15 MVP在AI时代的重新定义

Minimum Viable Product
= 最少的功能 + 能用就行 + 快速验证需求

MLP: Minimum Lovable Product
= 最小可爱产品 + 用户喜欢 + 形成口碑

或

MSP: Minimum Surprising Product
= 最小惊喜产品 + 超预期 + 主动传播

传统时代:
  - 产品少,竞争少
  - "能用"就有优势
  - 用户容忍度高

AI时代:
  - 产品多,竞争激烈
  - "能用"是最低标准
  - 用户容忍度极低(随时切换)
  - 必须"让用户爱上"才能留存

用户看到新产品:
  "哇,还有这种东西!"
  "虽然有bug,但很新奇"
  "愿意试用,愿意等待它变好"

容忍度: 高
耐心: 足

用户看到新产品:
  "又一个XX工具"
  "和现有的有什么不同?"
  "有bug?卸载,换下一个"

容忍度: 低
耐心: 零

1. 选择太多
   - 同类产品几十个
   - 不缺替代品

2. 免费试用成本低
   - 注册就能用
   - 不满意立即换

3. AI让"能用"变成基本要求
   - ChatGPT设定了标准
   - 用户期待所有AI都"很强"

产品传播:
  - 靠广告
  - 靠渠道
  - 靠销售

逻辑:
  - 你说你好,用户可能信
  - 大量曝光,总有人试

产品传播:
  - 靠口碑
  - 靠社交
  - 靠"用户主动分享"

逻辑:
  - 你说你好,用户不信
  - 用户说你好,其他用户才信
  - 必须让用户"爱上",才会主动传播

传统MVP:
  - 好用(6分)
  - 用户:嗯,还行
  - 留存率:30%
  - 传播:0(不会主动分享)

MLP:
  - 让人喜爱(9分)
  - 用户:太棒了!
  - 留存率:70%
  - 传播:高(主动分享给朋友)

获客成本:
  - MVP:高(靠付费广告)
  - MLP:低(口碑传播)

第一印象:
  - 看界面
  - 看功能列表
  - 看价格

判断时间: 可以慢慢了解

第一印象:
  - 第一次生成的结果

判断时间: 30秒
  - 如果第一次结果不好
  - 用户立即放弃
  - 不会给第二次机会

结论:
  AI产品必须"第一次就惊艳"
  传统MVP的"先凑合着用"行不通

产品让用户产生情感:
  - "太懂我了"
  - "这就是我想要的"
  - "用起来很舒服"

而不只是:
  - "嗯,能用"

用户期待:
  AI能帮我XX

实际体验:
  不仅能XX,还能YY
  而且比想象的好

惊喜 = 超预期

用户用完后:
  - 想截图分享
  - 想告诉朋友
  - 想写点评

而不是:
  - 默默用完
  - 没有传播欲望

功能:
  - 文章生成(勉强能用)
  - 翻译(质量一般)
  - 总结(凑合)
  - 改写(还行)
  - ...10个功能

每个功能: 60分
整体印象: "功能挺多,但都不精"
用户反应: "算了,不如用ChatGPT"

功能:
  - 只做"小红书种草文生成"
  - 其他功能全砍

投入全部资源打磨这一个功能:
  - 生成结果: 95分
  - 一次就能用,几乎不用改
  - 还能一键切换多种风格
  - 配图推荐
  - 爆款标题建议

用户反应:
  "卧槽,这个太强了!"
  "比我自己写的还好"
  "必须分享给做小红书的朋友"

结果:
  - 口碑传播
  - 留存率高
  - 后续再扩展其他场景

不要: "AI写作工具"
要: "为电商运营写产品详情页的AI"

越窄越好

- 做100个真实案例(人工)
- 总结规律
- 提炼模式

- 不满意就不上线
- 宁可晚1个月,不要凑合上线
- 第一印象只有一次机会

用户第一次使用:
  必须有"哇,太棒了"的瞬间

例子:
  - 生成的内容超预期
  - 速度超预期快
  - 理解需求超预期准确

没有wow moment,不是MLP

传统思维: 功能越多越有竞争力

MLP思维:
  - 功能少,但每个都极致
  - 用户记得住"这个工具就是做XX的"
  - 定位清晰

例子:
  - Instagram早期:只能拍照+滤镜+分享
  - 砍掉了签到、评论等功能
  - 聚焦做好"让照片变美"
  - 结果:爆火

传统MVP: 2周上线,快速验证

MLP:
  - 2个月打磨,确保体验极致
  - 上线后口碑传播
  - 获客成本极低
  - 增长更快

磨刀不误砍柴工

MVP: 定价低,吸引用户试用

MLP:
  - 定价中高
  - 筛选真正需要的用户
  - 高价=高期待=用户更认真对待
  - 付费用户反馈质量高

早期宁可少用户,但都是高质量用户

AI写作工具:
  - 能生成文章 ✓(应该的)
  - 语法正确 ✓(应该的)
  - 速度快 ✓(应该的)

用户反应: "嗯,还行"

AI写作工具:
  - 能生成文章 ✓
  - 还能自动配图 !(没想到)
  - 还能生成多语言版本 !(惊喜)
  - 还能分析竞品文章,给出优化建议 !!(太棒了)

用户反应: "这个工具太强了!"

