11 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਉਪਕਰਨ: ਨਵਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਚਾਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਟੂਲ ਕੀਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਮੰਗ, ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਨਵੇਂ کاروبਾਰੀ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖਤਰਾ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸੱਕੇ।
ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਟੂਲ ਕੀਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਮੰਗ, ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਨਵੇਂ کاروبਾਰੀ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖਤਰਾ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸੱਕੇ।
ਨਵਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਰੋਮਾਂਚਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਖ਼ਰਚਾ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਂ, ਟੂਲਿੰਗ, ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ “ਸਿਰਫ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਵੈਬਸਾਈਟ” ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਉਹ ਆਦਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰਾ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਬੂਤ ਕਮਾਉਣ ਦੀ ਆਦਤ ਪੜ੍ਹਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਕੇਂਦਰਿਤ ਟੈਸਟ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ‘ਤੇ ਦਾਅ ਜੱਪਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਛੋਟੇ ਦਾਅ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੀ ਸਹੀ ਲੋਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਤੈਰested ਹੋਣਗੇ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਰਚੇ ਅਪਰਿਵਰਤਨੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਕੋਡ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਕਰਾਰ। ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਪਸੀਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਹੈ—ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜੋ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁੜ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿ ਉਹ “ਬੁਰੇ” ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਨਹੀਂ:
AI ਸੰਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੋਜ, ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੱਧ ਟੈਸਟ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾ ਸਕੋ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ, ਕਾਲ ਨੋਟਸ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਨ, ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੀ ਪੋਜਿਸ਼ਨਿੰਗ ਸਕੈਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਪਲਾਨ ਸੁਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ। AI ਅਪਣੇ ਆਪ ਮੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਦੂਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਸਮਝੋ, ਨਾਂ ਕਿ ਤਿਆਰ ਨਤੀਜੇ।
ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉਹ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੇ:
ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ ਇਹ ਰਾਇਆਂ ਨੂੰ ਐਸੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕੋ—AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ, ਨਾ ਕਿ ਪਰੂਫ ਛੱਡ ਕੇ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਵਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਲਕ਼ਸ਼ “ਪੂਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰੋ” ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਲਕ਼ਸ਼ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਣਜਾਣ ਨੂੰ ਕੁਝ ਛੋਟੇ, ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਲਕੜੀ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਚੁਣੋ ਜੋ ਉਹ ਅਕਸਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਚਾਰ “ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ” ਜਾਂ “ਬਿਜੀ ਲੋਕਾਂ” ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੈਸਟ ਲਈ ਹਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:
ਆਪਣੀ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਕੌਣ, ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਹੁਣ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸਾ ਬਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨਾਲ ਸਮਰਥਤ ਜਾਂ ਨਾਖੁਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
“Freelance designers (who) will pay to get proposals drafted in under 10 minutes (outcome) because client expectations and response times have increased (why now).”
ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਲਿਖੀ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AI ਹੋਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ assumptions ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ, ਵਿਕਲਪ ਅਰਥ ਲੱਭਣ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਚੁਣ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਰਕ ਕਰ ਲਵੋਗੇ।
ਕੁਝ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਉਦਾਹਰਨ:
ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਜਟ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਣੰਤ ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਲੂਪ ਤੇਜ਼ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਜ਼ਮਾਓ:
ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ, ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਹਰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦਾਂਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲਾ ਸ਼ੋਰ ਹੈ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਚਾਰ ਇਕ ਧੁੰਦਲੇ ਵਾਕ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: “ਮੈਂ X ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕਿ Y ਹੋ ਸਕੇ।” AI ਸੰਦ ਇਸ ਮੰਚ ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਬਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਰਸ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲੰਮੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਗੁਜਾਰਣ ਤੋਂ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੁਝ ਖਾਸ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੇ ਜੋ ਵੇਚੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ, ਸਿਰਫ਼ ਬਣਾਈ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਵੱਜੋਂ, ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਚਾਰ “ਨਿੱਜੀ ਫਾਇਨੈਂਸ ਲਈ AI” ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਹਰ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਾਹਕ, ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਨਤੀਜਾ, ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨਾਅ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੀ ਕੀ ਲਾਗਤ ਹੋਵੇਗੀ (ਅਨੁਮਾਨਤ)।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਿਚ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ 5–10 ਵੈਰੀਏਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਵਿਚ ਆਉਂਦਾ ਹੋਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਰੰਭਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦਿਵਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
Write 10 one-sentence value propositions for [target customer] who struggle with [problem].
