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# System prepended metadata

title: Stanford Webinar - Design Thinking vs. The Lean Startup
tags: [設計思考, 設計思維]

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# 主題：設計思考與精實創業的比較視角
![image](https://hackmd.io/_uploads/ryj35evE-l.png)

![messageImage_1767471823366](https://hackmd.io/_uploads/BJy1ogvVWl.jpg)

* 以細節層與抽象／哲學層兩個層次比較設計思考與精實創業
* 史丹佛與矽谷新創密集，成功案例被看見但多數新創會失敗
* 兩種方法論都被視為促成矽谷創新、創造力與部分成功的重要力量

# 設計思考在史丹佛的脈絡與系譜
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJ91iev4-g.png)
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* 講者主張設計思考的發展與史丹佛設計教育脈絡高度相關
* 1970 年代 Bob McKim 推動史丹佛的跨領域產品設計方法，影響深遠
* Peter Row 出版《Design Thinking》，從建築／都市規劃的設計方式延伸到設計思考概念
* Ralph Fosty 長期帶領學程，延續此運動脈絡
* David Kelley 被視為將其「整合成清楚流程與心態」的關鍵人物之一
* IDEO 於 1991 年由多家公司合併成立，2005 年史丹佛成立 d.school 推廣給各研究所學生

# 設計思考的兩個面向：流程與心態文化

* 設計思考被整理成流程圖與「創造力文化／心態」兩種表述
* 流程圖常見但不應被理解為線性步驟，而是可反覆迭代與任意進出
* 心態面強調建立團隊的創造自信與高績效協作方式

# 流程起點：從人開始而不是從問題開始
![image](https://hackmd.io/_uploads/SyquslPNbl.png)

* 不從問題或解法出發，而是從同理心與人的觀察出發
* 針對產品或服務／體驗，會到現場觀察人們的真實行為與使用情境
* 若缺乏觀察資料，容易變成「有解法但找不到使用者」的狀態

# 定義問題：用同理資訊重塑真正要解的題目

* 同理階段的資料用來重新定義問題，而不是照著原始需求直接做
* 講者以顧問經驗強調：客戶幾乎不會一開始就帶來正確的問題
* 目標是建立清楚的觀點（Point of View）：使用者＋需求＋對需求的洞察，之後才開始設計

# 發想與避免早早定錨：大量產生方案以提升選擇品質

* 使用多種發想工具（如腦力激盪、心智圖、形態分析等）產生大量點子
* 核心信念是點子越多，越能做出更好的選擇，且不會只卡在一兩個想法上硬推市場

# 迭代式學習：發想—原型—測試的循環

* 以反覆迭代的方式學習：Ideate → Prototype → Test 持續循環
* 原型若無法打中顧客，會回到重新定義問題，甚至回到同理重新理解使用者
* 原型本身也被視為「探索使用者、需求與市場」的提問工具

# 設計思考的五個心態
![image](https://hackmd.io/_uploads/rk-ailPE-g.png)

* 行動導向（Bias Toward Action）：因未來缺乏數據，與其過度規劃不如先嘗試再學習
* 激進協作（Radical）：跨職能把原本線性流程的人拉到同一個循環中一起解題
* 流程覺察（Mindfulness）：用共同流程黏合多元團隊，避免混亂並維持推進
* 好奇心（Curiosity）：以好奇取代懷疑與否定，工程文化與部分設計文化常更偏向批判式拆解
* 重構問題（reframing）：將既有問題重新描述與翻轉，後續比較精實創業時會對照「pivot」概念

# 不從「市場化技術」出發：Need Finding 的立場
![messageImage_1767472145069](https://hackmd.io/_uploads/rkgXhxwNWl.jpg)

* 不先假設「我們能做的技術」就是「市場想要的東西」
* 強調 need finding：超越人們說與做，深入到他們怎麼想、怎麼感受
* 認為多數顧客幾乎不知道自己真正想要什麼，問卷／焦點團體通常只得到「同樣但更好」的需求

# 冰山比喻：顯性需求與隱性需求

* 水面上的顯性需求容易被說出來、也容易觀察到
* 水面下的隱性需求更有價值，可能從人們如何繞過問題、如何補救流程、如何抱怨與卡住看出來
* 最底層是意義建構層：透過故事與情緒反應理解「這件事對我代表什麼」

# 故事與情緒洞察：翻蓋手機找聯絡人案例

* 使用翻蓋手機找聯絡人常導致誤掛電話、找不到資料等挫折情境
* 關鍵不是「功能缺少」而是情緒後果：讓人覺得自己很笨、很尷尬
* 一旦聽到這種帶有情緒與意義的故事，人本設計就能看見巨大的改造機會

# Apple 的人本立場：不讓人覺得自己是問題

* 講者曾在 Apple 工作，分享早期蘋果做「讓電腦給所有人用」的立場
* 核心口訣是不要讓人覺得自己很笨，而要讓人覺得自己有力量、很聰明
* 把電腦定位成工具，協助完成事情，而不是要求使用者去適應技術
* 這種立場在 Macintosh 等早期產品時代被認為帶來巨大成功

