MVP 不是更便宜的产品，它是关于智能学习的
MVP 不是更便宜的产品，它是关于智能学习的
原文：https://medium.com/hackernoon/an-mvp-is-not-a-cheaper-product-it-s-about-smart-learning-77eed770f60c
最小可行产品(MVP)并不总是你最终产品的更小/更便宜的版本。定义 MVP 的目标可以为你节省大量的时间、金钱和悲伤。
中心地带上空的无人机 我在斯坦福遇到了一家小的创业公司，他们想用一架超光谱相机在农田上空飞行无人驾驶飞行器(无人机)来收集超光谱图像。这些图像将能够告诉农民他们的植物有多健康，是否有疾病或害虫，是否有足够的肥料和足够的水。(相机的分辨率足以看清单个植物。了解这一点意味着农场可以更好地预测他们的田地产量，是否应该处理特定区域的害虫，以及只在需要的地方施肥和浇水。
(无人机比卫星更好，因为分辨率更高，有可能在田野上空飞行更多次，也比飞机更好，因为成本更低。)
所有这些信息将有助于农民通过使用更少的水和化肥/化学品，但只在需要的地方施用，来增加产量(赚更多的钱)和降低成本。
他们的计划是成为一个名为“精准农业”的新兴行业的数据服务提供商他们会每周去一个农民的地里，驾驶无人机，收集和处理数据，然后以一种简单易懂的形式交给农民。
农场上的客户发现 我不知道斯坦福有什么，但这是我见过的第四或第五家使用无人机、机器人、高科技传感器等的精准农业初创公司。这个团队引起了我的注意，他们说，“让我们告诉你我们与潜在客户的对话。”我听着，当他们描述他们的客户采访时，似乎他们已经发现——是的，农民确实明白无法详细了解他们的田地里发生了什么是一个问题——是的，理论上有这样的数据是很好的。
因此，团队认为这就像是他们想要建立的一个真正的企业。现在他们正在筹集资金来建造一个原型最小可行产品(MVP)。)都好。聪明的团队，超光谱成像、无人机设计的真正领域专家，客户发现的良好开端，开始考虑产品/市场适合度等。
精益不是一个工程过程 他们向我展示了他们下一步的目标和预算。他们想要的是一个快乐的早期客户，认识到他们的数据的价值，并愿意成为一个布道者。伟大的目标。
他们的结论是，获得一个满意的早期客户的唯一方法是构建一个最小可行产品(MVP)。他们认为 MVP 需要 1)演示无人机飞行，2)确保他们的软件可以将田地的所有图像拼接在一起，然后 3)以农民可以使用的方式将数据呈现给农民。
并且他们合乎逻辑地得出结论，这样做的方法是购买一架无人机，购买一台超光谱相机，购买图像处理的软件，花费数月的工程时间将相机、平台和软件集成在一起，等等。他们给我看了他们做这些事情的基本预算。合乎逻辑。
而且错了。
团队混淆了 MVP 的目标(看看他们是否能找到一个乐意为数据付费的农民)和实现目标的过程。他们的目标是正确的，但测试它的 MVP 是错误的。原因如下。
该团队的假设是，他们可以提供农民愿意付费的可操作数据。句号。由于这家初创公司将自己定义为一家数据服务公司，归根结底，只要他们能及时获得信息，农民就不会在乎数据是来自卫星、飞机、无人机还是魔法。
这意味着购买无人机、相机、软件和整合时间的所有工作都是浪费时间和精力——现在。他们还不需要测试这些。(有大量的存在证据表明低成本无人机可以搭载摄像头。)他们首先定义了错误的 MVP 来测试。他们首先需要测试的是农民是否关心这些数据。
所以我问，“租一架照相机、飞机或直升机，飞越农民的农田，手工处理数据，看看农民是否愿意为这些信息付费，会不会更便宜？你不能在一两天内完成吗，只要你想要的十分之一的钱？”哦…
他们想了一会儿，笑着说:“我们是工程师，我们想测试所有很酷的技术，但你想让我们测试我们是否首先有一个客户关心的产品，以及它是否是一项业务。我们可以做到这一点。”
聪明的团队。他们开始思考如何重新定义他们的 MVP。
吸取的经验教训
- 最小可行产品并不总是你最终产品的更小/更便宜的版本
- 想想廉价的黑客来测试目标
- 伟大的创始人会关注奖励
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