分类: 商业模式

  • 10种商业模式类型拆解与创业选择逻辑

    商业模式是企业创造、交付和获取价值的机制。它需要回答三个问题:目标客户是谁?提供什么价值?如何实现盈利?初创企业的所有战略决策——包括定价、市场进入策略、产品架构和核心指标——都源自其商业模式。

    了解主要的商业模式类型很重要,原因有二。首先,你选择的商业模式决定了公司的单位经济、增长动态和竞争护城河。其次,投资者在评估初创企业时,部分会通过其商业模式的视角来判断——某些模式天生比其他模式更具防御性或资本效率更高。

    以下是10种最重要的商业模式类型及其运作原理,以及创业者可以从中获得的启示。

    1. SaaS 订阅模式

    运作方式: 客户支付周期性费用(按月或按年)以获取软件使用权。收入可预测且随着客户规模增长呈复合效应。由于软件通过数字方式交付且规模扩张不会导致成本同比例增加,销售成本相对较低。

    单位经济效益: 毛利率通常为 70-85%。客户终身价值(LTV)较高,因为留存率是核心价值驱动因素——续费五年的客户产生的收入是一年后流失客户的 5 倍。关键指标是净美元留存率(NDR):超过 110%意味着现有客户的消费增速高于流失客户造成的损失。

    示例: Salesforce、Slack、HubSpot、Zoom、Notion、Pitchgrade。

    为什么适合初创企业: 可预测的收入让财务规划和融资更轻松。高毛利率能为产品和销售端的再投入提供资金。客户组织内部可能产生网络效应(每新增一个席位都会带来价值提升)。

    风险点: 获客成本高昂,企业需要多年才能实现盈利。早期用户群的高流失率可能掩盖收入增长但结构脆弱的业务本质。

    2. 平台型市场

    运作方式: 该公司连接买家和卖家,并从每笔交易中收取一定比例的费用(即“抽成率”)。通过汇集原本难以相互找到的供需双方,创造了价值。

    单位经济: 毛利率取决于抽成比例和交易价值。Airbnb 每笔预订收取约 14-16% 的费用。Uber 收取约 20-25%。Etsy 收取 6.5% 加上 listing 费用。一旦市场达到规模化运营,毛利率通常为 60-80%。

    示例: Airbnb、Uber、Etsy、DoorDash、Upwork、Fiverr。

    优势逻辑: 平台既不持有库存,也不直接雇佣供应方参与者,仅通过促成的交易量被动产生收入。当规模扩大时,网络效应会形成几乎不可撼动的竞争壁垒。

    风险: 冷启动问题非常严重。没有供应的市场对买家毫无用处,而没有买家的市场对供应商也没有价值。解决这个先有鸡还是先有蛋的问题,要么需要大量资本投资,要么需要巧妙的顺序策略。

    3. 交易型

    运作机制: 公司通过处理每笔交易获得收入,通常按交易金额的百分比或每笔交易的固定费用收取。

    单位经济效益: 收入直接与交易量挂钩,这意味着没有经常性收入基础——每个周期的收入都需要重新争取。但如果交易量持续增长,收入增长就具有高度可预测性。

    典型案例:Stripe(每笔交易收取 2.9%+0.3 美元)、PayPal(类似模式)、Square(每笔刷卡交易收取 2.6%+0.1 美元)。

    运作原理: 业务随着客户的成功自然增长——电商商户规模扩大时,无需续约谈判就能自动为 Stripe 带来更多收入。这种利益一致性(客户成功即公司成功)形成了强大的用户留存动力。

    风险: 大客户由于交易量大,在定价上具有强大的议价能力。随着交易量的增加,单位经济模型会因折扣而压缩。在某些市场,交易费用面临显著的监管压力。

    4. 免费增值模式

    运作方式: 提供产品的基础版本供免费使用。需要额外功能、容量或支持的用户可升级至付费层级。免费层级作为分发机制——从免费产品中获得价值的用户最终会转化为付费用户。

    单位经济效益: 免费层级的毛利率通常为负或盈亏平衡(公司需要为不付费的用户承担服务成本)。付费层级必须定价足够高,以产生足够的毛利润来补贴免费层级。消费品从免费到付费的转化率通常为 2-5%,而 B2B 产品则为 5-15%。

    典型案例:Spotify(30%用户为付费用户)、Slack(转向企业市场前采用免费增值模式)、Zoom(40 分钟以内会议免费)、Dropbox(2GB 免费存储空间,超出需付费)。

    模式优势: 免费增值模式消除了早期用户购买决策的销售阻力。产品通过免费用户分享内容或邀请同事实现病毒式传播。最成功的免费增值产品会在要求付费前培养用户真实的使用习惯,从而最大化转化率。

    潜在风险: 将免费用户转化为付费用户需要强有力的付费墙策略——高级功能必须足够吸引人,才能让相当比例的免费用户选择付费。许多免费增值企业最终发现,其产品对免费用户而言过于优秀,但对付费用户又不够出色。

    5. 按使用量计费(消耗型)

    运作机制: 客户根据产品使用量付费——包括 API 调用次数、数据处理量、存储空间(GB)、发送消息数等。收入随客户实际用量浮动,而非固定席位数量。

    单位经济效益: 收入波动性大,导致财务预测困难。但这种定价模式能深度绑定客户价值——客户只为实际用量付费,既降低了采用门槛,又能加速业务增长。

    典型案例:AWS(按计算小时/存储 GB 计费)、Twilio(按短信/通话分钟计费)、Snowflake(按计算积分计费)、OpenAI(按 API 代币计费)。

    为何有效: 大客户可以在无需正式采购谈判的情况下扩大使用量。价格会随着所提供价值的增加而自然增长。对于基础设施产品,按使用量计费的方式允许客户从小规模开始,逐步扩展。

    风险: 收入每月波动不可预测。大规模使用量激增会在收入确认之前产生基础设施成本。客户减少使用量时,即使未流失,也可能显著降低收入。

    6. 广告

    运作方式: 产品对用户免费提供。收入来自广告商,他们通过展示广告、赞助内容或定向投放来支付费用,以触达这些用户。

    单位经济: 每用户收入(RPU)通常较低——主要社交平台每名月活跃用户每年的广告收入约为 30 至 60 美元。要使广告模式产生可观收入,需要达到一定规模。一旦广告销售基础设施建立,毛利率可高达 60%至 75%。

    示例: 谷歌(搜索和 YouTube)、Meta(Facebook 和 Instagram)、推特/X、Snapchat、Reddit。

    为何有效: 广告变现模式允许平台在不向用户收费的情况下获取大量用户,从而实现付费产品无法比拟的增长。对于具有高用户参与度和详细用户数据的平台,广告 CPM(每千次展示成本)可以非常高。

    风险: 用户数据监管(如 GDPR、CCPA)以及平台政策变化(如苹果的 App 跟踪透明度)已显著压缩了广告 CPM。该模式还可能在用户利益与广告商利益之间产生潜在矛盾。

    7. 剃刀与刀片模式

    运作原理: 以微利甚至亏本销售”剃刀”(主产品),通过反复销售高利润的”刀片”(耗材或配套产品)持续获利。初次销售锁定客户后,即可实现重复性高利润销售。

    单位经济效益: 盈利完全取决于客户全生命周期的耗材消费。若客户购买剃刀后使用竞品刀片,则无法产生持续利润。

    典型案例: 吉列(剃须刀与刀片)、惠普与爱普生(打印机与墨盒)、雀巢奈斯派索(咖啡机与胶囊)、美元剃须俱乐部(通过 DTC 刀片颠覆传统模式)、苹果(硬件构建生态系统以销售高利润软件与服务)。

    运作原理: 庞大的”剃须刀”装机量能产生可预测的”刀片”收入流。由于硬件与竞品耗材不兼容,用户转换成本较高。

    风险提示: 该模式依赖于维持耗材锁定。当锁定被打破时——比如通用墨盒、竞争性咖啡胶囊出现——商业模式会迅速恶化。

    8. 平台与生态系统

    运作方式: 平台为第三方开发者、合作伙伴或创作者提供基础架构,通过交易手续费、开发者授权费或从生态经济中抽成来获取收益。

    单位经济效益: 平台经济在规模化后往往能产生惊人效益。仅 App Store 一项业务,苹果就能从所有交易中抽取约 30%的分成,年毛利润超过 240 亿美元。相对于其促成的经济活动规模,该平台的销售成本微乎其微。

    典型案例: 苹果 App Store 与 iOS 生态系统、谷歌 Android 与 Play 商店、Salesforce 应用商店、Shopify(商家+应用开发者)、Stripe Connect 支付平台。

    为何有效: 每一位在平台上开发的开发者或合作伙伴都会为平台增加价值,从而吸引更多用户,进而吸引更多开发者——这是一个强大的飞轮效应。转换成本极高,因为整个企业都是建立在该平台之上的。

    风险: 构建平台需要在飞轮效应启动之前,成为某个类别的先行者或主导者。围绕平台主导地位的监管环境(如应用商店反垄断案件、欧盟数字市场法案)正变得越来越不利。

    9. 直接面向消费者(DTC)

    运作方式: 品牌通过自己的网站、应用程序或实体店直接向终端消费者销售产品,绕过传统的零售分销商和批发商。公司能够获得更高的利润率,但需承担全部客户获取成本。

    单位经济: 对于实体产品 DTC 品牌,毛利率通常为 40%-60%,而通过批发销售的同一产品毛利率仅为 18%-25%。通过数字广告的客户获取成本已大幅上升(2024-2025 年 Meta 的 CPM 上涨超过 40%),导致回本周期被压缩。

    示例: Warby Parker、Dollar Shave Club、Casper、Glossier、Athletic Greens。

    为何有效: 直接面向消费者(DTC)模式使品牌能够建立直接的客户关系,获取更丰富的数据,并获得比批发模式高得多的利润率。随着第三方 Cookie 追踪的消失,第一方数据的价值正日益提升。

    风险: 严重依赖付费社交媒体广告的 DTC 品牌,其获客成本已显著上升。该模式需要极高的利润率、强大的自然流量渠道,或订阅模式,才能实现可接受的客户获取成本(CAC)回收。

    10. 特许经营

    运作方式: 特许经营方开发出可重复的商业模式和品牌,然后将使用该品牌的经营权许可给特许经营者,后者需支付一笔前期费用和持续的特许权使用费(通常为总收入的 4%-8%)。

    单店经济: 特许经营方拥有极高的利润率,因为每个新门店的资本成本由特许经营者承担。一家拥有 10,000 家特许经营店的特许经营方,每家店年收入 50 万美元,支付 5%的特许权使用费,每年可获得 2500 万美元的特许权使用费收入,且额外的销售成本(COGS)几乎为零。

    示例: 麦当劳(93%的餐厅为特许经营)、万豪(94%的酒店为管理或特许经营)、赛百味、UPS Store。

    为何有效: 该模式可以在不需特许经营方进行资本投资的情况下实现地理扩张。特许经营者因投入了自身资金,通常比雇用的门店经理更有动力经营。

    风险: 品牌质量取决于特许经营商的质量,而在大规模扩张时很难控制这一点。特许经营商纠纷和诉讼是大型特许经营体系持续存在的运营挑战。

    选择商业模式

    适合您初创企业的商业模式取决于您的客户、您的产品以及您的竞争地位。具有高转换成本和大预算客户的 B2B 工具非常适合 SaaS 模式。连接双向需求的平台则受益于市场模式。通过使用量传递价值的产品则适合按使用量定价。

