先验证的不是“健康”能不能做出来,而是消费者是否愿意用“健康”这把尺子来评价啤酒的好坏——即他会不会因此改变选择。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
先验证“健康”能不能成为消费者判断啤酒的尺子
立正讲差异化时提到,最有力量的差异化是重新定义什么才算进步:当大家都在同一条尺子上比功能、比更新速度,很难证明自己除了多一点、新一点还有什么不同;强产品要给用户一个更有解释力的判断标准,先说清用户真正想取得什么进步,再让产品成为达到这种进步的合理路径1。放到啤酒上,这意味着“健康”要成立,不只是你做出了低醇或无糖,而是喝啤酒的人本来就有一个“喝得健康一点”的进步诉求,并且愿意用它来比较不同啤酒。你现在的0糖0醇已经是一次产品侧尝试,但它回答的是“能不能做出来”,还没回答“消费者会不会用这把尺子选”。
用一次小验证去检验这把尺子,而不是先扩产
AI推演可以先做一件成本能承受的事:拿你现有的0糖0醇和一款普通啤酒,找一批真实会喝啤酒的人,让他们各自说一句“我为什么选这个”,看他们给出的理由里有没有出现健康、负担、第二天状态这类词,还是仍然只谈口感、价格、品牌。立正建议把答案变成一次小验证再带着结果回来,先写下它要验证什么、什么结果会让你改变原来的想法2。如果多数人的选择理由里根本不出现健康,那“健康”目前更像你的卖点,而不是消费者的尺子;如果出现了,再往下问它是决定选择还是只是事后解释。
现有材料没有讨论啤酒行业或健康养生趋势,也没有你目标人群的具体数据,所以这里给的是验证思路,不是关于啤酒市场的结论。
出处
- 1如何做一个考虑周全的landing page?(101次迭代后的7个lessons)
讲差异化为什么来自重新定义判断标准,适合核对“健康”作为尺子是否成立这一层。
- 2为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
给出把答案变成一次小验证、并预先写下什么结果会改变想法的做法,适合设计这次验证。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 一个打算做几十年的非营利社群,不把规模当目标。它应该怎么定义成功,才不会变成假装忙碌的 fake work?什么样的成功定义是真的?
把成功定义成"某个具体的人或事发生了可验证的改变",而不是活动量、成员数或影响力这类感觉。指标只是衡量策略的代理,不能当目标本身。
- 大家都在抢着用 AI agent,把能自动化的都自动化了。往后看十年二十年,这个世界会缺什么?什么会变得真正稀缺?
稀缺的不是会用 AI 的人,而是能判断 AI 结果好坏、能收口负责的人,以及愿意把时间还给身体、关系与思考的人。
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈,标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人;片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作,但是在AI时代,对于data scientist来说,高价值的工作是什么呢?我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了,而且留不下来,而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜,所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值;新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统,并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来?
个人用得好,是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来;团队上不来,是因为这些能力散在每个人脑子里,组织结构和激励又没跟着改。
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最脆弱的是学生数据与云服务混用的那条链路;最过度建设的是多设备、多模型、多平台的全互联架构;如果只做一件事,先给「学生数据不可上云」划出一条可验证的物理边界。