Scroll ลง เพื่อดูบทความ
ไขปริศนา ความท้าทายต่าง ๆ ในการก้าวไปสู่ตำแหน่ง CTO
โดย PanJ
ในสายอาชีพ programmer/developer ตำแหน่งที่คนส่วนใหญ่คิดว่าสูงที่สุดแล้วน่าจะหนีไม่พ้น Chief Technology Officer หรือ CTO ซึ่งมีชื่อเรียกภาษาไทยเก๋ ๆ ว่าประธานเจ้าหน้าที่บริหารฝ่ายเทคโนโลยี เอาจริง ๆ แล ...
Solving BigData with BigQuery (3/3) — ใช้จริง
โดย SARIN
บทความนี้จะมีเนื้อหาเกี่ยวกับ Google BigQuery: Serverless Data Warehouse จาก Google ครับ บทความนี้เป็นเนื้อหาพาร์ทสุดท้ายจาก ซีรีส์แนะนำ Google BigQuery ของ Cleverse โดยบทความนี้จะเน้นไปที่แนวทางต่างๆ ...
Solving BigData with BigQuery (2/3) — ลองเล่น
โดย SARIN
คุณมีปัญหากับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ใช่ไหม? — ลองมาใช้ BigQuery ดูสิ 0) เกริ่นนำ หากคุณเป็นคนที่ทำงานในสายงาน Data Science หรือใกล้เคียง คุณอาจจะเคยได้ยินคนพูดถึง BigQuery มาบ้าง สรุปแบบสั้นๆเลยคือ ...
Solving BigData with BigQuery (1/3) — บทนำ
โดย SARIN
หลายๆคนอาจจะมองว่าการจัดการ Big Data เป็นเรื่องลำบาก — ตั้งแต่การวางแผนติดตั้งระบบ การนำข้อมูลเข้า จนถึงการ Query ข้อมูลแต่ละครั้งซึ่งทำได้ยากและใช้เวลานาน แถมพอใช้งานจริงก็ต้องคอยดูแลอีก วันนี้บล็อกน ...
ของโคตรดี! เมื่อแทนที่ GraphQL Backend ด้วย Graphcool!
โดย ชิน
สำหรับท่านที่ไม่เคยใช้ GraphQL มาก่อน น่าจะเคยใช้ชีวิตร่วมกับ REST มาก่อน ซึ่งตัว REST จะมีความต่างที่ชัดเจนจาก GraphQL คือ REST เราต้องกำหนด endpoint เต็มไปหมด ถ้า model เปลี่ยนไปเรื่อยๆต้องมาแก้ทีละ ...
ENGINEERING
DESIGN
CULTURE
Cleverse, a venture builder, with people who have fun building the future. If you also consider building the future a fun and meaningful purpose — let’s find a way we can work together.
121/75 RS TOWER 24th Floor
Ratchadaphisek Road
Dindaeng Bangkok 10400
Thailand
09.Nov.2018
โดย Nut

LEAN แนวคิดที่ช่วยให้ STARTUP ปรับตัวไว

Scroll down

ธุรกิจที่เปลี่ยนทิศบ่อย ภาพที่ไม่ชัดเจน วางแผน ปรับตัว วัดผลอย่างไร ?

 

LEAN คือ แนวคิดที่ช่วยให้งานเสร็จไว และ มีประสิทธิภาพ โดยกำจัดสิ่งที่สูญเปล่า ซึ่ง Startup ก็มีอะไรหลายอย่างต้องทำ ต้องทำอย่างไรจึงจะสามารถเรียนรู้ลูกค้า และวัดผล เพื่อปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว โดยลดสิ่งที่ไม่จำเป็น เช่น การทำออกมาแล้วไม่มีคนใช้งาน รวมถึงการลดละเลิกใช้ทรัพยากรอย่างสิ้นเปลือง ทั้งเวลา แรงงาน และเงิน

อ่านเพิ่มเติมได้ที่ลิงค์นี้ LEAN แนวคิดทำน้อยแต่ได้ผลมาก

วงจรการเรียนรู้

เราต้องใช้ทรัพยากรต่างๆ ลงทุนในการสร้าง product และเรียนรู้พฤติกรรม ของลูกค้า หรือผู้ใช้ ซึ่งมันก็เป็นวงจรประมาณนี้