    最持久的企业通常会结合多种模式的元素——SaaS 与市场组件结合、DTC 与订阅层结合、平台与广告结合。理解每种模式的经济特性,有助于您设计出能产生最强单位经济性并拥有最稳固竞争地位的组合。

    Pitchgrade 的公司研究工具可对您所在行业的上市公司如何产生收入进行深入分析,这在评估哪种商业模式在您的市场中最具验证性时,是一个有用的参考。

  • 苹果 vs 谷歌 vs 微软:三大科技巨头如何构建差异化商业模式

    苹果:高端硬件 + 生态系统护城河

    收入构成(2025财年估算):

    • iPhone:占收入的 52%(2130 亿美元)

    • 服务业务:占总收入的22%(900亿美元)

    • Mac、iPad、可穿戴设备及配件:占总收入的 26%(1060 亿美元)

    核心模式: 苹果以消费电子企业通常难以企及的利润率销售高端硬件(iPhone 毛利率:~45%)。

    硬件产品构建了用户基数,这一用户基数又衍生出服务收入(App Store、iCloud、Apple Music、Apple TV+、Apple Pay),其增长与硬件销量脱钩。

    成功原因:

    • 垂直整合: 苹果自主设计芯片(M 系列、A 系列)、操作系统和关键应用程序。这种模式带来的性能优势是任何安卓设备制造商都无法企及的,也使得在碎片化生态系统中无法实现的优化成为可能。

    • 生态锁定: 隔空投送、iMessage 信息、连续互通功能、iCloud 同步以及 Apple Watch 集成等功能形成了转换成本,用户每多拥有一款苹果设备,这种成本就随之增加。普通苹果家庭拥有 3 台以上设备。

    • 高端品牌: 仅就硬件规格而言,iPhone 的定价就比安卓竞品高出 40%-100%。这种溢价得以维持,得益于品牌价值、生态系统以及真实的产品质量。

    毛利率对比:

    收入来源 毛利润
    iPhone 硬件 ~44%
    Mac/iPad ~38%
    服务 ~74%
    混合模式 ~46%

    服务飞轮: 每售出一部 iPhone,实际上都相当于获得了一位订阅客户——苹果公司会从每部活跃的 iPhone 中持续获得服务收入。随着用户基数的增长和各项服务的渗透率加深,服务收入的增长无需依赖硬件销量的同比例增长。这正是华尔街在 2019 年左右认识到的商业模式转变,推动苹果从硬件估值倍数转向服务估值倍数。

    谷歌(Alphabet):意图数据 + 广告飞轮

    2025财年收入构成(近似值):

    • 谷歌搜索:占总收入58%(1650亿美元)

    • YouTube 广告:占总收入 11%(310 亿美元)

    • 谷歌云:占总收入12%(340亿美元)

    • 其他业务(Google 订阅服务、硬件、Play 商店):占总收入 19%(540 亿美元)

    核心商业模式: 谷歌通过提供免费产品(搜索、Gmail、地图、安卓系统、YouTube)大规模吸引用户。这些用户产生的行为数据——特别是通过搜索查询展现的意图信号——使谷歌能够以无与伦比的精准度投放广告。广告主仅在用户点击时付费(效果付费模式),这种价值主张对广告主而言几乎零风险。

    成功要素:

    • 意图数据护城河: 当你输入搜索查询时,你以其他任何广告媒介都无法捕捉的精确性表达了你的意图。谷歌能够将商业意图(例如“最佳 CRM 软件”或“我附近的水管工”)与相关广告匹配,从而获得品牌广告无法支撑的高 CPC(每次点击成本)。

    • 免费产品飞轮: 谷歌提供的每一款免费产品(Gmail、地图、文档、Android)都会吸引用户,这些用户产生的数据能够提升广告定位效果,并为下一款免费产品提供支持。每个新增用户的边际成本几乎为零;而每个新增用户数据带来的边际收益为正。

    • Android 的分发: Android 在全球智能手机市场中占据 72%的份额,确保谷歌搜索成为世界上大多数移动设备的默认搜索引擎——这种分发护城河是竞争对手难以复制的。

    云业务对冲: Google Cloud 每年增长超过 30%,为公司提供了远离广告业务的收入多元化途径,并带来了一个具有企业软件经济模式的第二业务。这降低了谷歌对广告市场周期的依赖。

    微软:企业级合作关系+云基础设施

    收入构成(2025财年预估):

    • 智能云服务(Azure):占总收入 34%(1100 亿美元)

    • 生产力与业务流程(Office、LinkedIn、Dynamics):占总收入 31%(1000 亿美元)

    • 更多个人计算(Windows、Xbox、Surface、搜索):占收入的 35%(1130 亿美元)

    核心模型: 微软最初凭借 Windows 和 Office 建立起其业务——这些软件深度嵌入企业 IT 基础设施,导致切换成本极高。这一庞大的用户基础(15 亿台 Windows 设备,4 亿名 Office 365 订阅用户)成为 Azure 云服务的基石,企业采用 Azure 时阻力较小,因为信任关系早已建立。

    为何这一模式有效:

    • 企业信任积累: 微软花了 40 年时间建立与 IT 部门的关系。当微软推出 Azure 时,首席信息官(CIO)们已经与微软建立了供应商关系,拥有安全审查历史和采购基础设施。Azure 的采用是向已知供应商的扩展,而非承担新的风险。

    • 捆绑优势: 微软将 Azure 信用额度与 Office 365 企业协议捆绑销售,使 Azure 成为许多企业工作负载的默认云平台。这种捆绑创造了交叉销售和升级销售的机会,而 AWS 和 GCP 若没有生产力软件,则无法复制这一优势。

    • AI 助理集成: 对 OpenAI 的 130 亿美元投资使微软在将生成式 AI 集成到 Office、Azure 和 Dynamics(全球最大的企业软件套件)方面获得了先发优势。Microsoft 365 的 Copilot 每用户每月 30 美元,仅在现有客户中就带来了每年 120 亿美元的收入机会。

    转换成本的累积:

    层级 转换成本
    Windows 重新培训、硬件兼容性、应用认证
    Office 365 数据迁移、工作流程中断、重新培训
    Azure 应用重构、数据迁移、安全重新认证
    团队 沟通记录、工作流集成

    每增加一层就提高转换成本。每项新服务的采用都加深用户黏性。这就是企业的复合增长飞轮——与谷歌的免费产品飞轮截然相反。

    并列比较

    维度 苹果 谷歌 微软
    核心资产 已安装设备基础 意图数据 + 分发 企业关系
    收入模式 高端硬件+服务 广告+云服务 软件许可 + 云服务
    毛利率 ~46% ~57% ~70%
    增长驱动力 服务渗透率 云 + YouTube Azure + AI(Copilot)
    锁定机制 生态系统的转换成本 免费产品依赖度 企业部署深度
    消费者 vs. 企业 以消费者为先 消费者 + 企业 企业优先

    初创企业可以借鉴的经验

    慎重选择你的资产。 这些公司都围绕特定资产(设备装机量、意向数据、企业关系)构建了商业模式。在选择盈利模式前要问:我正在打造的资产是什么?哪种盈利模式能从中获取最大价值?

    免费策略必须以规模为前提。 谷歌的免费产品模式只有在超大规模下才有效——数十亿用户产生的数据能带来高额广告溢价。初创公司若在没有规模路径的情况下提供免费产品,只是在白白消耗价值。

    企业级关系的积累虽慢但持久。 微软的商业模式构建速度虽不及苹果或谷歌,却能产生最持久的经济效益。企业用户的转换成本会随着每次系统集成而递增。若你面向企业市场开发产品,从一开始就应投资于系统集成和工作流深度建设。

    捆绑销售是规模化时最具杠杆效应的盈利策略。 这三家公司都通过捆绑销售来增强用户黏性并提高单客收入。对于初创企业而言,只有当拥有足够大的客户群体和互补产品时,才能采用捆绑销售(为同一客户提供多种产品)策略。要有意识地朝这个方向布局。

    服务业务才是利润所在。 硬件(苹果最初的商业模式)、广告(谷歌的核心业务)和套装软件(微软最初的商业模式)都能产生强劲的现金流量——但这三家公司都在增加服务业务占比,因为服务具有更高利润率和更可预测的增长性。

    常见问题

    1. 哪种商业模式最适合 B2B 软件初创公司效仿?

    微软的企业模式最为直接适用:将产品深度整合到客户的日常工作流程中,利用生产力或基础设施作为切入点,从而在客户组织内部扩展,并叠加更多服务,每采用一款新产品都会增加客户的转换成本。

    2. 谷歌的广告模式能否被小型公司复制?

    在核心(免费产品 → 用户规模 → 精准广告)模式中,需要大规模市场分销,而大多数初创公司无法实现这一点。这一经验教训更适用于旨在实现社交或效用网络效应的消费类应用程序,其中免费层级能够建立必要的用户规模,从而为最终的数据/广告收入层奠定基础。

    3. 为什么苹果的毛利率低于微软?

    苹果公司制造实体硬件,其利润率天然低于纯软件业务。微软的高利润率反映了其以软件为主导的商业模式。苹果的利润率增长机会在于服务业务(毛利率74%)在总收入中的占比持续增长。

    4. 每家公司面临的最大竞争风险是什么?

    苹果:面临应用商店监管(反垄断行动导致服务业务分成比例下降)。谷歌:遭遇绕过搜索意图广告的 AI 驱动型替代搜索方案。微软:在企业整合云支出背景下,Azure 需与 AWS 和 GCP 展开成本竞争。

    5. 为何三家公司都在相近时期重金投入 AI?

    AI 代表着类似移动互联网(2007-2012)和云计算(2010-2015)的平台级变革。平台更迭会创造领导者更替的时间窗口。三巨头均通过重金投入,确保 AI 技术在其现有平台体系内落地,而非被边缘化。

    6. 哪家公司在2026年将拥有最稳固的商业模式?

    微软拥有最具有结构性防御能力的商业模式,这得益于企业客户转换成本的深度以及在现有客户中利用 AI Copilot 的机会。苹果的商业模式最为可预测,这归功于硬件升级周期。谷歌的商业模式则最为脆弱,因为 AI 搜索替代方案可能会在查询量转向 AI 界面时降低搜索广告的 CPC(每次点击成本)。

    结论

    苹果、谷歌和微软各自通过截然不同的战略选择打造了价值万亿美元的业务——分别是硬件生态系统、意图数据飞轮和企业关系的复利效应。对初创企业而言,教训不在于复制其中任何一种模式,而在于理解每种模式所基于的底层资产,有意识地选择自己的核心资产,并设计出能够随着资产增长而最大化提取价值的收入模式。那些在规模上取得成功的企业,始终是那些能够早期识别自身独特资产,并构建出每增加一个客户都能使其价值不断提升的商业模式的企业。

  • 创始人与投资者视角的商业模式分析框架

    什么是商业模式?

    商业模式是企业为客户创造价值、交付价值并获取部分价值作为收入的系统。彼得·德鲁克的定义最为精辟:”商业模式回答了’你如何赚钱’这个问题。”

    但完整的商业模式分析远不止收入问题。它需要审视:

    • 价值创造: 该产品或服务为哪些特定客户创造了什么具体价值?

    • 价值传递: 需要哪些活动、资源和合作伙伴来持续传递这种价值?

    • 价值获取: 公司能以多高效率将所创造价值的多少比例转化为收入?

