Ash Maurya (作者) 张力文 , 王静源 (译者)

没有任何方法论能确保创业成功。但是优秀的方法论可以为你提供一套反馈闭环， 让你不断学习，持续进步。

这本书提供了很多实用的创业产品增长关键指标、方法论、案例和工具。全书通俗易懂，实用性强，吃透次数，将会极大提升创业者或产品经理对产品项目的预测力、判断力和执行力。

必须找到可以衡量业务的关键指标，避免错误方向

要想创建一家能够发展壮大的成功企业，你必须清楚地了解需要衡量哪些指标以及如何进行衡量。

创业企业中首当其冲的利益相关者就是创业者本人，最稀缺的资源是时间。在注定失败的项目上所花的每一分钟都是浪费。

因此，对创业者来说最关键的就是快速、尽早并准确地识别出某个项目是否值得继续下去。

此外，创业者还需要向外部的利益相关者说明项目的进展。从创业初期开始，为了确保公司顺利起步，作为创始人的你就必须向VC、CFO、你的伴侣甚至是你自己展示新项目的发展潜力。

早期创业企业在衡量发展状况的时候通常很信赖这两个指标：做了多少事和挣了多少钱。然而遗憾的是，这两个指标很可能会将你带入歧途—创造出没人想要的产品。

你自己就是你的商业创意的首位投资人。你投资的是时间，这比金钱还要宝贵。

收益、利润以及投资回报率这类传统会计指标对早期创业企业而言并没有实际的帮助，因为在此阶段，这类指标通常为负数或接近于零。即便是在以后的发展中，一味地追逐收益指标也会让你偏离正确的发展战略。

如果沉迷于收集和分析一切可以获得的数据。在万物皆可衡量的今天，这会导致我们很容易被无意义的数据之海淹没。怎样掌舵才能不被淹没呢？

案例1：错误的创业之路

让我们看看这个典型的案例。鲍勃是一家初创公司的创始人，他对某项业务有了非常棒的创意，他认为之后的创业征途一切皆有可能—这就是我们常说的“蜜月期”。他所信奉的创业方法是：先将解决方案完整地展现出来，好让其他人更清楚、更直接地看到他的愿景。结果，产品开发过半，他才发现自己低估了解决方案原本涵盖的范围，剩余资源不足以支撑完整方案的实现，他需要寻找额外的资源才能继续下去。

于是，他用几周时间写了一份长达6 页的商业计划书。他很清楚这其中投机取巧的门道：从一个恰当的“退出价格”出发，然后反向推导。这个恰当的“退出价格”代表了他承诺给投资人的收益，因而这个数字需要大到能吸引投资者的饕餮之胃，同时又得在业务合理、可信的范围之内，这样才能最大限度地吸引资金。

商学院里有一句广为流传的玩笑话：“谁的表格做得最好，谁就能获得投资。”所以，鲍勃夜以继日地奋战在表格数字之中，成功推导出了项目预算，终于到了撒网的时刻。在接下来几个月里，他不断地投递商业计划书，也不断地被拒绝，于是他决定降低预期—先筹措一笔种子基金让项目继续下去。

在之后的几个月里，鲍勃组建了一个团队，开始一步步执行他的计划。因为在这个阶段是没有任何收入的，所以鲍勃通过这个指标来衡量项目的进展—确保开发进度和成本符合预期。

于是，鲍勃的团队加班加点，终于按照计划将产品成功地投向了市场。到该展现收益的阶段了，他发现实际情况离预期目标差了一大截。迫于投资人的压力，鲍勃不得不采取一些会计手段和短期产品策略来彰显产品乐观的收益前景，例如，接一些定制开发的活儿。这的确会暂时缓解收入问题，但是原本应该用于创建可重复、可规模化的商业模式的时间却被分散和占用了。

钱终于全部花光了，鲍勃想给投资人画一张更大的饼来说服他们：只要有更大的团队和更多的钱，产品一定会有更加广阔的前景。

故事的结局可想而知，对不对？鲍勃被炒了。

案例2：正确的开局仍不得善终

玛丽也有一个很好的商业创意，这次她选择了“精益创业”这种方法。她深知产品失败的首要原因并不是做不出产品来，而是不能成功打造出可复制且可扩张的商业模式。

首先，她打算按照《精益创业实战》里总结的三步法启动她的创业之旅。

相比于花上几周时间埋头写出一份全面、翔实的商业计划书或一个完整的解决方案，玛丽选择了利用简单的工具（例如精益画布）勾勒出一份商业模式的草图。这样她就可以快速拆解其产品愿景，同时将其商业模式清晰地呈现在一张纸上，以便未来向潜在的创业伙伴、顾问以及投资人阐述。

