步骤

方法

方法描述

示例

将创意描述为可量化的命题A（宏观市场假说）

XYZ命题法

XYZ命题法：至少X%的Y将会Z

X%代表了你目标市场Y的一个百分比，Z则代表了那部分市场将对你的新产品创意采取何种反应

创意：在污染严重的城市中生活的一些人会有兴趣购买价格合理的设备用于监测和净化空气的。

命题A：对于居住在AQI数值超过100的城市里的人，其中至少有10%会购买一台售价为120美元的便携式污染传感器。

创建可验证的有代表性的子命题B（可验证的市场假说）

缩进

从不可验证的A到可验证的B，同时保证逻辑正确性，当A为真时B一定为真。

命题A：对于居住在AQI数值超过100的城市里的人，其中至少有10%会购买一台售价为120美元的便携式污染传感器。

命题B：在城市A的Tot Academy的学员家长中，至少有10%的人会购买一台售价800元的便携式污染监测器。

设定命题B的实验方案。

预型(pretotype)

最低成本对B进行实验设计，过程强调两点：

1. 如何设计低成本实验——预型：作者区分了「预型」与「原型」的概念，预型即“低成本假装拥有一个原型，看看用户反映如何”，案例包括土耳其机器人预型、匹诺曹预型、假门预型、假面预型、YouTube预型、一夜情预型、潜入者预型、改标签预型。

2. 什么是有效的数据——通过预型可以在极低成本的情况下获取有效验证数据（YODA）：自己采集的、包含用户切身利益（实实在在付出过成本的/付费意愿）的数据。

土耳其机器人：早年IBM为验证“语音转文本计算机在打字员群体中的价值”时，并未实现语音识别，而是用一台假服务器对用户宣称是原型机（其实背后是人在听写）并测试，低成本进行需求验证，实验数据说明语音转文字在当时场景下是“伪需求”。

评估命题B的实验结果，以间接证伪A或提升A为真的概率。

TRI计量仪

一种需求“刚性”的定量评价指标计算方法，核心思想是用户为了某个意愿付出的现实成本越高（金钱、时间、名誉等），则权重越大。

命题A：在单程通勤时间超过1个小时的职场人士中，至少有2%的人愿意支付300美元的费用，在通勤巴士上参加一门广受赞誉的1个星期的课程。

命题B：从旧金山通勤至山景城的谷歌员工中，至少有10%的人会支付300美元，，在通勤巴士上参加由一名谷歌员工执教的1个星期的“机器学习入门”巴士课程。

YODA：在600个样本中，132位（22%）从旧金山通勤至山景城的谷歌和领英工程师支付了300美元参加1个星期的BusU人工智能课程。

支持力度量化：有效的电子邮箱得1点。参加一个小时的宣讲会得60点。支付300美元参加一个星期的课程得900点。

修改A，重复验证，直到找到答案。