    在这三个维度中,任何一个维度的薄弱都会导致商业模式结构上的缺陷,无论其他两个维度多么强大。

    商业模式画布

    由亚历山大·奥斯特瓦尔德开发的商业模式画布,将商业模式分析划分为九个构建模块:

    区块 核心问题
    客户细分 你为谁创造价值?谁是你最重要的客户?
    价值主张 你们提供什么价值?解决什么问题?
    渠道 如何触达并交付给客户?
    客户关系 每个细分市场期望什么样的关系?维持这种关系的成本是多少?
    收入来源 每个细分市场如何支付?他们愿意支付多少?
    关键资源 实现这一目标需要哪些资源?
    核心业务活动 公司必须出色完成哪些关键活动?
    重要合作伙伴关系 关键合作伙伴和供应商是谁?你外包了哪些内容?
    成本结构 最大的成本是什么?哪些是固定成本,哪些是可变成本?

    画布有助于直观地绘制出完整的商业模式,并识别各模块之间的差距或不一致之处。

    常见的不一致信号: 价值主张需要关键业务活动,但公司无法以规模化的方式承担这些活动。客户关系模式需要人工接触,但收入模式却定价为自助服务。分销渠道无法触达所声明的客户群体。

    第一步:分析盈利模式

    盈利模式是公司获取价值的机制。核心问题包括:

    收入来源: 有哪些?是多元化还是集中于单一来源?哪些属于经常性收入,哪些属于交易性收入?

    收入类型 稳定性 估值倍数 示例
    SaaS 订阅 高 8-15倍年度经常性收入 Salesforce、Slack、HubSpot
    按使用量计费 中等 6-12倍年度经常性收入 Twilio、Snowflake、亚马逊云服务
    基于交易量 中等 2-5倍营收 Stripe、PayPal、Shopify
    广告投放 中低等 3-8倍营收 Meta、谷歌、Reddit
    专业服务 低 1-2倍营收 咨询机构
    硬件 中低档 1-3倍营收 苹果硬件、医疗设备

    定价权: 公司能否在不损失大量客户的情况下提高价格?高定价权表明产品与市场契合度高且替代性低。低定价权则意味着处于大宗商品地位。

    客户集中度: 收入中有多少百分比来自前三大客户?单一客户贡献超过 30%的收入是一个风险因素。前三大客户贡献超过 50%的收入则表明存在结构性脆弱性。

    第二步:分析成本结构

    成本决定了收入模式是否可行。关键区别如下:

    固定成本: 无论收入如何都存在(办公室、核心团队、软件许可)。固定成本较高时,需要规模效应才能实现盈利。

    可变成本: 随收入规模变化(实物产品的销货成本、每笔交易费、基于使用量的基础设施)。高可变成本会在规模扩大时压缩利润率。

    毛利率:(收入 – 销货成本)/收入。这是衡量商业模式质量最重要的财务比率。高毛利率(70%以上)能为销售、营销和研发提供动力。低毛利率会限制增长和盈利能力。

    运营杠杆: 成本结构是否随规模扩大而更高效?一家固定工程成本为 100 万美元的 SaaS 公司,若年经常性收入从 500 万增长至 5000 万美元,就能实现巨大的运营杠杆——成本缓慢增长的同时收入增长 10 倍。

    第三步:分析单位经济效益

    单位经济效益是指企业基于单个单位(每位客户、每笔交易或每个用户)的经济效益。它决定了商业模式在任何规模下是否具备根本可行性。

    客户获取成本(CAC): 总销售与营销支出 ÷ 新增客户数(建议采用3个月滞后期以提高准确性)

    客户终身价值(LTV): (客户月均收入 × 毛利率%) ÷ 月流失率

    LTV:CAC 比率: 可持续模式下应为3:1或以上。低于1:1意味着每个客户都在亏损——无论规模多大都无法弥补这一问题。

    回本周期: CAC ÷ (每个客户的月收入 × 毛利率%) 18个月内实现盈利表现强劲;12个月内实现则堪称卓越。

    为何单位经济效益比营收增长更重要: 一家年增长率 100%但 LTV(客户终身价值)与 CAC(获客成本)比为 0.5:1 的企业,每新增一个客户都在消耗资本。高增长伴随糟糕的单位经济效益,实则是价值毁灭机器。

    第四步:评估护城河

    护城河是指能够保护商业模式不被复制或颠覆的持久竞争优势。护城河的强度决定了在竞争对手做出反应时,企业能维持其单位经济效益的时间长短。

    护城河类型:

    网络效应: 使用产品的人越多,产品价值就越高。市场平台(Airbnb、Uber)、社交平台(LinkedIn)以及拥有生态系统的开发者工具(GitHub、Figma)都具有强大的网络效应。检验标准:每个新用户是否为现有用户增加了价值?

    转换成本: 转向竞争对手需要付出高昂代价(时间、金钱或风险)。具有深度集成、数据历史和熟练用户的企服软件转换成本极高。检验标准:客户转向竞争对手需要付出多少成本?

    数据优势: 专有数据能够随着时间推移不断优化产品,且在没有进入市场的情况下无法被复制。人工智能和机器学习产品通常从训练数据中获得护城河。测试方法:该数据是否在其他地方可获得,还是由服务客户时独特生成的?

    规模优势: 随着规模扩大,单位成本显著下降,从而对规模较小的竞争对手形成定价优势。制造、物流和云基础设施企业通常具有规模护城河。测试方法:一个规模大 10 倍的竞争对手是否具有显著更低的单位成本?

    品牌与信任: 基于品牌声誉,客户愿意支付溢价或接受更高风险。在监管行业、医疗保健和消费者市场中,信任至关重要,因此品牌与信任的影响力最为强大。

    第五步:识别商业模式风险

    每个商业模式都存在结构性的脆弱性。请明确识别这些脆弱性:

    平台依赖性: 如果业务依赖谷歌、苹果、亚马逊或某个社交平台进行分发,政策变更或算法更新可能会严重损害该模式。提问:如果平台更改其条款,会发生什么?

    监管风险: 受严格监管的行业(金融服务、医疗保健、能源)面临监管变化可能破坏商业模式的风险。提问:当前有哪些监管规定支持或限制了该模式?

    技术颠覆: 新兴技术是否可能使竞争对手以更低的成本提供相同的价值?提问:如果人工智能能够自动化核心价值交付活动,会发生什么?

    客户集中度: 虽已在收入分析中涉及,但值得明确量化风险。如果头部客户流失或重新议价会怎样?

    利润率压缩: 随着市场成熟和竞争加剧会发生什么?许多平台都面临这个问题:早期高抽成率会随着卖家议价能力提升而下降。

    常见问题

    1. 商业模式中最重要的因素是什么?

    毛利率。它决定了每美元收入中有多少可用于支持增长、研发和利润。高毛利率企业能实现价值复合增长;低毛利率企业则难以自筹发展资金。

    2. 一个单位经济状况不佳的商业模式在规模化后能否被修复?

    很少能。如果你的毛利润从根本上偏低(软件行业低于 40%),增加销量并不会改变其结构。如果由于市场动态(而不仅仅是早期阶段的低效)导致客户获取成本(CAC)相对于客户终身价值(LTV)过高,规模化也无法解决这个问题。要区分早期阶段的低效(可修复)和结构性问题(通常致命)。

    3. 商业模式与收入模式有何不同?

    收入模式是商业模式的一个组成部分。完整的商业模式包括价值如何被创造、传递和捕获——而收入模式仅描述了捕获部分。

    4. 商业模式画布是否足以进行分析?

    不足。它虽是实用的规划工具,但缺乏财务分析维度。需结合单位经济效益、毛利率分析和护城河评估才能形成完整视角。

    5. 如何分析尚未盈利的初创企业商业模式?

    关注结构合理性:假设的毛利率在该品类中是否现实?根据销售模式和目标客户,假设的客户获取成本水平是否可实现?是否存在可比公司,其单位经济效益可作为基准?收入前分析必然是假设性的,但基于可比公司的合理假设能降低不确定性。

    6. 什么样的商业模式具备”风险投资价值”?

    三大特征:(1) 巨大的可触达市场(10亿美元以上),(2) 高毛利率(70%+)支持复合增长,(3) 无需成本同比增加即可实现规模扩张。多数成功的风险投资企业具有网络效应或高转换成本,这使得其商业模式在规模扩张时更具防御性。

    结论

    商业模式分析不是单一问题的练习——它需要同时评估价值创造、交付与获取;理解单位经济效益;梳理成本结构;并评估使商业模式长期具备防御性的护城河。本指南中的框架提供了系统化评估任何商业模式的方法,无论您是创始人对自己模型进行压力测试,还是投资者评估投资机会。

  • 如何从0-1打造一家价值1亿美元SaaS公司

    大多数 SaaS 创始人都想要一次 1 亿美元的退出,但真正能把公司打造成更有可能实现这一结果的样子的人却少之又少。这并不是因为他们没有雄心。通常甚至不是因为产品或产品市场匹配的问题。真正的问题在于,他们误解了到底是什么在驱动大规模 SaaS 退出。正如我在视频里分享的:“那些估值能做到 9 位数和 10 位数的创始人,往往会把几件具体的事情做得非常好。”这篇文章就是这些结果背后的系统。

    这不是理论,而是一套顺序。只要你照着做,你就会大幅提高打造出真正具备退出条件的公司的概率,而不是只是在运营上把自己累垮。

    先决定你在玩什么游戏

    在你构建任何东西之前,你需要先决定自己要打造什么样的公司。

    很多创始人会在这里浪费很多年,因为他们打造的是一种类型的公司,却期待完全不同的结果。正如我在视频里所说,“你可以玩的游戏有很多种。”你可以打造一个能带来现金流量和自由的生活方式型企业,也可以打造一个面向退出、为被收购而设计的企业。

    这两条路截然不同。如果你想实现 1 亿美元以上的退出,你打造的就不是一份工作,而是一个系统。“买家不会为创始人支付 1 亿美元……企业真正卖的,是系统。”这意味着收入系统、增长系统,以及一支无需你也能运转的团队。

    • 尽早在生活方式型企业和退出驱动型企业之间做出选择

    • 优化系统,而不是个人产出

    • 打造一家即使没有你也能运行30天以上的公司

    • 尽早做出那些会不断累积、推动你做好退出准备的决策

    如果你的公司依赖你的拼搏、人脉,或你持续不断的参与,它的价值就一定会更低。买家就是这么想的。

    第一阶段:从 0 到 50 万美元 ARR——验证需求并实现产品市场契合

    一开始,目标很简单:证明人们愿意为你正在构建的东西付费。

    这是一个自筹资金阶段。你现在还不需要外部资本。事实上,过早融资是我最常见到的错误之一。正如我所解释的:“这里最聪明的路径是自筹资金,直到你的年度经常性收入达到50万美元。”到那时,你就已经证明了市场需求。

    在产品层面,速度很重要,质量同样重要。如今,AI 工具让你能更快地构建,但你仍然需要为客户交付真实的成果。我强调的一点是,糟糕的入门引导和薄弱的用户体验会在早期造成流失,而且随着规模扩大,这种影响会不断累积。你要让用户尽快获得价值,理想情况下应在前 15 分钟内。

