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把大愿景分解成一个个独立部分。最重要的两个假设是“价值假设”和“增长假设”
1、价值假设：用户使用了产品和服务时，真正带来了什么价值。
2、增长假设：测试新用户如何发现产品和服务的。
如果价值假设受到了冲突，那么就该转型了，因为根本没有用户
与传统战略和研究不同，这些规格都根植于“今天哪些东西有用”的反馈中，而不是对“未来哪些东西有用”
整个实验过程也是个产品，需要假设测试
市场无时不在改变，而我们的工作正式要随其同时改变
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努力的方向是：开发－测试－认知，把这套反馈流程的总时间缩短。
反馈流程的执行计划却是相反的：认知－测试－开发
1、先用MVP（minimum vilable product），最小可行性产品确定认知
2、再用IA（innovation accounting)，评估产品努力是否有效，是否获得了经证实的认知
3、完成“开发－测试－认知”后，转型or坚持。假设错误则转型，假设正确则继续深耕。
传统商业战略帮助产品人在哪些方面做出假设，而创业者需要做的事情：
1、建立可以系统测试这些假设的架构
2、在任何环境下忠于总体愿景，严格执行这些测试
传统的产品流程假设是符合逻辑的，线性的，类推出来的。（以前使用了x技术，具有y特性，我们赢得了z市场；现在我们有新x2技术，同样有y特性，也能让我们赢得z2市场）
成功的创业者高瞻远瞩，有能力和工具去发现计划中哪些部分运作顺利，哪些部分误入歧途，然后相应的调整策略
了解新产品或服务的第一步，是从根本上确定是“价值创建”or“价值破坏”。创业者需要了解增长背后的原因，避免很多价值破坏类的增长。（如庞式骗局的短期破坏增长）
现地现物，除非自己接触和了解过，不能完全凭借汇报得到信息就觉得自己了解了市场和用户。
关于用户模型，这也是个假设，而不是事实。如果我们不能用产品来服务用户，那么用户模型也是暂时的。
分析瘫痪症：
1、早期进行了一部分调研，就以为了解了用户，便急于开发产品
2、过分迷信分析，不断的分析，不断的调整原有的计划
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MVP
1、用以验证商业假设为目的，帮助创业者尽早的开启学习认知历程
2、不要在验证假设目标之外复杂化它，并不是要测试功能或整体流程，遇到问题化繁为简
3、不管某项工作在当时看起来多么重要，只要在开启认知流程所需之外的都是浪费
4、如用MVP成功运转，便可继续。当人工负荷不了旺盛的需求之后，计算机自动化才开始显现出必要性
5、如果我们不知道顾客是谁，我们也不会知道什么是质量
6、放弃对你需要的认知没有直接用处的一切功能、流程和努力
如果你能自信比对方更快的验证这个反馈，则无需担心对手知道你的想法
竞争中，“快”比的不是执行多快，而是你多快的了解用户的本质需求
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创新核算
1、从MVP阶段起就要开始搜集数据，跟踪远景的进展
2、从MVP搜集数据开始起，便要建立能验证假设的数据衡量标准（即基准线）
3、确立基准线的关键是，公司应以能提升愿景的驱动因素为标准（如设计能够提升用户留存率）
4、虚荣指数VS可执行指标，从关注总量转为关注同期群指标（用户数vs单个用户运转效率）
5、每次发布，都是一次对比的实验测试
6、将整个数据验证过程能够形成流程化，用流程的方式控制“经证实的认知”
7、A／B／C test，能让你了解假设与现实之间的差距
数据报告标准：
1、可执行（说明因果，并形成可执行的点）；
2、可使用（从问题出发，要避免复杂，让每个人都能读懂）
3、可审查（数据本身也是产品，最优的数据来自于原数据生成的报告）
敏捷开发的弊端：
1、开发者虽然能提高效率，根据不断改变的业务调适产品，但对商业决策质量概不负责。
2、传统经理人，关注单位效率的提升，却忽视了系统级的效率。（优化了系统中的某个部分就必定危及整个系统整体）
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转型or坚持
1、确保决定时有足够数据的支撑，或经证实认知事实
2、失败是认知的先决条件
3、经证实认知越多则越准确，加速的也更加顺利
4、用最小的成本去失败去学习
5、在企业成本中，千万不要砍掉反馈系统的成本
6、公司里的声音不一致，领导者要自我思考后决策
7、早期用户验证后，不代表主流用户就能接受
8、在度过早期大量的低风险、低产出的最小可行性产品后，得到了粗燥的产品设计，需要适时的回来关注质量问题
9、组建专门的认知小组来进行测试工作
10、转型也只是关于全局概念的一次假设验证
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精益生产
1、福特发明了大规模的流水线生产，日本人创造了精益化的批量生产
2、小批量工作能及早的发现问题
3、快速执行，是一切企业愿景得以实现的基础