ਕਈ ਵਧੀਆ ਉਤਪਾਦ ਅਣਪੂਰਣ ਪਹਿਲੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੱਚੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ, ਖਤਰੇ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
“ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ” carelessness (ਲਾਪਰਵਾਹੀ) ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਆਜ਼ਮਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਪਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਰਕਫਲੋ ਕੁਝ ਅਜੀਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰੀ ਦੀ ਕਾਫੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਫ਼ਰਕ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕੱਚਾ = ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਅਤੇ ਸੀਮਿਤ, ਜਦਕਿ ਬੇਫਿਕਰ = ਅਣਵਿਸ਼ਵਸनीय ਅਤੇ ਅਸੁਰक्षित।
ਸ਼ੁਰੂ 'ਤੇ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਘੱਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “ਪਰਫੈਕਟ” ਦਾ ਅਰਥ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਸ ਵੇਲੇ ਅਣਜਾਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੀਮਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫੀਚਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹਨ, ਕਿਹੜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਠੀਕ ਬੈਠੇਗੀ, ਜਾਂ ਲੋਕ ਕਿੱਥੇ ਅਟਕਣਗੇ—ਪਰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਨੁਭਵੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵੀ ਅਕਸਰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਸੋਚਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਅਣਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਸਿਖਣਾ ਹੈ, ਮਿਆਰ ਘਟਾਉਣਾ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਫਿਰ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਸਿੱਖਣ-ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੋਵ੍ਰਿਤੀ ਢੁੱਕਵਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਖ਼ਤਿਆਰੀ ਇমਤਿਹਾਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਮੈਦਾਨੀ ਟੈਸਟ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਸਕੋਪ ਘਟਾਉਣ, ਜਲਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ—ਰਾਏਆਂ ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਅਗਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵੇਖੋਗੇ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ MVP-ਸਟਾਈਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ ਅਰੰਭਿਕ ਅਪਣਾਉਣਕਾਰੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ—ਅਤੇ ਕਈ ਰੋਕ-ਟੋਕ ਜੋ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ: “ਅਣਪੂਰਨ” ਅਤੇ “ਬੇਇਸਤਮਾਲ” ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਲਕੀਰ ਕਿਵੇਂ ਖਿੱਚੀ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੰਬੀ ਕਸਟਮ ਮੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਬਿਨਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਕਿਵੇਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ)।
ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਭਰੋਸਾ ਅਕਸਰ ਇਕ ਭ੍ਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਸਪੈੱਕ ਅਤੇ ਰੋਡਮੈਪ ਲਿਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸਵਾਲ ਕਾਨਫਰੰਸ ਰੂਮ ਤੋਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹੋ:
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਾਰਾ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਪ੍ਰੰਪਰਾ ਵਾਲੀ ਯੋਜਨਾ ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਚਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫੀਚਰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਕੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਮਾਨੇ ਮੰਜ਼ਿਲ ਵੱਲ ਬਣਾਉਗੇ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਅਣਜਾਣੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਧਾਰਾਵਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਧਾਰਾਵਾਂ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਡਲਾਈਨ ਨਾ ਖੋਦੇ—ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਲਈ ਅਰੰਭਿਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹਨ: ਉਹ ਤਰਕ-ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, churn, activation ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ “ਅਸੀਂ ਅਜ਼ਮਾਇਆ ਅਤੇ ਰੁਕ ਗਏ” ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਹਨ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਲੰਮੀ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਗਾਹਕ-ਕेंद्रਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਦਾਵੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਤੁਸੀਂ ਅਣਪੱਕੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋ ਜਾਦੇ ਹੋ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰੰਭਿਕ ਵਰਜ਼ਨ ਦਾ ਲਕਸ਼्य ਖਤਮ ਦਿਖਣਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਸਫਲ ਮਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਹਾਰ, ਕੀਮਤ, ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਮਾਪਯੋਗ ਗੱਲ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਅਗਲੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਉਮੀਦ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਬੂਤ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ।
ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ “ਹੁੰਨੀ ਫੀਚਰ ਜ਼ਿਆਦਾ” ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸ਼ੁਰੂ 'ਤੇ, ਲਕਸ਼্য ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ—ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਜੋ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਘਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਆਮ ਪੈਟਰਨ:
ਉਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਪ੍ਰਤੀ-ਸਹੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਛੋਟਾ ਚੱਕਰ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ” ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
“ਸਿੱਖਿਆ” ਕੋਈ ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅੰਕੜੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ:
ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਉਹ ਅਗਲੇ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਏਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਓ—ਉਦੋਂ ਹੀ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ—ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਇੱਕ ਯਕੀਨੀ ਕਦਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਜੁਆ ਨਹੀਂ।
MVP (minimum viable product) ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਵਰਜ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦਾ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ। ਇਹ “ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰਸਤਾ ਹੈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਦਾਅਵੇ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ: ਕੀ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤੇਗਾ? ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੇਗਾ? ਆਪਣੀ ਰੁਟੀਨ ਬਦਲੇਗਾ?