Each must include a specific outcome and avoid buzzwords.
ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਐਲੀਵੇਟਰ ਪਿਚ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ: ਕੌਣ ਹੈ, ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂ ਹੁਣ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਤੁਸੀਂ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਛੁਪੇ “ਜੇ-ਤਾਂ” ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਦਬਾਓ:
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਗਲਤ ਹੋਣਾ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
AI ਨੂੰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜੇਹਾ ਵਰਤੋ—ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਐਸੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੇ ਜਿਵੇਂ ਨਿਯਮਤ ਉਦਯੋਗ, ਝੂਠੇ ਦਾਅਵੇ ਨਾ ਕਰਨੇ, ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਤੀਸਰੇ-ਪੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ।
ਜੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ (ਸਿਹਤ, ਵਿੱਤ, ਬੱਚੇ) ਨੂੰ ਛੁਹਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਇਕੱਤਰ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅੰਦਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਵੋਗੇ।
ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਇੰਟਰਵਿਊ ਉਹ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਮੌਜੂਦ ਹੈ—ਅਤੇ ਕੀ ਲੋਕ ਬਦਲਾਵ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹਨ। AI ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਭਰਤੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੁਣੀ ਗਈ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਖੋ ਜਾਂਦੇ ਨਹੀਂ।
AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਇੰਤਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਓ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਦਰਦ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਰਖਦੇ ਹਨ।
ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਾਂਗ:
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ “ਲੀਡਿੰਗ” ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਤ ਕਰੇ (ਜਿਵੇਂ ਕੋਈ ਹੱਲ ਦੱਸਣਾ) ਅਤੇ ਉਹ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਸੁਝਾਏ ਜੋ ਖ਼ਰਚ, ਖਤਰਿਆਂ, ਅਤੇ ਵਰਕਅਰਾਊਂਡ ਖੋਲ੍ਹਣ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾ, ਉਦਯੋਗ, ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਮੁਤਾਬਕ ਛੋਟਾ ਰੀਚਆਉਟ ਮੇਸੇਜ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਫ਼ ਰੱਖੋ: ਤੁਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਿਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ।
ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਤਰ:
ਤੁਸੀਂ ਇਸੇ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਈਮੇਲ, LinkedIn, ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਪੋਸਟ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਬੁਲੇਟ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਹੋ:
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਟੇਬਲ ਬਣਾਏ: participant → problem severity → current alternative → evidence quote। ਫਿਰ ਇਹ ਟਕਰਾਅ ਲਿਖੇ (ਜਿਵੇਂ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਪੈਸਾ/ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦੇ)। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੁਕਾਬਲਾ ਖੋਜ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਚਾਰ “ਅਨੋਖਾ” ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ (ਜਾਂ ਕੁਝ ਹੋਰ ਕਿਉਂ ਚੁਣਦੇ ਹਨ) ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਟੈਸਟ ਉਸ ਅਸਲ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋਵੇ ਜੋ ਗਾਹਕ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਸੂਚੀ ਬਨਾਵੇ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਮੁੜ-ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
I’m validating this idea: <one sentence>. Target customer: <who>. List 15 alternatives people use today, grouped into: direct tools, services, DIY/workarounds, and do-nothing. For each, add a one-line reason someone chooses it.
ਹਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ “ਪੇਸ਼ਕਸ਼” ਦਾ ਸਾਰ ਬਨਵਾਓ: ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ (ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, per-seat, ਉਪਯੋਗਤਾ), ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਕੀਮਤ, ਟਾਰਗੇਟ ਪਰਸੋਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਧਾਨ ਵਾਅਦਾ (ਸਮਾਂ ਬਚਾਓ, ਖਤਰਾ ਘਟਾਓ, ਪੈਸਾ ਕਮਾਉ, کمپਲਾਇੰਸ)।
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਟੇਬਲ ਮੰਗੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਡੌਕ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ—ਉਹ ਥਾਂ ਨਵੇਂ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜੰਗ ਹੈ।
ਐਪਸਟੋਰ ਰਿਵਿਊਜ਼, G2/Capterra ਟਿੱਪਣੀਆਂ, Reddit ਧਾਗੇ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਫੋਰਮਾਂ ਤੋਂ ਅਨੁਕ੍ਰਿਤ ਟੁਕੜੇ AI ਨੂੰ ਦੇ ਕੇ ਪੂ ਛੋ ਕਿ ਉਹ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਟੈਗ ਕਰੇ: onboarding, ਸਹਿਯੋਗ, ਸਹੀਤਾ, ਲੁੱਕੇ ਖਰਚ, ਗੁਆਂਢੀ ਵਰਕਫਲੋ, ਭਰੋਸਾ/ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਰੱਦਗੀ।
“ਉਹ X ਨਹੀਂ ਹੈ” ਦੀ ਥਾਂ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਖਾਲੀਆਂ ਲੱਭੋ:
ਤੁਹਾਡਾ ਆਉਟਪੁੱਟ 3–5 ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਕਦਮ (ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ਜਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊ) 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ, ਨਾ ਕਿ ਫੀਚਰ ਈਛਾ-ਸੂਚੀ।
ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ “ਚੰਗੇ ਵਿਚਾਰ” ਖਾਮੋਸ਼ੀ ਨਾਲ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਲੋਕ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਸਪਸ਼ਟ ਕੋਣ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਡੀਅੰਸਾਂ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧਾਂ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਦਬਾਓ, ਬਿਨਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਐਡਸ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
AI ਤੋਂ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰੇ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਇਨੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਂ—ਸਿਰਫ਼ ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਇਹ ਇੱਕ-ਪੰਗਤੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਕਲੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਉਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣਗੇ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ 2–3 ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਇੱਕੋ ਉਤਪਾਦ ਕਈ ਸੈਗਮੈਂਟਾਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕੋ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ। AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਰਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਡھانਚਾ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖੋ (headline, subhead, 3 benefits, proof, CTA), ਪਰ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਉਦਾਹਰਨ, ਅਤੇ “jobs to be done” ਬਦਲੋ। ਇਉਂ A/B ਟੈਸਟ ਸਚ-ਮੁਚ ਮੈਸੇਜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਗੇ, ਨਾ ਕਿ ਲੇਆਉਟ ਨੂੰ।
AI ਉਹ ਸਵਾਲ ਸੋਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ FAQ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ “ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ / ਕੀ ਨਹੀਂ” ਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਗਲਤਫਹਮੀਆਂ ਘੱਟ ਹੋਣ।
AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ, ਘੱਟ-ਹਾਈਪ ਵਾਲੇ ਬਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।
“Boost productivity” ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ:
“Cut weekly reporting time by ~30–60 minutes for most teams by auto-drafting the first version.”
ਹਾਲਾਤ ਜੋ ਇਸ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਂਦੇ ਹਨ ਜੋੜੋ (ਕੌਣ ਲਈ ਲਾਗੂ, ਕੀ ਲੋੜੀਂਦਾ) ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਾ ਕਰੋ—ਅਤੇ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟ ਅਸਲੀ ਰੁਚੀ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਣ।
ਇੱਕ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ + smoke test ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਈ ਲਾਈਨ ਕੋਡ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਰੁਚੀ ਮਾਪਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕ਼ਸ਼ “ਵੱਡਾ ਦਰਸਾਉਣਾ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਵਾਅਦਾ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਬੋਝ ਨਹੀਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਅਗਲਾ ਮਾਇਨੇਦਾਰ ਕਦਮ ਲਵਣ।
AI ਰਾਈਟਿੰਗ ਟੂਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲੀ ਖ਼ਾਕਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਜ਼ਬਾਨ ਦੇ ਹੋਣ ਲਈ ਸੋਧੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ-ਇੱਕ-ਪੇਜ ਰੂਪਰੇਖਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟਿਪ: ਆਪਣਾ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਗਾਹਕ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਮੰਗੋ कि ਉਹ 5 hero options, 10 benefit statements, ਅਤੇ 3 CTAs ਦੇਵੇ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਣ, ਸਭ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਰਜਨ ਚੁਣੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਪੀ ਤੋਂ ਕਲਿੱਕਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਤੱਕ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਧਾਰਨ React ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ (ਅਤੇ ਬੇਸਿਕ ਫਾਰਮ + ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੈਪਚਰ) ਚੈਟ ਵਿੱਚੋਂ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟਸ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਟ ਕਰੋ।