 

build → measure → learn เราทำของออกมาแล้วจึงค่อยเรียนรู้ว่าเกิดผลอย่างไร
เริ่มจากมีสมมติฐาน หรือข้อสงสัยบางอย่าง เวลาวางแผนจะทำกลับด้านกัน
คิดว่าจะ learn อะไร ? → จะ measure ยังไง ? → ต้อง build อะไรขึ้นมา ?
พยายามให้การใช้ทรัพยากร น้อยลงเรื่อยๆ ได้เรียนรู้มากขึ้น ตัดสินใจเปลี่ยนแปลงไวขึ้น

สิ่งใดก็ตามที่ไม่ส่งผลให้เกิดการเรียนรู้

เพื่อทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า

นั่นคือความสูญเปล่า


สมมติฐาน คือ จุดเริ่มต้นของการเรียนรู้

Startup จะเริ่มจากตั้งสมมติฐานไว้ แล้วหาทางพิสูจน์แนวทางธุรกิจ โดยใช้ LEAN เพื่อปรับตัว ให้กลายเป็นธุรกิจที่ยั่งยืน

สมมติฐาน 2 แบบ
คุณค่า → สิ่งที่ลูกค้ายอมจ่ายเงินเพื่อซื้อ
เติบโต → สิ่งที่ทำให้มีผู้ใช้มากขึ้น
แนวคิด LEAN STARTUP คุณค่าอาจจะไม่ได้หมายถึงผลกำไร เพียงอย่างเดียว
เช่นองค์กรการกุศล มีผู้เข้าร่วมงานจิตอาสาเพราะรู้สึกได้ตอบแทนสังคม (คุณค่า) และมีจำนวนผู้เข้าร่วมมาต่อเนื่อง และเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ (เติบโต)

พยายามพิสูจน์สมมติฐาน ทั้งคุณค่า และ การเติบโต

หากพิสูจน์ได้ ก็จะเป็นธุรกิจที่ยั่งยืน

แต่ถ้าพิสูจน์ไม่ได้ ก็จะพังไม่เป็นท่า

จึงต้องหาทางเร่งให้วงจรการเรียนรู้สั้นที่สุด ว่าจะปรับตัวอย่างไร ไปต่อหรือหยุดทดสอบสมมติฐานที่ความเสี่ยงสูงๆก่อน เพราะเป็นตัวชี้เป็นชี้ตายของธุรกิจ

การจะทดสอบสมมติฐานให้ได้เร็วๆ เราอาจจะต้องสร้างหรือทำอะไรสักอย่างขึ้นมา เราเรียกของที่พอใช้การได้ ที่มากพอจะทดสอบสมมติฐานว่า Minimum Valuable Product (MVP) แทนที่เราจะสร้างของที่สมบูรณ์แบบขึ้นมามี Feature มากมาย แต่ได้ใช้จริงไม่กี่อย่าง แบบบทความนี้


Minimum Valuable Product (MVP)

ของที่พอใช้การได้ ไม่ใช่ของที่สมบูรณ์แบบ ไม่ใช่ของที่มี Feature หวือหวาแต่แรก อาจจะมีเพียง สิ่งที่จำเป็นไม่กี่อย่างเท่านั้นก็ได้

  • ทำของที่พอใช้การได้ เพื่อทดสอบตลาด
  • เริ่มจากสมมติฐาน แล้วนำไปทดลอง จากนั้นวัดผล แล้วปรับปรุง
  • Early adopter ผู้ใช้รุ่นบุกเบิกสามารถยอมรับ ของที่พอใช้งานได้
  • สิ่งที่น้อยที่สุดที่เพียงพอจะนำไปทดสอบ
  • ยากที่จะบอกว่าน้อยไปหรือมากไป ต้องค่อยๆเรียนรู้จากประสบการณ์

ไม่ใช่ทุกคนจะชอบความสมบูรณ์แบบ

ช่วงแรก Google เจาะจงแค่ ข้อมูลใน Standford

ตัวอย่างของที่ไม่สมบูรณ์แบบ

บริษัท IMVU ทำโปรแกรมแชทที่สร้าง avatar 3d ตกแต่งได้

source: https://id.wikipedia.org/wiki/IMVU

เริ่มต้นอยากทำให้เคลื่อนที่ได้ ในสมัยก่อน เป็นมาตรฐานว่า เกม 3D จะทำให้เคลื่อนที่ได้ดูมีชีวิตชีวา แต่สำหรับบริษัท IMVU กลับทำเพื่อแค่สนองความต้องการ
โดยทำให้วาบได้ คลิกตรงไหน ไปตรงนั้น ปรากฏว่ากลับได้รับเสียงตอบรับที่ดีมาก นั่นเพราะตอบโจทย์ที่ avatar เดินได้

