15 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
2025 ਦੇ MVP: ਫਾਊਂਡਰ ਲਈ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨਾ
2025 ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ MVP ਗਾਈਡ: ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਨਕਲ ਕਰਨੀ ਹੈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਕੀ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਂਗ ਨਾਪ ਸਕੋ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰੋ।
2025 ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਤਮਕ MVP ਗਾਈਡ: ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਨਕਲ ਕਰਨੀ ਹੈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਕੀ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਂਗ ਨਾਪ ਸਕੋ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰੋ।
2025 ਵਿੱਚ MVP ਦਾ مطلب "ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਵਰਜ਼ਨ" ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਟੈਸਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਫ਼ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕੇ। ਮਕਸਦ ਅਣਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਣੀ ਹੈ—ਗਾਹਕ ਬਾਰੇ, ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ, ਜਾਂ ਚੈਨਲ ਬਾਰੇ—ਨੈ ਕਿ ਕੇਵਲ ਘੱਟ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਫੀਚਰ ਭੇਜਨਾ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ (ਜਿਵੇਂ, “ਕੀ ਵਿਆਸਤ ਕਲੀਨਿਕ ਮੈਨੇਜਰ $99/ਮਹੀਨਾ ਦੇਣਗੇ ਤਾਂ ਕਿ no-shows ਘਟ ਸਕਣ?”), ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ MVP ਦਾ ਲੇਬਲ ਪਹਿਨ ਲਿਆ।
MVP ਹੈ: ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਤਜਰਬਾ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਹਕੀਕਤੀ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ ਅਤੇ ਵਰਤਾਰਾ ਨੂੰ ਨਾਪ ਸਕੋ।
MVP ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਉਤਪਾਦ, ਫੀਚਰ ਚੈੱਕਲਿਸਟ, ਜਾਂ ਉਹ “v1” ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਗੁਪਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ bahanbhoot ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲੋ, ਪਰ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ:
MVP ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਔਜ਼ਾਰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਹਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੇਗਾ—ਨੈ ਕੇਵਲ ਵੱਡਾ।
MVP ਤਦ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਬੰਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ, ਤੁਰੰਤ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਾਅ ਆਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ MVP ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਸਾਡੇ-ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਗਾਹਕ ਦੀ ਵਰਣਨਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ—"ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ" ਜਾਂ "ਕ੍ਰੀਏਟਰਜ਼" ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਸਕੋ।
ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਤੁਰੰਤੀ ਲੋੜ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਧੀਮਾ ਤੇ ਸ਼ੋਰ-ਭਰਿਆ ਹੋਵੇਗਾ—ਲੋਕ “ਰੁਚੀ ਰੱਖਦੇ” ਦੱਸਣਗੇ ਪਰ ਵਰਤਾਰਾ ਬਦਲੇਗਾ ਨਹੀਂ।
ਗਾਹਕ + ਕੰਮ + ਨਤੀਜਾ ਜੋੜਨ ਵਾਲਾ ਵਾਅਦਾ ਲਿਖੋ:
“For [specific customer], we help you [complete job] so you can [measurable outcome] without [main sacrifice or risk].”
ਇਹ ਵਾਕ ਤੁਹਾਡਾ ਫਿਲਟਰ ਹੈ: ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਉਹ ਸੰਭਵਤ: MVP ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਤੁਹਾਡਾ MVP ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਅਣਸਵਿਕਾਰਯੋਗ ਲਮ੍ਹਾ ਦੇਵੇ ਜਿਸ 'ਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸੋਚੇ: “ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।”
“aha” ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਇਸਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਯੋਗ ਬਣਾਓ: ਯੂਜ਼ਰ ਕੀ ਵੇਖਦਾ, ਕਿੱਥੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ, ਜਾਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ?