得益于此，她收获了不少非常有价值的建议，这些建议帮助她成功地找出了计划中风险最高的部分。随后玛丽走出办公室，用一系列小而快的实验开始测试这些风险假设。综合自己学过的所有理论知识，玛丽最终成功制订出了第一个迭代计划，也就是我们所称的MVP （即“最简可行产品”，以下简称MVP）。

与鲍勃相比，玛丽的起步快得多。有了早期用户的验证做支撑，她的步伐也会迈得更坚实。早期用户的验证结果甚至还能为将来获得更多资源这一目标铺平道路。然而，福兮祸之所伏，这也正是问题产生的地方。

当玛丽轻松定位了最初的风险点，成功发布了MVP 之后，方向就变得模糊了起来。现在，每天都有大量新用户进来，而能够进行的用户访谈数量远远低于预期目标。其团队也不可能像玛丽最初所做的那样与每一位用户进行沟通和对话，于是他们想找一些衡量指标来帮助他们解释可能产生的问题。

因为项目启动之后的道路，不是变得更清晰，而是更扑朔迷离。

她们淹没在数据的海洋中。

玛丽的团队一开始选择了将一些现成工具集成到自己产品的数据仪表板中。很快他们就发现成千上万的不同数据扑面而来，直接将他们淹没了。

你并不需要海量的数据，只要有一些可行的指标足矣。

指标的问题在于，它们可以告诉你哪里不对，但是无法告诉你症结所在。

不理想的实验

玛丽的团队同时进行着各种实验。无论他们在会议中使用了多少行业术语，例如“假设检验”（Hypotheses）、“学习曲线”（Learning）、“转型”（Pivot）等，但无法改变的现实是，产品的销量曲线依旧一路下行，让人沮丧不已。

专业化的诅咒

玛丽凭直觉认为此时应该放慢脚步，重新聚焦问题。于是她将团队重组成不同的部门，给每个部门指派了不同的核心任务指标，并将其与工作表现和薪酬结构挂钩：通过已结清的账户数量来衡量销售团队，通过潜在客户的开发数量来衡量营销团队，通过产品质量的指标来衡量开发团队。

在精益画布所描绘的商业模式中，虽然实验是一项关键活动，但首先你得知道如何设计实验才能获得突破性的进展。

让人意想不到的是，原本是为了提升专注度和优化整个组织的产出而专门设计的各部门的关键业绩指标（Key Performance Indicator，KPI），带来的结果却完全相反。

例如，销售指标在最后一周成功达成了，但是随着结单数量的上升，客户取消（流失）的数量也随之上升；营销团队大手一挥，花光了所有的预算，成功获取了几百名潜在用户，然而付费用户的转化数量却没有提升；开发团队更是前所未有地高强度工作，夜以继日地开发新功能，但是用户留存率和用户满意度反而开始下降。到底是哪里出了问题？

即便其他所有指标全都失效，我们是不是依然可以将“收入”作为衡量发展状况的指标呢？不见得。

收入的产生通常需要较长的客户生命周期，也就是说，在很长一段时间内这个指标是不具备指示意义的。玛丽的团队在产品新功能上下了重注，虽然他们称其为实验，但也需要三到六个月的开发时间，以及更长的周期生成时间。而投资人只能凭着信念全盘接受其产品策略，拭目以待，除此之外别无选择。

这时需要做的是缩短反馈环。即便这个时候已经开始产生收入，除非你可以精确地将这部分收入与过去的某项行为挂钩，否则很容易就会将相关性误认为因果关系。到底是什么原因导致了什么样的结果？玛丽及其团队对此始终是一头雾水。

当公司该季度表现良好时，每个人都拿着自己部门的KPI邀功；当公司业绩不佳时，他们也是拿着同样的KPI 替自己开脱。

潮涨船高有时，墙倒众人推亦有时。

渐渐地，团队的斗志消磨殆尽，业务增长开始停滞。面对投资人对回报的质疑，玛丽越来越难以自圆其说。在董事会上，她试图在“团队任务完成量”（开发速度）和“当季收入”（账面收入）中选择表现更好的一项来作为衡量产品发展的关键指标，结果就连她自己都被数字搞昏了头。