AI设计工具:

预期功能:
  - 生成Logo

惊喜彩蛋:
  - 生成Logo后,点击一个小按钮
  - AI自动生成配套的:
    * 名片设计
    * 信纸设计
    * 社交媒体封面

用户:
  "我只是想要个Logo,
   结果给了我整套VI系统!"

分享欲: 爆棚

彩蛋要:
  - 不在宣传中提及(保持惊喜)
  - 用户自然发现(或引导发现)
  - 真有价值(不是噱头)

目的:
  - 超预期
  - 用户主动分享"你知道吗,这个工具还能XX!"

AI会议记录工具:

预期:
  - 记录会议内容

超预期:
  - 不仅记录,还能:
    * 自动识别谁说的
    * 自动提取待办事项
    * 自动发送给相关人
    * 第二天早上提醒未完成的待办

用户:
  "我以为只是个录音工具,
   结果是个会议管理助手!"

AI图片修复工具:

用户上传:
  - 一张模糊的老照片
  - 期待:能清晰一点就好

结果:
  - 不仅清晰了
  - 还自动上色了
  - 还修复了破损部分
  - 还提供了多个修复版本

用户:
  "这...这怎么可能?!"

分享欲: 爆表

AI工具做了太多"意外"的事:
  - 用户困惑:"我没让你这么做啊"
  - 用户失控:"这个工具太智能了,我掌控不了"

结果: 用户不敢用

在用户预期的基础上,
多做一点,但不过分。

公式:
  惊喜 = 预期 + 10-30%

不是:
  惊喜 = 预期 × 3倍(太夸张,不可控)

找10个真实用户:
  - 手工为他们提供服务
  - 假装是AI(用户不知道是人工)

目标:
  - 理解用户真实需求
  - 发现细节问题
  - 打磨服务流程

此时还没写一行代码

引入AI:
  - AI生成初稿
  - 人工审核修改
  - 交付用户

目标:
  - 验证AI能力
  - 发现AI不足
  - 建立质量标准

代码量: 很少,主要是调用API

根据前4周的经验:
  - 优化prompt
  - 设计更好的交互
  - 增加"惊喜"元素

目标:
  - 达到"可爱"标准
  - 用户满意度>90%

此时才算真正的MLP

上线条件:
  - Day 1留存>50%
  - NPS>50
  - 用户愿意推荐

如果没达到:
  - 不上线
  - 继续打磨

场景: 只做"退款申请处理"

功能:
  - 识别退款原因
  - 自动审批(符合规则的)
  - 生成回复话术

打磨到:
  - 准确率98%
  - 处理速度<10秒
  - 用户满意度95%

上线: 只对内部客服团队开放

数据:
  - 客服团队满意度
  - 处理效率提升
  - 用户投诉率

如果数据好:
  → 进入阶段3

如果数据不好:
  → 回到阶段1,继续打磨

在阶段1基础上,扩展:
  - 场景2: 商品咨询
  - 场景3: 物流查询

每个场景都打磨到MLP标准

前面都是内部验证:
  - 现在对外售卖
  - 有案例、有数据
  - 口碑已建立

结果: 获客成本低,转化率高

MVP路径:
  Week 1: 上线
  Week 2-10: 优化
  Week 11: 留存率仍低
  Week 12: 重新定位
  总耗时: 3个月,还没做好

MLP路径:
  Week 1-8: 打磨
  Week 9: 上线
  Week 10: 口碑传播
  Week 11: 用户增长
  总耗时: 3个月,已经起飞

结果: MLP反而更快

不要:
  闭门造车2个月
  然后发现方向错了

而是:
  Week 1: 人工服务10个用户
  如果用户不买账:
    → 立即调整方向
  如果用户喜欢:
    → 继续投入

前期用人工,试错成本极低

宁可:
  - 只做1个超窄场景
  - 但做到极致

不要:
  - 做10个场景
  - 每个都凑合

例子:
  不要做"AI写作工具"
  而是做"周报生成器"

  资源少,场景就更窄
  但标准不能降