Tóm tắt Khởi Nghiệp Tinh Gọn - The Lean Startup tác giả Eric Ries

 

Khởi Nghiệp Tinh Gọn (Lean Startup) cung cấp cho cả những doanh nhân và những người muốn khởi nghiệp một cách tiếp cận bán khoa học, thực tế để xây dựng doanh nghiệp bằng cách sử dụng phương pháp xác thực, tìm kiếm mô hình kinh doanh sinh lời và tạo ra động lực tăng trưởng.

Tôi nhớ lần đầu tiên nghe về Eric Ries, đó là trong lớp thống kê ở trường đại học. Bạn cùng lớp của tôi nói rằng cậu ấy đang đọc cuốn sách của ông ấy, và không chắc mình có thích nó hay không. Thật buồn cười khi chúng ta lại có định kiến ​​như vậy? Chỉ từ việc nghe thấy những nghi ngờ về một người mà tôi chẳng hề biết gì, một công tắc trong não tôi đã bật lên, và tôi chưa bao giờ cầm cuốn sách đó lên.

Khi tôi đăng ký Blinkist, Khởi nghiệp tinh gọn là một trong những cuốn sách đầu tiên tôi cho vào thư viện – đọc tóm tắt miễn phí cũng chẳng hại gì, phải không? Nhưng một lần nữa, nó lại nằm cuối cùng và tôi chưa bao giờ đọc nó.

Cho đến bây giờ. Tôi thực sự xin lỗi ông Ries, tôi đã mất một thời gian, nhưng đây là những gì tôi đã học được:

1.Tìm một mô hình kinh doanh hiệu quả thông qua việc xác thực.

2.Sử dụng thử nghiệm A/B để phân biệt giá trị và lãng phí.

3.Đừng bao giờ sa đà vào các chỉ số phù phiếm.

Sẵn sàng khởi nghiệp chưa? Tôi hy vọng là bạn cũng vậy, vì chúng ta bắt đầu thôi!

Bài học 1: Tìm mô hình kinh doanh vững chắc bằng cách xác thực ý tưởng của bạn.

Một từ được nhắc đi nhắc lại nhiều lần trong bản tóm tắt này, và nó thực sự thể hiện khá tốt toàn bộ cuốn sách: bán khoa học. Nó đọng lại trong tôi và hoàn toàn phù hợp với bài học này. Luôn luôn xác thực những gì bạn nghĩ.

Được rồi, có thể tôi đang diễn đạt lại, nhưng ý chính là để tìm ra một mô hình kinh doanh bền vững (tức là một mô hình bạn có thể vận hành ít nhất 5 năm), bạn phải (giống như một nhà khoa học) tạo ra một giả thuyết. Ví dụ, giả thuyết của Amazon là mọi người sẽ mua sách trực tuyến, trong khi Zappos nghĩ rằng mọi người sẽ làm điều tương tự với giày dép.

Đó là phần dễ. Và đây thường là nơi các nhà khoa học bắt đầu xây dựng những lý thuyết khổng lồ, nghiên cứu, gọi điện cho đồng nghiệp và rất nhiều thứ khác, mà điều đó sẽ không giúp họ tiến gần hơn đến việc tìm ra liệu giả thuyết có hợp lệ hay không. Đó là lý do tại sao bạn chỉ cần bán khoa học, bởi vì bây giờ bạn chỉ cần đưa giả thuyết của mình ra thế giới thực.

Điều đó trông như thế nào? Đối với Amazon, đó là một trang web rất thô sơ, còn với Zappos, người sáng lập chỉ lập một trang web với hình ảnh giày dép và cho phép mọi người mua. Sau khi họ mua, anh ấy đến cửa hàng giày, lấy giày thật và gửi chúng đi.

Noah Kagan từ Appsumo cũng sử dụng một trang web "tự chế" nơi mọi người chỉ cần chuyển khoản PayPal cho anh ấy 60 đô la để bắt đầu.

Điều quan trọng là phải khiến mọi người trả tiền càng sớm càng tốt, bởi vì khi mọi người nói "ý tưởng tuyệt vời" hoặc "tôi sẽ mua cái đó", điều đó không mang lại một xu nào cho bạn.

Vì vậy, hãy chủ động tìm kiếm khách hàng và yêu cầu họ mua hàng thay vì gọi điện cho bạn bè, nghiên cứu và thu thập phản hồi.