最终，她也被炒了。

出路在哪里？

鲍勃的问题在于他在一个无法实现的商业计划上花了太多时间。

玛丽的“精益创业”开局要好得多。但是无论她的初衷多么美好，在团队和产品发展壮大时，她发现自己淹没在了数据洪流之中。

她的团队追逐的是错误的指标，他们被这些靠不住的指标带向了错误的决策，最终导致公司偏离了轨道。

总体来说，这些传统的衡量发展的指标对创业企业并没有什么实际用处，原因可以归纳为以下几点。

（1）创业初期很难产生收益，这时我们倾向于用开发速度来衡量进展。但是衡量一个还没经过验证的商业计划的执行进度本身就不是什么好的选择。

（2）在量化指标上投入太多精力并不能帮助你解决问题。指标只能告诉你哪里有问题，但是无法告诉你造成问题的原因。在量化指标上投入的精力越多，越容易被淹没在数据海洋之中。

（3）即便已经产生收入，如果不能准确地识别因果关系，你还是无法有效利用给你带来收入的那些因素，反而容易因为错误的关联而走入歧途。

精益是一种科学的方法论，应该将“经过验证的学习”（或“经过证实的认知”）过程视为衡量创业企业发展状况的标准。然而，大多数利益相关者更在乎的是商业结果，所以我们需要为此准备两个不同版本的商业故事。

我们对利益相关者描述的故事并不是我们真正遵循的蓝图，初期这样做还行得通，但是随着时间的推移，两者必然大相径庭，因为这两条路线所定义的发展目标截然不同。

如何从这种分歧中走出来呢？ 

需要单一的衡量发展状况的指标

解决方案的第一步是要确立一个单一的衡量发展状况的指标，确保创业者和投资人都能用这个指标来衡量商业模式成功与否。这个指标就是市场认可度—衡量一个商业模式从其客户群中获取可货币化价值的能力。我们将在第一章对这个定义进行详细讨论。

那么，“经过验证的学习”或者说“经过证实的认知”作为衡量发展状况的指标有什么不足之处呢？我们都知道，对验证关键假设以及控制我们对产品随心所欲的激情来说，它有着无与伦比的价值。但是，当这种认知以牺牲经营成果为代价来实现时，创业这个实验—如果我们将其比作实验的话—通常都会以失败而告终。因此，我们不得不清醒地认识到，科学家和企业家的目的从来都不是一样的。

对原生知识的积累是科学层面的追求，在这个范畴内，“学习”确实是衡量进步的指标。但是企业是目标驱动的，虽然经验学习是目标的一部分，但并不是全部。完整的目标应该是：在所有资源耗尽之前，成功打造出可复制并可扩张的商业模式。

围绕市场认可度建立单一指标来衡量发展状况是解决不同商业故事之间分歧的关键。

经验学习是这个过程中至关重要的一个环节，但如果企业不能快速地将这种学习转化为可衡量的经营结果，那就只是徒增琐碎的经验罢了。

仅仅做实验是不够的

为什么这么多精益创业实践者最后都陷于不理想的实验窘境？原因藏在实验的科学性之中，也就是这些实验在多大程度上符合实际情况。调查结果让我大吃一惊：

科学家从来不认为做实验是最重要的事情。

你先猜猜结果是什么？

20 世纪最伟大的科学家之一爱因斯坦在推导相对论的公式时没有做过任何实验。当他还在苏黎世联邦理工学院读书时，就曾经被一位教授劝退，理由就是他不擅长设计实验。

他富有突破性的洞察力不仅仅归功于他精湛的数学能力和科学素养，还得益于其简单的心智模型。这些心智模型是从日常生活中的事物（例如火车、钟表、电梯等）中抽离出来的形态和功能。它们帮助他进行了成百上千次思维实验。

我们通过对其他科学家的调查发现，他们都遵循同一个模式：

科学家们先是创建一个模型，然后再通过实验证明（或证伪）这个模型。

企业家同样需要这样的模型。为了让读者更有效地对某个商业模式的产出进行衡量和沟通，本书将引入两种新的方法：市场认可度模型和客户工厂模型。

浪费无处不在

造成商业结果不理想的罪魁祸首是缺乏重心。

大野耐一（Taiichi Ohno）是著名的“丰田生产方式”（后来演变为“精益制造”）的创始人，他曾经用粉笔在丰田工厂的地上画了一个圈，然后让经理们轮流站在里面。他这么做不是为了惩罚谁，而是想要让他们看清楚现场存在哪些浪费并理解浪费是如何产生的。