    在获客端,你在不断试验。你在向早期用户销售,做外呼,测试渠道,并摸清什么最能引起共鸣。这正是在这里你学习你的 ICP、你的信息传达以及你的早期渠道。

    • 构建一个能解决真实问题的简单产品

    • 使用 AI 工具加速开发,但不要牺牲用户体验

    • 专注于快速实现价值和强有力的入门引导

    • 测试多个获客渠道,并加倍投入有效的渠道

    到 50 万美元年经常性收入时,你应该已经知道是谁在购买、他们为什么购买,以及如何触达他们。这种清晰度会解锁接下来的一切。

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    第二阶段:从 50 万美元到 100 万美元 ARR —— 打磨你的单元经济模型

    一旦你验证了需求,下一步就是让业务在经济上真正跑得通。

    这正是大多数创始人开始马虎的地方,而这会在之后让他们付出代价。正如我在视频里说的:“单位经济模型是一切的基础。”它决定了你的公司是值 1000 万美元,还是 1 亿美元。

    你需要深入理解四个核心指标:

    • ARPA(每账户平均收入)

    • Churn(每月流失的客户数量)

    • LTV(客户生命周期价值)

    • CAC(客户获取成本)

    关键基准是:你的 CAC 应该大约是 LTV 的 1/6。如果你的 LTV 是 8,400 美元,那么你的 CAC 应该在 1,400 美元左右。这样你才有空间去增长、招聘和投入。

    如果你的数字算不过来,扩张只会让情况更糟。“再多的增长,也无法弥补你在每个新增客户上都在亏钱。”

    • 目标 CAC ≈ LTV 的 1/6

    • 将 CAC 控制在年合同价值的 50–75%

    • 通过更好的产品和 onboarding 降低流失率

    • 通过定价和套餐设计提高 ARPA

    当你达到 100 万美元年经常性收入(ARR)时,你的单元经济模型应该已经清晰、可衡量且可扩展。那时,融资才开始变得有意义。

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    第三阶段:从 100 万美元到 500 万美元 ARR——构建可重复的获客系统

    公司要么在这里实现突破,要么就此停滞。

    这里最大的误区是认为融资就能解决增长问题。事实并非如此。你真正需要的是一个能够稳定、可预测地产生销售管道的系统。正如我所阐述的,这个系统由三部分组成:外联、付费获客和内容。

    外向开发始于使用 Apollo、Instantly、Clay 和 LinkedIn Sales Navigator 等工具构建一份精准的 ABM 名单。然后,你会开展协同的电子邮件和 LinkedIn 营销活动。

    付费获客也使用同一份名单。你将其上传到 Meta,投放匹配受众广告,对访客进行再营销,并创建相似受众。关键在于跨渠道保持一致性。

    内容把这一切串联起来。每周产出一篇强有力的内容,教育你的市场,建立权威,并同时为外呼和广告提供动力。

    • 构建与你的 ICP 精准匹配的 ABM 潜客名单

    • 通过电子邮件和 LinkedIn 协同开展外联

    • 结合匹配受众广告 + 再营销进行强化

    • 每周发布一篇高质量内容资产

    当这些渠道协同运作时,你就创造了我所说的无处不在。潜在客户会在各处看到你。转化率会上升,销售周期会缩短,CAC 会下降。

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    第四阶段:ARR 从 500 万美元到 1000 万美元——放大有效的方法

    在这个阶段,你已经不再是猜测了。你是在优化和扩张。

    很多创始人以为,规模化意味着花更多钱。其实不是。它意味着在已经有效的事情上投入更多。你要持续在整个漏斗中进行测试、衡量和迭代。

    哪怕是很小的改进也会产生复利效应。正如我所解释的, 在漏斗各环节提升 10% 可使 CAC 降低 33%,而 提升 25% 可使其降低 62%。这就是普通增长与爆发式增长之间的区别。

    • 加大对表现最佳渠道的投入

    • 优化落地页、演示和成交率

    • 通过更好的信息传达和目标定位缩短销售周期

    • 持续测试并优化漏斗的每一步

    到达 1000 万美元 ARR 时,你应该已经拥有一个可预测、可扩展且高效运转的获客引擎。

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    第五阶段:从 1000 万美元到 5000 万美元 ARR——建设公司,而不仅仅是增长

    这就是你作为创始人的角色发生根本变化的地方。

    在此之前,你可能一直深度参与所有事情。但到了这里,这种做法行不通了。正如我所说,“创始人不再是唯一的操作系统。”你需要一个真正的领导团队。

    你需要对各个职能全面负责:销售、市场、产品、财务和客户成功。并且你需要建立让这些团队能够独立运作的系统。

    这也是你建立组织架构的阶段:标准作业程序(SOP)、仪表盘、清晰的指标,以及责任追踪。你正在把公司打造成一个即使没有你也能运转的体系。

    • 聘请强有力的职能负责人(销售、市场、产品、财务、客户成功)

    • 记录流程并建立标准作业程序(SOP)

    • 在整个公司创建仪表盘和指标可视化

    • 用权益和所有权来对齐激励

    这对创始人来说是最难的转变之一。但这是至关重要的。一个依赖创始人的企业,并不是一个为退出做好准备的企业。

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    第六阶段:ARR 从 5000 万美元到 1 亿美元——为退出做准备

    在这个阶段,你不只是要增长。你是在为出售做准备。

    退出并不是自动发生的。它是一个过程,而你如何推进这个过程,可能会让结果相差数千万,甚至上亿美元。

    首先,你的指标必须干净清晰。买家会仔细审查一切:收入、流失率、增长、预测以及单元经济模型。如果你的数据混乱,你的估值就会下降。

    其次,业务必须具备可转移性。系统、团队和关系都必须在没有你的情况下也能正常运作。

    第三,你需要开展一个真正的流程。正如我所解释的:“你希望有多个感兴趣的买家……竞争性流程会极大地改变结果。”

    • 整理并审计所有财务数据和指标

    • 确保公司在没有创始人参与的情况下也能运转

    • 记录销售、营销和运营系统

    • 与多个买家开展竞争性并购流程

    现在不是临时应付的时候。代价太高了。请寻求专业帮助,并把它规范地运行起来。

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    将一切串联起来的系统

    在所有这些阶段,都有一套一致的系统。

    正如我所阐述的,这一切归结为六个核心原则:

    • 尽早把你的单位经济模型打磨到位,并加以保护

    • 建立可重复、可预测的客户获取机制

    • 通过内容层层递进,驱动自然流量需求

    • 只放大有效的部分,砍掉无效的部分

    • 通过制度和领导力,打造真正的组织

    • 有意识地为退出流程做准备

    这套系统并不炫目。它讲究纪律。而且确实有效。

    最后一块拼图是大多数创始人都会低估的东西:社群。正如我在视频里说的,打造一家 1 亿美元公司很难,而且“多数创始人都会感到极度孤立。” 结识合适的实干者,可以把原本需要几年才能学会的东西压缩到几个月。

    如果你遵循这个顺序,严格把控你的指标,并且构建系统而不是依赖,你就能真正有机会达成九位数的结果。不是靠运气,而是靠设计。

  • 定价决定了你的商业模式

    定价与品牌、产品以及购买决策密不可分。它不能“以后再说”,因为它决定了你今天的商业模式。

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    人们常说,在进行客户开发访谈时不应谈论价格。通常的理由是,你的目标是挖掘潜在客户的生活细节和痛点,而提及价格会将讨论引向预算和与客户日常生活相距甚远的运营事务。

    但我不同意。价格对于决定产品与市场的“契合度”而言,和其他任何特性一样重要。

    你听过多少次有人同意“如果有人能做 X 就好了”,但当你向他们展示 X 的演示时,他们发现要花 700 美元,于是就不买了?或者你见过多少 iPhone 应用的评论,因为定价问题而被挑剔:“如果卖 0.99 美元就很不错了,但 1.99 美元就不值”?

    你见过多少人因为买不起更好的产品而不得不使用劣质产品?或者因为完全拒绝付费,即使他们喜欢并使用该产品,却只能用免费增值版?又或者,因为销售话术的影响——“贵就一定好”——而不是产品本身的质量,而购买了昂贵但低劣的产品?

    价格与品牌、产品以及购买决策密不可分 ——由谁购买、为何购买、如何购买以及何时购买。价格并非在产品完成后,再随意贴上去的一个微观经济供需曲线的计算结果。相反,它从根本上决定了产品的性质以及生产它的商业模式的结构。

    考虑一下不同数量级定价所带来的后果:

    0 美元/月意味着你的目标是最大化增长(信任和使用量),而非收入。你的产品设计中会自然地设置一些触发点,以引导用户升级到其他付费版本( 免费增值模式 ),或者不设置(商业模式留待未来的你自己去探索)。通常需要风险投资,因为你目前没有收入,而如果你成功了,就需要大量的人力和技术来运营业务。

    即使是像 WhatsApp(55 名员工,以 190 亿美元出售)和 Instagram(13 名员工,以 10 亿美元出售)这样效率极高的特例,也都筹集了数千万美元的风险投资。这种模式通常是面向消费者的(B2C),因为价值体现在客户数量上,而消费者数量是企业的 100 倍。

    每月 1 美元意味着你无法承担客服成本,且背后的技术必须能以近乎免费的方式增量运行——这两点都决定了你必须打造的产品类型(例如,足够简单以实现自助服务)。

    营销和销售支出为零(至少初期如此),因此产品必须存在通过口碑传播的理由,理想情况下,这种传播应如病毒般自然伴随产品使用而产生,或是通过充满热情、可能因共同使命而凝聚的早期用户发声实现。

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    每月 10 美元意味着人们会认为你只是其他某种服务的廉价版本,但仍然期望能提供电话号码。(想想 GoDaddy)。自筹资金的企业或许能让这种模式运转起来(例如大多数共享主机公司),但它们只有在大规模时才能赚到有趣的钱(因为要达到每年 100 万美元的收入,至少需要超过 8000 名客户),而要达到这个规模需要很长时间。

    所以你可能最终能赚到数千万美元,但需要十年时间。(再次说明,就像共享主机公司一样。)这是一条艰难的道路。如果你想更快地扩大规模,就需要风险投资,一方面因为收入增长缓慢,另一方面因为否则你负担不起广告费用。

    这类自筹资金的公司常常吹嘘自己没有市场或销售部门,但事实是他们负担不起,而这些公司通常增长缓慢,常常被那些能以十倍速度增长的公司所超越。在巨大的市场中,这可能仍然可以接受,因为市场足够大,每个人都能以不同的方式蓬勃发展。

    这种商业模式的好处在于,人们常常会忘记自己每月支付10美元的服务费,即使他们并未使用该服务,这便产生了”免费收入”。当规模扩大时,这笔收入可能相当可观(再次类似于共享主机公司)。

    每月 100 美元意味着用户期望能够获得客服支持,如果竞争对手明显更优,那么转换服务商可能值得一试。此外,这几乎完全是面向企业客户的,除非是某种”奢侈品”。大公司可以毫不犹豫地购买,但小公司需要了解其价值,因此你可能需要销售材料和演示来说服他们。

    对于自举创业公司来说,我非常喜欢这个价格区间,因为它足够低,可以覆盖广阔的商业市场,同时又足够高,只需合理且可实现的客户数量(例如 200-300 个),就能获得可观的利润,并且你能够负担得起获取客户的成本 。

    每月 1000 美元意味着只有中大型企业才负担得起。这些公司会有围绕年度预算、审批流程、 投资回报率(ROIs) 和产品演示的采购流程。你的产品会被拿来与替代方案进行比较和权衡。 客户可能会要求你提供折扣 。

