讀書筆記-爆賣產品這樣來！前Google創新主管用小投資測試大創意的實用工具書

最近針對這本書，我舉辦了一個讀書會分享活動，有興趣的朋友可以來報名參加。

報名連結：https://www.accupass.com/go/hot-selling-product

為什麼想讀這本書?

這本書其實我早在2021年剛出繁中版本時就已經在閱讀了，一直到今年我還是時常反覆翻閱這本書，這是因為它對我做產品或課程的「市場前測」，以及「群眾募資」行銷諮詢顧問上有很大的幫助，可以說對我有很大的啟發。

我認為如果你有任何新事業、新構想，想要快速投入市場並且驗證需求，但卻不知道該怎麼做的話，這本書將會對你有很大的幫助。

本書結構與編排：

作者的寫作方式是先從個人創業失敗的故事來帶入，讓你了解為何他會寫這本書 (失敗的反思和反擊)，以及他後來發展出這本書的全套方法論。

整本書的結構和編排是以線性描述的方式，先從理論概念談起，接下來一步一步帶著你了解作者的核心觀點和方法論，最終教你如何打造和驗證「對的它」的產品或服務。

這本書該怎麼讀：

建議你第一次可以快速從頭讀完，在對整本書的內容有基本的概念之後，再反過來從第八章「完整案例呈現」再次閱讀，透過作者實際的案例來回顧複習你先前讀過的概念。

然後當你開始實作的時候，可以把這本書作為工具書，反覆拿出來閱讀你所需的單元內容，比方說：針對自己的新構想，正在發想「前型設計」時，但卡關想出來的時候，就可以複習第五章「前型設計工具」，參考作者舉的一些例子和不同的工具類型。

或者當你正在驗證你的「自我數據」時，你不太清楚最終得到的數據是否能有效驗證你的假設，這時你可以重新看一下第172頁的「代價量表」和「對的他量表」。

這本書的重點：

這本書的書眼在p.265，作者把如何驗證市場需求的方法論的流程，簡單列條成七個步驟，我整理如下：

• 一、發想構想。
• 二、確認市場參與假想。
• 三、當市場參與假想變成用數字說話的XYZ假設。
• 四、再縮成小規模且容易測試的xyz假設。
• 五、利用前形設計技巧做實驗，蒐集自我數據。
• 六、透過「代價量表」和「對的他量表」，分析自我數據。
• 七、決定下一步：做就對了、放棄它，或是做微調。

這本書的精華整理：

首先，作者在書中反覆強調新構想（產品/服務）投入市場的情況，多數都是以失敗告終，作者稱為「市場失敗定律」，這裡先定義一下什麼是失敗：「對新產品投資的實際結果不知或與預期相反的成果」，相反地市場成功指的「對新產品的投資符合或超越期望的成果。」

一、為什麼多數創業或溝通都失敗的原因：

成功取決於要做對許多「關鍵因子」，而這些因子彼此會互相影響，缺一不可。

打比方：就好像籃球比賽，要從後場發球開始，需要經過球員之間的相互配合，包含運球、傳球、擋切、投球…等等一連串的動作，最終才能夠進球得分成功，這當中只要有一個環節失誤，就會導致失敗。

作者在書中列了一個簡單的公式如下：

• 對的ＡＸ對的ＢＸ對的ＣＸ對的ＤＸ對的Ｅ＝成功
• 如果其中一個環節錯了，如就會變成對的ＡＸ錯的ＢＸ對的ＣＸ對的ＤＸ對的Ｅ＝失敗

而失敗常見的原因有那些，作者總結有三個常見因素，可以用一句話來說明：失敗（Failure）於推行（Launch）、營運（Operation），或前提（Premise）上，可簡單縮寫成：FLOP，各別意思如下：

• 失敗於推行上，可能是銷售或行銷上的失敗，沒有人或沒有找的對的人知道自己的產品。
• 失敗於營運上，可能產品功能設計上不如使用者預期，或是服務體驗上出了問題。
• 失敗於前提上，你的產品可能消費者就是沒興趣，或是就算知道、就算了解了你的產品，但是消費者可以找到更好的替代品。

其中作者認為「前提」最為重要，如果你一開始就沒有打造出「對的它」，也就是消費者真正需要的產品的話，你在推行和營運上做的再好也沒用。（關鍵因子只要有一個為０，乘法算下來一樣是０）

而「對的它」是這本書最核心的概念，不過作者也表示就算找到「對的它」也不代表你一定會成功，這是因為影響成功的因素太多了，沒人可以保證成功，而且所謂「找到對的它」，指的是「構想的成功」，但不表示「你的成功」，這是因為很可能別人也跟你一樣找到構想的成功，但執行的比你更快、更好。

不過雖然不保證找到對的它你的事業就一定會成功，但至少你的成功機會大幅提高，這也是這本書的重點目標。

二、怎樣才能找到「對的它」?

這部份要反過來想，什麼是「錯的它」? 為何我們會找到錯的它?