然而，一轮过后，经理们并没有发现大野耐一所看到的浪费，因为在一个已经相对高效的工厂车间里，想要发现浪费是需要经验和精力的。但是，一旦找对了地方，他们可能立刻就会发现某个机器操作员走到工作室取某个部件，造成了时间浪费。只需将所有部件放在操作员触手可及的地方就能轻松避免这种浪费。

“所谓浪费，就是消耗了资源却没有产生任何价值的人类活动。”

——詹姆斯·沃麦克（James Womack）和丹尼尔·琼斯（Daniel Jones），《精益思想》

积跬步以致千里，只要持续不断地进行微小的改进，总生产力一定能获得巨大的提升。然而，当面临变革创新的情境时，问题就不再是找到浪费，而是按照浪费的大小进行优先级排序。因为在一个资源有限而又充满不确定性的环境中，找到浪费是一件唾手可得的事情。所以，真正的挑战在于确定最关键的浪费行为，剩下的则无须理会。

我们可以将大野耐一的粉笔圈实验看成是对最高风险假设的一种寻找。问题是，从概念上理解商业模式里的最高风险点并不难，难的是在现实中发现它们。

“策略的核心在于选择不做哪些事情。”

——迈克尔·波特（Michael Porter）

风险排序不当是造成浪费的最大原因。

在项目启动时会有一些显著的风险，例如，客户群是谁以及他们需要解决什么样的问题。除此之外，风险排序需要你具备非常好的直觉和判断力，但是具备好的直觉和判断力也不能保证万无一失。

为了寻找更有效的答案，这次我选择了回归制造业。

商业模式是一个系统

1984 年，以色列物理学家艾利· 高德拉特（Eliyahu Goldratt）创作的管理小说《目标》（The Goal ）成为了制造业内最具开创性的小说之一。高德拉特通过一位工厂经理的奋斗经历阐述了其独创的“瓶颈理论”（Theory of Constraints），开创了新的生产系统管理方法。

至于用户价值流，高德拉特并没有将其视为单一、庞大的流程，而是将其当作一个互相关联的流程系统。为了更好地理解这个概念，你可以将其想象成一条锁链中的一环。

在任意时间节点上，这条锁链上都会有最弱的一环，可视为系统中最大的瓶颈。如果我们对这条锁链施压，锁链不会四分五裂，而是会在最弱的环节处断开。因此，对整条锁链的每个环节进行加固是非常浪费的行为，因为这样做并不能让锁链整体更加坚固。我们称之为过早优化陷阱（Premature Optimization Trap）。

换言之，当我们试图去提升某个生产系统时，只有正确地定位并聚焦于最弱的环节，才能获得最大的回报。有趣的是，当我们强化了某个环节后再次对锁链施压时，通常会发现新的最弱环节转移到了其他地方，并且难以预测。

由此，我们可以得出两个推论：第一，不停地强化某个最弱环节最终并不会产生任何收益，因为其他环节早已取代它成为新的瓶颈，限制了整条锁链的能力；第二，由于我们无法预知新的瓶颈会转移到何处，所以我们需要对整个系统进行持续监控，不断地定位新的最弱环节。盲目地加强单一环节，即使它曾经是最弱环节，最后也会导致浪费。这就是局部优化陷阱（Local Optimization Trap）。

商业模式也是一样的。在启动初期，最弱的一环通常都是对客户群和客户需求的假设。如果这个假设不成立，商业模式中的其他环节（包括解决方案、渠道、定价等）都将瓦解。这个时候，如果聚焦于其他环节，例如解决方案的可扩展性，就会陷入过早优化陷阱。度过早期阶段之后就不存在通用的最弱环节了，每个产品或每家企业都会面临不同的问题。靠简单地猜测最具风险的环节将会产生令你难以承受的后果，所以我们需要一个能随时揭露最弱环节的系统化的流程。

玛丽所采取的“将问题分解，然后逐个击破”的策略就是典型的局部优化陷阱的例子。虽然每个人都在优化他们所负责的局部指标，但这是以降低总的系统产出（全局最优）为代价的；相反，她首先应该努力找出商业模式中的最弱环节，或称之为“最大瓶颈”，然后集中资源优先解除这个环节的制约。