Bài học 2: Phân biệt giá trị và lãng phí bằng thử nghiệm A/B.

Một phương pháp bán khoa học khác để phát triển sản phẩm của bạn là thử nghiệm A/B.

Ngày nay thường được gọi là thử nghiệm A/B, điều này có nghĩa là bạn tạo ra 2 phiên bản sản phẩm của mình, cho cùng một số lượng người xem cả hai phiên bản, và bằng cách này tìm ra phiên bản nào được mọi người thích hơn.

Điều này cho phép bạn phân biệt được những tính năng mà khách hàng đánh giá cao và những tính năng họ không muốn hoặc không cần.

Hãy tưởng tượng việc này khó khăn như thế nào vài năm trước, khi cách duy nhất để làm điều này là tạo ra các sản phẩm khác nhau về mặt vật lý.

Ví dụ, nếu Domino’s muốn thay đổi thiết kế hộp pizza của họ, họ sẽ phải tạo ra 2 thiết kế khác nhau, sử dụng chúng để gửi pizza cho 1.000 khách hàng, và hỏi ý kiến ​​phản hồi của từng khách hàng về hộp đựng.

Thật là một cơn ác mộng!

Giờ đây, trong thế giới internet, họ chỉ cần tạo ra 2 thiết kế trong Photoshop và tổ chức một cuộc thăm dò ý kiến ​​trên trang Facebook của họ, và ngay lập tức sẽ nhận được hàng trăm nghìn câu trả lời.

Ngày nay, bạn có thể thử nghiệm A/B bất kỳ phần nào của trang web miễn phí, ví dụ như với Optimizely, vì vậy trước khi bạn thêm, bớt hoặc thay đổi các tính năng của sản phẩm, hãy tìm hiểu những gì khách hàng muốn và cần.

Bài học 3: Đừng bao giờ sa đà vào các chỉ số phù phiếm.

Dữ liệu bạn thu được từ thử nghiệm A/B rất có giá trị. Số lượt thích trên Facebook của bạn thì không. Đó là chỉ số phù phiếm và bạn tuyệt đối không nên sa đà vào chúng.

Có nhiều lượt xem trang là tuyệt vời, được báo chí đưa tin và có nhiều người theo dõi trên Twitter cũng vậy. Nhưng không cái nào trong số đó giúp bạn trả được hóa đơn. Chỉ những chỉ số cho biết bạn có lợi nhuận hay không mới là thước đo thành công của bạn. Người dùng có giới thiệu bạn không? Bao nhiêu người? Tỷ lệ giới thiệu tăng hay giảm?

Khách hàng hiện tại có quay lại mua thêm không? Chi phí quảng cáo trên Facebook của bạn có thấp hơn giá trị vòng đời khách hàng không?

Đây là những loại chỉ số bạn nên xem xét, bởi vì chúng có thể quyết định sự thành bại của doanh nghiệp bạn.

Chỉ vì Jimmy hồi trung học cảm thấy cực kỳ ngầu khi là người đầu tiên có 1.000 bạn bè trên Facebook, điều đó không làm cho cậu ấy thành công hơn trong cuộc sống. 

Đối mặt với sự thật có nghĩa là đối mặt với những số liệu phù hợp, vì vậy hãy ngừng những lời tâng bốc và tập trung vào những con số thực sự quan trọng.

Mang tính bán khoa học. Đó là điều tôi rút ra được ở đây. Tôi thích từ đó! Tôi thực sự thích cuốn sách "Khởi nghiệp tinh gọn". Phương pháp của Eric Ries dựa trên việc lập kế hoạch cẩn thận và chiến lược, nhưng không phải bằng cách hy sinh hành động và kết quả, như nhiều cuốn sách kinh doanh khác thường làm.

Là người từng trải qua những lần xác thực thất bại, tôi hoàn toàn có thể khẳng định tính hiệu quả của khái niệm này – nó tiết kiệm được rất nhiều thời gian và năng lượng. Và nếu bạn là một blogger, lời cảnh báo về các chỉ số phù phiếm càng trở nên thích hợp hơn.

Chúng ta đều dành quá nhiều thời gian để nhìn vào biểu đồ Google Analytics, lượt chia sẻ trên mạng xã hội và các chỉ số "tạo cảm giác tốt" khác, thay vì nhìn thẳng vào sự thật và thừa nhận: số lượng người đăng ký email không tăng nhanh như tôi mong đợi.