スタートアップにとっての科学的アプローチの利点について

おそらく、新製品を市場に投入するための無駄のない原則の適用について既に聞いたことがあるでしょう。 そのようなアプリケーションの主なイデオロギー家であるエリック・リースによると、スタートアップが製品を開発するときにできる最も非効率的なことは、誰も必要としないものを作成することです。



これを回避するために、Rhysは理論上ささいなアイデアを提供します。 それでも潜在的なクライアントが必要とするものをできるだけ早く理解することです 。 しかし、それを行う方法は? そして最も重要なこと-リーンはどこで、科学的なアプローチですか?







無駄のない原則から始めましょう。 それ自体では、「節約」とは、企業がその有効性が証明されるまでアクションを実行しないことを意味します。



ライスは、スタートアップの有効性の基準として、周囲の世界(市場、顧客、流通チャネルなど)に関する検証済みの情報を受け取ることを検討することを提案しています。 ライス自身は、このプロセスを有効な学習と呼んでいます。



しかし、驚いたことに、この知識を最も効果的に得るために、ライスは(はい!)古い、優れた科学的方法を提供しています! その本質を思い出してください:



  1. 世界の観察が行われます
  2. 観察に関する質問が寄せられています。
  3. 仮説フォーム-質問に対する想定される回答
  4. 仮説を確認/反証する実験が行われています
  5. 実験の結果は解釈され、新しい質問の定式化、概念フレームワークの作成などに使用されます。 サイクルが閉じます。


Rhysでは、これはすべて少しシンプルに見え、 「Build-Measure-Learn Feedback Loop」と呼ばれます



最初に、著者は仮説の定式化を推奨します(最も重要なもの-いわゆる「信仰の飛躍」の前提-最初に来る)。



その後、彼は仮説をテストするために設計された最小実行可能製品(MVP )を構築することを勧めます。 実際に実験を行います。



次に、MVPを使用して、「市場へ」行き、潜在的な顧客から定量的な(!)結果を取得します。 世界のデバイスを正しく理解しているかどうかのアイデアを確認(または反論)する必要があります。ユーザーが機能Aを必要とするか、チャネルBを介して製品を販売する権利があるか、消費者がdenyuzhkで製品に支払う準備ができているかなどです。



そして、フィードバックを受け取った後、このサイクルを繰り返します。 科学的な方法がここでも機能することが判明しました(驚いた)。



「しかし、利益[1]とは何ですか?」、利益に熱心な好奇心の強い読者が尋ねます。



そして、親愛なる友人たちの利益は、私たちが新しいSUMIT WarmUpイベント形式を立ち上げたことです! 参加者は、リーンスタートアップの方法論に従って、週末に自分の(または他の誰かの)アイデアのビジネスモデルで仕事をする機会を得ることができます。



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[1](英語)利点、有用性、利点-約。 作者



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