MVP Examples

จากหนังสือ THE LEAN STARTUP

1. MVP ที่เป็น VDO

source: dropbox.com

Dropbox เชื่อว่า คนส่วนใหญ่ต้องการเครื่องมือที่เข้าถึงไฟล์ได้จากทุกที่ แต่คนส่วนใหญ่ไม่รู้ตัว หรือนึกภาพไม่ออกว่าจะเป็นยังไง

ทีมงาน Dropbox ส่วนใหญ่ก็เป็น Engineer นี่แหละ ไม่ได้เป็นพวกนักการตลาด

สิ่งที่ Dropbox ทำเพื่อพิสูจน์ตลาด ไม่ใช่การเริ่มพัฒนา Software
แต่เป็นการทำคลิป VDO DEMO ผลปรากฏว่า
จากยอดคนขอใช้งาน 5000 คน เป็น 75000 ในคืนเดียว

2. MVP ที่เป็นคน

source: https://en.wikipedia.org/wiki/Aardvark_(search_engine)

Aardvark เริ่มต้นจากความเชื่อที่ว่า ระบบสืบค้นที่ google ยังจนปัญญา
เช่น หลังงานกีฬานี้ไปกินที่ไหนต่อดี ?

ทำงานหลังระบบ chat เบื้องหลังจริงๆ มีคนคอยตอบคำถามให้ เพื่อพิสูจน์ว่า
ถ้ามีเทคโนโลยีแบบนี้ จะมีคนใช้บริการหรือไม่ เป็นธุรกิจที่ยั่งยืนหรือเปล่า ?

MVP นี้ทำการทดลองจนรู้ว่าแนวคิดไหนดี แต่ทำจริงไม่ได้ จนเริ่มมีแผนที่จะปรับแล้ว
สุดท้ายแล้ว Google ซื้อ Aardvark ไปในราคา 50ล้านดอลลาร์

3. MVP รุ่นพิเศษ

Food on the Table ช่วยวางแผนมื้ออาหาร ระบุรายการของที่ต้องใช้ ตามที่ลูกค้าชอบ
รวมถึงตรวจสอบกับร้านค้าต่างๆ ที่ใกล้ๆ เพื่อให้ได้ในราคาถูก

เริ่มต้นจากลูกค้าคนเดียว ร้านค้าเดียว ไม่มี Software ตระเวนตามร้าน เพื่อสังเกตกลุ่มเป้าหมาย ตามหาลูกค้ารายแรก CEO ไปหาและสัมภาษณ์ด้วยตัวเอง ตรวจดูร้านค้าประจำเอง ได้รับเช็ค 9.95$ ทุกอาทิตย์

ถ้ามองเผินๆ น่าจะเป็นวิธีที่แย่มาก ไม่น่าจะ Scale ได้เลย
แต่ถ้ามองในมุม LEAN STARTUP แล้วก้าวหน้ามากเพราะได้เรียนรู้มากขึ้นเรื่อยๆ

มีลูกค้าเพิ่มขึ้น จนเริ่มจัดการเองไม่ไหว ก็ค่อยๆเพิ่ม Automation
(ขนส่ง, บัตรเครดิต, software)


เรามีเป้าหมายเพื่อทดสอบสมมติฐาน และ วิธีการในการสร้าง MVP ขึ้นมา ก็เหมือนกับคำกล่าวนี้แหละ

ถ้าคุณไม่รู้คุณจะไปไหน จะไปไหนก็เหมือนกัน

 → เป้าหมาย

ถ้าคุณไม่รู้คุณอยู่ที่ไหน มีแผนที่ไปก็ไม่สำคัญ

→ วิธีการ


การวัดผล

หากเรามีทั้ง เป้าหมาย และ วิธีการ แล้ว เราจะรู้ได้ไงว่าเราขยับเข้าใกล้เป้าหมายหรือเปล่า หรือยิ่งห่างออกไปหลงทางไกลขึ้นเรื่อยๆ สิ่งที่จะขาดไม่ได้เลย คือการวัดผล