    你需要参与到这个对话中,这意味着你需要拥有专业的销售团队、销售资料、令人印象深刻的客户标志、案例研究以及可作为参考的客户。产品功能可能还需要包含大公司需要而其他公司不需要的特性,例如基于角色的访问权限和与 LDAP 的集成。

    这可能是一个出人意料地难以实现盈利的领域 ,因为销售、市场推广和工程成本与更大规模的销售相当,但却没有相应的收入。

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    每月 1 万美元意味着仅面向大型企业。产品很可能无法开箱即用,因此您可能需要内部专业服务团队,或与咨询公司合作进行实施——用行业术语来说,就是构建“完整产品”。

    杰弗里·摩尔 。如果出现问题,他们会取消订阅,不再支付剩余款项(无论你的合同如何规定;你难道要起诉你的客户吗?)。如果采用按使用量计费(例如 Zendesk、JIRA、Box、Slack)或按性能计费(例如营销优化 )的方式,中型企业也有可能达到这一价格点,因此产品本身需要创造并证明其价值,才能实现这一结果。

    每月 10 万美元意味着仅面向全球 2000 强企业,涉及需要多个部门决策和审批的大型项目,销售周期漫长(9-18 个月),在等待过程中需要大量现金支出。

    通常从试点或概念验证开始,最好能获得报酬,并且需要取得令人信服的成功,可能还需要与另一家供应商的试点项目竞争。即使在视频会议普及的今天,你仍然需要进行实地考察。例如:WorkDay(大部分收入来自咨询业务)、IBM。

    那么,哪种更好——高价、低价还是中间价? 这是个更好的问题。这里有一个类似答案的内容 。

    关键是要理解价格与一切息息相关,并将其纳入你的客户访谈流程 。讨论他们对成本的期望及其原因,谁会签发支票,谁需要批准, 投资回报率的论证是会受到欢迎还是被嘲笑 ,或者需要改变什么(如果需要的话)来 证明将价格翻倍是合理的 (在这一点上,也许你应该这样做,实际上将价格翻倍 )。

    价格不是事后考虑的因素,而是商业模式中至关重要的一部分。

  • 创业公司唯一重要的事:产品/市场契合(PMF)

    这篇文章只讨论新创业公司最重要的唯一一件事。

    但首先,先说一些理论:

    如果你观察一大批创业公司——比如30家、40家,甚至更多;数量足以排除纯粹的偶然因素,从中寻找规律——你会立刻发现两个显而易见的事实。

    第一个显而易见的事实是:成功的差异极其巨大——这些初创公司中,有些极其成功,有些高度成功,很多算是比较成功,而当然也有相当一部分彻底失败。

    第二个显而易见的事实是:每一家初创公司的三个核心要素—— 团队 、 产品和市场 ——在质量和水准上都存在极其巨大的差异。

    在任何一家初创公司里,团队都可能从出类拔萃到明显存在缺陷;产品都可能从工程杰作到勉强可用;而市场则可能从蓬勃增长到毫无生气。

    因此你会开始思考——究竟是什么与成功最相关:团队、产品还是市场?或者更直白地说, 什么导致成功 ?而对于我们这些研究初创公司失败的人来说, 最危险的是什么:糟糕的团队、薄弱的产品,还是糟糕的市场?

    让我们先来定义一些术语。

    初创团队的水平可以定义为 CEO、高级员工、工程师以及其他关键员工,相对于他们面前机遇的适配程度。

    你看一家初创公司时,会问:这个团队能否围绕他们所面对的机会实现最佳执行?我更关注有效性,而不是经验,因为科技行业的历史充满了那些主要由从未“干过这事”的人组成、却极其成功的初创公司。

    初创公司产品的质量可以定义为:对于一个真正使用它的客户或用户来说,这款产品有多令人印象深刻。产品有多容易使用?功能有多丰富?速度有多快?可扩展性有多强?是否足够精致?它有多少个漏洞,或者更准确地说,有多少个漏洞——越少越好?

    初创公司市场的规模,是指该产品对应客户或用户的数量以及增长率。

    (在这段讨论中,我们先假设你可以通过规模化赚钱——即获取一个客户的成本不会高于该客户将带来的收入。)

    有些人对我这样的分类提出异议:“如果没人想要,一款产品又能有多好?”换句话说,产品的质量难道不是由它对众多客户的吸引力来定义的吗?

    不是。产品质量和市场规模完全是两回事。

    经典场景就是这样:世界上最好的软件应用,却运行在没人使用的操作系统上。只要问问任何面向 BeOS、Amiga、OS/2 或 NeXT 应用市场的软件开发者,就知道“优秀产品”和“大市场”之间的区别是什么了。

    所以 :

    如果你问创业者或风投,在 团队 、 产品 或 市场 这三者中,哪一个最重要,很多人会说是 团队 。这显然是最直接的回答,部分原因在于,创业公司刚开始时,你对团队的了解远比对产品或市场的了解多——产品还没做出来,市场也还没去探索。

    此外,我们从小就耳濡目染诸如“人是我们最重要的资产”这样的口号——至少在美国,亲人本位的观念渗透于我们的文化之中,从高中自尊教育项目,到《独立宣言》中关于生命、自由以及追求幸福的不可剥夺权利——因此,“团队最重要”这个答案在感觉上是对的。

    谁会想站在“人并不重要”这样的立场上呢?

    另一方面,如果你去问工程师,很多人会说 产品 。这是一个产品驱动的行业,初创公司发明产品,客户购买并使用 these 产品。苹果和谷歌之所以是当今行业中最好的公司,是因为它们打造了最好的产品。没有产品就没有公司。你不妨试试只有一支优秀的团队却没有产品,或者有一个很大的市场却没有产品。你到底怎么了?现在让我回去继续做产品吧。

    就我个人而言,我会选择第三种观点——我认为市场是决定初创公司成败的最重要因素。

    为什么?

    在一个好的市场里——也就是拥有大量真实潜在客户的市场——市场会把产品从初创公司中“拉”出来。

    市场需要得到满足,而市场一定会被满足,靠的是第一个出现的可行产品。

    产品不需要很出色;它只要基本能用就行。而且,市场并不在乎团队有多优秀,只要团队能做出那个可行产品即可。

    简而言之,客户会争先恐后地找上门来买你的产品;主要目标其实是接起电话,并回复所有想购买的人发来的电子邮件。

    而当你拥有一个很好的市场时,团队实际上非常容易在过程中随时升级。

    这是搜索关键词广告、互联网拍卖和 TCP/IP 路由器的故事。

    相反,在一个糟糕的市场里,你即使拥有世界上最好的产品和一支绝对无敌的团队,也毫无意义—— 你还是会失败 。

    你会花上好几年苦苦寻找并不存在的客户,为你这款出色的产品奔波折腾,而你那支优秀的团队最终会变得士气低落、选择离开,你的初创公司也会走向失败。

    这就是视频会议、工作流软件和微支付的故事。为了向安迪·拉奇列夫致意——他曾任 Benchmark Capital,正是他为我提炼出了这一定式——让我来介绍一下 拉奇列夫的初创公司成功定律 :

    公司失败的头号杀手是缺乏市场。

    Andy 这样说:

    当一支优秀的团队遇上一个糟糕的市场时,市场会获胜

    当一支糟糕的团队遇上一个优秀的市场时,市场也会获胜。

    当一个优秀的团队遇到一个优秀的市场时,便会发生一些特别的事情。

    你显然也可能把一个很好的市场搞砸——而且这种情况确实发生过,并不少见——但假设团队具备基本的能力,产品在根本上是可接受的,那么一个好的市场往往意味着成功,而一个糟糕的市场往往意味着失败。 市场最重要。

    而且,无论是出色的团队还是出色的产品,都无法挽救一个糟糕的市场。

    好吧,那么什么

    好吧,先问第一个问题:既然团队是在一开始你最能掌控的事情,而且每个人都希望拥有一个优秀的团队,那么一个优秀的团队究竟能给你带来什么?

    希望一个优秀的团队至少能带来一个还不错的产品,理想情况下则是一个很棒的产品。

    不过,我可以举出很多优秀团队把产品做得一塌糊涂的例子。打造出色的产品真的、真的很难。

    希望一个优秀的团队还能帮你找到一个很好的市场——但我也可以举出很多优秀团队在糟糕的市场面前表现得非常出色,却依然失败的例子。 不存在的市场不会在乎你有多聪明 。

    根据我的经验,最常见的情况是:优秀的团队配上糟糕的产品和/或糟糕的市场,往往出现在那些第二次或第三次创业、且第一家公司曾大获成功的创业者身上。人一得意,就容易犯错。现在有一位知名度很高、非常成功的软件创业者,他在最新的创业项目中已经烧掉了大约 8000 万美元的风投资金,却几乎没有拿得出手的成果,除了几篇很不错的媒体报道和几个测试版客户——因为他正在打造的东西几乎没有市场。

    相反,我可以给你举出很多薄弱的团队,但他们的初创公司却因为所做事情对应的市场爆发式增长而取得了巨大成功。

    最后,借用 Tim Shephard 的话:“在相同的市场和产品条件下,优秀的团队总能击败平庸的团队。”

    第二个问:优秀的产品难道有时不会创造出巨大的新市场吗?

    当然。

    不过,这只是最理想的情况。

    VMWare 是最近做到这一点的公司——VMWare 的产品一开始就具有极强的变革性,直接催生了整个操作系统虚拟化的新趋势,而事实证明,这又是一个巨大的市场。

    当然,在这种情况下,你的团队有多优秀其实也并不那么重要,只要团队足够优秀,能够把产品开发到市场所要求的基本质量水平,并让它从根本上进入市场即可。

    请理解,我并不是说你应该在团队质量上降低要求 ,也不是说 VMWare 的团队不够强大——它当时很强,现在也很强。我想说的是, 把像 VMWare 那样具有变革性的产品推向市场,你就会成功 ,仅此而已。

    如果做不到这一点,我不会指望你的产品能从零开始创造出一个新市场。

    第三个问题:作为一家初创公司的创始人,我该如何应对这一切?

    让我们引入一个 Rachleff 的初创成功推论 :

    唯一重要的事情就是实现产品/市场契合。

    产品/市场契合意味着处于一个良好的市场中,并拥有一款能够满足该市场需求的产品。

    你总能感觉到产品/市场契合点没有发生 。客户并没有从产品中获得足够的价值,口碑没有传播开来,使用量增长得不够快,媒体评论有点“平淡无奇”,销售周期太长,而且很多交易最终都无法成交。

    而你也总能感觉到产品/市场契合点正在发生 。客户购买产品的速度,和你生产出来的速度一样快——或者说,使用量增长的速度,和你增加服务器的速度一样快。来自客户的钱不断堆积到你公司的支票账户里。你正以最快速度招聘销售和客服人员。记者们打电话来,因为他们听说了你这个炙手可热的新东西,想和你聊聊。你开始从哈佛商学院获得年度企业家奖。投资银行家正在你家门口蹲守。你甚至可以在 Buck’s 免费吃上一整年。

    很多初创公司在实现产品/市场契合点之前就已经失败了 。

    事实上,我的观点是,它们之所以失败, 正是因为始终没有达到产品/市场契合。

    进一步说,我认为任何初创公司的生命周期都可以分为两个部分: 产品/市场契合之前 (简称“BPMF”)和产品/市场契合之后 (“APMF”)。

    当你处于 BPMF 阶段时,要近乎痴迷地专注于实现产品/市场契合。

    不惜一切代价实现产品/市场匹配 。包括更换人员、重写产品、进入不同市场、在你不想拒绝时对客户说不,以及在你不想答应时对客户说是,筹集第四轮高度稀释性的风险投资——凡是需要做的都要做。

    归根结底,你几乎可以忽略其他一切。

    我并不是说你应该忽略其他一切——只是根据我在成功初创公司中看到的情况,你确实可以 。

    每当你看到一家成功的初创公司,你看到的都是一家已经达到产品/市场匹配的公司 ——而且通常在这一路上,把从渠道模式到销售管道开发策略、从营销计划到公关关系、从薪酬政策到首席执行官与风险投资人上床之类的各种事情都搞砸了。但这家初创公司依然成功。

    相反,你会看到相当多真正运营得很好的初创公司 ,它们在各个运营环节都完全安排妥当,已经建立了人力资源政策,拥有很棒的销售模式,经过深思熟慮的营销计划,出色的面试流程,极好的餐饮供应,给所有程序员配备 30 英寸显示器,董事会里还有顶级风投—— 却因为始终没能找到产品/市场契合点而径直冲向悬崖 。

    讽刺的是,一旦一家初创公司取得了成功,当你问创始人是什么让它成功时,他们通常会列举各种与此毫不相干的因素。人们在理解因果关系方面非常糟糕。但在几乎每一个案例中,真正的原因其实都是产品/市场契合。

    因为,说真的,它还能是什么呢?