ਆਕਸਰ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਇੱਕ ਵਰਕਅਰਾਉਂਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਵਿਕਲਪ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਤੁਹਾਡੇ MVP ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸੰਪੂਰਨ ਬਣਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਚੁਣੌਤੀ ਬਿਹਤਰ ਤਰਜ਼ ਨਾ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ।
MVP ਤਦ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਅੱਗੇ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਦਲ ਦੇਵੇ। ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਹਾਇਪੋਥੇਸਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦਿਨਾਂ ਜਾਂ ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ—ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ।
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਸੇ ਬਿਆਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਤ ਜਾਂ ਖੰਡਨ ਕਰ ਸਕੋ:
ਅੰਕੜੇ ਅਸਮਪੂਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਪਾ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕੋਗੇ।
ਤੁਹਾਡਾ MVP ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵੇ:
ਇੱਕ ਚੁਣੋ। ਦੂਜੇ ਸਵਾਲ ਠੀਕ ਹਨ ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਮੁੱਖ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਸਲੋ ਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋਣ।
ਅੱਗੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
“ਫੀਡਬੈਕ ਲੈਓ” ਵਰਗੇ ਲਕੜਾਂ-ਮੁੱਦੇ ਵਾਲੇ ਟੀਚੇ ਬਚੋ। ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇਵੇ।
ਤੁਹਾਡਾ MVP ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਬੰਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ end-to-end ਮੁੱਲ ਦਿਓ—ਨੈ “ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿੱਸਾ” ਜਾਂ “ਡੈਮੋ”। ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਯਾਤਰਾ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਉਹ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਆਇਆ ਸੀ।
ਸਵਾਲ ਪੂਛੋ: ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਿਆ, ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕੀ ਬਦਲਾਅ ਆਏਗਾ? ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਤੁਹਾਡਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। MVP ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਰਾਹ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰੇ।
ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ “ਅਸਲ” ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਹੋਰ ਸਭ ਸਮਰਥਕ ਢਾਂਚਾ ਹਨ ਜੋ ਰੁੱਖ ਜਾਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਫੀਚਰਾਂ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਕਰੋ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਾਤੇ, ਸੈਟਿੰਗਜ਼, ਰੋਲ, ਐਡਮਿਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਪਸੰਦਾਂ, ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ। ਬਹੁਤ ਤੋਂ ਬਹੁਤ MVP ਨੂੰ ਹਲਕਾ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਬੈਕ-ਆਫਿਸ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮ, ਇੱਕ ਸੀਂਨਾਰਿਓ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਫਲਤਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣੋ। ਐੱਜ ਕੇਸ ਬਾਅਦ ਸੰਭਾਲੋ: ਵਿਲੱਖਣ ਇਨਪੁੱਟ, ਜਟਿਲ ਅਧਿਕਾਰ, ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਰੱਦ, ਬਹੁ-ਚਰਣਗਤ ਕੁਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਦੁਰਲਭ ਗਲਤੀਆਂ।
“Thin vertical slice” ਦਾ ਮਤਲਬ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਤਜ਼ੁਰਬੇ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਕੀਨ end-to-end ਰਸਤਾ ਬਣਾਂਦੇ ਹੋ—ਕੁਝ UI, ਲੌਜਿਕ, ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਜੋ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ। ਇਹ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਖਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਫ਼ਤਾਰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾਂ ਛੋਟੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਥਾਵਾਂ ਛੇਡਦਾ ਹੈ ਜਿਹੜੀਆਂ ਗਾਹਕ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਨਹੀਂ। MVP ਵਿੱਚ “ਨਕਲ” ਦਾ ਮਕਸਦ ਵਾਅਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਫਿਰੋਂ ਵਰਤਣ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਕਨਸੀਅਰਜ MVP ਅਕਸਰ ਵੈਲਯੂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਹੱਥੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਨਤੀਜਾ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੂਰੇ ਮੈਚਿੰਗ ਆਲੇਗੋਰਿਥਮ ਬਣਾਏ ਬਗੈਰ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਨਤੀਜੇ ਖੁਦ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਯੂਜ਼ਰ ਫਿਰ ਵੀ ਕੋਰ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਐੱਜ ਕੇਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
Wizard-of-Oz ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਦਿੱਸਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪਿੱਛੇ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਪਰ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਰੀਖਿਆ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਸੱਚਾਈ ਰੱਖੋ: ਟਰਨਅਰਾਂਡ ਸਮਿਆਂ ਬਾਰੇ ਉਮੀਦਾਂ ਸੈਟ ਕਰੋ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਤਾਂ ਇਹ ਦੱਸੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਮੈਨੂਅਲ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸੀਡ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਖਾਲੀ-ਉਤਪਾਦ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਸੰਪੂਰਨ curated ਕੈਟਲੌਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਨਸਾਈਟਸ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਣਗੇ ਉਹ ਸਮਝ ਆ ਜਾਵੇ।
