedor. Kini usa ka bantog nga kinutlo ni Eric Ries, ang tagsulat sa Lean Startup methodology. Giunsa paglikay nga mahulog sa kini nga lit-ag sa imong proyekto?
Ang tubag yano ra - sa dili pa maghimo usa ka produkto, kinahanglan nimo nga maghimo usa ka panukiduki aron mahibal-an ang panginahanglan alang sa imong umaabot nga produkto. Ang bisan unsang produkto anaa aron masulbad ang pipila ka problema sa mga konsumidor. Busa, angay nga sugdan ang panukiduki pinaagi sa paghimog usa ka hugpong sa mga pangagpas bahin sa mga panginahanglanon sa mga konsumedor. Kana mao, paghimo og mga tubag sa pangutana - unsa nga mga problema ug kalisud ang makatabang sa imong umaabot nga produkto nga masulbad?
Ang paghimo og mga pangagpas usa ka proseso sa paglalang ug lisud ang pagpahigayon niini nga estrikto sumala sa usa ka algorithm, apan takus kini nga sulayan. Niini nga artikulo, akong gihulagway ang ingon nga algorithm nga makatabang sa paghimo og usa ka hugpong sa mga pangagpas alang sa sunod nga pagsulay gamit ang mga interbyu sa problema.
Mahitungod sa akong kaugalingon
Ang akong ngalan mao si Igor Sheludko.
Usa ako ka negosyante sa pagpalambo sa software ug pagbaligya sukad sa 2000. Ako adunay mas taas nga teknikal nga edukasyon. Gisugdan nako ang akong karera isip usa ka programmer, nagdumala usab sa gagmay nga mga team, ug naapil sa pagpauswag sa produkto ug kostumbre.
Sulod sa 3 ka tuig karon ako nakigtambayayong sa Accelerator sa Southern IT Park (Rostov-on-Don) isip usa ka tracker sa mga proyekto sa pagsugod. Niining panahona, kapin sa 20 ka mga proyekto ang miagi sa akong mga kamot nga nag-atiman isip usa ka indibidwal nga tracker, ug labaw pa sa 200 ka mga proyekto ang miagi sa Accelerator.
Asa sa pagsugod?
Sa akong opinyon, angayan nga magsugod pinaagi sa pagsabut kung kinsa ang target audience (TA) sa imong umaabot nga produkto. Kung aduna ka'y ββideya alang sa usa ka produkto, hunahunaa kung kinsa ang nagkinahanglan sa ingon nga produkto? Kanunay nga mahitabo nga ang usa ka ideya dili kaayo bahin sa usa ka produkto ug labi pa bahin sa usa ka proseso o teknolohiya. Bisan pa, dali ka makahunahuna kung kinsa kini mahimong mapuslanon ug ngano.
Giunsa paghimo ang mga hypotheses bahin sa mga panginahanglanon?
Ang mga pangagpas bahin sa mga panginahanglan mao ang mga tubag sa pangutana: unsa nga mga buluhaton sa target nga mamiminaw ang magamit sa imong produkto aron masulbad? Sa unsang paagi kini mahimong mapuslanon?
Girekomendar nako ang paghimo og mga hypotheses sa porma sa usa ka kahoy o usa ka mapa sa hunahuna, nga nagsunod sa mosunod nga algorithm.
Sa taas nga lebel (gikan mismo sa gamut), ibutang ang imong mga pangagpas bahin sa sukaranang mga panginahanglanon sa target nga mamiminaw nga mahimo nimong matagbaw sa imong produkto. Sulayi ang paghimo niini nga mga pangagpas nga piho ug, kung mahimo, gamita ang masukod nga mga parameter sa imong mga pormulasyon.
Kung ikaw adunay usa ka dako kaayo nga lista sa mga pangagpas sa mga panginahanglan, unya hunahunaa ang mga prayoridad. Dili mahimo nga ang tanan nga mga kinahanglanon parehas nga hinungdanon alang sa target nga mamiminaw ug alang kanimo. Markahi ang labing importante nga mga pangagpas. Kung gibati nimo nga komportable, i-assign ang mga priority rating sa mga hypotheses sa panginahanglan ug dayon buhata ang labi ka hinungdanon nga mga panginahanglanon.
Pananglitan:
Sitwasyon β gusto sa usa ka batan-ong lalaki nga mopalit sa iyang unang sakyanan.
Ang target audience mao ang mga motorista nga mopalit sa ilang unang sakyanan.
Kinahanglan ang hypothesis No. 1: Ang kliyente gusto nga mopalit og usa ka gigamit nga sakyanan nga dili mas magulang kay sa 7 ka tuig nga adunay awtomatik nga transmission ug usa ka badyet nga dili molapas sa XXX tr.
Sunod, hunahunaa nga ang target nga mamiminaw adunay ingon nga panginahanglan ug hunahunaa kung unsang mga problema ang kinahanglan sulbaron aron matagbaw kini nga panginahanglan. Ang mga buluhaton mahimong dili dayon mahimong espesipiko, ug okay ra. Ang buluhaton mao ang tubag sa pangutana nga "unsay kinahanglan buhaton aron masulbad ang problema?" Dili usa ka gitinguha nga resulta, dili usa ka proseso, apan usa ka aksyon.
