Henry Z's blog
[读后感]《The Mom Test》
在阅读《The Mom Test》之前，原本以为其内容主要是关于如何找家人验证产品的可行性，因为家人是普通的大众受众，也通常不会对我们撒谎。
然而恰恰相反，这本书实际上探讨的是：如何掌握提出有效问题并获取真实反馈的技巧，以至于你的老母亲也无法撒谎，因为她是这个世界上最会安慰你的人 :) - crafting good questions that even your mom can’t lie to you (coz she love u)
1. 提问的智慧
原则：重点关注用户的问题、关注点、约束和目标
- 谈论他们的生活，而不是你的想法
- 询问过去的具体事例，而不是关于未来的泛泛之谈或意见
- 少说多听
P.S. 书中的一些例子如果你感兴趣的话：
- ❌ Would you buy a product which did?
- anything involving the future is an over-optimistic lie
- ❌ How much would you pay for X?
- people will lie to u if they think it;s what you want to hear
- ⚠️ What would your dream product do?
- 继续追问背后的 motivation 和 constraints
- ✅ Why do you bother?
- you are shooting blind until you understand why - their goal - motivation.
- ✅ What are the implications of that?
- 虽然痛点很痛，具体意味着什么？
- Some problem dont actually matter
- ✅ Talk me through the last time that happened
- 完整的 workflow 帮助我们观察到用户真正的问题和痛点，而不是用户心理想的那样
- ✅ What else have you tried? - what are you using now ?
- 了解如果有现有方案很成熟，那对方肯定不会买你的产品。
- ❌ Would you pay X for a product whiwhich did Y？
- 用户对自己的行为过于乐观（除了真正掏钱的时候）
- ✅ how are you dealing with ti now?
- instead of 问他们是否为了你的产品付费，而是问问他们现在真正付钱的？
- ✅ where does the money come from
- 找到 付钱的关键先生 budget owner，以及 repeatable sale roadmap （toB 的场景）
- ✅ what else should I talk to ?
- 每次对话结束时的好问题（测试是否对你感兴趣，）
- ✅ is there anything else I should have asked?
- 反过来让对方帮助你
2. 避免坏数据
错误的问题 -》坏数据（bad data）：
- false negative: 以为项目没有用，实际并不是（true negative?🤔）
- false positive: 项目没有用，但以为很有用（更危险）
三种坏数据的三种对策：
- Compliments: 欺骗和恭维
- 如何避免？只要不要透露出你的创意（或产品），就从根源避免了恭维与敷衍😄
- Fluff: 废话
- 识别用户说出以下开头的时候（假设类的回答），往往是废话：
- 一般式: “我通常”，”我总是”，”我从不”
- 将来式: “我打算”，”后续我会”
- 假设式: “我可能会”，”我可以”
- 识别用户说出以下开头的时候（假设类的回答），往往是废话：
- Ideas: 过多想法💡
- 挖掘用户 feature request 背后的动机，而非立刻执行（进而选择成本最低的解决方案），例如：
- Why do you want that?
- How are you coping without it?
- 挖掘用户 feature request 背后的动机，而非立刻执行（进而选择成本最低的解决方案），例如：
3. 有用的问题
什么是有用的问题？ - 是否会影响你的 business（来自用户越坏的消息反而越有价值）
They dont have the problem. That’s successful learning
P.S. 有时候从用户身上得知，你臆想的痛点完全不存在时，也是一个极好的收获。
4. 保持随意
举个不恰当的例子，假如打算做一个帮助学习 python 编程的软件，相比于提前预约一个正式的会议聆听和讨论大家的意见，更有效的做法是跑到 pycon，逮住机会找讲师闲聊，问问他们是如何掌握这门编程语言的。
为什么过于正式适得其反？ 想象你在咖啡厅遇到一个心动的女孩，你马上回家精心打扮换上正装去搭讪，对方可能以为你是房产中介吓得落荒而逃。这个例子背后描述了过于正式的另一个缺点：过早暴露你的意图的副作用。
太过正式的信号：
- “首先，感受各位参与这次调研，我准备了一些问题请各位回答一下….”