“Contact us” ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫਾਰਮ ਵਰਤੋ ਜੋ ਮਨਸੂਬੇ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰੇ:
AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ ਅਤੇ ਡਰੌਪ-ਆਫ ਘੱਟ ਕਰਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਯੋਗ ਵੰਡ ਦੇਣ।
ਇਕ ਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਟੈਸਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਰਣੀਯੱਤਾ ਚੁਣੋ:
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੈਰੀਐਂਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਕੇ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਰਹਿਣ।
“ਕਾਫੀ ਰੁਚੀ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ:
ਇੱਕ smoke test vanity traffic ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਹੀ ਲੋਕ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਲਾਗਤ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਕੀਮਤ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਰੁਚਿਕਰ ਵਿਚਾਰ” ਇੱਕ “ਅਸਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰ” ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪ ਟੈਸਟ ਕਰਨ, ਸਬੂਤ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਨੁਭਵਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੇ ਜੋ ਗਾਹਕ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ:
AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “freelance accountants ਲਈ 5 ਘੰਟੇ/ਹਫ਼ਤਾ ਬਚਾਓ”) ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਟੀਅਰ ਅਤੇ ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ ਦੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇਵੇ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ ਤੱਕ সংকੁਚਿਤ ਕਰੋ—5 ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ੋਰਲਈ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਕੋਲੋ plan names, short descriptions, ਅਤੇ “what you get” bullets ਲਿਖਵਾਓ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਹੱਦਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ (ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ) ਤਾਂ ਕਿ ਲੋਕ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਕਣ।
ਸਧਾਰਣ ਰੱਖੋ: 2–3 ਟੀਅਰ, ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀਤ ਡਿਫਾਲਟ ਪਲਾਨ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ-ਭਾਸ਼ਾ FAQ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ‘ਤੇ ਜਾਂ outreach ਈਮੇਲਾਂ ਤੋਂ ਲਿੰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਵਾਬ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਰਵੇ (5–8 ਪ੍ਰਸ਼ਨ) ਬਣਾਓ: ਉਹ ਅੱਜ ਕੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਕੀ ਕੀਮਤ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਕਿੰਨੀ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: “ਕਿਸ ਕੀਮਤ ਤੇ ਇਹ ਮਹਿੰਗਾ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਵਜੀਬ ਲੱਗੇਗਾ?”
ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਆ ਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਉਚਿਤ ਹੋ, ਅਸਲੀ ਭੁਗਤਾਨ ਸਿਗਨਲ ਚਲਾਓ: ਪ੍ਰੀ-ਆਰਡਰ, ਰਿਫੰਡਯੋਗ ਜਮਾਂ, ਜਾਂ ਪੇਡ ਪਾਇਲਟ। AI outreach ਮੈਸੇਜ, ਪਾਇਲਟ ਸਮਝੌਤਾ ਖਾਕਾ, ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨੇ ਕਿਉਂ ਕਮਿਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਨਹੀ ਕੀਤਾ।
ਮੰਗ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਮੈਨੁਅਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਲਿਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਇਸਨੂੰ ਇਕ “ਅਸਲੀ” ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ concierge MVP ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਪਿੱਛੇਕੇ-ਸਪਿੱਠ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਤਦੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਹ ثابت ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਆਈਡੀਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੇਵਾ ਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ: ਗਾਹਕ ਕੀ ਮੰਗੇਗਾ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰੋਗੇ, ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗੇਗਾ, ਅਤੇ "ਮੁੱਕਮਲ" ਕੀ ਨੁਹਾਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ assumptions ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਏ (ਜਿਵੇਂ “ਉਪਭੋਗਤਾ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ”) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲੀਡਸ ਇਕੱਠੇ ਹਨ (ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ਼ ਜਾਂ smoke ਟੈਸਟ ਤੋਂ), ਤਾਂ ਉਹੀ ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਹੇ।
AI ਉਹ “ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਗਲੂ” ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਚਾਹੀਦਾ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹਲਕੇ ਰੱਖੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕ਼ਸ਼ ਦੁਹਰਾਉਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ।
ਪਹਿਲੇ 5–10 ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਹਰ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਫਿਰ AI ਨਾਲ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਯੂਨਿਟ ਇਕਾਨਾਮਿਕਸ ਤਸਵੀਰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ تيار ਹੋ, ਤਦ Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ concierge ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਐਪ (ਵੈਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਡੇਟਾਬੇਸ) ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਡ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ “ਮੁੱਕਮਲ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ।
ਡਿਲਿਵਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AI ਨਾਲ ਕਾਲ ਨੋਟਸ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਵਾਓ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣੋ: ਅਪਤੀਆਂ, “ਆਹਾ” ਪਲ, ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਕਦਮ ਜਿਹੜੇ ਉਲਝਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਿਆਂ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਗਾਹਕ ਮੁੱਲ ਵਰਨਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਵਾਅਦੇ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਉਹੀ ਵਾਰਡਿੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਜੋ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ—ਆਪਣੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਦੀਆਂ ਆਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੋਵੇ, ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਅਸਲੀ ਅਗਲਾ ਕਦਮ (ਈਮੇਲ ਸਾਈਨ-ਅਪ, ਬੁੱਕ ਕੀਤੀ ਕਾਲ, waitlist) ਲਈ ਮਨਾਉਣ ਸਕਦੇ ਹੋ? AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਟੈਸਟ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੁਚੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਬਜਟ ਖ਼ਤਮ ਕੀਤੇ।
AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕੋ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦੇ ਤੋਂ 10–20 ਐਡ ਵੈਰੀਐਂਟ ਪੈਦਾ ਕਰੇ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕੋਣ (ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣਾ, ਖਤਰਾ ਘਟਾਉਣਾ, ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣਾ, “ਕੀਤੇ-ਲਈ-ਤੁਹਾਡੇ-ਲਈ”) ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਵੇ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਟਾਰਗੇਟਿੰਗ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ (ਜਿਵੇਂ ਜਾਬ ਟਾਈਟਲ, ਉਦਯੋਗ, ਦਰਦ-ਬਿੰਦੂ ਕੀਵਰਡ, ਜਾਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ) ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਤੰਗ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਆਡੀਅੰਸ + ਛੋਟਾ ਐਡ ਸੈੱਟ + ਇੱਕ CTA। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲੋਂਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਪਾਓਗੇ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਕਾਰਨ ਆਇਆ।
ਠੰਢੇ ਜਾਂ ਗਰਮ outreach ਅਕਸਰ ਐਡਸ ਨਾਲੋਂ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਰੀਚ ਫੀਡਬੈਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਤੋਂ ਕਈ outreach ਈਮੇਲ ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ ਜੋ ਵੱਖਰੇ:
ਤਦ ਹਰ ਵੈਰੀਐਂਟ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬੈਚ ਭੇਜੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 30–50) ਅਤੇ reply ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ: ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਰੁਚੀ, ਨਰਮ “ਹੁਣ ਨਹੀਂ”, ਉਲਝਣ, ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਨਾ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਅਪਤੀਆਂ ਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੋ ਅਗਲਾ ਕੀ ਸੁਧਾਰਣਾ ਹੈ।
Click-through rate 'ਤੇ ਹੀ ਰੁਕੋ ਨਾ। ਜਿਗਿਆਸਾ traction ਵਾਂਗ نمودਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਫਨਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:
AI ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਕੈਂਪੇਨ ਨਿਰਯਾਤਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸਾਫ਼ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਦਿਓ: ਕਿਸ ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਯੋਗਦਾਰ signups ਲਿਆ, ਕਿਹੜਾ ਆਡੀਅੰਸ ਬੁੱਕ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਡ੍ਰੌਪ-ਆਫ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਨਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ LinkedIn 'ਤੇ ਇੱਕ reply ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟਾਈਮਿੰਗ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਸਤੇ click ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਕਾਰਵਾਈਆਂ (signup, booked call, price question) ਨੂੰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ AI ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਚੈਨਲ-message ਜੋੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੀ-ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੀ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਚੈਨਲ ਨਿਰੰਤਰ ਉੱਚ-ਇਰਾਦੇ ਕਾਰਵਾਈ ਪੈਦਾ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਬਿਲਡ ਦੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਾਇਕ ਰਸਤਾ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ।
ਇੱਕ-ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੋਟਸ, ਐਡ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ਼ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਦਰ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਜਵਾਬਾਂ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟਸ ਦਾ ਢੇਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਗਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ “ਦਿਲਚਸਪ” ਮੰਨ ਲੈਣਾ ਪਰ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਇਸਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1–5 ਰੇਟਿੰਗ (ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਵਜਹ) ਹੋਵੇ ਲਈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਜਾਂ ਸਰਵੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ AI ਵਰਤੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਹਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਉਧਰਣ ਅਤੇ ਟਕਰਾਅ ਕੱਢੇ। ਰਾ ਕ੍ਰੋਸ-ਸਰੋਤ ਜੁੜੇ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੰਸ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੋ।