  • สำคัญเพราะ เราจะได้รู้ว่าห่างจากเป้าหมาย มากน้อยแค่ไหน และจะปรับตัวยังไง
  • ต้องรู้ความแตกต่าง ตัวชี้วัดที่ดี กับ ตัวชี้วัดที่ฉาบฉวย
  • เมื่อถึงเวลาต้องตัดสินใจ จะได้มีข้อมูลเพียงพอ เริ่มต้นจากสมมติฐาน แล้วออกแบบการทดลองว่าจะวัดยังไง

การวัดผลก็มีตัวชี้วัดให้เลือกใช้หลากหลาย อย่างเช่น Cumulative, Cohort Analysis และ A/B Testing ซึ่งถ้าเรารู้จักไว้และเข้าใจข้อจำกัดก็เป็นเครื่องมือให้เราประยุกต์ใช้ และรู้ข้อควรระวังด้วย

Cumulative

ตัวชี้วัดที่ดูตัวเลขรวมทั้งหมด เช่นจำนวนผู้ใช้ ยอดต่างๆ

Cohort Analysis

ตัวชี้วัดรูปกรวย แบ่งตามลักษณะการใช้งานของ user โดยดูเป็นสัดส่วน (%)

A/B Testing

การทดสอบคู่ขนาน
สมมติว่าเรามี ของเหมือนกัน แต่แตกต่างบางอย่าง
แบบ A และ B จากลูกค้า 100 คน
ครึ่งนึงจะได้เจอแบบ A อีกครึ่งจะได้เจอแบบ B
แล้วคนส่วนใหญ่เลือกซื้อแบบ B มากกว่า A (เช่น B = 30, A = 10)
เราก็นำ B มาเป็นมาตรฐานใหม่
จากนั้นก็ทำแบบนี้ไปเรื่อยๆ ปรับบางอย่าง เปรียบเทียบ ทดลอง วัดผล
บางทีเราอาจจะมีมากกว่าแค่ 2 อย่าง


ตัวชี้วัดที่ฉาบฉวย

ดูดีไปหมด แต่บอกอะไรไม่ได้

จากตัวอย่าง Cumulative ดูโตเร็วมากเหมือนไม้ฮอกกี้
แต่พอดู Cohort กับแค่ 1% ที่จ่ายเงิน
แปลว่าเราใช้ต้นทุนที่สูงขึ้น เช่นโฆษณา เพื่อให้มีคนเข้ามาใช้มากขึ้น
แต่ก็ยังมีเพียงแค่ 1% ที่ทำเงินให้เรา
บางทีอาจจะเป็นสถานะการณ์ที่สูบพลังมาก จนเป็นซอมบี้

ในวันที่มันขึ้น ทุกคนก็จะคิดว่า ทุกอย่างดูดี แล้วเราก็ทึกทักเอาเองว่า
เพราะ เปลี่ยนแผนการตลาดใหม่ เพราะ ทำ feature ใหม่
แต่วันที่มันลงล่ะ ก็คงโทษว่าเพราะยังทำงานไม่มากพอ ฝ่ายนั้นไม่ดี ฝ่ายนี้ไม่ดี

แสดงว่าตัวชี้วัดที่เราใช้ มันฉาบฉวย บอกไม่ได้ว่า ทำแบบนี้แล้วเกิดผลต่อ user ยังไง

ตัวชี้วัดที่ดี

  • ปฏิบัติได้จริง → เป็นเหตุเป็นผล ตัวชี้วัดเปลี่ยนไป เพราะทำอะไรไปบ้าง
  • เข้าถึงได้ → report เรียบง่าย แค่เห็นก็เข้าใจ (at a glance) สามารถดูได้
  • ตรวจสอบได้ → เบื้องหลังตัวเลขทุกตัว มีคนจริงๆอยู่

อย่าอยู่แต่ในห้อง Gemba

ไปสัมภาษณ์ผู้ใช้จริง และทำความเข้าใจ มากกว่ามานั่งเพ่งตัวเลข


ออกแบบการทดลอง

หลังจากที่เรารู้จักตัวชี้วัดที่ดีเป็นอย่างไร เราก็ออกแบบการทดลองเพื่อวัดผล จากการทดสอบสมมติฐาน เพื่อหาเหตุผลสนับสนุนสมมติฐานหรือหักล้างว่าส่งผลอย่างไรต่อตัวชี้วัดบ้าง