- “以1到5分为例，你为XXXX打多少分？”
- 或者对方卖你面子才与你交流（do u a favour）
5. 承诺与推进
收集足够多的事实，构建产品并推向市场后，再多的赞美都比不上承诺和实质的推进：
- 承诺（commitment）：无论是金钱、时间、名声，都是是迈向 sale 的积极信号。
- 金钱：例如预订单（pre-order）
- 时间：下一次的会议时间和明确的目标
- 名声：例如下次来给我的整个团队或公司更高层都展示一下你的产品
- 推进（advancement）：下一步的计划（与承诺相辅相成）。
6. 如何找到对话
之前一直在讨论如何问出好问题，但如何找到潜在用户并开启对话呢？
6.1 主动找到他们
- 冷启动：随机找人打电话，虽然 100 个被拒绝了 98 个，并不是他们不喜欢你的产品，而是大家不喜欢这种推销方式。好消息是至少有 2 个人可以和你展开对话。
- 抓住机遇：例如你准备做个帮助专业演讲者准备的软件，刚好听到附近有人谈论他的最近一次演讲，就勇敢上前和他交流。不用感到抱歉，因为你愿意聆听他生活中的问题和细节，就比他们见过的99%的人都有趣 ：）
- 善意的谎言：如果你走进一家咖啡店，请求服务员与老板交流，大概率会被拒绝。考虑换个说辞：你家的咖啡实在太好喝了，可以和老板聊聊咖啡背后的故事吗？
- 主动融入社区：主动接触目标群体所在的社区
- 着陆页：通过 Landing page 收集 email 并逐个发起对话。
6.2 让他们来找你
相比于鬼鬼祟祟接近对方，下面是让目标群体主动找到你的几种策略：
- 组织 meetups：因为你是专业的组织者，大家会更加倾向于信任你。
- 演讲与教学：假设你在构建一款更好的项目管理软件，你一定会有独到的经验渴望分享，不管是大型会议，在线视频，写博客，或者做免费咨询，最终可以找到一屋子的潜在客户。
- 行业博客：编写博客并积攒目标群体，即使没有读者，博客也是一份极佳的“名片或简历”，帮助你的新客户了解你愿意与你对话。同时写作也是理清思路的好方法。
- 鬼点子：类似空手套白狼的故事（世界银行的副总裁 & 世界首富的女婿）
其他途径：
- 朋友介绍：世界很小，只要愿意问，就能找到对应的人
- 行业顾问：往往比你想象的更加专业
- 大学教授：是人脉的宝藏可以挖掘
- 投资人：更容易接近高层
6.3 用户沟通技巧
案例：“我正在努力使办公桌和办公室租赁对新企业来说更加友好（愿景）。我们刚刚起步，没有任何东西可以出售，但我们想确保我们正在建造一些真正有帮助的东西（描述当前状态，强调不是 sale 产品）。我可以从租客的角度来看待这个问题，但很难从房东的角度来理解这一切是如何运作的（你的局限性证明并非浪费对方时间）。你们出租桌子已经有一段时间了，真的可以帮助我摆脱迷雾（商业互吹强调对方的重要性）。接下来的几周你有时间见面聊聊吗（主动寻求帮助）”
重点澄清我需要什么，以及他们如何提供帮助（人们天性喜欢帮助他人，但同时也害怕浪费时间）
其他技巧：线下的面对面沟通，相比于线上电话或会议往往效果更好：不仅让双方更加放松，还让对话有温度。
6.4 控制对话数量
当你在用户身上听不到新的东西后，就知道该停下了（否则就是你交谈的群体太杂了）。
7. 用户细分
为什么服务所有人群不可取？ 1. 淹没在太多太杂的用户声音中迷失方向，不知从何开始，甚至无法证明自己在错误的道路上前行。 2. 如果让部分用户开心，总会让其他的失望。
如何判断用户群体过广？ 如果与用户的不断对话中，没有找到一致的问题和目标，就还没有一个足够细分的客户群。
作为一名程序员，即使没有主动做市场调研或用户访谈，也会常常被动在 github issues 或聊天软件中与用户沟通。读完这本书后，至少会尝试思考每条回复背后的目的与意义，而不是漫无目的的“聊天”。以及下半部分关于“如何找到用户并沟通”的章节，也颇受启发。
整体而言，从中学到了很多实用的技巧，填补了空白。综合给这本书五星好评 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️