# 設計思考適用的問題類型與價值主張
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkWfTev4Zl.png)

* 是一種動態、非線性的問題解決方式
* 特別適合邊界不清、牽涉人的問題，因為需求會反覆變動
* 接受「做出來給人看後，對方可能又改主意」是常態

## 作為問題解決的方法

* 對界定不良的問題特別有效
* 以原型與反覆迭代作為快速學習與改進的核心機制
* 透過多種產生替代方案的方法，提高創新成果的可能性

## 作為問題探索的方法

* 最高槓桿常來自重新框定問題
* 以民族誌與同理觀察避免只處理表面症狀，並重塑解題空間
* 原型不等於最終產品版本，而是用來提出新問題、揭露隱性需求的工具
* 透過需求探索、重新定義、建立觀點，再用快速原型驗證並回頭檢查是否選對問題

## 價值創造的新視角

* 以人為本、共同創造，聚焦真實終端使用者需求
* 能在整體價值鏈上創造價值，讓多方利害關係人都受益
* 有助於取得早期採用者，並以較低投入換取較高影響力



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# Lean Startup 的影響
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* Lean Startup（Eric Ries）對矽谷新創文化影響很大且普遍被視為正向

# The Lean Starup - Main Points
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJ4t6xwV-g.png)

* 「新創」被定義為：在高度不確定下，為了創造新產品或服務而成立的人類組織
* 因此不只適用車庫新創，也可以發生在任何規模公司內部的團隊或專案
* 在高度不確定情境下，傳統里程碑、時程、檢核點、預測等管理方式意義不大，因為依據的資料太薄弱
* 核心目標是消除浪費、提高價值，建立可學習、可複製的工作實務

# 來源脈絡：Toyota 精實製造與 Steve Blank 客戶開發

* 方法論部分源自 Toyota 精實製造：小批量、持續改善、可在產線發現瑕疵時停線
* 也深受 Steve Blank 的 Customer Development 影響
* 與設計思考在許多概念上相似，尤其是面向客戶、驗證假設與迭代循環

# 五個原則：把創業當作一種可管理的方法
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJ-0alw4bx.png)

* 創業者無所不在：創業不侷限於特定背景或組織型態
* 創業是一種管理技術：不是靠個人魅力或英雄式創辦人敘事
* 驗證式學習是推進方式：透過證據而非信念前進
* Build–Measure–Learn 循環是核心節奏：與「想法→原型→測試」的迭代精神相近
* 高不確定下的會計與衡量方式要不同：不能沿用傳統公司的計算與指標邏輯

# MVP：用最小投入換取最大「驗證式學習」
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJk8ZNP4-l.png)

* MVP 是能以最少開發/設計/投資，換到最多驗證式學習的產品版本
* 常以軟體為主要場景：可能是很簡化甚至有缺陷的版本，但能交付核心效用
* 做法是先有假設：客戶想要某種效用或特徵組合
* 只做出足以交付該效用的最小集合，拿去測試與蒐集回饋
* 優先找早期採用者驗證：他們更願意接受不完整但能解決痛點的產品

# Build–Measure–Learn：把「是否繼續」與「是否轉向」變成系統化決策

* 把點子轉成產品（Build）
* 衡量客戶如何反應（Measure）
* 依反應學習並決定要堅持或轉向（Learn）
* 目的在於用最少資源讓產品進市場，快速找出市場契合度與方向修正點
* 以迭代取代長期押注：避免一開始就把資源投入在可能錯誤的假設上

# 可行動指標 vs 虛榮指標：用能改變決策的數據取代自我感覺良好
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkmcWNPNbe.png)

* 虛榮指標例子：達成多少里程碑、進度到哪、功能數量等內部視角數字
* 另一種虛榮指標：用初始市場預測當作目標，然後追著它跑，但初始假設往往不正確
* 可行動指標會依商業模式而變動，重點是能用來做決策與推動行為改變
* 以 MVP 取得基線數據，逐步把基線推向商業計畫中的理想目標

# Runway 與 Pivot：把時間資源換成「可嘗試的轉向次數」

* 傳統說法是看跑道：資金 / 每月支出 = 還能活幾個月
* Lean 的觀點是看「還剩幾次 pivot」：在錢用完前能迭代與轉向多少次
* 理念是持續在商業各面向調整，直到找到市場契合後再加速成長
* 關鍵策略是先測「風險最高的假設」：最不確定、最可能錯的部分要最早驗證

# 「科學方法」取向與設計爭論的化解方式

* 書中強調方法具科學性，至少比傳統做法更可衡量、更強調證據
* 實務上很難做嚴格控制實驗，且系統多變數交互影響，但仍可用更可量測的迭代來前進
* 透過行為與數據降低「我知道客戶要什麼」「我知道什麼是好設計」的意見之爭
* 在此框架下「好設計」被定義為：能把客戶行為往企業理想目標推進的設計

# 速度與效率：用更快的好決策換取生存與成長

* 方法強調快速、有效率地做選擇並盡早取得市場訊號
* 需要保留足夠的 pivot 空間，才能在資源耗盡前找到可擴張的方向
* 新創面對投資人，內部專案面對高層資源配置，若無法朝理想目標推進就可能被終止

