MVP – 構築、測定、学習が壁に物を投げつけるだけではない場合
公開: 2017-05-29そして、それらが機能するかどうかを確認します
批評家がリーン スタートアップの構築、測定、学習のアプローチは「機能するかどうかを確認するために不完全な製品を建物から放り出す」ことにすぎないと不平を言うとき、私はいつも驚かされます。
残念ながら、構築、測定、学習の図が混乱の原因です。 一見すると、発射準備完了プロセスのように見えます。
Build, Measure, Learnを更新して、リーン スタートアップを構築するための最良の方法であることがわかっている方法に変更するときが来ました。
方法は次のとおりです。
構築、測定、学習は非常に単純に聞こえます。 製品を構築し、それを現実の世界に導入し、顧客の反応と行動を測定し、そこから学び、学んだことを使用してより良いものを構築します。 顧客が気に入るものができるまで、繰り返し、ピボット、または再起動するかどうかを学びます。
滝の開発
単純に聞こえるかもしれませんが、製品開発へのBuild Measure Learnアプローチは、20 世紀を通じて製品の構築と出荷に使用された従来のウォーターフォールモデルを大幅に改善したものです。 当時、起業家は、顧客からのフィードバックがあったとしてもほとんどない段階的な製品開発プロセスを使用していました。 創業者は、顧客の問題/ニーズを理解していると想定し、エンジニアリング要件ドキュメントを作成し、製品を設計し、ハードウェア/ソフトウェアを実装/構築し、テストして機能することを確認し、最初の顧客出荷と呼ばれる正式なカミングアウトで製品を顧客に紹介しました.
ウォーターフォール開発は、要件ドキュメントの実行がすべてでした。 製品の初期バージョンはアルファ版およびベータ版テストで顧客と共有されていましたが、製品への早期顧客アクセスの目的はバグを発見することであり、機能や使いやすさに関するフィードバックを提供することではありませんでした. 製品を出荷して販売を試みた後で初めて、スタートアップは顧客からの実質的なフィードバックを聞くことができます。 また、起業家は、数か月または数年にわたる開発の後、顧客が製品のほとんどの機能を必要としない、または望んでいないという理由で製品を購入しないという難しい方法を学びました。
多くの場合、企業は製品を適切に仕上げるのに 3 回の試行を要しました。 バージョン 1 は顧客からのフィードバックなしで構築されました。バージョン 1 が完成する前にバージョン 2 の作業がすでに開始されていたため、顧客の意見が実際に反映されるまでにはバージョン 3 が必要でした (例: Microsoft Windows 3.0)。
ソフトウェア開発のベスト プラクティスは、2000 年代初頭にアジャイル開発に移行し始めました。 この方法論は、ソフトウェアを反復的に構築し、顧客を巻き込むことで、ウォーターフォールを改善しました。 しかし、すべての商品化をテストするためのフレームワークがありませんでした 建物の外の仮説。 アジャイルを使用すると、顧客が要求するすべての機能を満足させることができても、廃業する可能性があります。
次に、リーン スタートアップの Build Measure Learn の焦点が来ました。
ビルド メジャー 学ぶ
Build-Measure-Learn の目標は、出荷する最終製品を構築したり、製品のプロトタイプを構築したりすることではなく、漸進的かつ反復的なエンジニアリングを通じて学習を最大化することです。 (学習とは、製品の機能、顧客のニーズ、適切な価格設定、流通チャネルなどに関するものです。「構築」のステップは、最小限の実行可能な製品 (MVP) を構築することを指します。MVP は、少ない機能。 むしろ、その時点で最大限の学習を得るために顧客に示すことができる最も単純なものです。 スタートアップの早い段階では、MVP は単に PowerPoint スライド、ワイヤーフレーム、クレイ モデル、サンプル データ セットなどである可能性があります。MVP を構築するたびに、テスト/測定しようとしているものも定義します。 その後、学習が進むにつれて、MVP は忠実度の低いものから忠実度の高いものへと移行しますが、製品のベータ版/フル機能のプロトタイプを構築するのではなく、学習を最大化することが引き続き目標です。
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Build Measure Learnは Waterfall 開発の大きな改善点であり、スタートアップは迅速、機敏、効率的になります。
Build Measure Learnの 3 つの円の図は、プロセスの適切な近似値です。 残念ながら、最初に「ビルド」という言葉を使用すると、混乱を招くことがよくあります。 ダイアグラムは、ものを構築して建物から投げ出すことを暗示しているようです。 Build Measure Learn ダイアグラムのより詳細なバージョンは、アイデア- ビルド -コード- 測定 -データ- 学習という 3 つの要素を追加することで、意味を明確にするのに役立ちます。