  • 定价即战略:制定完美定价策略的必备技巧

    从买家画像到功能偏好调查,智能定价的联合创始人兼创始人帕特里克·坎贝尔提供了在定价方面获得成功的枕头的技巧。

    如果你不相信价格智能联合创始人兼创始人帕特里克·坎贝尔对定价策略重大影响的认知,感知听伯克希尔·哈撒韦的沃伦·巴菲特的智慧:“评估一项业务时,最重要的决策就是定价权,”这位奥马哈先知将其排在优秀管理之上。“如果你有能力在不被隔壁抢由业务的情况下提价,那你就拥有了一门非常好的业务。而如果在提价10%之前都需要一番祈祷,那你的生意就糟透了。”

    多年来,坎贝尔目睹了从福特公司到跨国公司提出的产品,却在制定定价时仅仅凭感觉盲目决策。2011年,他推出了Price Smartly,帮助解决Atlassian、Hubspot和Insightly这样的SaaS公司提升用户收入,并加深对用户的了解。在此,他曾在福克斯和公共部门担任策略师:帮助谷歌的中端市场主广告通过广告方案拓展业务,并在东盟担任情报分析员。

    在本次独家访谈中,坎贝尔拆解并详细阐述了定价策略的各个高效要素,有助于公司更广泛地获取客户。定价背后的基础工作是创建、测试和完善认知角色定义,制定最终能反映在页面定价上。这需要经过三个阶段:你的客户、从客户那里收集数据、进行研究成果的消费应用。这些步骤听起来简单,执行起来却并非易事。让我们开始吧。

    定义您的客户

    你所在的公司是由从未处理过定价的人员制定的,或者是在新市场推出产品的若干公司。你的步骤可能是开始建立量化的买家画像,即以数据驱动的目标客户画像。目标是创建相关且有利的可图的客户阐明类别,配置对配置资源最重要的那一组。下面是开始的方法:

    筛选3-5个买家群体进行测试

    尤其是在公司一个早期阶段,资源会推动并决策决策。“如果你愿意提出2万到3万美元来进行一次对市场的适当研究,然后跳到下一个。不过,如果听起来有点多,先开始做,大约不超过六个目标买家画像中的少数群体,”坎贝尔说。“你怎么做到这一点?借助经过教育的猜测。在你早期的市场对话和初步潜在客户挖掘中,你已经有直觉,认为你要向特定的群体销售。把这些群体写下来,你认为重视他们的、但不重视的,以及他们的支付意愿。相信你预测能带来最多收入潜力的那个群体。”

    给每个买家群体定制一个人设

    Campbell是买家设定的忠实拥护者,这个人设被营销自动化公司使用并不断完善,如Hubspot和Marketo。他的经验法则是对每个细分市场使用一个押头韵的描述词,遵循以下模式:[群体属性][名字]。“最终,这些是人,不是数字。将你的买家群体工具象化,”Campbell “他们可以按功能来拟人化,例如销售员苏珊、市场推广马里克或工程师厄尼斯托,也可以按阶段来拟人化,如创业者苏珊、中端市场马里克、企业厄尼斯托。”

    这个简单的命名约定看起来可能很快很傻,但它实现了几个有价值的目标。“首先,它为你在整个组织中轻松引用潜在客户群体创造了一个共同且易记的语言。其次,它使你能够定义并拥有所有群体。最后,它促使你回忆起来买家群体的多样性。很容易把潜在客户想象成一片浩瀚的海洋;这提醒你,每个群体都有不同的偏好、价值观和指导方向,从而影响他们的行为,”坎贝尔说。

    为每个角色分配描述——包括人口统计和行为特征

    每个目标群体都应有与贵组织相关的简明定义。例如:

    十几家企业苏珊——她尚未产生收入,或者年收入刚刚达到100万美元。她的业务流程尚不成熟,主要精力都集中在核心产品上。

    中型企业马利克——他所在的公司正处于中期发展阶段,年收入在1000万至5000万美元之间。他实现了一个12到25人的团队。

    大型企业埃内斯托——他的公司年收入可能达到7500万美元甚至更高。他不太可能优先使用产品,而更多的是作为决策者出现。

    这些占位符描述不需要多余的观赏性,但要足够详细,以便在现场识别它们。识别阶段和行为是一个不错的起点。根据产品的不同,这些描述可能会更深入地解释每个群体关注的点,直接但目标是让你的团队能够共同理解每个客户的解读。

    进行这种客户分类的更重要的原因是必须着手解决价值思维问题。“我一直认为价值是一个谱系。作为人类,我们并不是天生一把椅子或一台电脑的价值,而是根据周围物体知道其相对价值。这就是我们的方式,多年的心理学和经济学研究已经证明了这一点,” “因此,当你利用你的客户画像时——无论是‘高端企业苏珊’、‘中型市场马利克’、‘企业客户欧内斯特’还是其他群体分类——某些坎特定功能的价值会因每个人不同人群的心理画像或特征而产生巨大的差异。这就是为什么你需要首先测试你的客户群体。”

    丛林法则:好的调查会带来好的定价。坏的调查会导致坏的定价。就这么简单。

    从潜在客户那里收集数据

    客户正在调查领域经常名声不佳。很多人当调查没有得到准确或充分的结果时就否定了它,但通常由于表格设计存在缺陷。“如果调查没有产生好的数据,往往是用户错误。我们想要了解很多东西,但在提问上会踩坑。我们最后得到25分钟、45分钟做不同的问题,”坎贝尔说。“如果没有考虑启发或用户体验,难怪我们会得到糟糕的结果,将公开调查作为工具失去信心。但是,如果做得正确,它们会非常强大。”

    价格智能已发送超过 1500 万份调查表格,并在此过程中研究了方法有效、哪些无效。首先,坎贝尔建议你奉行相对偏好方法,将调查重点放在两项功能的测试上——功能与价格敏感度。这些调查验证你假设的客户形象。第一项调查则有助于对核心功能进行排序,纠正不同客户群体的相对偏好;第二项调查敏感哪些项关注客户整体价格,即为产品支付倾向于的程度。

    功能偏好调查

    仅用少数几个问题就挖掘出人们的偏好是优先挑战。一方面,你可以提出多步骤营养价值的问题,但通常两周,且对平衡者来说比重较重。另外,你也可以选择更简单、轻量的问题,但可能无法获得你所期望的深度答案。排序则属于前面,而选择题属于上周。

    相反,你可以列出一组待评估的功能,并聚焦于极端情况。为了测试相对偏好,请提出两个问题:

    在这五个功能中,哪一个最重要?

    在这五个功能中,哪一个最不重要?

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    表示:“通过两个简单的问题,你可以快速掌握,在你可能列出的各项功能中,哪些是关键、最不重要的。你不仅能地了解哪些功能会吸引人或告知不同的用户画像,还能知道哪些功能对他们来说是无关紧要的。你以较低的成本目标客户获取了重要的背景信息,同时为开发团队收集了另一个数据点。这样,团队就可以知道哪些功能是你的目标群体没有被忽视或哪些不重要,从而影响他们的行为或购买决策。”

    另一个关键因素是调查频率。贝尔说:“与瞬时大规模调查相比,你能够随着时间的推移,更丰富、更实时地了解顾客偏好的变化。这就像延迟摄影与几张快照之间的区别,更具动态性。我们发现,最有效的是每三周发送一次包含3到5个问卷的调查表格,而不是每季度发送一次的表格。按照这种频率,重复的表格甚至可以产生四倍的回复率。”

    关于相对偏好问题的最后一点:至关重要的是询问他们最偏好什么,而不是他们最常使用的什么。“使用并不总是与价值相关。也要注意他们并不真正看重的功能,” Campbell 说。“以会计软件为例。开票通常是使用最多的功能,但工作流程和实践管理往往被赋予更高的价值,因为那是他们业务中的关键节点。仅因为某个功能(如开票)在系统中始终存在并被使用,并不意味着它会成为决定性差异化特征。”

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    价格敏感度调查

    当你发布表格来确定定价时,有两个部分是关键要素。首先是你的价值关注或你如何收费(例如按用户、每百次访问、每千次浏览),第二是支付意愿,它有助于确定阈值定价。下面是如何分别提问:

    对于价值偏好调查,请使用相对价值偏好法。坎贝尔表示:“你对自己的关注可能存在一些直觉判断。如果你销售的是分析类产品,可以按用户数、可视化数量、数据量(GB)或积分数量来评分。假设你有这四个选项需要测试,那就设置一个相对偏好问题,将每个选项作为选择项。将这些选项发送给客户或潜在客户,并询问:在这四个选项中,从该产品中获得最多价值还是获得最少价值的又是哪个?”

    即使在按用户画像进行更深入的分析之前,你也会开始对整个样本的总体偏好进行了解。坎贝尔表示:“也许人们并不真正关心用户,他们确实非常关心集成数量,但最关心的是每一次流经的数据量。最终,这将帮助你规划出实际的收费方式。把这件事正确的意义在于:如果你的价值指标设定正确,那么扩展收入就不再是问题。突然间,你的小客户、中终端型客户和大客户自然就会重复一个连续谱系上,你基本上是在需求曲线上不同的价值点上获得他们。如果不这样做,你可能会向迪士尼估价与向价格智能地加价相同的价格,尽管我们偏好不同的表现。”

    另一个陷阱是盲目遵循传统的价值时尚标准。坎贝尔表示:“在B2B领域,有一种过时的观念,认为按用户计价是最佳的价值缓慢方式,因为大家都是通过销售许可证来收费的。当时按使用席位销售,是因为实际需要给每个用户提供图标、授予访问权限或进行数据传输。而SaaS出现后,大多数人自然而然沿用按许可证或按席位管理的模式,因为一直以来都是这样的。带来的挑战与机遇,您可以在收费方式上拥有极大的灵活性。”

    有很多不同的方式来测试愿意支付的意愿,但 Campbell 在一组简单的问题上取得了最大的成功。“通过这些问题,你不一定是在追求完美的价格点。你是在试着弄清楚价格弹性的样子。你永远不想直接问某人:这个电脑应该花多少钱?” Campbell 说。“如我所提到的,我们的人类大脑并不会自然地理解一个物品的内在价值。我们知道它在一个范围内有价值。我知道我的电脑比铅笔更有价值,因此由于这种心理现象,我们应该提问范围性的问题。”

    因此,与其问一个产品值多少钱,不如问这些问题 :

    在什么价格点,这个东西太贵了,所以你永远不会考虑购买它?