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# 「Pivot」常被誤解：不是亂轉方向
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJNyMNPEWg.png)

* 很多人一直喊要 pivot，但概念其實常被誤用
* pivot 應該是基於驗證結果，將原本可測的策略假設移到另一個可測假設
* 不是從「貓奴社群」突然變成「賣珠寶電商」那種完全換公司題目，那比較像失敗後重來

# 設計思考的原型：用來問問題，不是縮小版成品

* 原型不是最終產品的雛形，而是用來向市場提問的工具
* 原型通常只聚焦在某個問題，例如使用者如何取得資訊、某個功能怎麼被使用
* 原型重點在「快速學習」而不是「把產品做得完整」

# 精實創業的 MVP：用最小產品驗證策略假設

* MVP 對應一個可測的策略假設，例如使用者會不會分享並帶來病毒式成長
* 測試結果若不成立，下一步是找原因並形成新的可測假設
* 新假設可能是網路效應不足、產品價值不夠、分享看起來像在洗版等

# Pivot 的本質：移動假設並重新測試

* pivot 是把「公司價值主張／成長方式」從原假設移到下一個可驗證的假設
* 每次 pivot 都應伴隨新的 MVP 測試，而不是只靠想像或口號
* 這種做法與設計思考的「做—測—學」在精神上相近，但語彙更偏商業與策略

# 多種 pivot 類型：不只改產品
![image](https://hackmd.io/_uploads/H1vrzVvVWe.png)

* pivot 可能發生在客群分段錯誤、平台選錯、成長引擎假設錯誤等層面
* 成長引擎可能從病毒式改成 freemium 等不同模式
* 也可能是通路錯誤、技術選型或商業架構不合適等問題
* 這些分類有助於診斷：問題到底卡在整體商業模型的哪一個環節

# 與商業畫布的關聯：把策略問題具體化

* pivot 的討論會連到商業模型要素，例如獲客通路、分發渠道、平台依賴
* 會涉及「要不要自建」：例如不自建雲、不自建電商引擎等平台選擇
* 讓團隊能以更可操作的方式拆解商業設計與執行風險

# 精實的延伸概念：製造思維與軟體特有做法
![image](https://hackmd.io/_uploads/HySwf4DNZg.png)

* 小批量（small batch size）源自製造業，強調以更小單位流動提升效率
* 連續部署（continuous deployment）多屬軟體世界的優勢
* A/B 或 split testing 也偏向軟體環境更容易落地

# 精實套用到硬體：難點在迭代與擴張

* 軟體完成測試後可近乎即時部署給大量使用者，擴張成本相對低
* 硬體即使做出可行產品，仍有製造與供應鏈爬坡期，且無法瞬間規模化
* 物理產品需要全球物流與通路鋪貨，帶來更高的時間與複雜度成本

# 以 Apple 的規模說明硬體物流的複雜度

* 提到一個數據例子：單季出貨約 8700 萬支 iPhone（並以 9000 萬做易算化）
* 換算成約「每天 100 萬支」的規模，顯示供應鏈與配送能力是巨大門檻
* 這種規模只有極少數大型公司能做到同步全球鋪貨

# 硬體 MVP 的現實：可做的多是軟原型，難做的是快速功能迭代

* 設計思考常談的軟原型可做得快，但功能完整的硬體版本難以快速重複迭代
* 硬體迭代週期往往以「月」計，而不是以「天」計
* 迭代慢會削弱精實強調的快速學習節奏，因此套用到硬體必須調整基礎假設

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# 兩種模型很像但適用領域不同
![image](https://hackmd.io/_uploads/Sy_oM4wVZg.png)
* 兩者都假設面對的是缺乏可用數據的情境，必須在高度不確定下前進
* 適用於「直到做出來給人試」之前，無法準確預測使用者行為的問題
* 兩者都認為使用者無法直接告訴你該做什麼，至少不會以「可直接照做」的方式提供答案
* 兩者看起來很相似，運作方式也相近，但各自處理的「領域」不同，容易讓人一開始覺得難以比較
* 共同前提是都面對高度不確定：缺乏可直接告訴你該怎麼做的既有資料
* 兩者都依賴快速的建造與學習循環，才能得到可行動的資訊

# 例子：低不確定 vs 高不確定的產品工作
* 低不確定的「速度提升（speed bump）」類產品（加大容量、加快處理器、提升螢幕等）不需要用到精實或設計思考
* 高不確定的創新（如 iPad Pro＋鍵盤＋觸控筆這類新互動形態）屬於未知領域，需要靠迭代試驗找答案
* 在新互動方式上，無法靠事前資料判斷人會想打字、手寫、用什麼筆、怎麼用，必須先做出東西才會知道
* 當你必須「先做出來」才有機會觀察真實行為時，就進入兩種方法都適用的區間

# 共同假設：使用者不會直接告訴你該做什麼

* 兩者都認為使用者不清楚自己真正想要什麼，至少無法直接說出「該被做出的新產品」
* 以「更快的馬」的典故說明：人能描述現有框架內的改良，但難以提出顛覆式新物種
* 創造者仍需負責發明與設計，但要用對人類行為的觀察與洞察做基礎，才能做出「看見才想要」的東西

