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爆賣產品這樣來!前Google創新主管用小投資測試大創意的實用工具書
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內容簡介

努力把產品做好之前,先確認你做對了產品! 當一個新點子的失敗率高達90%, 當市場調查與競品分析都成效有限, 當公司無法確認問題是否出在行銷、通路或製造流程, 該如何在著手執行前,驗證這個點子是否行得通? 導致市場調查與資訊蒐集失敗的四大原因 1. 溝通曲解:你在腦海中想像的概念,可能跟傳達出來的有落差 2. 不擅預測:人類非常不會預測自己是否會使用新產品或服務,因此市調和焦點團體常常失真 3. 不付代價:非合夥人或投資人,不用切身參與,提出的意見常常沒有經過審慎思考 4. 確認偏誤:針對這些受偏見影響得來的意見,會加深我們對點子的錯誤判斷 前Google創新主管阿爾伯特‧薩沃亞(Alberto Savoia), 領導過諸多創新專案,深諳如何用最低成本的「前型」(pretotyping), 在產品開發前用最小風險的方式, 獲得最具參考價值的第一手數據, 打造下一款引爆最大商機的產品! 案例:假門前型 想書寫專業松鼠書籍的作家,先買下SquirrelWatching.com的網域,接著用免費的網站設計工具建立網站雛形,上面有基本的選單與購買鍵,可以藉此測試有多少人會搜尋、連結、甚至點擊選單,進而知道基本的松鼠愛好者市場。 案例:土耳其機器人前型 創業家為了測試在洗衣店設置摺衣機的成功率,便在投入資源開發機械或功能前,先在洗衣店設置人工摺衣服務,進而得到「有多少比例的人願意支付多少錢使用摺衣服務」的實用資訊。 在為自己的構想冒險之前,要確定目標客群願意為你付出代價!

目錄

前 言 打擊失敗,做出爆紅產品 全書架構 從認清市場到贏得市場 第一篇 關於市場的真相 第一章 市場失敗定律──找出失敗原因與成功公式 第二章 產品致勝要訣────把產品做對前,要先做對的產品 第三章 數據比意見更重要──如何創造自己的第一手數據 第二篇 實用市場測試工具 第四章 思考工具──做出能清楚辨識市場大小的假設 第五章 前型設計工具──從摺衣機到新網站的前期測試 第六章 分析工具──蒐集數據後如何轉化為決策 第三篇 贏得市場的可塑性戰術 第七章 戰術工具箱──盡早微調,勝過事後軸轉 第八章 完整案例呈現──BusU如何讓巴士成為客製化教室 第九章 下次創業不再失利──每次都做出市場搶著要的產品 詞彙表