    在什么价格点,这个东西开始有点贵,但你仍然会考虑购买它?

    在什么价格下,这个赠品非常划算交易?(你会立即购买。)

    在什么价格下,这会不够便宜,以至于你会怀疑它的质量?

    “最后一个问题几乎比其他所有问题都重要,因为你会由此确定自己的价格底线多少,”坎贝尔说。“这不仅关系到定价,也影响用户对你产品的信任。我记不清有几次,与一家公司交流时,发现人们根本不信任的产品产品功能很多,但每月只需五美元。这个价格对用户来说就是说不通。其实这些情况是好事,因为如果你把价格翻倍,或者提高几倍,你会发现转化率反而上升——因为用户开始信任卖产品——收入也会随之增长。”

    如果你不确定价格弹性的范围,打电话给一些早期或潜在的客户。”从那些摸底或初步调查结果中,价格阶梯将开始形成。你会看到一个对你的产品来说很合适的价格是100美元——你可以选择采用优化目标——而到200美元时你会发现价格格偏高,可以选择以优化目标。突然之间,你就走上了股票层次分析的道路,当你得到这四个问题的50、100、200份回答时,​​分析会变得更加复杂。但收入方向你会开始看到价值性的、性的趋势,随着回答陆续进入,你会看到这些趋势。

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    两种发起调查的方法

    如果每三周发布这一份调查缩小工作量过大,还有其他方式可以收集这些信息。“我知道在预算有限的情况下推进这些后勤工作非常困难,所以因小失大。即使你刚决定开始,只需花一万美元就可以节省12个月的时间,这应该是个轻而易举的,”坎贝尔说。“我承认,在价格上明智刚成立时,我们也对这种取舍忧郁不决。对固固然至关重要,但最终发现,不获取这些关于客户的数据点反而代价更高。所以,不要害怕在这些工作上花点时间——或者花点钱。”

    如果问题是为你的每个客户角色获得足够大的样本量,有几家公司可以提供帮助。“立即,原名uSamp,Fulcrum以及其他几家公司提供市场小组成员因此,你可以让堪萨斯一位足球父母或一位《财富》500强的CIO给出反馈。如果你有吃的,就没有理由不进行这样的研究,”坎贝尔说。“当涉及到B2B时企业软件时,受众可能会更有限,因为买家很少,但你仍然可以使用这些服务。”

    如果这还是你觉得投资太大,可以立即做起——但不要指望获得你的客户角色的完整形象。“这可能意味着每个季度都会问一个问题,从五个特性中最受欢迎的开始。然后下一个季度你再问关于定价的四个问题。接下来再问关于年度、季度或月度优先的问题,”坎贝尔说。“就像拼图中的零件一样,随着时间的推移,这些都会让它们加起来。”

    要避免的,是突然意识到你需要比现在的价格高五倍,以及向客户传达这种现实所带来的混乱。因此,早点咬紧牙关,进行一次全面的研究,或者在每三周推出一个小组给你功能和定价问题,理想情况下是在你达到约8.5万美元/月MRR之后——这是坎贝尔视为产品/市场契合度真正的良好标志,也是开始拓展的时机。“无论哪种方式,都不知道这件事弄得比实际上更可怕。我来帮我母亲做一个修补项目,一家小型的被子(埃德缝/被芯)公司。我们来自中西部,那里的插缝是一个重要的爱好,”坎贝尔说。“我正在进行她的市场研究。虽然说这是我谋生的工作,但整整花了六个小时,从天线头到尾部。我花了1100 美元在询问您的目标市场上,得到了 600 份响应。让我得到了 600 名目标客户对一个 15 分钟长、问题数量在 15-20 问题之间的调查反馈。很快,我得到的研究量,比大多数企业软件公司对她所掌握的客户还多。”

    不要把决定做调查花的时间超过做调查本身。因为它能够生成的数据,它带来的约束实际上比你想象的要小。

    应用你的发现

    所有的角色画像和调查都在为一个关键领域进行调整:你的定价页面。你如何展示并证明你的定价,是所有努力的结果,也是获取客户的杠杆。但要达到这个目标,你首先要了解你的产品的价格弹性。

    同等价格 圆弧形

    收集调查结果后,利用数据判断不同用户群体对你产品的价格弹性。“价格弹性反映了转化率随价格变化的函数关系。换句话说,它揭示了价格变动如何影响市场需求,”坎贝尔解释道,“举个简单的例子:假设《华尔街日报》或《纽约时报》的周日版售价5美元。通过严谨的价格弹性研究,你可能会发现,若将价格提高到10美元,虽然会流失20%的订阅用户,但总收入将翻倍。这时你就可以通过对比不同方案来制定定价策略。”

    价格对弹性科技公司来说至关重要,软件既没有固定的成本,也不具备实体形态。“你可以开发无限量的软件并销售无限量的许可证,但你的潜在市场是无限的,”坎贝尔说,“因此,如果你保证的市场用户数量有限,就必须确保或获取大部分用户以增加收入,或者针对部分用户制定最高客单价。”

    四分之一公司可以完成利用四个相同的支付愿望问题所捕获的数据来不同的弹性曲线。一旦你进行这些计算,结果将如下所示:

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    你的价格是你所创造价值的汇率——团队所做的每一件事,都是为了支撑定价页面上的数字。

    请看,页面定价!

    当你出现价格曲线形后,就可以根据每个买家角色的功能偏好和支付意愿对其进行细化。“现在,你对每个群体的价值认知和购买动机有了更新的理解。你理论上知道每个群体处于不同的阶段,但现在你可以临界追踪点,”坎贝尔说。“例如,一家非常早期的兔子公司可能不会意花1000美元购买一个可以解决很多问题的产品;但当它进入成长阶段后,可能会看到这个价格所带来的时间节省价值。这就是为什么你需要持续收集此类数据——以便了解’中型市场用户马利克’的支付意愿实际上是’相当于用户苏珊’的五倍,这可能会改变你的整个策略。”

    用户变现的关键一步,从定价页面的设置开始。以下是从一开始就需要避免的几个常见陷阱:

    功能对勾罗列成灾。“用一列列对勾来区分每个套餐的页面,往往是定价页缺乏购买者调研的疾病标志。它们的设计和组织通常以产品为中心,而不是以购买者为重。”坎贝尔指出,“不同国家之间的粗略差异通常不足以衡量,这对于零接触或半接触销售的模式实现来说是个大问题。”

    关注数字 9 和 5 的结尾。“关于定价,假定大规模要误导信息。常见的所谓‘定价小妙招’:以 9 或 5 结尾定价、将最贵的套餐放在最右边而非最右边。”坎贝尔表示,“这些技巧的存在可能会带来微小差异,无法替代定价基础,也长期带来更多客户。避免用小范围的价格测试,来代替构建定价策略必需的更全局性的流程。”

    将客户画像作为完善定价套餐的基础。“还记得那些通过客户调查过的买家画像预想吗?用它们来构建你的不同定价档位,”坎贝尔说。“你的客户应该能够访问你的定价页面,并在 20 秒内理解每个套餐之间的区别。‘企业级埃内斯托’应该能找到快速企业版套餐,而如果他看了‘取消企业苏珊’的套餐,也能快速修正。”

    以下是一个来自互联网视频托管和分析公司Wistia的好例子:

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    定价页面应当具有指导性且简洁明了。“Wistia的页面清晰但不简单,全面但不干扰。用户可以根据两个维度了解其定价:按视频数量和按月计费。”坎贝尔表示,“附加信息以常见问题解答(FAQ)的形式列出,用户可以通过菜单栏或悬停在某个问号框上轻松找到。这些信息不仅具有描述性,还能提供背景说明。例如,‘标准带宽’中区域的弹窗不仅解释了‘标准’的含义200GB带宽,还说明了这一损耗损耗满足了93%的Wistia客户的需求。整洁且分块语音的定价页面表明Wistia已完成了客户调研。”

    何时展示或调整您的定价

    公司经常询问坎是否应该展示价格。“早期,很多公司不愿意标价——这没关系。大多数公司并庆自己该收多少钱,所以更倾向于通过向进站客户询问一些定价问题来获取信息,”坎贝尔说。“但当你希望实现人工介入的销售时,就需要展示价格了。如果价格不是一个明确的数字,比如像Wistia那样,就给出一个范围。这并不意味着你的价格只是可以讨价还价——说明价格会因客户贝尔异而不同。在价格上在智能的页面定价上,我们的只是给出具体方向,而不是数字。我们会使用一个区间,比如2万到3万美元,或者一个起价,比如‘套餐起价4.5万美元’。这样人们就可以自行筛选和评估,避免浪费任何人的时间,并开启一段最终确定价格的对话。”

    定价页面的目标不是赢得设计奖项。它应该像商场地图一样为你指引方向,而不是让你叹为观止。

    在调整价格方面,通常的经验法则是每两个季度或每个季度更新一次。坎贝尔表示:“很多人对调整价格感到紧张,因为他们不希望客户觉得自己要付出更多的钱。事实上,人们理解产品是有成本的,但他们需要了解随着产品的变化,价格会如何相应地调整。”

    随着您的产品改进和新增功能,展示这些变化着和价格的提升。“首先,您的持续性功能偏好和价格敏感度调查应该有助于验证并证明涨价的合理性,这样就不会在黑暗中兼容。如果定期调整定价,这会训练的客户理解随着产品改进,价值将会发生变化,”坎贝尔说。“你能做的最糟糕的事情是在三到五年——甚至十二个月——的时间里提供如此多的价值,然后突然想从已经习惯支付固定金额的客户那里获得大幅的价格提升。这样的冲击将会导致业务的客户和流失,而不一定是因为价格更高。”

    在中,确实有很多客户愿意愿意支付更多。“他们只是需要随着时间的推移被劝说,而不是一次性大幅度提价。所以你怎么应该做?每三到一个周期应该有波动,但你不应该每三到一个周期就真的在某个客户提高了价格,”坎贝尔说。“本质上不要让他们已经拥有的东西更多的缺陷,从而降低他们有效的价值指标。为企业级加入一个新功能,促使人们升级。或者推出一个相关计划,略为高价值的指标和定价。这些都是你能够确保持续发展和优化定价的方法。”

    避免与客户产生任何不愉快的最佳方式,就是尽早合理制定定价策略,这样就不会陷入强制涨价、流动筹钱求生的困境。坎贝尔表示:“你应该可以对客户说:‘我们做了X、Y和Z方面的改进。这是新的有效费率,是基于长期价值指标制定的,因为我们提供了更多的价值。’有些人会立刻同意,大多数人会考虑一下,也有人会要求你回答几个问题。不是说长期不涨价就再也无法调整,但过程可能会很痛苦。还记得印象笔记吗?它免费了很多年,后来把价格涨到每月4免费用户的流失率可能确实受到了很大的冲击,但也有一部分依赖于它的用户选择付费。不要像印象笔记那么久,也不要基于那些‘白嫖’用户做的事情,除非你最终有办法从他们上面做起。渐进式涨价有助于把握分寸。”