# 只有快速建造與學習能產生可行動資料

* 在未知市場與未知體驗中，沒有做出可被體驗的東西，就無法得到可信的行為資料
* 「Build to think」：透過做出原型/產品來推進思考與決策
* 「人看到才知道自己想要」：以 iPhone 為例，產品成熟前連最懂的人也可能多次否決，直到真的夠好

# Lean Startup 的定位：創業管理藍圖
![image](https://hackmd.io/_uploads/Bype7NDVZl.png)

* Lean Startup 被描述為「創業的管理藍圖」，把創業視為一種管理形式
* 重點在管理與衡量：用測試、學習、指標去判斷是否朝商業理想前進
* 特別適合可快速迭代的領域（文中提到軟體世界），能用節奏與指標提高成功機率

# 設計思考的定位：打造持續創新的文化與方法

* 設計思考不是為了管理而生，更偏向建立能「持續產生創新」的文化與工作方式
* 核心強調同理心、協作、多元帶來的創意碰撞、以及偏向行動的原型與測試
* 像 IDEO 這類創新公司必須在每個案子都交付創新，因此發展出可重複運作的創新方法

# 根本差異：起點到底是「技術/願景」還是「需求/同理」
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkGI74wNWx.png)

* Lean 的典型假設：科技驅動，由創辦人願景與技術出發，去尋找市場契合，靠 pivot 找到 fit 才能活下來
* 設計思考的起點：先做 need finding，先找需求與洞察，再選擇合適技術去實作解法
* 引用 Steve Blank 的觀點：多數新創是技術驅動，由有願景的創辦人先有點子再找市場適配
* 這也是為何精實強調「在資金耗盡前」透過測試、量測、pivot 找到市場適配
* 設計思考不從創辦人手上既有產品／技術開始，而是從同理與需求探索開始，哲學上不同
* 因此對設計思考而言，純技術推進過度依賴創辦人視角，容易忽略真正需求

# 關鍵差異：技術推力 vs 需求拉力
![image](https://hackmd.io/_uploads/Syni4VwV-e.png)

* 精實：從創辦人想法／技術出發，透過反覆 pivot 尋找 market fit
* 設計思考：先找需求與洞察（need/market fit 的前端），再挑合適技術落地
* 對設計思考而言，過度依賴技術願景是風險，因為可能忽略真正的需求探索

# 新創高失敗率與「沒有市場需求」的反證

* 文中提到外界普遍認為新創失敗率約八九成，甚至可能更高（很多連到 A/B 輪之前就消失）
* 引用 CB Insights 對 101 篇 post-mortem 的整理：最多的失敗原因是「沒有市場需求」，占 42%
* 其他常見原因如燒完現金、產品不好、商業模式不清、行銷不佳，本質上也多與「價值不成立／沒人要」高度相關
* 因此質疑「從創辦人願景出發再找市場」這個前提本身是否過度樂觀

# 設計思考的「Point of View」：替代單一願景的可調整立場
![image](https://hackmd.io/_uploads/ryJp3rDVbl.png)

* 設計思考用「觀點」來描述起點：使用者＋需求＋洞察
* 洞察來自觀察而非問卷答案，提供非線性的「不公平優勢」
* 觀點必須可被資料推翻與調整，一旦市場回饋否定假設就應更新觀點
* 同樣透過原型在市場中探詢，但起點不是技術願景而是人與需求


# 對兩套系統的主要批評：各自缺一塊
## 對精實創業的主要批判點

* 把創業成功寄託在「創辦人一開始就接近好點子」這個假設上，可能過度樂觀
* 技術驅動容易產生「做了大家不想要的東西」的風險，而這正是高失敗率的主要原因之一
* 對 Lean 的批評：假設創辦人/技術起點離「好點子」很近，但現實上常是技術做出來卻沒人要

## 對設計思考的主要批判點
* 缺乏管理新創的藍圖：不告訴你怎麼組織、怎麼管理、怎麼推進整個公司運作
* 可行動的量測指標不足：容易停在「做了很多嘗試、聽了很多回饋」但難以回扣商業模型
* 對下游議題較沉默：如客群分段、平台策略、通路策略、商業策略等沒有直接框架
* 因此常見情況是「試了設計思考但覺得沒用」，原因之一是它本來就不負責管理與指標化推進
* 常見結果是有人說「我們試過設計思考但沒用」，除了落地品質問題外，也因它本來就不負責管理層面的安排

# 指標與下游商業議題：Lean 強、設計思考較沉默

* 設計思考在可行動指標方面相對不足，與商業模型、理想目標的連結不夠直接
* 設計思考聚焦在找白地/藍海、做原型、驗證哪個方向最能打中人們願意買的共鳴點
* 但在市場區隔、平台策略、商業策略、通路策略等下游議題上相對沉默
* 因此作者認為在找到方向後，後續建立可行組織與商業化推進，可能需要更多借力 Lean 的架構