首先人們容易找到「錯的它」，是因為用了錯誤的方式和邏輯去理解市場需求，常見的錯誤方式包含：市場調查、焦點團體，他人的建議…等等。

首先，市場調查或焦點團體是許多公司要投入新產品開發前，常用調查工具與方法，但這些方法有許多缺失是許多人並不知道的，比方說：

• 溝通曲解，你所想的、所傳達的概念，很可能出了問題，或者接收者(調查對象)不一定跟你想的一樣。(你也可能不小心引導了用戶去回答出你想要的答案)
• 不擅預測，人們不太擅長預測自己是否喜歡或討論一項新事物，也不清楚自己可能使用的頻率。
• 不付代價，人們沒有利害關係時，他們的意見很多時候就只是說而已，不代表未來真實的行為。(嘴巴說的和真的去做有很大的距離。
• 確認偏誤，人們很難客觀地去收集資訊，容易去找能夠證實自我信念的數據，不自覺地忽視反方立場。

上述問題重要其實是「不付代價」這部份，簡單說人們通常習慣驗證自己的構想時，選擇使用它人的建議，比方說「朋友都說覺得我的想法有市場」，或者「我在網路上查到一些資料，證明我的想法是對的…」，這些你會發現都可以歸納為「他人的想法」，完全沒有經驗任何客觀的驗證，而且當有人質疑你的時候你可能還聽不進去相反的意見，或者就算你聽見了，你也會陷入兩難的局面。

依照「他人的想法」去驗證自己的想法，這種情況作者稱為「空想地帶」，我自己把它解釋成「願望思維」，陷入兩難情況，作者稱為「錯誤肯定」和「錯誤否定」的情況，前者指的是你收集了一堆肯定自己想法的數據就開始去執行投入的情況，後者是你收集了一堆否定自己想法的數據就想放棄的情況。

可惜的是這兩者情況往往都是錯的，那麼我們該怎麼解決上述的情況?

三、數據比意見更重要

作者認為唯有根據數字和客觀事實來做決策，才能夠提高我們的成功率，而「好的數據」有下面這幾個特徵：

• 新鮮度，越新越好，因為世界的變化越來越快，舊數據不能拿來當未來決策依據。
• 強力關聯度，可以直接拿來評估產品或決策的數據。
• 確知來源，不要用「他人的想法」或網上找來的資料作為佐證，因為你永遠不知道這些數據是怎麼做出來的？
• 統計顯著性，有充足的樣本來確保結果不是隨機的。

什麼是「他人的數據」? 指的是：「由他人、為了其他專案、在其他時間和場合、用其他方法蒐集並整理的市場數據。」從這個定義再對比上述什麼是好的數據來看，就可以明白為何不能用他人數據來做為自己的決策判斷。

最終為了解決上述問題，你要做的就是收集「自我數據」，也就是可以用來驗證自己構想的一手數據，並且符合上述好數據的特徵。

四、市場測試工具

在收集「自我數據」來驗證自己的構想前，我們需要先解決一個問題：「做出可以清楚辨識市場大小的假設。」也就是你要先把你的構講想清楚，這是因為很多人常常說不清楚自己的構想，很自然後續就很難做好驗證。

具體上我們該如何去模糊化、並且釐清自己的思考呢？

作者建議我們第一步可以用「市場參與假想」（Market Engagement Hypothesis, MEH）的方式，也就是用短短一句話來涵蓋構想的基本前提，對市場參與的情況期望，比方說：

• 一開始的構想你可能會這樣說：超俗賣壽司，便宜的壽司餐車，提供99美分的低價鮪魚捲。
• 如果改成「市場參與假想」的話：如果像其他速食一樣提供快速又平價的壽司，許多喜歡吃壽司的人會選擇它，而非選擇漢堡、塔可餅或其他較不健康的食物。

接著第二步，我們要嘗試用「數字來說話」，它的好處是可以將含糊不清的意見轉換成可以實測的假設。

• 比方說你原來的意見：「我相信把「訂閱」的按鈕做大一些，就可以得到多一點的點擊數。」這段話你一看會發現一堆不清楚的形容詞。
• 如果改成「用數字來說話」的話：「如果把「訂閱」按鈕調寬20%，就會得到至少多10%的訂閱人數。」

這樣一改你會發現，原來只是含糊的想法就變成明確性的假設，還可以進行實測，這裡的重點不是你的假設一開始就有什麼依據 (要測試後才有)，而是你的假設要設計成明確可驗證才對，而量化是個最簡單有效的方法。

結合上述二步之後，作者再進一步提出一個可以把「市場參與假想」具體化的方法，叫做「XYZ假設」（這裡英文全大寫，它是有特別意義的，後續會說明），也就是把你的構想描述成下面這樣的公式：

• 至少有X%的Y會Z。

這裡的X指的是目前市場的特定百分比，也就是我們能夠在目標市場取得多大的分量（市場佔比），Y是目標市場的明確描述，也就是目標市場是什麼?而Z則是你期望市場對構想的接受情況為何?(程度)。

