린 창업의 본질은 무엇입니까?
모든 창업의 본질은 사용자를 위한 가치를 창출하는 것이며, 창업자 자체와 신생 기업은 모두 그로부터 약간의 가치를 얻는다.
가치 창출의 두 가지 핵심 요소:
1, 사용자 통점: 사용자 통점의 캡처, 즉 우리가 해결해야 할 문제가 무엇이고, 사용자 통점은 어디에 있는가;
2. 해결 방법: 이 사용자의 문제점을 해결하는 방안을 어떻게 제공할 것인가.
창업의 두 가지 주요 문제는 사용자 문제점 및 솔루션을 정의하는 방법과 사용자 문제점 및 솔루션을 검증하는 방법입니다.
둘째, 기업가 정신의 진화 (로켓 → 린)
로켓 발사의 기업가 정신:
1, 선형 사고: 완벽한 계획과 완벽한 실행을 강조합니다.
결함: (장기) 실리콘 밸리에서 매우 주류입니다. 가장 큰 단점은 창업 전 과정에서 지속적인 피드백, 시험 착오, 검증이 부족하다는 점이다. 모든 도박은 마지막에 버튼을 누르는 순간에 집중된다.
3. 기업을 대표합니다: 마이크로소프트 (예: 새 버전 출시)
린 (lean) 창업:
1. 과학 시험 착오 사고: 끊임없이 실수를 시도하고, 시험 착오에서 인식을 얻고, 결국 반복 인식을 바탕으로 창업 경로를 조정해야 한다.
2. 창업의 두 가지 주요 문제: 사용자 통점과 해결책을 정의하는 방법, 사용자 통점과 해결책을 검증하는 방법.
기업을 대표하여: 아마존
사례: 아마존은 신선한 식료품 산업에 진입했습니다.
1 온라인 소매상들은 전 창고 체계를 이용하지 않고 새로운 생활방식에 대한 수용도가 가장 높은 시애틀을 선택했다.
→ 단일 포인트 돌파 전략: 모든 주민을 포괄하지 않고, 거주 밀도가 가장 높은 소수의 고급 주택단지만 포괄한다.
→ 검증 테스트: 시애틀에서 5 년 연속 보존 매개변수를 테스트했습니다.
→ 그런 다음 두 번째 도시 로스 앤젤레스에 입장하십시오. 거주 밀도가 가장 높은 지역사회 몇 곳만 선택했다.
셋째, 린 기업가 정신의 다섯 가지 기본 원칙
1, 사용자 지향 원칙: Lean Engineering 의 핵심은 사용자를 중심으로 모든 인식, 모든 반복이 사용자를 중심으로 한다는 것입니다.
2. 행동 원칙: 행동은 지식보다 먼저 하고, 지식으로 행동을 지도하는 것이 아니라, 계획 지향에서 행동 지향으로 바뀐다.
시험 오류 원리: 완벽한 예측에서 과학적 시험 오류에 이르기까지. MVP 는 오류 테스트 과정에서 매우 중요한 도구입니다.
초점 원칙: 단일 포인트 돌파구, 가장 중요한 고객에 중점을 둡니다.
5. 반복 원칙: 로켓 발사식 창업의 최적 계획과 완벽한 집행부터 린 창업의 고속 반복에 이르기까지. 반복과 속도 모두 중요합니다.
넷째, 린 기업가 방법론 (사용자 탐색 → 사용자 인증)
린 기업가 정신의 초점 단계:
첫 번째와 두 번째 단계는 비즈니스 모델을 탐색하는 것입니다 (0 에서1).
세 번째 단계는 비즈니스 모델 확대 (1 에서100) 입니다.
네 번째 단계는 정상 작동 상태 (100 부터 1 10 까지) 로 들어가는 것입니다.
린 (lean) 기업가 정신은 1 단계와 2 단계에 중점을 둡니다. 전통 경영 대학원은 3, 4 단계에 집중되어 있다.
린 (lean) 창업 방법:
1 단계: 사용자 탐색 → 두 가지 기본 가정을 정의하십시오.
사용자 통증 가정을 정의하여 사용자 통증의 크기와 지속성을 주로 관찰합니다. 모든 고통은 창업의 기회이다. 통증이 클수록 기회가 커진다.
솔루션 가정을 정의할 때는 두 가지 사항을 염두에 두어야 합니다. 하나는 솔루션이 사용자 통증과 일치하는 정도가 이 사용자 통증을 해결할 수 있는지 여부입니다. 둘째, 솔루션과 사용자 통증의 일관성, 즉 제품과 시장의 일관성이 얼마나 강한가.
2 단계: 사용자 인증 → 두 가지 가정을 검증합니다.
MVP (최소 가능 제품): 가장 중요한 도구
MVP 에는 두 가지 핵심 사항이 있습니다. 하나는 모든 사용자를 위한 것이 아니라 천사 사용자를 위한 것입니다. 둘째, 크고 복잡한 기능 조합이 아니라 가장 작고 기본적인 기능 조합일 뿐이다.
첫 번째 단계: MVP 디자인, 즉 천사 사용자를 위한 가장 작은 제품 집합을 디자인합니다.
2 단계: 측정 및 데이터 수집. MVP 를 사용하고, 데이터를 측정 및 수집하고, 데이터를 사전 설정된 지표와 비교합니다.
세 번째 단계는 인지, 학습 및 반복을 얻는 것입니다.
중점: 속도, 가장 빠른 속도로 인식을 얻고, 인식에 도움이 되지 않는 모든 기능을 포기한다.