4. MVP에 대해 다시 이야기하자, 최소한의 사용성 제품
MVP의 기본 개념은 이전 블로그에서 언급한 바 있으며, 본 과정 학습에서는 MVP에 대해 언급하였으므로 MVP 사고를 업무에 활용하는 방법을 정리해 보겠습니다.
MVP를 빠르게 사용하기 위한 몇 가지 원칙:
- 논리를 미리 추론하고 맹목적으로 검증하지 않음
- Short 보드가 아닌 Long 보드 검증
- 독창적인 저비용 솔루션
MVP의 반대편
1. MVP 빠른 활용 원칙
1.1 논리를 미리 추론하고 맹목적으로 검증하지 마십시오.
사용 가능한 최소 제품을 설계하기 전에 확인하려는 문제, 수집할 데이터 항목, 이러한 데이터 항목의 가능한 결과 및 다른 결과로 표시되는 결론에 대해 명확하게 생각해야 합니다.
소프트웨어 엔지니어링의 TDD(Test Driven Development)와 유사 하게 먼저 원하는 결과를 나열한 다음 디자인 논리를 불명확하게 만들거나 데이터 관리를 놓치고 리소스를 낭비하지 않도록 디자인을 뒤집습니다.
1.2 숏보드가 아닌 롱보드 검증
숏보드는 최대한 잘라서 롱보드에 자원을 투입
핵심적이고 차별화된 경험에 집중하십시오.
예를 들어, 12306의 첫 번째 버전은 MVP였고 전체 제품 경험이 너무 나빴지만 롱보드는 여전히 완전히 반영되었습니다. 투표가 있습니다.
이 시대에는 기본적으로 다양한 제품 형태가 생각되거나 구현되었으며 시장에서 발판을 마련하기 위해 더 높은 평균 점수에 의존하지 않고 단일 차원에서 기존 계획의 10 배를 달성하는 것이 좋습니다. 따라서 실수 없이 평범한 시도를 하는 것보다 이 롱보드를 검증하는 MVP가 되는 것이 더 중요하다.
1.3 창의적인 저비용 솔루션
최소한의 사용 가능한 제품을 설계할 때 가장 중요한 제안을 검증하기 위해 저비용 솔루션을 창의적으로 제시해야 합니다.
1.3.1 시스템을 인간으로 교체
사실 길을 나서기 전에 그렇게 잘 준비할 필요는 없고, 많은 경우에 사람의 힘으로 먼저 시험을 버틸 수 있습니다. 서비스가 정말 신뢰할 수 있다면 문제를 해결하기 위해 시스템 기능을 빠르게 반복하고 사용하기에는 너무 늦을 것입니다.
1.3.2 타사 시스템 사용
오늘날의 인터넷 인프라는 SaaS에서 PaaS로, 클라우드 서비스에서 웹 사이트 구축, 전자 상거래, 지불 및 소규모 프로그램에 이르기까지 당시보다 훨씬 높기 때문에 MVP 구축의 문턱은 점점 낮아지고 있습니다. .아이디어를 빠르게 검증하려면 가능한 한 타사 서비스를 사용해야 합니다.
1.3.3 규칙을 사용하여 장면 범위 좁히기
지능형 고객 서비스 로봇을 만드는 데 자원을 투자할 계획이며 이제 사용자가 문제를 해결하기 위해 기계와의 대화를 수락할 수 있는지 여부를 확인하려고 합니다. 자연어 이해 알고리즘과 데이터가 있기 전에 장면을 좁혀서 대화 제공의 구현 어려움을 단순화할 수 있습니다. 예를 들어 조건을 설정할 수 있는데, 사용자가 수령 확인 후 3일 이내에 주문 상세 페이지를 열면 해당 상품이 반품될 가능성이 매우 높습니다. 이때 반품 상담을 위한 항목이 나타납니다. 클릭 후, 그것은 기계 고객 서비스의 과정을 입력할 것입니다. 이 프로세스는 반품 문제를 해결할 수 있는 능력만 있을 수 있으며 간단한 QA 쌍으로도 완료할 수 있으며 구현 난이도에 대한 요구 사항이 크게 줄어듭니다.
2. MVP의 이면
MVP만이 올바른 방법론은 아니며 많은 사람들이 MVP와 Lean 사고에 동의하지 않았습니다.
검증을 완료하기 위해 특정 양과 복잡성을 요구하는 많은 제품 모델이 있습니다.MVP는 일부 링크의 가정이 사실인지 여부만 검증할 수 있습니다.한 MVP에 모든 보물을 걸지 마십시오. 특히 비교적 성숙한 분야를 가진 제품의 경우 제품 경험 세부 사항의 중첩이 핵심 경쟁력을 구성할 수 있으며 MVP에서 구축하기 어려울 수 있습니다.
3. 요약
제가 최근에 작업하고 있는 제품과 합치면 B-end유저를 위한 제품입니다 좋은점은 제3자 시스템을 합리적으로 이용하여 우리제품을 빠르게 개발할수 있다는것입니다 단점은 사업이 너무 복잡하다는것입니다 , 구축된 MVP는 검증이 어렵고 제품 개발 주기가 너무 길어 업계 발전과 심각하게 동떨어져 있습니다.
추천 도서:
1. 린 스타트업
2. 도요타 생산 시스템