內文試閱

  導致市場調查出現落差的四個問題      焦點團體和市場問卷調查的憑藉空想市調之類工具是很大的工程,有些公司會花費數十萬或甚至數百美元,針對單一新產品進行這類調查。確實,良好籌備及執行的這類市調,有時能提供給你某些有趣的見解,但要很小心的是你會多偏重這些見解,因為這些是憑藉空想的工具,因此容易陷落於心智陷阱裡。      失敗之獸並非獨自出沒,也得力於身旁小助手做的好事。這些可惡的魔物躲在空想地帶,透過牠們的捉弄方法對你的構想搗蛋。這些躲在心智中的小怪獸分別是:      一、「溝通曲解」問題。   二、「不擅預測」問題。   三、「不付代價」問題。   四、「確認偏誤」問題。      接下來逐一討論這些問題。      一、溝通曲解問題      在空想地帶首先會遇到的問題是溝通,你對新產品或服務的想法尚未具體化之前,只有抽象概念,也就是你用自己獨特的方式在腦海中想像的東西。你想把心中所見景象傳達給他人時,就會遭遇轉換的傳達困難問題,尤其在你的構想是他們以前從未見過的新內容時更是如此。      這個問題源於你想像新產品及其用法,經過自己的描述後,可能完全不同於其他人產生的想像,他們對你構想的詮釋會受到自身心智魔物的扭曲,也就是受到信念、偏好與偏見的影響。不只是對於構想的理解會和你不同,他們也會以自己對世界的獨特心智模型情境來評判該構想。      譬如第一次聽聞Uber乘車服務時,我對它的成功機會抱持高度懷疑,這是我在腦海中對這個構想的看待方式和評判:      你是說陌生人坐進陌生人的車上?不是有執照和專業駕駛的計程車,而是任何人駕駛的車輛?有誰會願意搭乘?我媽教我的第一件事就是「不要上陌生人的車」!這個構想太離譜了,一定不會成功,我絕對不會使用這項服務。      在我心裡,對司機和乘客來說,Uber就像路邊搭便車一樣不安全,即使這項服務開始有人氣,我覺得頂多成為小小市場的利基,絕對不會衝擊到計程車、轎車或大眾運輸。幾個月後,一個朋友說服我從機場回程時搭乘Uber,他說:「我保證你以後不會再坐計程車!」      我下載Uber的應用程式,幾分鐘後,就搭上一輛黑色的豐田(Toyota)Prius,司機約莫二十多歲,十分友善、健談,他請我吃糖果並給我礦泉水,還用計程車一半的車資送我安全回家。從此以後,每當需要搭車時,Uber就成為我預設的選項。在告訴女兒不可以搭乘陌生人的車幾年後,我告訴她可以試試Uber,猜她怎麼回答?「老爸,我已經搭Uber好幾個月了。」家長忠告和預設概念不過如此。      二、      「不擅預測」問題      即使你不受傳達魔物重大扭曲,能成功表示自己的構想,也會遇到另一個更嚴重的問題。一般人都很不擅長預測自己是否想要或喜歡未曾嘗試的事物,也不清楚自己會如何與多頻繁使用。      我第一次聽到壽司,是在義大利生活的青少年時期。一個朋友從日本旅遊回來,向我描述生鮪魚、鮭魚、鰻魚和蝦子的料理。我以為對方是在開玩笑,因為生食魚類聽起來很噁心,不過我現在很愛壽司,每週至少都要吃一次。      回到Uber的主題,談論預測問題。雖然我接受搭乘除了計程車以外,由陌生人駕駛的車輛,也誤以為自己使用Uber的情況會和搭乘計程車或轎車一樣,也就是每幾週一或兩次,然而我的預測卻錯得離譜,搭乘Uber的頻繁程度是坐計程車的三到四倍。      另一個沒預料到的結果是,我的女兒認為面對舊金山繁忙的交通和停車困擾,改搭Uber會更容易且符合成本效益。為了驗證這個憑藉空想的情境,她決定執行六個月的測試,看看會多想擁有自己的車,還有搭乘Uber與使用自有車輛的費用差別(車險、保養、油錢)。她把自己的豐田汽車停在停車道上,擱置鑰匙,搭乘Uber返回公寓。過了六個月後,她就有所需數據能做出充分評估的決策。她和我們都很驚訝,她決定賣車,而且直到現在都沒有購車的打算。      總之,人類實在很不擅長預測自己是否會使用新產品或服務,以及使用的方式和頻率。      三、「不付代價」問題      「代價」對本書來說是很核心的概念,你在之後還會看到好幾次。你可能不熟悉這個表達用語。代價是指一個構想對於結果投入的利害關係,也就是涉及獲利或失利。譬如你覺得創業家朋友會很成功,而鼓勵對方辭去優渥工作,開設新公司,這是一回事;但是若你拿出一萬美元支持對方開設公司,這又是另一回事。用一萬美元來付出代價,如果朋友做生意失敗,你就會失去投資的錢。      人們好為人師、愛給建議;要是不用付出代價,很容易不經思考就隨便提供意見,因為無關自身利益增減。回到阿爾貝托啤酒公司的淑女酒焦點團體範例,這類市調的一個主要問題,在於參與者不受結果影響。如果焦點團體參與者對問卷問題給予熱情回覆,而阿爾貝托啤酒公司推出淑女酒失敗,對她們也無關痛癢。關於代價,之後還會有更多的討論。      四、「確認偏誤」問題      前三個問題挑戰我們蒐集資訊的可信度,最後這個問題則在於我們如何解讀資訊。      確認偏誤(Confirmation Bias)是指我們身而為人很容易尋求能證實既存信念或說法的證據,並會避免或不重視與之相反的東西;換句話說,我們不僅未能找出客觀的蒐集資訊方式,也未能用客觀方式看待蒐集的資訊,而會選取並更重視能證實自我信念的數據,忽視反方的立場。這也是美國保守派收看保守派頻道,而自由派收看自由派頻道的原因。      多數人不喜歡自己的信念受到挑戰,更別說是被證實完全錯誤。確認偏誤會影響我們設計實驗、解讀結果和做結論的方式。如同認知與數學心理學家阿莫斯.特沃斯基(Amos Tversky)所說:「一旦我們採行特定的預設或解讀,就會大幅誇飾這個理論的可能性,並且很難用其他觀點看待事物。」      四個問題綜合導致的結果      上述每個問題都能把我們導向錯誤結論,相互聯手之下就會這樣:      首先,原先的構想遭到傳達上的扭曲。      接著,評斷這個遭到扭曲的構想時,又因為每個人獨特的經驗和偏見受到影響。      再來,他人提出沒有付出代價的意見。      最後,針對這些從偏見評斷得來的遭到扭曲構想,所提出的不痛不癢意見在選取和解讀時,恰好證實自己想相信的事。      總之,空想地帶無法給予可靠、客觀又能加以行動的數據,而是擠出一團團主觀、偏見、引入歧途且誤導人的意見。      確實,這些意見也可能符合市場現狀,畢竟壞掉的鐘錶一天也有兩次精準對時,但是空想地帶通常會產生錯誤肯定(false positive)和錯誤否定(false negative);也就是結果顯示有市場但其實沒有,或是結果顯示沒有市場但其實有。