MVP ਹੈ: ਇੱਕ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
MVP ਨਹੀਂ ਹੈ:
ਲਕਸ਼ਯ “viable” ਹੈ: ਅਨੁਭਵ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹ ਲਈ end-to-end ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸਕੋਪ ਛੋਟਾ ਹੋ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦ ਇਕੋ ਹੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਸਕਦੇ ਹਨ:
MVP ਦਾ ਸਕੋਪ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਖਤਰਾ ਮੰਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਜੇ ਖਤਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਭਾਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੱਥੀਂ ਹੋਵੇ।
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਉਸ ਟੂਲਚੇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਆਈਡੀਆ → ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਰਸਤਾ ਛੋਟਾ ਕਰੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨ, ਫਿਰ ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ—ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਲ end-to-end MVP ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਲੰਬੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਾਈਕਲ ਵਿੱਚ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਏ।
ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜੇ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ। “ਠੀਕ-ਠਾਕ” ਕੋਈ ਸਾਰੇ ਲਈ ਇਕ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਮ-ਜੋ-ਹੋਣਾ-ਚਾਹੀਦਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ- ਤੋਂ-ਉਤਪਾਦ ਯਾਤਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਕੰਮ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਣ: “2 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ ਇਕ ਇਨਵੌਇਸ ਭੇਜੋ” ਜਾਂ “ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਈਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ”).
ਅਣਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਅਜੀਬ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਉਸ ਇਕ ਗੱਲ 'ਤੇ ਅਣਵਿਸ਼ਵੱਸਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਜੋ ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
MVP ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰायੋਗਿਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮਾਪਦੰਡ:
ਜੇ ਮੁੱਖ ਫਲੋ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਰੰਭਿਕ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗੀ ਫੀਡਬੈਕ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਦੇ ਵੀ ਉਸ ਮੋਢੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
“ਤੀਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ” ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਟੀਮਾਂ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕੱਟਦੀਆਂ ਹਨ। ਵੱਧ ਫੀਚਰ ਕੱਟਣਾ ਠੀਕ ਹੈ; ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਕੱਟਣਾ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਮਿਨੀਮਮ ਵਾਇਬਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫੀਡਬੈਕ ਉਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਮਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ, ਨਾਂ ਕਿ ਭ੍ਰਮ।
ਅਰੰਭਿਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਬੇਸਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ “ਚੰਗਾ-ਹੋਣਾ” ਨਹੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਜੇ ਲਿਖਤ ਪੜ੍ਹੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਬੋਰਡ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਜਾਂ ਪੰਨੇ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦ-ਬਜ਼ਾਰ ਫਿੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬੇਸਹਾਬੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਉਹਨਾਂ ਮਿਆਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਤਪਾਦ-ਬਜ਼ਾਰ ਫਿੱਟ (PMF) ਸਿਧੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਮਿੱਟ ਜਾਣ 'ਤੇ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਣਗੇ। ਨਾ ਕਿ “ਉਹ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ,” ਨਾ ਕਿ “ਉਹ ਐਲਾਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ,” ਪਰ ਅਸਲ ਨਿਰਭਰਤਾ—ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਆਪਣੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵੱਲ ਝੁਕਾਉ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਰੋਡਮੈਪ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਐਜ ਕੇਸ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖੀ ਮੁੱਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਗਾਹਕ ਤੁਹਾਡੀ ਨੀਅਤ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਦੇ—ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੱਜ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਏਆਂ ਨੂੰ ਵੀ “ਨਮੂਨਾ = ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਲੋਕ” ਦਾ ਜ਼ਰੂਰ ਪ੍ਰੇਰਣ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਸਾਥੀ, ਦੋਸਤ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਰ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ: ਸਮਾਂ ਦਾ ਦਬਾਅ, ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਭ੍ਰਮ ਲਈ ਜੀरो ਧੈਰਜ।