本书将用其他模型和思维流程图对精益画布所描绘的商业模式进行了扩充，以便我们更好地作出决策。

更具体地说，本书将教会你如何有效地定义和衡量项目进展，以及如何与内部和外部利益相关者沟通。这个框架可以归纳为以下六步：

（1）目标（Goal）；

（2）观察与定位（Observe and Orient）；

（3）学习、利用、突破（Learn，Leverage，or Lift）；

（4）实验（Experiment）；

（5）分析（Analyze）；

（6）下一步行动（Next Actions）。

每一步的英文首字母缩写“GO LEAN”可以帮助我们记住这个框架。按照这个六步法的先后顺序，本书将用三个部分来说明如何使用这个框架。

第一部分：确定发展目标

第一部分将阐述如何使用市场认可度作为统一的衡量进展的指标（即设定目标）。从定义市场认可度开始，该部分将向你展示如何将商业模式原本模糊的目标转化为切实可行的清晰指标，进而勾勒出商业模式的可能范围，然后通过市场认可度模型将这个粗略的目标拆分成更能付诸于行动的里程碑计划。

快速、简单、可靠的估算法

身为创业者，你常常需要向风险投资人、财务总监、你的伴侣甚至你自己证明你的商业计划是可行的。在绝大多数情况下，你都得做一份商业计划书，上面列出了一些数字,包括用户规模、客单价、销售额增长等——这些数字完全基于你的预测和估算，你要靠这份计划书来说服很多人，包括你自己。这样一来，你的预测是否准确，你所采用的估算方法是否科学有效，就显得至关重要了，因为预估不准确的后果可能会极其严重——一场耗时漫长的、充满痛苦的、也许原本可以避免的失败。因此，创业者非常需要一种不借助复杂的财务预测就能快速评估商业计划可行性的方法，非常需要一种快速、简单、可靠的估算法，下面将要介绍的正是这样一种方法。

我们先来认识一下恩里科· 费米

在估算领域，意大利物理学家恩里科· 费米（Enrico Fermi）可谓享誉全球。他善于在信息不全的情况下进行快速的数量级估算。

费米曾参与了研制原子弹的曼哈顿计划。1945 年，美国第一颗原子弹在新墨西哥州白沙试验场地进行了试爆。在得到实际数据之前，费米粗略地估算了一下核爆当量。在爆炸的瞬间，他将一些碎纸片抛向空中，纸片被气浪卷走，他根据纸片飞行的距离，估算出了核爆炸的当量约为1 万吨TNT 炸药。这一数字与精确测量出的1.86 万吨TNT 炸药的当量非常接近。

如果你也曾尝试估算过罐子里有多少颗糖果，那么你其实已经触及了“费米问题”。费米估算法，或称封底计算法，就是基于问题的假设进行合理的推测，其推测结果在数量级的范围内（10 的整数次幂）是大致准确的。在缺少数据的情况下，我们所能做到的极致也就是如此了。这种粗略估算在决策中能够发挥出惊人的作用。

为了说明这一点，我们用费米问题中的一个经典案例来演示一下这个估算过程。

这不是什么趣味数学题：芝加哥有多少位钢琴调音师？

很多人在面对此类问题时总是不愿作出回答，因为其中的不确定性让人无从下手。那么，让我们试着把这个问题分解为一系列的假设。

芝加哥有多少居民？在这里我们并不追求精准的答案，只需要一个基于数量级的粗略估计。芝加哥的人口是10 万？ 100 万？还是1000 万？我们都知道芝加哥是一个大都市，但还称不上是超级城市，所以人口不可能是千万级的，这样就可以估算出芝加哥的人口数量大概是百万级的。

注意：针对这个问题，我们其实查阅一下资料就能得到一个输入值。但是对于这个案例，我还是建议做数量级估算。

芝加哥有多少架钢琴？我们已经对人口作出了估算，现在来估算一下芝加哥的钢琴数量。你认为下面哪一个是比较合理的估算：

每10 人有一架钢琴；

每100 人有一架钢琴；

每1000 人有一架钢琴。

这是数量级估算的第二步。注意，我们需要考虑到家庭和孩子的因素。我们会得到一个居中的答案：在芝加哥，每100 人有一架钢琴。基于此，我们可以估算出芝加哥的钢琴数量：

1000 000×0.01 = 10 000 （架）。

一位钢琴调音师一年能够为多少架钢琴调音？现在到了估算过程的第三步（也是最后一步），我们将钢琴的数量和钢琴调音师联系起来。 与之前的几步相比，这一步稍难一些。你可试着对一系列额外的假设进行公式化的估算。例如，一位钢琴调音师为一架钢琴调音需要多长时间？钢琴调音师调完一架钢琴后去下一家的路上需要花多长时间？也就是说，在一天的时间里，每位钢琴调音师能为多少架钢琴调音？