ਨਿਯਮ:
ਜਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਗਾਹਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਨਹੀਂ—ਉਹਨਾਂ ਲਈ کسٹਮ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਲਈ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਲਈ no-code, ਅਤੇ ਸਡੀਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਲਈ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਤੋ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਾਂ ਉਸ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਬਚਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਦੀਲ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੁਝ ਛੋਟੇ ਰਸਤੇ ਅਣਉਲਟਣਯੋਗ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰੋ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ “ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ” ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਅਣਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ: ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਵਰਤਾਰਾ ਬਦਲਾਂਗੇ (ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਾਂਗੇ)? ਜੋ ਕੁਝ ਇਸਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਧਿਆਨ ਭਟਕਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਫ UI ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਿਸਟਮ, ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ, ਇਲੱਸਟਰੇਸ਼ਨ ਪੈਕਸ, ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ-ਪੁਰਫੈਕਟ ਸਕ੍ਰੀਨ ਲਈ ਹਫ਼ਤੇ ਬਹਿਸਾਕ ਯੋਗ ਹਨ ਪਰ ਅਕਸਰ ਮੁੱਖ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਨਹੀ।
ਜੋ ਘੱਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਹ ਕਰੋ: ਸਾਫ਼ ਕਾਪੀ, ਲਗਤਰ ਸਪੇਸਿੰਗ, ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਫਾਰਮਾਂ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਰਥਨ/ਸੰਪਰਕ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ “ਠੀਕ” ਦਿੱਖਣ 'ਤੇ ਵੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ, ਤਾਂ ਪੂਰਾ ਰੀਬ੍ਰੈਂਡ ਬਚਾਉ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।
ਵੈਬ + iOS + Android ਬਨਾਉਣਾ ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ “ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ” ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਕੋਡਬੇਸ ਹਨ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਬੱਗ ਸਤਹ।
ਉਸ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਆਦਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ (ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ ਵੈਬ ਐਪ) ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਉੱਥੇ ਵੈਧਤਾ ਕਰੋ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਪੋਰਟ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਾਪਸੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਵੇਖੋ।
ਰੋਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਐਕਸੈਸ, ਐਡਮਿਨ ਪੈਨਲ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ—ਪਰ ਇਹ ਦਿਨ 1 ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ ਗਾਹਕ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਗਲੋਬਲ ਟੀਮਾਂ ਹਨ ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇੱਕ “ਓਨਰ” ਰੋਲ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਵਰਕਅਰਾਉਂਡ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਦਹਾਈਆਂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੱਖਾਂ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਲਈ অপਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਜਾਲ ਹੈ।
ਸਾਦਾ, ਬੋਰੀੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕੋ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨੈ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਸਟਮ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਉਤਪਾਦਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਪਰ ਜੋ ਮੁੱਖ ਹੈ ਉਹ ਨਹੀ।
ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਹੋਨਹਾਰ ਵਰਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ: ਦੁਹਰਾਈ ਵਰਤੋਂ, ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਨਤੀਜਾ, ਭੁਗਤਾਨ)। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ—ਸਪੀਡਸ਼ੀਟ, ਬੇਸਿਕ ਇਵੈਂਟ, ਜਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਲੋਗ—ਜਦ ਤੱਕ ਸਿਗਨਲ ਸਾਫ਼ ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ।
MVP ਉਹੀ ਤੱਕੀਮ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਕਿ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋਗੇ, ਕੀ ਪੁੱਛੋਗੇ, ਅਤੇ ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ ਬਦਲਣਗੇ, ਤਦ ਤੁਸੀਂ ਵੈਧੀਕਰਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਭੂਤੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਉਸ ਚੈਨਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਅਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਆਰੰਭ ਤੋਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਲਕੜੇ ਸੈਗਮੈਂਟ (ਭੂਮਿਕਾ + ਸੰਦਰਭ + ਟ੍ਰਿਗਰ) ਤੈਅ ਕਰੋ। “ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ” ਸੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; “US-ਅਧਾਰਤ ਵਿਆਹ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਜੋ ਹੇਠਾਂ 3+ ਘੰਟੇ/ਹਫ਼ਤਾ ਗਾਹਕ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ 'ਚ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ” ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MVP ਲਈ ਇੱਕ ਉਹ ਨਮੂਨਾ ਰੱਖੋ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾ ਸਕੇ, ਨੈ ਕਿ ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਪੱਕਤਾ।