# 組合使用的指向：前端用設計思考、後端用精實框架推進

* 設計思考擅長打開白地、找出共鳴需求、用原型探索真正想買的價值
* 精實擅長把活動組織起來，建立可衡量的指標與商業模型的推進節奏
* 把兩者接起來可補足彼此盲點，形成從需求洞察到可持續經營的完整路徑

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# 設計思考與精實創業的互補結論
![image](https://hackmd.io/_uploads/rksN6HPN-e.png)

* 兩者處理的問題類型很接近，因此有大量共通點
* 精實創業若在「前端」更重視需求探索與驗證，能在做 MVP 前更有把握是否真有需求
* 設計思考若引入更清楚的藍圖與可行動的量測指標，能更有效推進與對齊成果
* 兩者高度相容，組合使用會很強大，重點是「Yes-and」而非二選一

# 文化比流程更關鍵：culture eats process
![image](https://hackmd.io/_uploads/ryIr6BDNWx.png)

* 無論使用哪種流程，能撐過好壞時期的是文化而不是流程本身
* 引用觀點：文化會「吃掉」流程，沒有文化支撐流程難以落地
* 文化是新創能否在困難期持續前進的核心

# 新創失敗原因多指向文化問題

* 以 CB Insights 對 101 篇新創事後分析的整理為例，常見失敗原因包含團隊問題、忽視顧客、失焦等
* 缺乏熱情與過勞倦怠也會導致失敗
* 這些因素多屬文化面，而不是流程步驟做得不夠「正確」

# 「不是完美團隊」而是「把團隊變強」的文化

* 重點不在一開始就有完美團隊，而在打造能讓團隊變高效的文化
* 健康文化要能接受失敗、支持學習與成長
* 需要有足夠的真誠與誠實，去面對 pivot 測試帶來的難題

# 創業者的心理障礙：容易愛上自己的點子

* 創業者常認為自己的想法很棒，市場不買單時很難面對
* 人性傾向保護自己的創作，甚至怪罪「顧客不懂」
* 能否跨過這種自我保護，與文化是否鼓勵真實學習高度相關

# 設計思考不只適用客戶介面，也適用後台流程與內部系統

* 設計思考同樣能用在非客戶面的「後台／內部流程」與商業流程
* 任何交易或流程本質都是人與人之間交換資訊或價值
* 用人本視角找出痛點、卡點、負面行為，就能改造內部流程並做出更黏著的方案
* 例如加速採購流程、改善員工報帳流程等皆屬可做的題材

# 先測「最高風險假設」：精實創業的關鍵做法

* 先找出整個商業計畫最依賴、最脆弱的那個假設
* 越早越快測它，因為它若不成立，其餘建設多半沒有意義
* 範例：假設成長引擎是病毒式分享與邀請，若驗證失敗就不該繼續堆平台

# 最高風險假設的例子：社交分享引擎失效

* 有團隊以 IM＋頭像等功能為產品，核心假設是「用戶會分享給朋友」
* 測試後發現分享不會發生，代表成長引擎不成立
* 這類結果迫使團隊重新思考並調整假設與方向

# Apple Newton 的反例：沒測核心假設導致失敗

* Newton 被定位為個人數位助理，具備手寫辨識等能力，但市場反應不佳
* Apple 花很多成本在修正問題，但沒有及早質疑根本假設：使用者是否真的需要那種助理
* 後來 Palm Pilot 成功，因為重新聚焦在更明確且更窄的需求：行事曆與聯絡人管理
* 這說明若沒先測核心假設，可能在錯誤方向投入大量資源

# 一句話對照：設計思考偏「找對問題」，精實偏「推進與驗證商業化」

* 把設計思考視為找到正確原型與需求洞察，精實用來把驗證與指標化推進做扎實
* 這種分工略簡化，但作為理解兩者如何接合是可用的心智模型

# 痛點強度：維他命 vs 抗生素／止痛藥的投資觀

* 矽谷常見比喻：維他命是「有更好但不急迫」，抗生素／止痛藥是「真的需要且願意付高價」
* 設計流程前端的價值在於找到真正能解除痛點、且痛點足夠重要的需求
* 也提到矽谷可能出現泡沫現象，大家沒在做真正困難且重要的問題

# 設計思考在成熟公司與硬體後段也有用

* 就算進到硬體製造與供應鏈階段，仍需要持續創新
* 創新可能發生在供應鏈、供應商合作模式、製造流程等領域
* 設計思考可用來打開這些空間並產生新的可能解

# 定義理想行為與量測：取決於你的商業模型

* 理想行為不是只有下載量或流量，要回到你的收入與獲客假設
* 若商業模型依賴推薦降低獲客成本，理想行為就是用戶推薦與邀請的發生率
* B2B 的理想行為可能是從接觸轉成試點／試用／測試市場的轉換數量
* 行為指標必須對應到「哪個行為會驅動你的營收與成長」

# 組織如何學會這兩套方法：教育、案例、從小專案開始

* 透過工作坊、會議、案例分享學流程與看落地經驗
* 透過設計思考課程、boot camp 或高階教育熟悉方法與工具
* 在大組織導入仍具挑戰，資訊很多但落地關鍵仍在文化與逐步推進


