3.2　一步一步测试

测试过程概述

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生成假设：为成功实施你的创意，哪些假设必须经过测试是真的？

在你“离开办公室”之前，使用价值主张和商业模型画布来确定要测试的内容，确定哪些为成功实施你的创意，必须经过测试是真的假设。

将所有假设进行排序：哪些假设可能毁了你的业务？

并不是所有的假设都是同等重要的。有些假设可以毁了你的业务，而有些假设只是在那些最重要的假设为真时才起作用。因此，我们要从那些最重要的假设开始。

设计你的实验与测试卡

用这个简单的测试卡结构化所有实验。从最关键的假设开始实验。

使用学习卡捕获你的洞察力

用这个简单的学习卡使你获取的洞察力结构化。

你的学习速度有多快？

矗立在你和发现客户及合作伙伴的真正需求中间的是，你和你的团队能够以怎样的速度持续地完成设计/创建、测试/衡量、学习循环。这被称作周转周期。

你学习的速度非常关键，特别是在价值主张设计的早期。当你刚刚启动时，不确定性是最大的。你甚至不知道客户对你想关注的工作、客户的痛点、客户的利益是否感兴趣，更不要提他们是否对你的价值主张感兴趣。

因此，在早期设计一些超快速的实验并产生最大化的洞察力，使得你可以快速进行调整。故而在启动早期就开始写商业计划书或者启动一个大型的第三方市场调研是多么错误的行为，当然这些行为在后期是比较有效的。

学习的工具

快速塑造你的创意，分享、挑战并不断迭代更新，并且生成假设以测试。

快速获得第一手关于市场的洞察力。由于是自己采取的行动，因此获取的洞察力可以确保时效性和高相关性。你也可以基于获取的洞察力而采取快速的行动。

使用实验库里的所有实验方法。当不确定性高的时候，采用那些快速的实验方法。当你有证据表明你已经沿着正确的方向进行时，接下来采用那些更加可靠的、比较慢速的方法。

商业计划书是一种比较精炼的文件而且通常不会有什么内容要更改。当你已经有了清晰的证据且正在接近执行阶段的时候，开始制定详细的商业计划书。

市场调研通常花费不菲且需要比较长的时间。这种方法并不是一种最优的方法，因为它不能支持你进行快速的调整。然而在进行现有价值主张的改善时，这种方法会更加有效。

试验性项目通常是公司内测试一个创意必然会采用的方法。然而，在此之前，建议先进行一些快速且低成本的实验，因为大多数的实验性项目通常基于相对比较成熟的价值主张，这些实验性项目需要大规模的时间和财务成本。

迭代的速度越快，你可以学到的东西越多且成功得越快。

基于快速实验的六轮快速迭代循环比基于慢速实验的三轮长迭代循环，可以产生更多的洞察力。因而，相比慢速实验方法，快速实验方法将会更加快速地产生更多学习洞察力以更显著地减少风险和不确定性。

不要浪费你的时间！

想象一下，你花了一个星期、一个月或者更长的时间完善你的创意。想象一下你花了如此多的时间冥思苦想如何才能产生更具增长率的数字，但是却发现你的客户与合作伙伴可能根本不在乎你所谓的价值主张。这是在浪费时间！

要避免的5个数据陷阱

通过批判性思考你的数据以避免失败。实验产生有价值的证据可用来降低风险和不确定性，但它们无法100％预测未来的成功。此外，你可能简单地从你的数据得出错误的结论。避免以下5种陷阱，以确保你成功测试你的创意。

假正面陷阱

风险：看到其实不存在事物。

发生情况：当你的测试数据误导你下结论，比如你的客户有一个痛点，但其实这不是真的。

小贴士

• 在你测试正方形之前测试圆形。了解客户的相关情况，以避免被不相干的积极信号或价值主张误导。
• 在做重要的决定之前，针对相同的假设设计不同的实验。

假负面陷阱

风险：没有看到其实存在的事物。

发生：当实验没有发现，比如一个客户真正在做的工作。

小贴士

请确保你进行了足够的测试。文件托管服务商Dropbox最初通过谷歌关键字广告测试客户的兴趣。因为没有足够的人点击他们的广告，Dropbox认为这个假设是不存在的。但事实却是相反的，之所以没有人搜索是因为它是一个新的市场，而不是因为人们并不感兴趣。

“局部最大值”陷阱

风险：错过了真正的潜力。

发生：当你进行实验时，往往围绕局部效益最大化而沾沾自喜，进而忽略了更大的机会。例如，当存在一个更加盈利的模式时，积极的实验反馈可能会导致你坚持一个更加不盈利的模式。

小贴士

专注于学习，而不是持乐观态度。如果测试数据是积极的，但数据看起来好像应该是更好的（例如，更大的市场、更多的收入以及更好的利润），要义无反顾地回到设计更好的备选方案中去。

“用尽最大”陷阱

风险：忽视限制因素（例如，一个市场）。

发生：当你认为一个机会比现实中的更大时。例如，当你觉得你只是基于一个很大的人群中的一部分在进行抽样测试，但实际上却是在测试整个人群。

小贴士

设计有潜力的测试题目，而不是立即就能解决的测试题目。

错误的数据陷阱

风险：在错误的地方调研。

发生情况：你可能因为查看错误的数据而放弃一个机会。例如，你可能会放弃一个创意，因为你正在测试的客户不感兴趣，可你没有意识到，有些客户却是感兴趣的。

小贴士

在你放弃之前，重新设计其他方案。