उत्पाद सीखने का चक्र (The Product Learning Cycle)
समस्या, परिकल्पना, न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद, पुनरावृत्ति और उत्पाद-बाज़ार फ़िट कैसे जुड़ते हैं, और उत्पाद जोखिम के चार प्रकार।
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प्रश्नों का एक क्रम
नया उत्पाद बनाना प्रश्नों का एक क्रम है, जिनमें से हर एक का उत्तर प्रमाण से मिलना चाहिए, तभी अगला प्रश्न पूछना सार्थक है:
- क्या समस्या वास्तविक और महत्वपूर्ण है? यदि नहीं, तो कोई उत्पाद सफल नहीं होगा।
- समाधान के बारे में हम क्या मानते हैं? परिकल्पनाओं के रूप में लिखें, जो गलत भी हो सकती हैं।
- सबसे जोखिम भरी मान्यता को परखने वाली सबसे छोटी चीज़ क्या है? यही न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) है।
- हमने क्या सीखा, और हम क्या बदलें? यही पुनरावृत्ति है।
- क्या ग्राहक बने रहते हैं, इसका उपयोग करते हैं और दूसरों को बताते हैं? यही उत्पाद-बाज़ार फ़िट है।
यह कोर्स इसी क्रम का पालन करता है। जो टीमें कोई चरण छोड़ देती हैं, वे आमतौर पर बाद में उसकी कीमत चुकाती हैं। जो टीम समस्या जाँचने से पहले बनाती है, वह एक उत्कृष्ट उत्पाद बना सकती है जिसकी किसी को ज़रूरत नहीं।
उत्पाद जोखिम के चार प्रकार
कौन-सा जोखिम सबसे बड़ा है?
हर उत्पाद में चारों जोखिम होते हैं, लेकिन आमतौर पर एक बाकी से बहुत बड़ा होता है। पहला काम सबसे बड़े जोखिम पर होना चाहिए।
उदाहरण 1: छोटे गैराजों के लिए स्पेयर-पार्ट्स ऑर्डर करने वाला ऐप। तकनीक साधारण है: एक कैटलॉग, एक बास्केट और डिलीवरी बुकिंग। साध्यता का जोखिम कम है। बड़ा प्रश्न वांछनीयता का है: क्या व्यस्त मैकेनिक अपने सामान्य आपूर्तिकर्ता को फ़ोन करना छोड़कर ऐप का उपयोग करेंगे? पहला परीक्षण व्यवहार में बदलाव पर केंद्रित होना चाहिए, न कि एक आदर्श कैटलॉग बनाने पर।
उदाहरण 2: कंपन (vibration) डेटा से पंप की विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने वाला सिस्टम। रखरखाव प्रबंधक स्पष्ट रूप से कम ब्रेकडाउन चाहते हैं, इसलिए वांछनीयता का जोखिम कम है। बड़ा प्रश्न साध्यता का है: क्या मॉडल उस डेटा से, जो साइटों के पास वास्तव में है, विफलताओं का पूर्वानुमान पर्याप्त सटीकता और पर्याप्त पहले लगा सकता है? पहला परीक्षण वास्तविक ऐतिहासिक डेटा के साथ एक तकनीकी प्रमाण होना चाहिए, बिना किसी इंटरफ़ेस के।
वही टीम, वही विधि अपनाकर, दो बिल्कुल अलग पहले उत्पाद बनाएगी।
कहाँ से शुरू करें
प्रश्न को जोखिम से मिलाइए
- क्या लोग इसका उपयोग करने के लिए अपनी आदतें बदलेंगे?
- क्या मार्जिन डिलीवरी की लागत को पूरा करेगा?
- क्या एल्गोरिदम हमारी ज़रूरत की सटीकता तक पहुँच सकता है?
- क्या नया उपयोगकर्ता बिना मदद के काम पूरा कर सकता है?