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# Terminology
* 精實新創（Lean Startup）：以最小投入快速驗證假設、降低不確定性並持續迭代的創業方法論
* 最小可行產品（Minimum Viable Product, MVP）：用最小成本交付核心價值以取得最大化驗證學習的產品版本
* 建構—衡量—學習（Build-Measure-Learn）：把想法變成產品、用數據衡量反應、用學習決定下一步的循環
* 轉向（Pivot）：在保留學習成果下，對策略、客群或價值主張做方向性調整
* 堅持（Persevere）：在假設被支持時，持續沿既定方向加深產品與市場投入
* 驗證式學習（Validated Learning）：用實驗與數據證實或推翻商業假設的學習方式
* 極端不確定性（Extreme Uncertainty）：缺乏可靠邊界條件與預測資料、結果高度不可預期的環境
* 新創定義（Startup Definition）：在不確定下創造新產品或服務的「人類機構」之概念化界定
* 客戶開發（Customer Development）：以探索、驗證、擴展、建立公司為脈絡的市場與客戶學習流程
* 產品—市場契合（Product-Market Fit, PMF）：產品價值與市場需求高度吻合、可持續成長的狀態
* 假設（Hypothesis）：對客戶、問題、解法或商業模式的可被驗證主張
* 風險最高假設（Riskiest Assumption）：最可能讓專案失敗、且需最先被驗證的關鍵假設
* 價值假設（Value Hypothesis）：客戶是否會覺得有價值並採用／付費的假設
* 成長假設（Growth Hypothesis）：客戶如何被獲取、擴散與留存以支撐成長的假設
* 商業模式（Business Model）：價值創造、交付與獲利方式的整體架構
* 商業模式畫布（Business Model Canvas, BMC）：用九大構面快速描述與檢驗商業模式的工具
* 精實畫布（Lean Canvas）：針對新創風險重點改寫 BMC、強調問題與指標的畫布工具
* 浪費（Waste）：不增加客戶價值、卻消耗資源的活動或產出
* 精實製造（Lean Manufacturing）：以消除浪費、持續改善與拉式生產為核心的製造管理系統
* 持續改善（Continuous Improvement, Kaizen）：透過小步迭代不斷提升品質與效率的管理哲學
* 小批量（Small Batch）：以小規模產出降低風險、縮短回饋週期並提升學習速度的策略
* 停線權（Andon）：發現缺陷即可停止流程以立即修正、避免瑕疵累積的機制
* 假設驗證（Assumption Testing）：用實驗設計檢驗商業假設真偽的做法
* 實驗（Experiment）：為回答明確問題而設計的可重複、可量測介入與觀察流程
* 控制變因（Control Variables）：在測試中保持不變以隔離因果影響的設定
* 多變量（Multivariate）：同時存在多個可影響結果的因素，導致難以單一歸因的特性
* 科學方法隱喻（Scientific Method Analogy）：以假設—實驗—驗證類比新創學習流程的觀點
* 量測（Measurement）：以指標與資料收集方式評估假設與產品表現的活動
* 指標（Metrics）：用以追蹤行為、結果與趨勢的量化衡量值
* 可行動指標（Actionable Metrics）：可指引決策與行動、能反映因果關係的指標
* 虛榮指標（Vanity Metrics）：看起來漂亮但難以支持決策、缺乏因果連結的指標
* 基準線（Baseline）：最初量測到的起始表現，用來比較改版或實驗後的變化
* 目標值（Target）：期望達成的指標水準，用於設定方向與判斷進展
* 漸進逼近（Iterative Optimization）：透過多輪迭代逐步把基準線推向目標值的過程
* 燃燒率（Burn Rate）：單位時間內消耗現金的速度（通常以月計）
* 資金跑道（Runway）：以現金存量除以燃燒率估算可運作的剩餘時間
* 轉向次數（Number of Pivots）：在資源耗盡前可承受的策略調整輪數的概念化指標
* 早期採用者（Early Adopters）：願意在產品不完善時嘗試並給回饋的第一批核心用戶
* 問題—解法契合（Problem-Solution Fit）：確認問題真實且解法方向可被接受的早期階段
* 價值主張（Value Proposition）：對目標客群承諾的核心收益與差異化理由
* 行為改變（Behavior Change）：用戶因產品而改變行為，作為價值成立的證據
* 設計衡量觀（Design as Measured Impact）：把「好設計」定義為能推動關鍵行為與指標改善的設計觀點
* 意見爭論消解（Opinion Neutralization）：用實驗與數據降低審美與主觀偏好的決策拉扯
* 需求探索（Need Finding）：以觀察與訪談挖掘顯性與隱性需求、定義正確問題的活動
* 觀點陳述（Point of View, POV）：由「使用者＋需求＋洞察」組成、用來指引設計與實驗的問題觀點
* 迭代開發（Iterative Development）：以短週期反覆建構、測試與修正逐步演進產品的方式
* 快速原型（Rapid Prototyping）：用最低成本快速具體化想法以加速學習與決策的做法
* 重新定義（Redefine）：在新證據下更新問題陳述與假設集合的動作