ਇਹ ਵਿਹਾਰ ਵੇਖੋ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ:
ਆਰੰਭਿਕ ਨੰਬਰ ਭ੍ਰਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ:
ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਕੀਕਤ-ਚੈੱਕਾਂ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। PMF ਕੋਈ ਮੀਟਿੰਗ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦੇ ਹਨ।
ਅਰੰਭਿਕ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੱਚੇ ਕੰਮ-ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਕਿ ਉਹ ਗਲਤੀਆਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਇਹ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਭ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਉਹ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਬਾਰੰਬਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਸੋਲੂਸ਼ਨ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੱਚੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਵੀ ਮੁੱਖ ਦਰਦ ਘਟਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਨੁਕਸਾਨ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰਨਗੇ।
ਅਰੰਭਿਕ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਕਸਰ:
ਜਦੋਂ “ਪਹਿਲਾਂ” ਕਾਫ਼ੀ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਧ-ਮੁਕੰਮਲ “ਬਾਅਦ” ਵੀ ਜਿੱਤ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਜਗ੍ਹਾਂ ਲੱਭੋ ਜਿੱਥੇ ਦਰਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚਰਚਾ ਵਿੱਖੇ ਹੈ: ਨਿਸ਼ ਸਲੈਕ/ਡਿਸਕੋRDD/ਫੋਰਮ, subreddit, ਉਦਯੋਗੀ ਸਮੁਦਾਇ। ਇਕ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਕੇਤ: ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਹੀ ਹੈਕਸ ਬਨਾਈਆਂ ਹਨ (ਟੈਮਪਲੇਟ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ, Notion ਬੋਰਡ) - ਉਹ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਟੂਲ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਕੰਮ-ਜੋ-ਹੋਣਾ-ਚਾਹੀਦਾ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਕੁਝ “ਅਡਜੈਸੈਂਟ” ਨਿਸ਼ ਵੀ ਸੋਚੋ—ਉਹ ਛੋਟੇ ਸੈਗਮੈਂਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ: ਉਤਪਾਦ ਅੱਜ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੈ, ਕੀ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਪਸ਼ਟ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਫੀਡਬੈਕ ਸਧਾਰਨ ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਓ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ in-app ਪ੍ਰンプਟ, ਇੱਕ reply-to email ਪਤਾ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਿਯਮਤ ਕਾਲਾਂ ਸਰਗਰਮ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨਾਲ। ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਪੁੱਛੋ: ਉਹ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਕਿੱਥੇ ਫਸੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਦੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ। ਉਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਵਾਬ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਸਲਾਹ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਸੋਚ ਨੂੰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ, ਬਜਟ, ਜਾਂ ਟੀਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ uncertainty ਨੂੰ feature ਜੋੜ ਕੇ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ, ਸਫਲਤਾ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੁਝ ਭੇਜੋ ਜੋ ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ( ਜਾਂ ਨਕਾਰ) ਕਰੇ।
ਕਿਸੀ ਤੰਗ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ ਲੈਓ: ਜੇ ਕੋਈ ਫੀਚਰ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਉਹ ਰੁੱਖ ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ, ਸਪਸ਼ਟ ਹੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਪਾਦ ਇਕ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਦੱਸਾਂ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਜੋ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ।
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਹੋਰ ਤੁਸੀਂ ਸਕੋਪ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਤਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ।
“ਚੰਗਾ-ਹੋਣਾ” ਫੀਚਰ ਜੋੜਨਾ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਢਕ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਜੇ ਤੀਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਰਲ ਵਰਜ਼ਨ ਤੋਂ ਉਤਸाहित ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਫੀਚਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੋਰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਫੀਚਰ-ਭਰਿਆ ਉਤਪਾਦ ਭਰਭਰਾ ਹਿਸਾਸ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ: “ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਵਰਤਾਂ?”
ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ-ਫ੍ਰੈਂਡਲੀ ਤਰੀਕੇ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਧਾਰਾ ਜਾਂਚਦੇ ਹਨ:
“ਨਹੀਂ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਕੌਸ਼ਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ। ਉਹ ਫੀਚਰ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਕਹੋ; ਇੱਕ ਸੈਗਮੈਂਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਸੈਗਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਜੋੜੋ; ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਸ਼-ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ ਉਸ ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ ਨਾ ਦਿਓ। ਸੀਮਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ “ਨਹੀਂ” ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਅਰੰਭਿਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸੱਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਓਵਰਬਿਲਡਿੰਗ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦ ਇੱਕ ਟੀਮ ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਤਪਾਦ “ਚੰਗਾ-ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ” ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਢੇਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹਾਂ/ਨਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਾਲੋਂ safer ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕਾਰਕ ਹੈ: ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਡਰ, ਅਣਪੇਖੇ ਪੇਸ਼ ਆਉਣ ਦਾ ਡਰ, ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚਮਕਦਾਰ ਲੱਗ ਜਾਵੇਗਾ।
ਤੁਲਨਾ ਹੋਰ ਤੇ ਇంధਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੱਕੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨਾਲ ਤુલਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫੀਚਰ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਹ ਫੀਚਰ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਅਸਲੀ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ ਕਿਵੇਂ ਕਮਾਏ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਜਨੀਤੀ ਵੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਾਧੂ ਫੀਚਰ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਪੱਖੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (“ਇਹ ਜੋੜੋ ਤਾਂ Sales ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕੇਗਾ,” “ਉਹ ਜੋੜੋ ਤਾਂ Support ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ”), ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਕੁਝ ਵੀ ਸਾਬਤ ਨਾ ਕਰਦਾ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਮਨਪਸੰਦ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਮਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਦਿਸ਼ਾ ਬਦਲਣਾ। ਇਹ ਸਿੰਕਡ-ਕਾਸਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ, ਅਤੇ ਘਮੰਡ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਉਹ ਫੈਸਲੇ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮੁੜ-ਚਕਸੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਓਵਰਬਿਲਟ ਵਰਜ਼ਨ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਵਚਨਬੱਧੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਜਟਿਲ ਕੋਡ, ਭਾਰੀ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਹੋਰ ਏਜ-ਕੇਸ, ਵੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਵੱਧ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਸਮਨਵੇ ਸ਼ਾਮਲ। ਫਿਰ ਸਾਫ਼ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਖਤਰਨਾਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਸਾਰੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਉਹ ਫੀਚਰਾਂ ਜੋ ਅਹੰਕਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦੀ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਨਿਯਮ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਉਸ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਓ।
“ਇੱਕ ਸਵਾਲ” ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ “MVP” ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਵਤ: ਘੱਟਤਮ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਅਰੰਭਿਕ ਪੱਧਰ ਦੀ ਓਵਰਬਿਲਡਿੰਗ ਹੈ।
ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਮੁਫ਼ਤ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਖਤਰੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਤੁਸੀਂ ਹਾਨੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕੁਝ ਰੁਕਾਉਣ ਦੇ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰੋ ਜੋ ਆਰੰਭਿਕ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, Koder.ai snapshots ਅਤੇ rollback ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰਾਬ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਹਾਲ ਹੋ ਸਕੋ) ਅਤੇ deployment/hosting ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਮਦਦਗਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਦਾ ਘਟਨਾ ਬਣਾਏ।
ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰੀ 'ਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ staged rollout ਕਰੋ: ਪਹਿਲਾਂ 5% ਯੂਜ਼ਰ, ਫਿਰ 25%, ਫਿਰ 100% ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ feature flag ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵੀਂ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ। ਜੇ ਕੁਝ ਟੁੱਟ ਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਉਤਪਾਦ ਚਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਗੰਭੀਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬੇਵਾਪਸੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ “production ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ” ਨਾ ਕਰੋ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਨਾਲ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲਡ ਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਭੇਜਣਾ ਕੇਵਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਲਕਸ਼ਯ “ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੀਡਬੈਕ” ਨਹੀਂ—ਇਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਲੂਪ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਬਨਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ:
ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਲੋਕ ਰੁਚੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ” ਅਤੇ “ਲੋਕ ਸਫਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ” ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕੀ ਹੋਇਆ। ਗੁਣਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂ।
ਮਿਕਸ ਵਰਤੋ:
ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ। ਉਹ ਸ਼ਬਦ onboarding, ਬਟਨਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਕੀਮਤ-ਪੰਨਿਆਂ ਲਈ ਇੰਧਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਤਾਂ ਬਿਆਨ ਕੀਤੀ ਗੱਲ ਦੀ ਲੰਬੀ to-do ਸੂਚੀ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਆਏ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਰੁੱਪ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਕਿੰਨਾ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਪਰਯਾਸ (ਲੈਗਾਤਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫਿਕਸ ਜੋ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਭ੍ਰਮ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਰਿਲੀਜ਼ ਰਿਥਮ ਨਾਲ ਜੋੜੋ—ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਜਾਂ ਦੋ-ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਅਪਡੇਟ—ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟੀ ਦਿਸੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਂਦੇ ਜਾਵੋ।
ਇੱਕ ਕੱਚਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਇਹ ਜਾਣ-ਬੁਝ ਕੇ ਕੱਚਾ ਹੋਵੇ: ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਸਾਬਤ (ਜਾਂ ਨਾਕਾਰ) ਕਰਨ ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ, ਫਿਰ ਵੀ ਇੰਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਿ ਅਸਲ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਲੈਣ।
ਉਸ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਉਹ ਵਾਅਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਚਾਹੇ UI ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਪਾਲਿਸ਼ਡ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਸਕੋਪ ਘਟਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕੋ ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਮਜਬੂਤ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਨਿਯਮ: ਉਹ ਫੀਚਰ ਕੱਟੋ ਜੋ ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਬਾਅਦ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ।
ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਲੋੜਾੜ ਸਪਲਾਈ ਇੰਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ-ਰਫ਼ਤਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਟੂਲਚੇਨ ਬਰਤੋਂ ਜੋ idea → ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੱਕ ਦਾ ਰਸਤਾ ਛੋਟਾ ਕਰੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਇੱਕ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਸਪੈੱਕ ਤੋਂ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਰੈਪੋ ਆਪਣੇ ਕਾਬੂ 'ਚ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ—ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਟੈਸਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ।
ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਦੋ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ:
ਅੱਜ ਪਹਿਲੇ ਪੰਜ ਮਿੰਟ ਲਵੋ: ਆਪਣਾ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦਾ ਲਿਖੋ, ਆਪਣੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਧਾਰਣਾ ਘੇਰੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੀ MVP ਸਕੋਪ ਕੱਟੋ ਤਾਂ ਕਿ ਇਹ ਅਗਲੇ 2–3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਧਾਰਣਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਟੈਮਪਲੇਟ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ related posts in /blog ਦੇਖੋ.
A rough first version is intentionally limited: it works end-to-end for one clear job, but still has missing features and awkward edges.
“Careless” quality is different—it’s unreliable, unsafe, or dishonest about what it can do.
Early on, the biggest inputs are still unknown until people use the product: real workflows, who the motivated users are, what language makes sense, and what they’ll actually pay for.
Shipping a small real version turns assumptions into evidence you can act on.
Set a minimum bar around the core promise:
Cut features, not reliability or clarity.
An MVP is the smallest viable experiment that tests a high-stakes assumption (demand, willingness to pay, or whether users will change behavior).
It’s not a glossy demo, and it’s not a half-broken product—it should still deliver the promised outcome for a narrow use case.
Common shapes include:
Pick the one that answers your riskiest question fastest.
Start with signals tied to real value, not attention:
Use a small set so you can make decisions quickly.
Early adopters feel the problem more sharply and often already use clunky workarounds (spreadsheets, scripts, manual checks).
Find them where the pain is discussed (niche communities, forums, Slack/Discord), and set expectations clearly that it’s a beta/preview so they opt in knowingly.
Reduce risk without waiting for perfection:
These protect trust while still keeping feedback loops short.
A staged rollout releases changes to a small percentage first (e.g., 5% → 25% → 100%) so you can catch issues before everyone hits them.
A feature flag is an on/off switch for a feature, letting you disable it quickly without redeploying the entire product.
Don’t ship early when failure could cause serious harm or irreversible damage—especially with:
In these cases, validate with prototypes, internal testing, and controlled pilots first.