ਆਮ ਪ੍ਰਯੋਗ: 8–12 ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸੈਗਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਅ ਸਮੱਸਿਆ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਫਿਰ 5–10 ਸੰਰਚਿਤ ਟਰਾਇਲ (ਡੈਮੋ/ਪ੍ਰੋਟੋ/ਕਨਸੀਅਰਜ) ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਲੋਕ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਤੁਹਾਡਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੇ:
ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਿਨਾਂ ਜਾਂ 1–2 ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾਓ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਹੇਗਾ—ਬੇਅੰਤ ਬਿਲਡਿੰਗ 'ਤੇ ਨੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MVP ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ੋਰਭਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕ ਨਰਮ, ਜਿਗਿਆਸੂ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਆਸ਼ਾਵਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਐਸਾ ਮਾਪਣਾ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਖ਼ਰਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ: ਸਮਾਂ, ਮਿਹਨਤ, ਸਾਰ, ਜਾਂ ਪੈਸਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਫੋਰਮ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ, ਉਹ ਮੰਗ ਦਾ ਪੂਰਬੰਧ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਗਾ ਸਕਦੇ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਨੇ ਕੋਰ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ—ਨੈ ਕਿ ਉਹ ਸਿਰਫ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਰਿਹਾ।
ਉਦਾਹਰਨ: “ਪਹਿਲੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਈ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ,” “ਪਹਿਲੀ ਅਪਾਇੰਟਮੈਂਟ ਬੁੱਕ ਕੀਤੀ,” ਜਾਂ “ਪਹਿਲਾ ਫਲੋ end-to-end ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ।” ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਦੇਖਣਯੋਗ ਘਟਨਾ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਅਕਿਊਜ਼ੀਸ਼ਨ ਚੈਨਲ ਤੋਂ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦਰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।
ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ “ਉਹ ਐਪ ਮੁੜ ਖੋਲ੍ਹਿਆ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਲ-ਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤਰਜ਼ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਟਾਈਮ ਵਿੰਡੋ ਉਹ 현실ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉ: ਹੇਬਿਟ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਟੀਮ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਹਫਤਾਵਾਰੀ, ਫਾਇਨੈਨਸ/ਐਡਮਿਨ ਲਈ ਮਹੀਨਾਵਾਰੀ। ਫਿਰ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਟ ਕੀਤੇ ਯੂਜ਼ਰ bina follow-up ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈ ਮੁੜ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਜੇ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਸਦਾ ਯਾਦ ਦਵਾਉਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਹੁਣੇ ਜੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਆਰਡਰ, ਡੈਪਾਜ਼ਟ, ਪੇਡ ਪਾਇਲਟ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ। LOI ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਕੋਪ, ਟਾਈਮਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ, ਉਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਹਨ।
ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਾਇਸਿੰਗ ਪੇਜ, ਚੈੱਕਆਊਟ ਫਲੋ, ਜਾਂ “ਨੰਬਰ ਮੰਗੋ” ਕਦਮ ਨਾਲ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਟੈਸਟ ਕਰੋ—ਫਿਰ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਕਰਕੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਰੁਕਾਵਟ ਕੀ ਸੀ।
ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਰੂਪਤਾ ਦੇਖੋ:
ਜਦੋਂ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ, ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਇਰਾਦਾ ਇਕੱਠੇ ਹਿਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਰੁਚੀ ਨਹੀਂ ਸੁਣ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ।
AI MVP ਵਿੱਚ ਫੋਰਸ-ਮਲਟੀਪਲਾਇਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਖ਼ੀਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “AI-ਪਾਵਰਡ” ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਅਣਸਪਸ਼ਟ ਤਲਾਬ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਧੁੰਦਲਾ ਵੇਲਯੂ-ਪ੍ਰਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ। ਤੁਹਾਡਾ MVP ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ।
AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਤੇ ਵਰਤੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਸਾਈਕਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ AI ਸਿੱਖਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਓਬੇਬਿਲਿਸਟਿਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। MVP ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਏ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ—ਅਤੇ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰੋਸਾ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। “ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ” ਦਾਅਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।
ਵਿਆਵਹਾਰਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ-ਇੰਤਜ਼ਾਮ:
ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ AI ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ “ਸਮੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ” ਕਦਮ ਭਰੋਸਾ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਬੀਅਤ ਡੇਟਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਮੋਟ ਨਹੀਂ ਬਣਾਓ। ਵੱਖਰਾ ਬਣਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ ਡੇਟਾ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ, ਜਾਂ ਡਿਸਟਰਿਬਿਊਸ਼ਨ (ਉਹ ਚੈਨਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ) ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ। MVP ਦਾ ਮਕਸਦ: ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਿ ਇਹ ਸੰਯੋਗ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ MVP ਟੈਕ ਸਟੈਕ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਫੈਸਲਾ-ਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੋਣ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਸਦਾ ਲਈ ਸਕੇਲ ਕਰੇ—ਸਗੋਂ ਉਹ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਮਨ ਬਦਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਿਨਾਂ ਸਿਸਟਮ ਤੋੜੇ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
“ਬੋਰੀੰਗ” ਬੇਸਲਾਈਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ: ਇੱਕ ਐਪ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਇੱਕ ਕਿਊ (ਜਾਂ ਕੋਈ ਨਾ), ਅਤੇ UI ਅਤੇ ਕੋਰ ਲੌਜਿਕ ਵਿਚ ਸਾਫ਼ ਵੱਖਰਾ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸਜ਼, ਹਰ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਇਵੈਂਟ-ਚਲਿਤ ਪੈਟਰਨ, ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਜੋਗਾ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ।
ਸਧਾਰਾ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਕੋਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਸਿੱਖਣ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੰਭਵਤ: ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਉਹ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪੂਰੇ ਵਰਗ ਦੇ ਕੰਮ ਹਟਾ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਪਲੰਬਿੰਗ 'ਤੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਲੋ ਨੂੰ ਵਰਕਿੰਗ ਵਰਟੀਕਲ ਸਲਾਈਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਪਹਿਲੇ end-to-end ਰਸਤੇ ਲਈ।
Koder.ai React ਵੈਬ ਐਪ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ (Go + PostgreSQL) ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਸਾਥ ਹੀ planning mode, ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ/ਹੋਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ snapshots/rollback ਸਹਾਇਤ ਨਾਲ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਰ ਫਲੋ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕੋ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਅਣਜਾਣ ਡਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਦੇ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਵੱਧ ਇਤਰੇਸ਼ਨਾਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਨੈ ਕਿ ਸਕੋਪ ਵਧਾਉਣ ਲਈ।
ਰਫ਼ਤਾਰ ਗੈਰ-ਸੰਭਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਿਆਰ:
ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੀ ਭਾਰਤੀ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਅੱਗੇ ਤੋਂ ਇਹ ਟ੍ਰਿਗਰ ਤੈਅ ਕਰੋ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “3+ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਜਦ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਰੋਕੇ,” “ਅਸੀਂ ਕੋਰ ਵਰਕਫਲੋ ਦੋ ਵਾਰੀ ਬਦਲ ਦਿੱਤੀ,” ਜਾਂ “ਸਹਾਇਤਾ ਸਮਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ X ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।” ਜਦੋਂ ਟ੍ਰਿਗਰ ਲੱਗੇ, ਇਕ-ਇਕ ਤਹਿ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ—ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਰੁਚੀ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹੋ। 2025 ਵਿੱਚ ਇੱਕ MVP ਨੂੰ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇੰਨੀ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੇਗਾ।
“ਇਹ ਦੇਣਗੇ?” ਦੀ ਗੱਲ ਛੱਡੋ। ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦਿਖਾਓ: ਉਹ ਉਹ ਕੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਕੀਮਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਕਨਸੀਅਰਜ MVP ਹੋਵੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਜਾਂ ਚੈੱਕਆਊਟ ਲਿੰਕ ਭੇਜ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਯੋਜਨਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਚੰਗੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ-ਤਾਰੀਖ ਲਈ ਅੰਗੀਕਾਰ, ਪ੍ਰੋਕੇਯੂਰਮੈਂਟ ਕਦਮ ਦੀ ਮੰਗ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਰਾਏ ਨਾਲੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਪੈਕੇਜ ਘੱਟ ਅਤੇ ਅਸਾਨ ਤੁਲਨਾ ਯੋਗ ਰੱਖੋ। ਹਰ ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਚਾਹੁੰਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਜੋੜੋ—ਗਤੀ, ਯਕੀਨੀਅਤ, ਸਮਾਂ-ਬਚਤ, ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣਾ—ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਬਨਿਸਬਤ ਆਟੋਨੋਮੀ ਦੇ।