然后，用钢琴调音师每天调音的钢琴数量乘以其一年中的工作天数，就能得出每位钢琴调音师每年可以为多少架钢琴调音。

这是一种合理的方法，但并不意味着所有的快速估算都需要这样的过程。我们还可以用数量级估算来进行大致的估计。一般情况下，一位钢琴调音师一年可以给多少架钢琴调音，是10 000 架，还是1000 架？如果是一年1000 架钢琴，那么他每天大概需要为4 架钢琴调音（不包括周末），这样算来似乎不太可能。所以，我们可以假定一位钢琴调音师一年大概可以为100 架钢琴调音。

之前的问题现在已经成了一道简单的算数题：

芝加哥钢琴调音师的数量=10 000 架钢琴÷每位钢琴调音师每年可为100 架钢琴调音

=100 位钢琴调音师

你觉得这个数字如何？我们可以去翻翻芝加哥的黄页查一下，真实的数字是81 位钢琴调音师。

这并不是魔术！费米估算法之所以行之有效，是因为其中的高估和低估相互平衡了，最终得出的估算结果常常与真实结果处于同一个数量级。

针对商业模式的估算也是一样的，如何验证你的商业模式，是否值得投入，这样的一个商业模式是否值得投资潜力小心地预估一下，这个模式的最终获利，是什么？这与商业模式是一种正向关系。

确定最低成功标准

确定最低成功标准时的一些准则：

一、将时间框架设定在三年以内，越遥远的事情就越难以看清，关键是确定一个未来的合适的时间节点，而这个时间跨度只要足够验证出一个可行的商业模式即可，

二、设定一个收入目标，如果你想瞄准一个利润目标，就可以根据毛利率将你的目标转化为收入目标，如果用设定估值目标，则可以使用估值乘数，比如价格除以销售额的比例，那就你的估值目标也可以折算为收入目标，由于估值高度依赖于市场条件，最好的方法是直接参考近期有过融资和被收购记录的公司，看它们的估值乘数是多少？

三、目标精度，这只是一个大致的估算，这个是不要求你进行多么精准，只是一个初步估算，只需在数量级层面是正确的就够了。

接下来，将成功标准转化为客户有效产出。

活跃客户数量等于年度收入目标，除以每位客户年度收入。

估算客户生命周期价值

从以下三方面来估算：

1）你的独特卖点是否具有循环效用？

这个问题是只出现一次，还是反复出现？

如果反复出现，用户解决这个问题的频率是怎样的？解决一次需要多长时间？

2）从目标问题的角度思考

如果客户的目标问题得以解决，客户就会离开。

3）研究其他同类产品

通过研究你所在的垂直领域的其他同类产品，也能有效地估算出客户生命周期。

如果你仍然感到困惑，上面所有的方法都不管用，你可以采用一种保守的估算方法。

至于最低成功标准的验证来验证或改进商业模式

1）降低目标年收入

这同样会降低预期收益，不到万不得已不要用这个方法。

2）提高客户的生命周期价值

两个办法：a）延长客户的生命周期 b）提高价格。

如何估算更复杂的商业模式？

前面的例子属于直接型商业模式，是最简单的那一种估算，其他两类的商业模式还需要考虑其他因素，过程基本一致。

一、首先设定最低成功标准或预期的有效产出；

二、将有效产出转化为客户有效产出；

三、重新改进和修正商业模式。

多方型商业模式

对多方型商业模式而言，因为用户向你支付的是衍生货币，那么关键点就在于怎么计算这个衍生货币所赋予的价值或者汇率。

平台型商业模式

在平台型商业模式中，只有产生交易才能获得价值，所以关键点就在于使用收入流里的佣金或交易费用来计算维持最低成功标准所需的每年交易次数。然后，我们就可以得出在这个商业模式中为了维持这个交易频率所需要的买方和卖方的人数。

创建市场认可度模型

我们需要一个方法，来将客户有效产出这个目标分解为阶段性的小目标，我们分为三个阶段，第一阶段，问题和解决方案匹配，第二阶段，产品市场匹配，第三阶段，扩张。

扩张之前的可重复性不单单是系统本身的属性，也是业务扩张的一个必要前提条件，在咨询实践中，我给一些处于高速发展中的、多线程工作的创业者们提供过建议。我发现这些创业者往往都已经有了不错的开局，例如已经有了一些付费用户。