下面我們用書中的一個案例來解釋，就可以更清楚：

• 原有的想法：住在重度汙染城市的一些居民，會有興趣購買合理價格的裝置，幫助他們監測並避免空氣汙染。
• 如果改成ＸＹＺ假設的話：至少有10%住在AQI>100的居民，會購買價格120美元的可攜式空汙染感測器， (AQI指的是空氣品質指數，也就是對空氣汙染的客觀測量)。

下面我們用一個比較表格來表示，使用「XYZ假設」前後的差異：

不過我想這時你也會發現「XYZ假設」要驗證的話，很多時候是相當困難的，你多半沒有足夠的資源去驗證，因此我們需要縮小假設，讓假設變成可立即行動和實測的話，作者把它稱為「xyz假設」(小寫英文)。

我們同樣以上述的例子來看：

• 原來的大寫Ｙ：世界上AQI>100的居民
• 我們縮小假設後y：中國北京，或是北京幼兒園的家長

這裡縮小的重點，除了讓你的實測可以真的落地去執行對外，也要確保自己的樣品數不能太小而失去統計顯著性。至於樣品數多少才足夠? 作者給了一個經驗值是至少是100~1000份左右，而且你抓的受眾也不能隨便，也要符合你原先預期的目標市場人群 (可能會真正購買你產品或服務的人)。

至於我們該如何驗證xyz假設，作者提出了這本書的關鍵方法：前型設計。

五、前型設計(Pretotyping)

前型設計指的是：可以迅速又低廉的方式驗證一個構想，是否值得追求和建立，它有別於一般常見的「原型設計」，主要是用來測試産品或服務的構想是否可建立、要如何建立、如何(與是否能)運作最佳的尺寸或形狀等等。

簡單說，前型設計在乎的是產品有沒有市場，而原型設計在乎的是產品能不能用，作者認為要先確定一個構想到底有沒有市場之後 (對的它)，再來考慮使用者能不能用的問題。(後續執行的品質)

補充：和原型不同的地方在於，前型可以解釋下面的問題

• 我會使用嗎?
• 我會如何使用、多常使用，以及在什麼時候使用?
• 其他人會購買嗎?
• 他們願意花多少錢購買?
• 他們會如何使用、多常使用，以及在什麼時候使用?

「前型設計」有那些種類：

最後補充重點，好的前型設計必要滿足下面三個條件：

• 目標客群願意付出某種程度的代價，以產生自我數據
• 前型可迅速執行
• 執行前型成本低廉

有關代價這部份該怎麼思考，接著我們來看看下面的分析工具。

六、分析工具

所謂的「代價」，作者指的是：skin in the game，也就是人們必須付出/損失一定程度的資源(金錢、時間、資源、注意力)和風險，來證明他們是真的對我們的產品有興趣。

為了幫助我們理解，作者提出了一份「代價量表」(Skin in the game Caliper)　來給予各種代價打分數，整理如下：

從上面這個「代價量表」你會發現，只要用戶越痛，所承擔的風險越大的話，就越能”證明”他們是真的對我們的構想有興趣，而不只是用嘴巴上講講而已。

以「群眾募資」行銷的方法來看，「前測問卷」收集名單的方法，比較接近1分的方式，在證據力上還是稍微弱一些，如果真的想要更加驗證自己的構想或產品的話，可以再多嘗試不用的前型。

「對的它量表」

下面是「對的它量表」，當你設計完一個前型來實測你的「xyz假設」之後，你會得到一個結果數據，再拿這個結果來對比你原來的假設，看看結果是否有符合你的假設，並落入那個百分比當中。

實務上我們可能會進行至少3~5次以上的前型設計，並且每次都會依據上一次的結果做微調，不過3~5次只是作者的建議值，實務上到底要測多少次，可以依照下面的原則來思考：

• 你打算對這構想做出多大的投資？
• 萬一這個構想不中用，你能承擔多少時間或金錢的損失？
• 你需要多大的把握才能做決定？
• 你目前實驗得出的結果，可以做出結論嗎？

七、戰術工具箱：可塑性戰術

實務上有些方法可以加速前型設計實驗流程，包含下面幾個戰術：

• 放眼全球、在地測試．盡可能選擇最低成本（金錢、人力）的方式來進行實驗，不要搞得太複雜。「用取得數據的距離」來衡量測試方案。
• 以後測試不如現在測試，光說不練沒用，不如早點測試，不要倉促「上市」，但要急於「測試」。「用取得數據的時數」來衡量測試方案。
• 思考如何便宜再便宜，「用取得數據的花費」來衡量測試方案。
• 放棄前先微調翻轉，測驗後失敗沒什麼了不起，也不用絕望，盡快微調再進行下一輪新的測試，測試過程也是一種學習，你可以看到一些你一開始沒想到的事實。

小結：

這整本書是一套前測方法論，可適用於各個行業的新創公司、社會組織，或者是現有公司想投入新事業、新產品或新服務時，提前在市場試水溫，而對我而言則可以用在群眾募資的前測階段，或者最近我在研究一些社會創新議題，或是非營利組織的新方案…等等。

如果你也有這方面的需求和問題，大力推薦你閱讀這本書，也歡迎你跟我交流你的使用心得喔。