Ang mga buluhaton nga motumaw kung masulbad ang usa ka problema usa ka hugpong sa sunud-sunod nga mga aksyon nga nagdala sa kliyente sa gitinguha nga sangputanan - usa ka solusyon sa problema. Ang mga buluhaton mao ang ikaduhang lebel sa hypothesis tree.
Kung sa miaging lakang ikaw adunay daghang mga pangagpas sa mga panginahanglan, nan buhata ang mga buluhaton alang sa labing hinungdanon nga mga pangagpas. Ang dili kaayo importante kinahanglan nga pasagdan nga wala mapalambo sa pagkakaron. Angayan kini nga susihon sa panahon sa mga interbyu sa problema, apan dili ka kinahanglan nga mogahin og daghang oras ug paningkamot ngadto kanila karon.
Pananglitan:
Aron makapalit usa ka gigamit nga awto kinahanglan nimo:
1. Pagdesisyon sa usa ka modelo (dili lang "modelo" ug dili "pagpili sa modelo")
2. Tan-awa ang modelo nga "live", sulayi kini
3. Pagdesisyon sa configuration ug kolor (dili lang "kolor")
4. Pangitag daghang kopya para sa pagtandi
5. Susiha ang katukma sa impormasyon mahitungod sa matag higayon (ayaw "susiha ang database sa pulisya sa trapiko", tungod kay layo kini sa bugtong tseke)
6. Pagpahigayon og assessment sa teknikal nga kondisyon, banabanaa ang gasto sa pagdala niini ngadto sa maayong kondisyon (dili lang βadto sa service stationβ)
7. Pagpili og usa ka piho nga higayon
8. Pagtapos ug pagpalit ug pagbaligya nga kasabutan
9. Pagkuha og insurance
10. Register, irehistro ang pagpalit ug pagbaligya
Aron masulbad ang matag usa niini nga mga problema, lainlain nga mga pamaagi ug mga himan ang magamit.
Sa ikatulo nga lebel, mitungha ang mga produkto ug serbisyo - ang among posible nga mga kakompetensya.
Pananglitan:
Aron mahibal-an ang modelo sa awto mahimo nimo:
1. Adto sa avito, itakda ang mga criteria - range sa presyo, edad sa sakyanan ug uban pang mga parameter, tan-awa ang mga ad ug pagpili og daghang mga opsyon sa modelo sa sakyanan
2. Pangutan-a ang mas eksperyensiyadong mga higala - unsa ang ilang girekomenda?
3. Pag-adto sa daghang mga dealership sa awto nga namaligya sa gigamit nga mga awto - niining paagiha masulbad dayon namon ang sunod nga problema (tan-awa kini nga buhi, sulayi kini), apan dili namon makita ang tanan nga makapaikag nga mga kapilian - kini mga kalisud na, atubangon namon sila dugang pa
4. Pag-abang ug propesyonal nga consultant alang niini ug sa mosunod nga mga buluhaton - pagdelegar og daghang buluhaton sa usa ka higayon.
Sa ulahing kaso, usa ka makapaikag nga sitwasyon ang mitungha - ang ingon nga consultant magsulbad gihapon sa mga problema sa ibabaw. Bisan pa sa kamatuoran nga mahimo natong itugyan ang daghang mga buluhaton sa usa ka solusyon, sa usa ka tigpahigayon, ang mga buluhaton nagpabilin gihapon. Sa kini nga kaso, ang target audience mausab ug ang mga solusyon mahimong mausab, apan ang mga buluhaton nagpabilin. Mao nga, sa dagan sa pagtuon sa usa ka bahin sa konsumedor, nakaabut kami sa hypothesis bahin sa paglungtad sa lain nga bahin sa konsumedor.
Ang matag usa sa mga solusyon mahimong hinungdan sa mga kalisud ug kahasol alang sa konsumedor - kini ang ikaupat nga lebel sa punoan sa hypothesis. Niini nga lebel, mitungha ang mga gimbuhaton ug lahi nga mga bahin - "mga bahin" sa mga produkto.
mga panig-ingnan:
1. Alang sa avito, ang pagpakita sa aplikasyon sa avito dili kombenyente, tungod kay gusto namon nga makita ang mga kapilian sa modelo, apan gipakita nila kanamo ang mga piho nga ad.
2. Dili kombenyente ang pag-adto sa mga salon, tungod kay walaβy bisan kinsa sa among lugar ug kinahanglan ka nga moadto sa gawas sa lungsod.
3. Ang among mga higala walay kasinatian sa mga sakyanan niining kategoriya sa presyo.
4. Walaβy pagsalig sa consultant, unsa na lang kung gitanyag niya ang mga kapilian diin makadawat siya dugang nga bonus gikan sa mga namaligya.
Ang mga pangagpas sa mga kalisud mahimong dili mahimo nga detalyado sa inisyal nga yugto sa pagporma sa pangagpas, apan kini siguradong takus sa pagpangutana bahin sa mga kalisud kung nagpahigayon mga interbyu sa problema.
Unsay imong makuha isip resulta?
Ingon usa ka sangputanan, makabaton ka usa ka mapa (kahoy) sa mga pangagpas, nga magsilbing usa ka maayong sukaranan sa paghimo og usa ka plano alang sa pagpahigayon sa mga interbyu sa problema. Atol sa interbyu, kinahanglan nimong tabonan ang tanang importanteng punto nga anaa sa hypothesis map.
Source: www.habr.com