Build Measure Learnダイアグラムの 5 つの部分からなるバージョンは、ビルドの真の意図が「アイデア」をテストすることであることを理解するのに役立ちます。 「コード」とラベル付けされた円は、「ハードウェアの構築」または「人工ゲノムの構築」と簡単にラベル付けできます。 「データ」というラベルの付いた円は、実験を測定した後、そのデータを使用して学習をさらに改善することを示しています。 そして、新たな学びが次のアイデアに影響を与えます。 したがって、Build-Measure-Learn の目標は単に物を作ることではなく、最初のアイデアを検証または無効にするために物を作ることであることがわかります。
特定のアイデアをテストすることに焦点を当てることで、構築、測定、学習が単に物事を壁にぶつけて機能するかどうかを確認するだけであるという懸念が解消されます。
しかし、まだ十分ではありません。 今はもっとうまくやれる。
仮説から始める
Build-Measure-Learnが見落としているのは、新しいベンチャー (スタートアップと既存の企業の新しいアイデアの両方) は「アイデア」から始まるのではなく、仮説(推測の派手な言葉) から始まるということです。アイデア」と「仮説」は、2 つの非常に異なる意味を持ちます。 ほとんどのイノベーターにとって、「アイデア」という言葉は、それを実現するための計画をすぐに必要とする洞察を思い起こさせます。 対照的に、仮説とは、検証または無効化するために実験とデータを必要とする経験に基づいた推測があることを意味します。
これらの仮説は、顧客が誰であるかから、価値提案 (製品/サービスの機能)、価格設定、流通チャネル、および需要の創出 (顧客の獲得、活性化、保持など) まで、あらゆる範囲に及びます。
リーン スタートアップは、自分のアイデアが検証されていない一連の仮説にすぎないことを認識することから始まるというのは、大きなアイデアです。 構築するものは、テストしたい仮説と一致する必要があるため、これは非常に大きなアイデアです。
適切な顧客を見つけるために構築する必要がある最小限の実行可能な製品は、価格をテストするために必要な最小限の実行可能な製品とは異なります。これは、特定の製品機能をテストするために構築する MVP とは異なります。 そして、これらの仮説 (および最小限の実行可能な製品) はすべて、学習が進むにつれて変化します。 したがって、構築-測定-学習の代わりに、リーンスタートアップで実行可能な最小限の製品を構築するための図は、仮説 - 実験 - テスト - 洞察のようになります。
仮説の生成
この新しい仮説 – 実験 – テスト – インサイトダイアグラムを使用すると、質問は「どの仮説をテストする必要があるか?」になります。 幸いなことに、Alexander Osterwalder のビジネス モデル キャンバスは、ビジネスの 9 つの構成要素の概要を 1 ページで視覚的に示しています。 彼らです：
- 企業が提供する価値提案、製品/サービス (および顧客へのメリット)。
- ユーザーと支払者、または母親や 10 代の若者などの顧客セグメント。
- 顧客にリーチし、価値提案を提供するための流通チャネル
- 需要を生み出す顧客関係。
- 価値提案によって生み出された収入の流れ。
- ビジネスモデルを実現するために必要な活動。
- 活動を可能にするために必要なリソース。
- 活動を可能にするために必要なパートナーサードパーティ。
- ビジネスモデルに起因するコスト構造。
スタートアップとは、反復可能でスケーラブルなビジネス モデルを探すために設計された一時的な組織です。
仮説のテスト
そして、これらの仮説がビジネス モデル キャンバスを埋め尽くしたら、起業家はどのように仮説を検証するのでしょうか? あなたが科学者なら、答えは簡単です。実験を行います。 リーンスタートアップでも同じです。 (National Science Foundation は、Lean LaunchPad クラスを起業家精神のための科学的方法であると説明しています。)
顧客開発プロセスは、新しいベンチャーの仮説を立て、建物の外に出てそれらをテストするための単純な方法論です。 顧客発見は、創業者のビジョンを捉え、それを一連のビジネス モデルの仮説に変えます。 次に、これらの仮説に対する顧客の反応をテストし、それらを事実に変えるための一連の実験を開発します。 実験は、顧客に尋ねる一連の質問である場合もありますが、ほとんどの場合、潜在的な顧客がソリューションを理解するのに役立つ最小限の実行可能な製品であり、質問が伴います。
ここでのもう 1 つの大きなアイデアは、スタートアップはプロトタイプを作成するために実用最小限の製品を作成していないということです。 彼らは、できる限り多くのことを学ぶために、最小限の実行可能な製品を構築しています。
最後に、これらの実験と実用最小限の製品を設計する目的は、データを取得することではありません。 データはエンドポイントではありません。 誰でもデータを収集できます。 フォーカス グループはデータを収集します。 これはフォーカス グループではありません。 目標は洞察を得ることです。 建物の外に出ることの全体的なポイントは、創業者のビジョンを伝えることです. 洞察は顧客の反応を分析することから得られるかもしれませんが、データを無視したり、説明しているのは存在しない新しい破壊的な市場であり、実験を詳細の測定から発明へと変更する必要があることに気付くことからも得られる可能性があります。未来。
[Steve Blank によるこの投稿は、公式 Web サイトに最初に掲載されたものであり、許可を得て転載しています。]