“那怎么能够获得接下来的十个付费用户？”通常他们没有好的答案。

创业公司的增长并不是线性的，刚开始曲线呈现为一条平缓的坡道，之后，增长率会快速上升。但公司的增长并不是无止境的。

实现10倍速度增长策略

10倍增长策略看似简单。

只有当你解决了可重复性问题时候，这个问题才算完结。

这个模式也是一个逐渐升级的过程。

10倍增长策略会将商业模式中的最大风险点暴露出来

市场认可度是引路的指南针，比如Facebook的市场认可度模型

10倍增长策略需要非线性思维，特斯拉则需要一个宏大的愿景。

第二部分：优化商业模式

第二部分将阐述如何评估商业模式，然后根据“瓶颈理论”对商业模式中的风险假设进行排序，从而定位出最高风险点或最大瓶颈，也就是前文所述框架中的“观察与定位”。

“实施高效实验的7种习惯”：

首先明确你的预期成果

让团队参与到以上过程

强调估计，而非精确

衡量行动，而非空谈

将预期转化为可证伪的假设

将实验用时间盒（time box）处理

总是使用对照组

突破的关键不是逃避失败，而是像上文提到的那些发明家一样，去深入探究并思考原因。“快速失败（fail fast）”的模因通常被用来强化这种思维。但我发现失败的禁忌太根深蒂固（哪里都是如此，或许硅谷除外），以至于“快速失败”的口号并不足以让人们接受失败是取得突破的先决条件的事实。我们必须彻底从字典中删除“失败”这个词。

“并不存在所谓的失败实验，只有没有产出预期成果的实验。” ——巴克敏斯特．富勒

开始可重复的行动是扩张的先决条件。太多企业家掉进了过早扩张的陷阱，他们试图加速所有的事项。但如果你要加速一切工作，结果只会更快地掉队。

关键在于持续辨别拖累你商业模式的关键约束或瓶颈。辨别关键约束的方式是使用指标。当一项约束被突破时，你需要正确寻找下一个约束并着手解决。如此往复。

这部分实际上讲的是增长黑客。包括海盗法则：获客、激活、留存、转化和推荐。

获客（Acquisition）就是主要从网站渠道获得到访的网站流量。

激活（Activation）让用户真正的体会到这个产品迭代创新价值并且愿意回来用，理解你这个产品了。

留存（Retention）就是你长期定位来源你这个产品，而不是只是注册就走掉了，那这个其实是越来越被现在业内的人士开始关注和重视的。因为低价流量的时代基本上终结了，再加上收入正常的产品过程中，购买率的转化等等或者是往销售那边导流转化的效率等等。

推荐（Referal）让用户向他的好朋友或者同事等认识的人去介绍。

需要为每个业务建立增长黑客模型，并持续分析和优化，寻找瓶颈。AARRR的每一步，每个业务也需要根据目标取舍。假如在用户注册的过程中，是尽可能让用户少填信息提升注册转化率，还是让用户完善信息方便销售部门后期跟进呢？其实，企业可以结合自己的发展阶段制定对应的策略；例如初创公司可能比较注重转化率。

将AARRR模型中，你企业实际业务所关注的每一点结合起来，就称为了你自己的Growth Model。现在能够比较好地建立和迭代Growth model是行业当中比较稀缺的、看重的技能，另外就是完成了迭代之后实时去检测并且改善rowth model。

增长引擎

黏着式增长引擎的重点是让更多的顾客成为回头客，AARRR模型的第一个R，让顾客反复使用，表现出黏性行为

病毒式增长引擎的重点是让已有用户自发的传播产品的名声，即AARRR模型的最后一个R，形成口碑传播。需要补充的是，并非设置一个按钮就能让用户自发的传播产品，除了产品真的给用户带来惊喜感外，病毒式增长引擎会需要用到一些小小的手段，这一点在其他方法论记载中会提到

付费式增长引擎的重点是让已有用户进行付费，这一阶段的前置条件是前两者增长引擎已经得到了一些良好的成效，有了一些忠诚的用户，也有了一定的口碑，那么是时候赚点钱了。但赚钱本身并不能保证用户的持续增长，这里需要进行再投资，并使投资获得更多的回报。（熟悉金融的同学会觉得，这有点像红利增长模型），衡量增长的关键因素在于客户终生价值和用户获取成本，以及回收成本所需要的时间。