延伸內容

國際推薦 「想大幅提高成功機率的創業家或創新者,本書絕對非讀不可!」 ──派屈克.科普蘭(Patrick Copeland),亞馬遜廣告部門副總裁 「薩沃亞的作品非常有影響力,多年來我從他身上學到很多,我欣見他現在將他的洞見和智慧分享給全世界。所有胸懷抱負的創業家,都該將本書列為必讀之作。」 ──蒂娜.希莉格(Tina Seelig),史丹佛大學管理科學與工程系教授 「薩沃亞善於將強而有力的創新策略,變成簡單、實用又有效的工具。我們領導團隊已將他的作品,列為數位轉型工具箱的要角。」 ──巴斯克.伊爾(Bask Iyer),Zoom科技顧問 「我相信是薩沃亞傳授的觀念,增進New Balance的創新能力,塑造更健全的文化來挑戰『規範』。」 ──羅伯特.德馬蒂尼(Robert Demartini),前New Balance執行長 在地推薦 矽谷阿雅/矽谷人工智慧新創Taelor創辦人暨執行長 徐 震/嘖嘖共同創辦人 鄭緯筌/臺灣電子商務創業聯誼會共同創辦人

作者資料

阿爾伯特‧薩沃亞 Alberto Savoia

史丹佛大學創新講師暨顧問,Google榮譽創新倡議者(Innovation Agitator Emeritus)、前Google工程總監。在加入Google之前,他是昇陽電腦(Sun Microsystem)的軟體研究總監,他在Java技術和工具的開發中發揮了關鍵作用,並且在軟體開發和測試領域開創了三家極富創新和影響力的新創公司,並持續對業界與學界傳授如何避免創業失敗的獨門方法。在業界贏得眾多認可和獎項,包括:《華爾街日報》科技創新獎、InfoWorld二十五大技術長獎、InfoWorld年度風雲科技獎……等。 個人網站:https://www.albertosavoia.com/about.html

基本資料

作者:阿爾伯特.薩沃亞(Alberto Savoia) 譯者:陳依萍吳慧珍 出版社:商周出版 書系:新商業周刊叢書 出版日期:2021-08-05 ISBN:9786267012314 城邦書號:BW0780 規格:膠裝 / 單色 / 304頁 / 14.8cm×21cm
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