最小化可行性产品（续）

最小化可行性产品（续）

中国式众筹给我们很大的鼓舞是运用中国式众筹的思维，我们可以发现身边有很多“宝藏”。

但是我们如何获得“宝藏”？从成功的企业实际中总结出的方法论是我们的理论指导。最小化可行产品是验证企业增长模式的有效方法。

最小化可行性产品，Mininmum Viable Product，通常用MVP表示。

一、MVP的目的

两个目的：

1、占领市场。有句话说的非常好：在你想到的任何一个具有创造性思维的idea，全世界最少有五个人同时在想。如果你无法尽早的接触你的目标用户，在你的目标用户心智中打下你产品的烙印，这个市场就会被别人占领，所以更早的接触用户可以达到占领市场的目的。

2、验证需求。传统的瀑布式开发流程、从调研、到设计、到研发、再到推向市场，是一个漫长的过程，先不说你调研的结果准不准确，退一万步说你通过调研确实发现用户真实疼点，也无法适应快速变化的市场，相反你通过MVP进行小样本调研，快速进入市场，接触用户，获得反馈，不断的修改产品，将极大的减少试错成本。

二、MVP产品形态

1、产品介绍视频

风靡全球的文件共享产品Dropbox，当时在想法初期，其实并没有开发一个产品出来，而是采用了MVP的方法，他们制作了一个3分钟的演示视频，描述他们产品内容，并留下产品注册方式。注册用户一夜之间从5000暴增到75000。

这种视频介绍的好处就是你有数据作支撑，不讨论注册用户数，至少你有视频播放量这种简单的数据吧，所以视频播放是一种性价比很高的mvp形态。

2、高保真原型

现在的原型制作工具都很强大，墨刀、flinto、mockplus、Axure等都能制作高保真的原型，模拟实际的使用情况，从而发现用户的需求。

3、纸质原型

如果觉得高保真原型太浪费时间，那么纸质原型也可以满足用户的使用需求，获取用户反馈意见。但前提是你的纸质原型画要好，别画一堆用户都看不懂的东西。

4、虚拟的mvp

做一个视觉效果没有问题，但功能是假的虚拟产品。让消费者感觉他们在体验真实的产品，但是实际上产品背后的工作都是手工完成的。

比如电子邮件营销公式sendwithus案例就很经典、他制作一个高保真的使用界面，但功能都是假的，当用户点击某项功能的时候，就弹框提醒用户，提示用户申请成为他们早期服务的测试资格。

统计这些用户的点击动作，则是他们用来分析哪些功能是需要的哪些是不需要的数据，并且他们还得到了一批早期用户的测试申请，可谓一箭双雕。

5、碎片化的MVP

利用现成的工具和服务做产品的功能演示，而不是完全自己开发。通过这种方式，开发者可以更高效地利用有限的资源。

6、博客

通过博客可以很容易的在目标群体中验证自己的想法，通过双向的交流可以在 MVP 开发过程中及时收集用户的反馈意见。

三、如何实现mvp

1、前期用户调研

虽然mvp从某种意义上来说，是用户调研的一种延伸，但并不代表它能代替用户调研，毕竟它本身是一款产品，为了降低你的试错成本，前期调研比不可少。

2、借助外力

如果有第三方插件、或者工具可以借助，就尽量去用。比如别人的某些地方设计比较好，有源代码，你就可以直接买过来用，这个时候的核心目标是快速上线，不用尽善尽美，如果市场验证不合格，你做的尽善尽美，最后推到重来，反而是一种资源的浪费。

3、选择平台

现在有很多平台，ios、安卓、微信小程序、微信公众号H5网页，这些都是平台，根据你的预算和时间要求，酌情考虑选择哪个平台。这里建议用微信公众号，因为改起来方便，不需要像ios和安卓那样发版，ios发版还需要长时间的审核，而且随着技术的发展，H5的体验接近于原生，所以微信公众号H5网页是MVP的首选。

4、众筹

比如你想制造一款高科技的自行车，没钱，你就可以把你的想法拿出来众筹，支持你的人多，说明他们觉得你这个项目靠谱，你就可以做。同时众筹还可以接触到对你产品感兴趣的早期用户，都省得你去找种子用户了，同时他们口口相传和对产品的意见反馈对你产品成功与否至关重要。

5、登陆页

登陆页是访客或潜在用户了解你产品的门户，是介绍产品特性的一次营销机会，也是在实战中验证 MVP 的绝佳时刻，你可以藉此了解产品到底能不能达到市场的预期。例如，可以在登陆页增加一个单独的页面来显示价目表，向访客展示可选的价格套餐，用户的点击不仅显示了他们对于产品的兴趣，同时了解什么样的定价策略更能获得市场的认可。

6、A/B测试

当不确定如何才能有效地提升注册率和转化率时，可以尝试 A/B 测试。开发两版页面，将两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户，然后通过 Optimizely, Unbounce 或 Google Analytics 等分析工具，了解用户对于不同版本的反馈。

7、投放广告

投放广告是验证市场对于产品反应的有效方法。通过广告收集对于你的早期产品的反馈。可以通过网站监测工具收集点击率、转化率数据，并与 A/B 测试结合起来。