فرادرسمفهوم حداقل محصول پذیرفتنی (Minimum Viable Product) چیست؟
هیچ چیز بدتر از این نیست که روزها و سال‌ها وقت خود را صرف ساختن یک محصول کنید و پس از تولید و رونمایی آن، متوجه شوید که بازار خوبی نداشته و استقبال چندانی هم از آن نشده است. پس در عمل چگونه می‌توان بدون حضور یک بازار قدرتمند برای ایده جدید، ریسک رونمایی و تولید آن را مدیریت کنیم؟ شاید اولین چیزی که به ذهنمان می‌رسد، تحقیق و بررسی بازار باشد. اما اگر ایده آنقدر نوین و جدید بود که هیچ پیش‌زمینه‌ای از آن در بازار وجود نداشت، چگونه می‌شود آن را بررسی و پیش‌بینی کرد؟
حداقل محصول پذیرفتنی
«حداقل محصول پذیرفتنی» (Minimum Viable Product) می‌تواند یک ابزار بسیار عالی برای مدیریت ریسک در ایجاد یک محصول جدید و توسعه آن باشد. MVP، حداقل چیزی است که می‌توان در قالب محصول به مشتریان در بازار هدف نشان داد و بازخورد آن را مشاهده کرد. به طور کلی MVP یک سیکل پنج مرحله‌ای است که شامل ایده‌پردازی، تولید نمونه، ارائه، جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل آنها است. این سیکل تا زمانی که منجر به تولید محصولی مطلوب بازار نشود ادامه می‌یابد. در این متن قصد داریم تا نگاهی اجمالی بر دلایل نیاز ما به MVP، اشتباهات رایج در آن و چگونگی ایجاد اولین و حداقل محصول در بازار داشته باشیم.
چرا ما به حداقل محصول پذیرفتنی نیاز داریم؟
شاید باور نکنید اما اینستاگرام، توییتر و... از ابتدا به این شکل نبودند. آنها در مقیاسی بسیار کوچک عرضه و با گذشت زمان، کم‌کم به نسخه کنونی و فراگیر تبدیل شدند. اندرو بوندارنکو، روزنامه‌نگار در حوزه فناوری، درباره MVP این گونه اظهار نظر کرد:
«MVP یک قدم مهم است که به شما کمک می‌کند تا هوشمندانه و به درستی برای راه‌اندازی محصول و کسب‌وکار در آن برنامه‌ریزی کنید. مدیریت ریسک یا خطر، کلید موفقیت در ساخت یک محصول جدید است.»
از اشتباهات رایج در MVP اجتناب کنید
انسان جایزالخطاست؛ اما با پیدایش اینترنت، می‌توان از اشتباهات دیگران در سراسر جهان استفاده کرد و از تکرار آنها در MVP خود جلوگیری نمود. در ادامه تعدادی از اشتباهات رایج را بررسی خواهیم کرد:
استفاده از یک تیم بی‌تجربه
آغاز کار با یک MVP، به این معنا نیست که شما اجازه دارید برای کاهش هزینه‌های خود از تیم فنی با تخصص و توانایی‌های کمتر بهره بگیرید. معمولاً روی حداقل محصول پذیرفتنی که به بازار عرضه می‌کنید، بازخوردهایی را از سمت جامعه‌ی کاربران خود دریافت خواهید کرد. در صورتی که تیم فنی قدرتمندی نداشته باشید، نمی‌توانید از این بازخوردها استفاده کرده و آنها را در قالب بهبودهایی روی MVP خود اعمال کنید. به زبان دیگر و به شکل ساده، تیم فنی‌تان باید شامل مهندسین و طراحان واقعی باشد که رفته رفته بتوانند یک MVP را به سمت بدل شدن به یک محصول نهایی سوق دهند.
MVP را در جهت درست ایجاد کنید
جالب است بدانید که برای پیاده‌سازی، توسعه و عرضه‌ی MVP یک راه درست و یک راه اشتباه وجود دارد. در روش صحیح سعی می‌شود روی پذیرفتنی بودن حداقل محصولی که در حال آماده سازی است تاکید گردد [به این معنا که حداقل محصولی را به کاربر ارائه کنیم که برای او کاربردی باشد]. اما در شیوه‌ی اشتباه مشکل از زمانی آغاز می‌گردد که تمرکز استارتاپ‌ها به سمت ساخت یک حداقل می‌رود و تنها تلاش می‌کنند بی‌هدف یک MVP را آماده کنند.
انتخاب اشتباه روش توسعه
MVP زمانی بهترین بازدهی را خواهد داشت که بازخوردهای حاصل از مصرف‌کنندگان، به طور مستقیم بر توسعه محصول تاثیر داشته باشد. به این فرآیند «توسعه آزمون محور» (Test Driven Development یا در اصطلاح TDD) نیز گفته می‌شود. TDD به عنوان یکی از مهم‌ترین ارکان «توسعه چابک» (Agile Development) صورت می‌گیرد.
MVP خود را به MMP ارتقا دهید
در نهایت باید بگوییم یک MVP زمانی موفق خواهد بود که بتواند یک محصول آماده ارائه را ایجاد کند. اما کدام مرحله از حلقه «ساخت، سنجش و آگاهی» (build-measure-learn) می‌تواند به تولید محصول نهایی منجر شود؟ در پاسخ به این سوال برای برخی از استارت‌آپ‌ها می‌توان گفت وقتی که به «حداقل محصول قابل عرضه» (Minimum Marketable Product) دست پیدا کنید.
برای دستیابی به حداقل محصول قابل عرضه باید بر روی مشکلی که قصد حل آن را دارید تمرکز کنید و یک راه‌حل مختصر و مفید ارائه کنید. سپس از خود بپرسید: کوچک‌ترین یا کم‌ترین مشکل پیچیده‌ای که مشتری بابت حل آن حاضر به پرداخت هزینه است چیست؟ معدود محصولاتی هستند که در دنیای دیجیتال می‌توان آنها را محصول نهایی دانست، اما MMP برای بیشتر آنها می‌تواند نقطه عطف مهمی در این فرآیند به شمار آید؛ وقتی که برای اولین بار مردم حاضر می‌شوند تا محصول شما را خریداری کنند.
حال اگر قصد فراگیری بیشتر در این زمینه را داشته باشید، شاید مطالب و آموزش‌های زیر بتوانند برای شما مفید باشند:
کاپریلا، جایی است که هوش مصنوعی و علم داده از یک سوی و دانش تبلیغات دیجیتال از سوی دیگر به هم می‌رسند. در کاپریلا آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی را برای آنالیز محتوای وب و درک علاقه‌مندی کاربران استفاده کرده و مرتبط‌‌‌ترین کالاها و خدمات را به کاربر معرفی می‌کنند. جهت کسب اطلاعات بیشتر در ارتباط با نحوه تبلیغات هوشمند و شروع همکاری با کاپریلا می‌توانید با این شرکت از طریق آدرس اینترنتی kaprila.com در ارتباط باشید.
^^