ਉਹ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕਦਰ ਨੂੰ ਮਿਲੇ:
ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਪ੍ਰਾਰੰਭ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਲੀ ਨੁਕਤਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਭੁਗਤਾਨ-ਚਾਹ ਦੀ ਪਰਖ ਹੋ ਸਕੇ।
ਮੁਫ਼ਤ ਵੰਡ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਜੇ ਇਸਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਰਾਹ ਹੈ ਭੁਗਤਾਨ ਵੱਲ: ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ, ਵਰਤੋਂ ਸੀਮਾ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਫੀਚਰ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਵਾਏ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ—ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ “ਮੁਫ਼ਤ” ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
Go-to-market ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ MVP ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਸੰਦ ਹੈ। 2025 ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡਾ "ਮਿਨੀਮਮ" ਇੱਕ ਰੀਪੀਟੇਬਲ ਤਰੀਕਾ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤੇਵਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਧ ਕਰੇ।
ਇਸਨੂੰ ਕੜਕ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ:
reach → interest → trial → value → paid
ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ: reach = ਪੋਸਟ ਦੇਖਿਆ; interest = ਕਲਿੱਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਦਿੱਤੀ; trial = ਕਾਲ ਬੁੱਕ ਕੀਤੀ; value = ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਿਆ; paid = ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਦਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਪਹਿਲੇ ਸਪ੍ਰਿੰਟ ਲਈ ਇਕ ਸਿਰਫ ਚੈਨਲ ਚੁਣੋ—LinkedIn outbound, niche community, cold email, partnership, ਜਾਂ ads। ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਸੁਨੇਹਾ, ਦਰਸ਼ਕ, ਪੇਸ਼ਕਸ਼ 'ਤੇ ਪਰਿਸ਼ਕਤਤਾ ਜ਼ੁਰੂਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਫਤਾਵਾਰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਰੱਖੋ (ਜਿਵੇਂ 50 outreaches, 10 conversations, 3 trials)। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਜੇੱਚੈਨਲ ਗੱਲਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਕੇ ਆ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ—ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।
ਸਿੱਖਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਾਓ:
ਫਿਰ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਇਕ ਸਿੰਗਲ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜੋ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਹੋਵੇ।
An MVP in 2025 is the smallest test that produces a clear learning outcome (e.g., demand, willingness to pay, retention driver, channel viability). It should answer one primary question that changes your next decision—not ship a trimmed roadmap.
A prototype proves usability/understanding (often without real users or real outcomes). An MVP delivers the core outcome end-to-end (even if manual behind the scenes) to test value and buying behavior. If nobody can complete the promised outcome, you built a demo—not an MVP.
A pilot is a controlled rollout with a specific customer/group, higher-touch support, and explicit success criteria. A beta is broader access to a near-ready product to find bugs, edge cases, and adoption friction. Use beta after you already know the problem matters; use a pilot when you want proof in a real environment with clear measurement.
Use the one-sentence promise:
“For [specific customer], we help you [job] so you can [measurable outcome] without [main sacrifice/risk].”
If you can’t fill this in concretely, your MVP scope will drift and your results will be hard to interpret.
It’s the first observable moment where the user thinks “this works” because the promised change happened.
Examples:
Define it as a single event you can track (not a feeling).
Start with 2–3 testable hypotheses and put numbers on them:
Then choose one primary question (e.g., “Will they pay?”) and design the MVP to answer it fast.
Build only what’s required to deliver the outcome once, end-to-end:
Delay accounts, roles, dashboards, integrations, edge cases, and heavy analytics until you see real demand.
Fake automation when it doesn’t change the customer’s decision:
Don’t fake security/privacy, billing accuracy, or legal/compliance—those shortcuts can create irreversible damage.
Prefer signals that cost users something:
Compliments and “this is cool” feedback are weak unless they lead to commitment.
Use pricing as an experiment, not a debate. Present a real offer (scope + price + next step) and measure behavior:
Package around outcomes (speed, certainty, saved time, reduced risk) rather than feature counts so you learn what customers truly value.