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原型工具

一、土耳其机器人

这个说法来源于 1770 年出现的一个骗局，一个叫沃尔夫冈·冯·肯佩伦（Wolfgang von Kempelen）的人为了取悦奥地利女皇玛丽娅·特蕾莎（Maria Theresia），“制造”了一个会下国际象棋的机器人。这个机器人的外表是一个身着土耳其传统衣饰、叼着水烟袋的木偶，端坐棋盘前。

然而，真相是棋盘下面的桌子是用镜子伪装起来的，里面实际上是个大箱子，箱子里面悄悄藏了一个棋艺高手。

土耳其机器人的做法简单来说就是，你可以设计一个看上去功能齐全的产品，但实际上用户接受的是人工服务。

比方说，我们要做一个电商 App，那肯定是要做交易流程，但退款退货的功能要不要做呢？一开始可能决定不了，因为这和你卖的商品品类有很大关系。

那么，我们可以这么做，开始的时候先做一个退款退货的“假按钮”，点击以后并没有相应的系统，而是让人工客服介入，处理退款。这样跑一段时间，如果发现退货退款的订单太多人工处理不过来了，再考虑上系统，如果退款退货的量一直不大，那就一直人工处理好了。

二、酒店门童

酒店门童，就是那个对你有求必应的人。

酒店门童和土耳其机器人有点像，都是用人工服务来替代产品。但两者的差异在于，酒店门童的人工服务会直接与用户发生交互，用户很清楚，他接受的是贴身的人工服务。

这时候你要找到对你的新产品概念感兴趣的用户，提供与成型的产品完全一样的服务，只不过它是人工的。

打个比方，一家 2B 做企业服务的公司，对于最开始的几个客户，很可能是通过人肉服务的方式实现的，把这几个客户的项目当成定制项目来做。在做的过程中，总结提炼它们的共性，慢慢打磨将来可以批量化服务很多客户的产品，让更多的环节可以由客户自助完成。

三、众筹

虽然没有做出产品，但你可以做出一些图文视频材料，告诉潜在用户，你将要做的是什么产品。

然后让用户用各种行动来告诉你是否认可产品，比如点赞、评论、转发分享等，如果能有真金白银的投票，就像很多在众筹网站上众筹的产品，那就更棒了。

筹款成功了固然好，但筹款失败了也有巨大价值，至少避免了把产品做出来之后才发现用户不认可的窘境。

在线存储公司 Dropbox 在开发产品之前，做了一段产品功能的介绍视频，放在 YouTube 上，探测目标用户看完视频之后的反应。

最终，视频的各种数据十分火爆，让 Dropbox 团队充分验证了用户的需求，坚定了信心。

淘宝众筹上很多的商品，类似预售，通过销售情况，也可以看出哪些产品真的值得投产，哪些产品不需要继续投入资源。

四、善意谎言

这和众筹有点像，都是没做产品，告诉用户我们将要做什么，但善意谎言的区别是，假装已经做出了一项新产品或新服务，来试探有没有用户感兴趣。

比如产品宣传单页，经常被用来探测市场反馈。

做产品之前，先做个宣传 / 销售用的小册子，投放市场，看到底有多少人主动联系。对于联系过来的人，也不用担心没有产品提供，大致的话术是：感谢关注，还没做好，送您 VIP 体验资格，上线后第一时间联系您。

很多公司的 PR 部门，也可以做类似的事情来帮助产品创新。

具体点说，就是通过非正式渠道放出消息，说我们要做一个什么样的产品了，然后看市场反馈。如果反馈好，那就继续加大资源投入，如果反馈不好，那就可以官宣发表声明，说之前是个假消息。

五、动物标本

这一点比较容易理解，就是做一个高保真的静态原型，看起来和真的一模一样，可以让用户“装模作样”地用一下，但并不具备真正的功能。

不过这种方法，多用于发现产品本身的设计、体验细节问题、特别是外观、形态方面。

一些数码硬件，都要做这一步，用各种材料做一个模型出来，然后让大家从各个角度看，触摸把玩。这可以发现很多值得优化的地方。

要注意的是，这个方法通常只适用于验证产品外在的特性。

六、乾坤大挪移

这也是个很有趣的技巧，借用竞争对手已经发布的产品，通过简单的重新包装，装作自己的产品，来测试某些假设。

比方说想测试用户喜欢哪种洗发水的香味，就可以买市面上已有的很多种来，用测试结果指导我们自己的设计。

再比如做手机应用程序，还可以直接拿竞品的 App 来给用户试用，以避免自己在设计的时候犯同样的错。

七、低配的诱惑

最后这个办法，是开发一个功能有限的低配版本，来试探用户的反应。

这是唯一一个需要做一部分真实产品的做法，当然，它能够验证的假设也会更多一些。

比如小米内测版的路由器，接近工程样机，有基本功能，但很多体验性、包装都还不是成品的样子。有些硬件产品，比如我见过创业者用乐高搭出来给用户做测试，也是类似的方式。

这七种武器，在现实应用的时候也可以灵活混搭。比如有些车企用了“6+7”的做法，简单地说，就是新车的发动机底盘已经做出来了，装在老车型上给用户试用。

不轻易做真实产品功能还有一个现实意义——上线容易下线难。

任何产品功能上线后，如果只有很少的人在用，就会陷入尴尬境地——如果下线，这些在用的人会跳起来说：“我用得好好的功能，你们为什么要下线”。

而如果迫于这种压力，勉强继续维护着这一功能，一方面有成本，投入产出比很低；另一方面后续新功能也必须考虑和这个鸡肋功能的兼容、协作。

所以，我很推崇一句话——完美不是无一分可增，而是无一分可减。这就要求我们在做加法的时候，必须慎之又慎。

生活中，我们在做重大决策之前，也可以灵活使用上述手法。

比如，想不好装修到底是喜欢北欧还是简美还是现代，可以先让设计师渲染一份对比的效果图。

再比如，做买某种车的决定之前，可以先租同样的车型来个周末两天的周边自驾游。

小结

这一讲，我们介绍了很多免开发，或者最多少量开发投入就能验证解决方案的手段。

要做好这一步，开始提出的“关键假设”很重要，就是说你到底要验证什么。比如著名鞋类电商 Zappos（后来被 Amazon 收购了）在早年要验证的两个问题就是：

１、用户愿意在网上买鞋；

２、可以通过给用户寄三双鞋，用户留一双的方式来打消顾虑。

所以，他们一开始并不需要做电商系统，也不需要自己建仓库采购库存，而只是做了一个可以下单的页面，一旦有用户下单，他们就去线下商店买鞋，然后寄给对方。

通常，一种原型只能验证部分关键假设，所以，我们有可能为一个产品做多个原型，或者做一个兼具上面多种特征的混合原型，但哪怕这样，综合的投入产出比也远远低于一上来就做真实的产品。