ਆਪਣਾ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਆਰਟੀਫੈਕਟ (ਉੱਪਰਲੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਥੀਮਾਂ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜੇ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ਼ ਸਟੈਟ) AI ਨੂੰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ-ਪੰਨਾ ਫੈਸਲਾ-ਬ੍ਰੀਫ ਲਿਖੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ:
ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਚੁਣੋ: double down, pivot, narrow the niche, ਜਾਂ stop। ਫਿਰ ਉਹ ਅਗਲੇ 3 ਤਜਰਬੇ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਧਾਊਂਗੇ, ਜਿਵੇਂ:
AI ਵਿਚਾਰ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲਕਸ਼ “ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੱਚ ਹੈ। ਕੁਝ ਗਾਰਡਰੇਲ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
AI ਖੁਸ਼ੀ-ਖੁਸ਼ੀ ਸਹਾਇਕ ਦਲੀਲਾਂ, ਸਰਵੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਦੁਰਬਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਹੌਲਣਾ-ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੇਗਾ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ-ਸਮਝੇ ਪੁੱਛੋਂਗੇ। ਇਸਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਟਕਰਾਓ:
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਟੂਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨਿਰਭਰ। ਧਾਰਨਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਜੋ ਕੁਝ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਕਰਨ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨੋਟਸ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ।
AI ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਮੈਸੇਜਿੰਗ "ਉਧਾਰ" ਕਰਨ ਜਾਂ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਲਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਕੀਲ ਜਾਂ ਅਕਾਊਂਟੈਂਟ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ (ਸਿਹਤ, ਵਿੱਤ, ਬੀਮਾ, ਬੱਚੇ, ਨੌਕਰੀ)। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਚਾਰ ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਕਰਾਰ, ਟੈਕਸ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਬਜਟ ਰੱਖੋ।
Validation ਇੱਕ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਸਿਰੀ ਹੈ ਜੋ ਭਾਰੀ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਬੂਤ (ਸਾਈਨ-ਅਪ, ਰਿਪਲਾਈ, ਬੁੱਕ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਲਾਂ, ਡਿਪਾਜ਼ਿਟ) ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਡੇ ਅਣਜਾਣਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਰਚੇ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ (ਕਸਟਮ ਬਿਲਡ, ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ, ਇਨਵੈਂਟਰੀ, ਲੰਮੇ ਕਰਾਰ). ਇੱਕ ਸਿੰਪਲ ਟੈਸਟ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਗਲਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਤੇ ਪੈਸਾ ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
AI(validation) ਲਈ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵੱਧਣ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਪਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੀ ਸੋਚੋ, ਪਰੂਫ ਨਹੀਂ।
AI ਆਪਣੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਗਾਹਕੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ:
ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਮਾਰਕੀਟ ਸਿਗਨਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਈਨ-ਅਪ, ਕਾਲਾਂ, ਪਾਇਲਟ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਟਾਈਟ ਬਿਆਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟਾਰਗੇਟ “ਛੋਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰ” ਜਾਂ “ਬਿਜੀ ਲੋਕ” ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੈਸਟ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਾਪਨਯੋਗ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੌਣ + ਨਤੀਜਾ + ਕਿਉਂ ਹੁਣ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ:
“Freelance designers will pay to get proposals drafted in under 10 minutes because client expectations and response times have increased.”
ਫਿਰ ਇਸ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਿਖੋ (ਗਾਹਕ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਡਿਲਿਵਰੀ ਯੋਗਤਾ) ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਅਨੁਮਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਕੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੇਗੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਾਜਬ ਬਣਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖੋ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹੋ ਜੋ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ, ਸਿਰਫ਼ ਮੁਸ਼ਾਰੀਫ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਦਰਦ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ (ਨਿੱਕਲ ਕੇ ਨਹੀਂ)। AI ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਸਰਲ ਸਬੂਤ ਟੇਬਲ ਰੱਖੋ: participant → severity → current alternative → supporting quote।
ਇੱਕ smoke test ਇੱਕ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਮਾਇਨੇਦਾਰ ਅਗਲੇ ਕਦਮ (waitlist, request access, book a call) ਮੰਗਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਬਿਲਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਵੇਲ੍ਵੇਰੀਐਬਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ Headline A vs. B) ਅਤੇ conversion, CPL, ਅਤੇ qualified leads ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
ਭੁਗਤਾਨ-ਜੈਸੀ ਸਿਗਨਲ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਲੇਖ ਨਾ ਰਹਿਣ ਦਿਓ। ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮِل ਹਨ:
AI ਟੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ willingness-to-pay ਸਰਵੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਜਵਾਬਾਂ ਆਉਣ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇ। "ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਠੀਕ" ਤੇ ਹੀ ਰੁਕੋ ਨਾ—ਕਮਿਟਮੈਂਟ ਲੱਭੋ।