* 非線性流程（Nonlinear Process）：可在不同階段來回切換、依學習結果調整路徑的流程特性
* 需求冰山（Needs Iceberg）：以顯性需求在上、隱性與意義層需求在下的需求分層隱喻
* 原型目的論（Prototype as Question）：把原型視為用來向市場提問與驗證假設的工具，而非成品縮小版
* 市場提問（Market Questioning）：以最小介入向客戶驗證行為、偏好或流程的研究取向
* 策略假設（Strategic Hypothesis）：關於價值、成長或通路的核心主張，需被實驗驗證
* 病毒式成長（Viral Growth）：依賴用戶自發分享與邀請帶來用戶擴張的成長機制
* 網路效應（Network Effect）：使用者越多，產品對每個使用者的價值越高的效應
* 垃圾訊號（Spam Signal）：產品互動讓使用者擔心打擾他人、降低分享意願的感知
* 平臺轉向（Platform Pivot）：改變技術平台或載具（如行動端/網頁端/硬體平台）以匹配需求
* 客群轉向（Customer Segment Pivot）：改變目標客戶族群以找到更契合的需求與付費意願
* 通路轉向（Channel Pivot）：改變獲客、銷售或分發通路以改善成長與轉換效率
* 成長引擎轉向（Engine of Growth Pivot）：改變成長模式（病毒、付費投放、留存驅動等）
* 獲客通路（Acquisition Channel）：使用者如何得知並進入產品的來源與路徑
* 平臺即服務（Platform as a Service, PaaS）：用雲端平台能力減少自建基礎設施的開發負擔
* 雲端基礎設施（Cloud Infrastructure）：支撐服務部署、擴展與運維的雲端資源與架構
* 分拆測試（Split Testing）：對比兩種方案效果的實驗設計，同義於 A/B 測試
* 持續部署（Continuous Deployment）：將變更頻繁且自動化地發布到生產環境的工程流程
* 硬體迭代週期（Hardware Iteration Cycle）：實體產品從設計到測試的迭代時間尺度（常以月計）
* 軟體迭代週期（Software Iteration Cycle）：軟體由改動到發布的迭代時間尺度（常以天/週計）
* 可擴展性交付（Scalable Delivery）：產品能否快速、低成本地擴張到大量用戶的能力
* 供應鏈（Supply Chain）：從零件、製造到物流與通路的端到端供應網絡
* 量產爬坡（Production Ramp）：從小量試產到穩定大規模量產的放量過程
* 全球分銷（Global Distribution）：把實體產品跨區域輸送到各通路並完成交付的能力
* 速度型改款（Speed Bump Release）：以小幅規格升級作為新版本推出、風險較低的產品策略
* 低不確定性產品（Low-Uncertainty Product）：需求明確且可預測、主要做性能或成本優化的產品類型
* 高不確定性創新（High-Uncertainty Innovation）：需求、情境或採用方式未知、需大量驗證的創新類型
* 需求—市場契合（Need-Market Fit）：先確認需求與市場存在，再選擇技術落地的契合狀態
* 技術推動（Technology Push）：由技術或發明出發再尋找市場應用的創新路徑
* 需求拉動（Market Pull）：由使用者需求與痛點出發推動解法與技術選擇的路徑
* 工程中心主義（Engineering-Centric Approach）：以技術可行與工程視角主導產品方向的取向
* 願景驅動（Vision-Driven）：以創辦人或技術願景為起點推動產品與市場探索的模式
* 需求探索（Need Finding）：透過田野與行為資料挖掘「真正要解的問題」的過程
* 觀點（Point of View, POV）：由使用者、需求與洞察組成的可操作問題立場
* 不公平優勢（Unfair Advantage）：難以被複製的洞察、資源或能力，形成競爭優勢
* 非線性洞察（Nonlinear Insight）：能大幅改變問題框架與解法空間的跳躍式理解
* 管理藍圖（Management Blueprint）：可被複製的管理方法與流程，用於降低不確定性與對齊行動
* 創新文化（Culture of Innovation）：促使探索、試驗、協作與學習成為常態的組織氛圍
* 可量測進展（Measurable Progress）：以指標與實驗結果判定是否接近目標的進展方式
* 理想指標（Ideal Metrics）：商業計畫所期待達成的關鍵數值目標（收入、成長、留存等）
* 現金跑道思維（Runway Thinking）：以可支撐時間衡量生存期並規劃策略節奏的思維
* 轉向跑道（Pivot Runway）：用「剩餘可轉向輪數」取代「剩餘月份」衡量策略空間的概念
* 失敗率（Failure Rate）：在新創樣本中未能達成可持續經營或回報目標的比例
* 市場需求缺口（No Market Need）：產品未對應真實需求導致無法獲取足夠採用的狀態
* 資金耗盡（Run Out of Cash）：現金流不足以支撐持續驗證與迭代而終止的狀況
* 商業模式缺失（No Business Model）：缺少可持續獲利或可擴展收入機制的問題
* 產品劣質（Poor Product）：核心體驗或價值不足以支持留存與口碑擴散的狀態
* 市場進入策略（Go-to-Market, GTM）：產品如何獲客、定價、通路與擴張的整體策略