  • แบ่งกลุ่มระหว่าง กลุ่มควบคุม กับ กลุ่มทดลอง 
  • มีระยะเวลาในการทดลอง
  • ตั้งสมมติฐานว่าจะส่งผลต่อตัวชี้วัดยังไงบ้าง (เราทำเหตุ → แล้วรอวัดผล)
  • สรุปผลการทดลอง แล้วดูว่าจะขยายผล เดินหน้าต่อ หรือ เปลี่ยนทิศ

ทดลองโดยใช้ Cohort + A/B Testing

คราวนี้ตัวชี้วัดจะเป็นเหตุเป็นผลมากขึ้น เพราะรู้ว่าการที่เราเพิ่ม Feature อะไรสักอย่างเข้าไป มันส่งผลต่อกลุ่มทดลองอย่างไรบ้าง

การประยุกต์ใช้ Kanban

อาจจะกำหนดให้แต่ละขั้นตอนไม่เกิน 3 งาน เพื่อให้สิ่งที่ทำขึ้นมาจำเป็นต้องผ่านการพิสูจน์ก่อนเสมอ จึงจะถือว่าเสร็จสิ้นกระบวนการ การทำแบบนี้จะช่วยให้ไม่มีการมั่ว แต่บังคับให้ทีมสนใจที่การวัดผล มากกว่าปล่อย Feature ออกไปอย่างเดียว

เมื่อลองดูแล้วแต่ตัวเลขก็ยังใกล้เคียงเดิม เป็นเวลานานๆ

อาจเป็นสัญญาณว่าควรเปลี่ยนทิศ

งานหลักคือพิสูจน์สมมติฐานว่าธุรกิจนี้จะเป็นธุรกิจที่ยั่งยืนได้หรือเปล่า สำคัญมากกว่าปริมาณ Feature และสำคัญมากกว่า การมี Tech Team ที่แข็งแกร่งก็ได้


ทำ Tech Startup โดยไม่มี Tech Team เป็นไปได้ไหม ?

งานหลักของเราต้องหาทางพิสูจน์ให้ได้ก่อน ว่าสมมติฐานที่เรามีมันเป็นไปได้ จริงๆ แล้วมันคือการเรียนรู้แล้วค่อยๆปรับไป ซึ่งจากตัวอย่าง MVP อาจจะเห็นว่าไม่ต้องมี Tech Team ก็ได้ ในบางกรณี


Recap

  • เริ่มต้นจากสมมติฐาน
  • สร้างของที่พอใช้การได้
  • พยายามทำให้วงจรการเรียนรู้สั้นลงเรื่อยๆ
  • ระวังตัวชี้วัดที่ฉาบฉวย
  • ทำสิ่งที่จำเป็น ในเวลาที่จำเป็น
  • Startup หาทางพิสูจน์ แนวทางธุรกิจที่มีความยั่งยืน
  • ทำทุกอย่างให้ดีขึ้น ก็เหมือนอ่านหนังสือทุกหัวข้อ
    (ไม่ได้ดีกว่าแต่อ่านหัวข้อที่สำคัญ)

References

เพื่อมีใครสนใจอยากอ่านเพิ่มเติม ก็ตามหาหนังสือกันนะครับ

source: https://www.se-ed.com/product/สร้างธุรกิจที่ยิ่งใหญ่ต้องเริ่มตอนที่ไม่พร้อม-The-Lean-Startup.aspx?no=9786162871191

มีตัวอย่างเยอะดี MVP
ความสำคัญของการวัดผล

ข้อแตกต่างตัวชี้วัดที่ฉาบฉวย
กับตัวชี้วัดที่ดี

วิสัยทัศน์ การเปลี่ยนทิศทางการทดสอบตลาด

สิ่งที่จำเป็นในเวลาที่จำเป็น

การตั้งสมมติฐาน วิสัยทัศน์ ธุรกิจ

Nut
Creative Hacker
คนธรรมดา ที่อยากทำ product ที่ไม่ธรรมดา
หลงใหลในเทคโนโลยี งานอดิเรกอ่านหนังสือ ฟังเพลง เล่นเกม
กีฬาที่ชอบคือ เทนนิส กับ หมากฮอส
Next Article
LEAN แนวคิดทำน้อยแต่ได้ผลมาก
สมัครงาน