数据分析

数据分析应该建立在实际业务需求的基础上，避免过于追求模型和算法。以互联网产品为例，下面是常见的数据分析方法：

渠道投放优化；

转化漏斗分析；

用户留存分析；

用户画像/用户分群；

行为轨迹/用户细查；

模型预测；

A/B测试；

热图分析

第三部分：实现精益突破

打破专业化的诅咒

想方设法寻求解决方式

专业人士往往容易带有情绪的偏见

例如在对用户激活率较低的问题时候，程序员想要开发更多的功能，设计师想要提高产品的可用性，营销人员正想着如何优化着陆页以及打广告。由于专业经验不同，不同的团队成员对同一个问题的计划也不尽相同。

这是创新的偏见在作怪，但创新的偏见本身并不是一个问题。只是当多元化思想的产生，在约束时，它就会成为一个问题，如果你是为了寻求突破，不得不出去投入大量资源来寻找新的创意。

好的创意是从哪里来呢？

现实的挑战是好的创意非常稀缺，而且即使出现了也难以识别，所以你需要建立一套行之有效的流程，一方面可以让你找到更多的创意。另一方面，可以让你快速筛选出哪些创意是好的，哪些是不好的。

精益冲刺

使用限定时间的精益冲刺方法来突破瓶颈。一旦瓶颈点得到成功定位，你便可以通过下列三步制定出一套策略（或一个验证计划）来突破瓶颈：

（1）更深入地了解（学习）瓶颈；

（2）利用瓶颈；

（3）突破瓶颈。

一系列小而快速的递进实验可用于对这套策略进行测试。除了验证学习，所有的实验都需要与市场认可度模型结合，这也是前文所述框架中的“分析”过程，用于决定合适的“下一步行动”。总的来说，这部分对应了框架里的“L-E-A-N”四部曲。

“精益冲刺”就是在既定的时间内。通过收集排序，并测试新创意的迭代过程，推动你的商业模式不断向前，也就是突破瓶颈，并增加客户有效产出。

简单来说，“精益冲刺”会让创意得到快速收集和有效实施。我建议可以两周做一次冲刺，最后在此基础上进行调整。

冲刺计划会议的召开代表就是冲刺开始，评审会议标志着冲刺结束。

这两次会议上，团队所有人聚在一起策划方案和实验，最后一起分享和交流成果。而在冲刺过程中，团队同样可以采用简短的每日站会的形式，对实验中任务层级的活动进行沟通和协作。

要注意会议的效率。

大部分会议没有成效通常是因为下列原因：

1）没有设定议事日程，大家只跟着对话走，开到哪儿算到哪儿。这样的会议并非每次都能带来实质进展。

2）参与度不够。通常开会时总是那么一两个人在滔滔不绝，其他人则一声不吭，默默听着。精益冲刺会议需要人人参与，亲力亲为。

3）原创思考不够。当领导者的意见碰上同僚偏见的时候，大家往往会陷入到群体性思维。精益冲刺会议使用一套“对齐-》发散-》收敛”的设计思维，启发原创思考，在该设计思维中开会是用来保持信息一致和作出决策，而不是用于自由讨论或者集体头脑风暴。

精益冲刺的五个阶段

一，暴露问题--瓶颈在哪里？

二，定义解决方案--如何才能突破这个瓶颈？

三，筛选解决方案--选出最佳策略。

四，验证解决方案--通过实验来验证这些策略。

五，确定解决方案，确定下一步行动。

对自己负责

到目前为止，我们一直都在关注团队内部的沟通。这些沟通的目的是为了获得各种各样的新创意，也是为了在评估问题和解决方案时抑制创新者的偏见。还有一种沟通也很重要，就是你外部利益相关者间的沟通。这种沟通的目的是管理好他们的预期，你是为了让你对自己负责。

帮助他人就是帮助自己

那些外部利益相关者，例如你的顾问董事会成员和投资者们都是新创意的重要来源，但是我们对这些外部资源利用不足，主要有两点：

首先，我们倾向于己于外部利益相关者分享好消息，尽可能隐瞒所有坏消息。

其次，我们倾向于遵循他们所提出的所有建议。特别是当这些建议来自我们尊敬的人和买单的时候，但这些意见未经检验，一味地遵从它们只会让你分心和偏离方向，而不是带来帮助。

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本书摘作者Sting发起了乐读创业社（http://ledu.omeng.co/），从2015年4月开始进行的“一周读一本书”活动，已经持续132周，欢迎参加，并阅读800多人提交的4000多篇读书笔记（http://www.jianshu.com/c/d3950a9c3431），也可看Sting的书摘笔记汇总。

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