* 下游策略（Downstream Strategy）：在找到價值後，關於通路、平台、定價與擴張的後續策略集合
* 精實＋設計思維整合（Lean + Design Thinking Integration）：將需求探索與文化心態結合可量測迭代與管理藍圖的混合方法
* 前端嚴謹度（Front-End Rigor）：在進入 MVP 之前加強需求驗證與問題定義以降低走錯方向的機率
* 需求優先（Need-First）：先確認真實需求與痛點存在，再選擇技術與解法的原則
* 指標化管理（Metric-Driven Management）：用可行動指標驅動決策、資源配置與迭代節奏的管理方式
* 可行動度量（Actionability）：指標能直接指向下一步行動並驗證因果關係的特性
* 文化優先（Culture-First）：把文化建置視為流程落地與持續成功的前提之觀點
* 抗壓文化（Resilient Culture）：在挫折、失敗與不確定中仍能維持合作與前進的文化能力
* 學習文化（Learning Culture）：鼓勵試驗、反思與知識累積，使團隊持續進化的文化
* 成長型心態（Growth Mindset）：相信能力可透過學習提升，願意接受挑戰與回饋的心態
* 心理安全（Psychological Safety）：成員能坦誠表達、承認錯誤且不怕被羞辱的團隊氛圍
* 失敗正常化（Failure Normalization）：把失敗視為探索成本而非個人污點的組織規範
* 誠實回饋（Radical Candor）：以關懷為前提直言問題，讓資訊能快速回到決策中心的溝通方式
* 顧客迷思（Customer Is Stupid Fallacy）：以指責顧客來合理化產品失敗、阻礙學習的認知偏誤
* 創作者依戀（Creator Attachment）：對自己創作過度投入而難以放手或修正方向的心理現象
* 反證能力（Disconfirmation Ability）：願意尋找否定證據並據此改變假設的能力
* 核心假設檢驗（Core Assumption Test）：針對商業模式最關鍵前提設計最早實驗的做法
* 最風險假設優先（Test Riskiest First）：先驗證最可能讓整體失敗的假設以節省資源的策略
* 痛點強度（Pain Intensity）：需求是否足夠迫切、願意付出成本解決的程度
* 維他命／抗生素框架（Vitamins vs Antibiotics）：區分「可有可無」與「非解不可」需求的投資判準
* 願付價（Willingness to Pay, WTP）：客戶為解決問題願意支付的最大價格或成本
* 產品價值證據（Value Evidence）：能證明產品帶來效益或行為改變的客觀或可觀測證據
* 理想行為（Ideal Behavior）：商業模型成立所需的關鍵使用者行為目標（如推薦、續用、付費）
* 行為指標（Behavioral Metrics）：以使用者行為量化呈現產品價值是否成立的指標集合
* 推薦行為（Referral Behavior）：用戶把產品分享或邀請他人加入的實際行為
* 獲客成本（Customer Acquisition Cost, CAC）：取得一位新客戶所需投入的平均成本
* 推薦引擎（Referral Engine）：依靠推薦降低 CAC 並加速成長的機制設計
* 企業採購週期（B2B Sales Cycle）：B2B 從接觸到簽約的長週期決策流程特性
* 試點導入（Pilot Adoption）：先以小範圍測試方案可行性再擴大採用的導入方式
* 概念驗證（Proof of Concept, PoC）：在有限範圍證明技術或方案可行並滿足需求的驗證專案
* 試驗市場（Test Market）：在限定客群或地區先驗證市場反應以降低全面推出風險的策略
* 遺留系統（Legacy System）：既有且難以替換的舊系統，導致導入新方案成本與阻力高
* 導入摩擦（Adoption Friction）：阻礙使用者或企業採用新產品的流程、心理與成本阻力
* 變更管理（Change Management）：引導組織採納新流程與新工具、處理阻力的管理方法
* 執行教育（Enablement）：透過訓練、工具與支持讓團隊具備落地能力的作法
* 主管背書（Executive Sponsorship）：高層提供資源、授權與保護以推動變革的支持
* 小專案試跑（Small Bet）：選非關鍵路徑題目做低風險試點以建立成功案例的策略
* 早期勝利（Early Wins）：用短期可見成果建立信任與擴散動能的變革技巧
* 擴散採用（Diffusion of Innovation）：新方法由少數先行者逐步擴展到組織多數的過程
* 組織免疫反應（Organizational Immune System）：組織本能地排斥新做法、回到舊習慣的現象
* 作法移植（Practice Grafting）：把新流程或工具嫁接到既有流程中、逐步融合的落地方式
* 案例導向學習（Case-Based Learning）：透過實例與復盤理解方法在真實情境的應用與取捨
* 高績效團隊建構（High-Performing Team Building）：透過文化、協作與回饋機制打造可持續高產出的團隊
* 倦怠（Burnout）：長期壓力與資源耗竭造成動機下降與效能衰退的狀態
* 熱情衰退（Passion Decay）：使命感與投入感隨挫折與疲勞下降，影響持續力的現象
* 失焦（Loss of Focus）：目標與優先序不清導致資源分散、學習變慢的組織問題
* 顧客忽視（Customer Neglect）：未持續接觸與理解使用者，導致產品偏離需求的失誤