    让100个人对目前的价格感到满意,远比让1000个人对现在的价格勉强满意要容易修剪。

    立即开始

    如果读者从坎贝尔那里记住一条信息,那就现在就开始了。不要等到你的产品完成后再开始发送功能偏好或价格敏感度调查。在你发布了偏好功能之后,不要被关于涨价的与客户的对话吓倒。无论是早期阶段的创始人,还是你们有产品、销售和市场部负责人,把潜在的客户头脑风暴人物角色。对于每个肖像,分配他们对偏好功能和最不偏好的功能的假设,以及他们愿意支付的意愿。然后用相对偏好调查来测试你们的人物肖像——无论是您自己定期进行的小型报表,还是通过能够提供市场样本的公司来辅助测试。将您的发现评估评估的定价页面,清楚地让您的客户在其中看到自己的影子。

    “充分调研和动态更新的定价页面,其优势显然是:客户能找到适合自己的定价方案,并因新功能带来更高的价值而愿意接受价格上调。然而,语音的定价不仅惠及‘中型企业用户马利克’或‘第三公司创始人苏珊’,”坎贝尔表示,“还能统一团队的心态和动力。如果你的调查显示,‘大型企业用户埃内斯托’所需的功能会制定支付愿望或客户终生价值提升50%,然后团队搞了同步同步的‘集号’,集中力量开发某种特定功能。有了优先目标,团队就能有意地知道要开发什么功能以及为什么要开发它。这种一致性,是无法用金钱简单的。”

  • 新护城河:大模型时代的商业防御与智能系统逻辑重构

    传统经济护城河

    一些最伟大、最持久的科技公司都拥有强大的护城河作为防御。例如,微软、谷歌和 Facebook (现为 Meta) 都拥有建立在 规模经济 和 网络效应 基础上的护城河。

    在技术转型之际,构建有价值的 AI 产品的关键组成部分是基础模型——这些模型经过数十亿(甚至数万亿!)参数的训练,成本高达 数亿美元 ——以及驱动它们所需的计算资源。如果不是 LLaMA 的发布,我设想 大部分价值将归属于谷歌 这样的公司,或者像 OpenAI、Anthropic 和 Inflection 这样拥有资本(和 GPU)来训练这些模型的初创公司。摆在我们面前的一个问题是,拥有数万亿参数的模型与小型模型之间的平衡。如果这场竞赛倾向于越来越大的模型,那么 规模可能就成了终极的护城河。

    规模经济: 规模越大,经营杠杆效应越强,从而降低成本。SaaS 和云服务可以拥有强大的规模经济:您可以扩大收入和客户群,同时保持核心工程相对稳定。

    作为开发基础模型的初创公司的重要计算合作伙伴,三大云服务提供商 AWS、微软和谷歌正在利用规模经济和网络效应,在当前的 AI 热潮中保持竞争力。训练 AI 模型已经成为一个 数据中心规模的问题,将计算和网络结合成一个巨大的、建筑规模的超级计算机。

    对大型云服务提供商的依赖,即使是在运行复杂的机器学习模型方面,也 催生了甲骨文的复兴,使其成为首选合作伙伴。

    网络效应: 麦特卡夫定律(Metcalfe’s Law)对此有最佳的描述,即如果你的产品或服务具备“网络效应”,那么你的产品的 每增加一个用户,都会为其他所有用户 带来更多价值。Slack 和 WhatsApp 等消息应用,以及 Facebook 等社交网络,都是网络效应强大的良好范例。iOS、Android 和 Windows 等操作系统也拥有强大的网络效应,因为随着越来越多的客户使用这些操作系统,将有更多的应用程序在其之上构建。

    深度科技/知识产权/商业秘密: 专有软件或方法 是大多数科技公司的起点。这些商业秘密可以包括解决棘手技术问题的创新解决方案、新发明、新工艺、新技术,以及后来用于保护已开发知识产权 (IP) 的专利。随着时间的推移,公司的知识产权可能会从特定的工程解决方案演变为 积累的运营知识 或对问题或过程的洞察。

    高转换成本: 一旦客户开始使用您的产品,您就希望让他们尽可能难以转向竞争对手。您可以通过标准化、缺乏替代品、与其他应用程序和数据源集成,或者因为您已经建立了一个客户赖以生存的 根深蒂固且有价值的工作流程 来构建这种粘性。以上任何一种都可以作为一种 锁定机制,让客户难以离开。

    旧护城河会被摧毁

    强大的护城河能帮助企业度过重大的平台转型期,但“生存”不应与“繁荣”混淆。

    此外,这些大规模的平台转变——如云计算和移动端——如同技术潮汐,为新参与者创造了机遇,并使创业者得以 绕过现有护城河,另辟蹊径。成功的创业者往往会采取一种双管齐下的策略:1)攻击现有巨头的护城河,2)同时建立自己利用新浪潮的、可防御的护城河。

    人工智能正成为当今的平台技术,而这股新一轮的 LLM 浪潮可能会 颠覆现有巨头的层级。

    企业系统栈

    记录系统

    在系统堆栈的底层,通常是一个数据库,应用程序构建在其之上。如果数据和应用程序支撑着关键业务功能,它就成了一个“记录系统”。企业中有三个主要的记录系统:客户、员工和资产。CRM 负责客户,HCM 负责员工,ERP/财务负责资产。历代公司都围绕着拥有一个记录系统而建立,每一波浪潮都产生了一个新的赢家。

    基础模型不会取代现有的记录系统,但它们是 解锁所有记录系统中价值和理解的工具。

    参与系统™

    参与系统™ 是用户与记录系统之间的接口,可以成为强大的商业工具,因为它们 控制着最终用户交互。

    “参与系统”最具有战略优势的地方或许在于,它可以与多个“记录系统”共存,并 收集产品中流经的所有数据。随着时间的推移,你可以利用积累的所有数据,将你的参与定位演变成一个实际的“记录系统”。

    未来,我们不再需要打开 Uber 或 Instacart 等应用来订车或订购杂货,而是可以请我们的 AI 代理为我们点餐或规划假期。在一个每个人都有自己 AI 助手的未来,所有的 互动都可能感觉像是使用消息应用。

    智能系统™:新的护城河

    我仍然认为,超级智能™系统是新的护城河。什么是智能系统,它为什么如此具有防御性?

    智能系统的价值在于它通常 跨越多个数据集 和 多个记录系统。

    一家初创公司要在像 Oracle 和 SAP 这样的巨头公司中蓬勃发展,你需要将他们的数据与其他数据源(公开或私有的)相结合,为你的客户创造价值。

    下一代企业级产品将采用不同的生成式人工智能(AI)技术来构建智能系统™。不仅是应用程序,数据中心和基础设施产品也将被 AI 彻底改变。

    在所有这些市场中,竞争正从旧护城河(数据来源)转向新护城河(对数据的使用)。利用公司的数据,您可以提高客户的销售额、自动回复支持工单、防止员工流失以及识别安全异常。那些利用特定行业或特定公司的数据来解决战略性问题的产品,看起来就像是相当深的护城河,特别是如果您能够 替换或自动化整个企业工作流程,或者创造一个因这种智能化而成为可能的新增值工作流程。

    成功的公司可以在此 建立一个良性的数据循环,因为你的产品生成和训练的数据越多,你的模型就会越好,你的产品也会越好。最终,产品会为每个客户量身定制,这又会形成另一道护城河——高转换成本。

    新的护城河就是旧的护城河

    尽管人工智能的兴起令人兴奋,但在许多方面,我们围绕构建新护城河的探索已走回原点。事实证明,旧的护城河比以往任何时候都更重要。如果谷歌“我们没有护城河”的预测属实,并且人工智能模型使任何能够访问 GPT 或 LLaMA 的开发人员都能构建智能系统,那么我们又该如何建立一个可持续的业务呢?

    应用程序的价值在于 如何交付这些价值。工作流程、与数据和其他应用程序的集成、品牌/信任、网络效应、规模和成本效益,都将成为经济价值的驱动因素和护城河的创造者。那些能够构建智能系统的公司仍然需要 掌握市场推广。它们不仅需要完善产品与市场的契合度,还需要 完善产品上市的契合度。

    人工智能并不会改变初创公司营销、销售或合作的方式。人工智能提醒我们,尽管每一代技术都有其底层技术,但 构建业务的基本原则始终不变。

  • 如何做出卓越的工作

    如果你收集了各个领域完成伟大工作的技巧列表,它们的交集会是什么样子?我决定亲手制作一份来找出答案。

    我的部分目标是创建一个指南,任何领域的工作者都可以使用。但我也很好奇这个交集的形状。而这项练习表明,它确实有一个明确的形状;它不仅仅是一个标着“努力工作”的点。

    下面的方法假设你非常有野心。

    选择领域

    第一步是决定要从事什么。你选择的工作需要具备三个特质:你必须有 天生的才能,你对此有 浓厚的兴趣,并且它能提供 完成伟大工作的空间。

    在实践中,你不需要过多地担心第三个标准。 雄心勃勃的人在这方面反倒过于保守了。 所以你只需要找到你 擅长 并 极感兴趣 的事情。 [1]

    这听起来很简单,但通常却相当困难。年轻的时候,你可能不知道自己擅长什么,也不知道不同类型的工作究竟是怎样的。有些你最终会去做的工作,甚至可能还没有出现。所以,尽管有些人早在 14 岁就知道自己想做什么,但大多数人必须自己去探索。

    弄清楚要做什么的方法就是 去工作。如果你不确定要做什么,那就 猜一个。但要选定一个方向,然后 开始行动。你可能会猜错几次,但这没关系。了解多个领域是有益的;一些伟大的发现就来自于 注意到不同领域之间的联系。

    养成 独立开展个人项目 的习惯。不要让“工作”仅仅意味着别人让你做的事情。如果你有一天真的做出了伟大的工作,那很可能是在你自己的一个项目中。也许这个项目属于一个更大的项目,但你将是其中一部分的推动者。

    你的项目应该是什么?任何让你觉得 雄心勃勃 的事情。随着年龄的增长和项目品味的演变,令人兴奋和重要的事物将趋于一致。7岁时,用乐高积木建造巨大的东西可能看起来雄心勃勃,14岁时自学微积分,直到21岁开始探索物理学中未解答的问题。但要 始终保持兴奋感。

    一种 兴奋的好奇心 是伟大工作的 引擎和舵。它不仅会驱动你,而且如果你让它随心所欲,它也会告诉你该做什么。

    你对什么感到 过度好奇 ——好奇到足以让大多数人感到厌烦?这正是你正在寻找的。

    一旦你找到了你非常感兴趣的东西,下一步就是 学习足够的知识,让你 达到知识的前沿。知识以 分形方式扩展,从远处看,它的边缘看起来很光滑,但一旦你学到足够多的东西来接近它,你就会发现它 充满了空白。

    下一步是 注意到它们。这需要一些技巧,因为 你的大脑想忽略这些差距,以便做得更简单 世界模型。许多发现都源于 提问 关于别人都习以为常的事情。 [2]

    如果答案看起来有些奇怪,那就更好了。伟大的工作常常带有一丝 奇异的色彩。从绘画到数学,你都能看到这一点。刻意去制造它会显得矫揉造作,但如果它出现了,就 拥抱它。

    大胆地追逐不寻常的想法,即使其他人不感兴趣 ——事实上,尤其是在他们不感兴趣的时候。如果你 感到兴奋 关于别人都忽略了的可能性,而你却 拥有足够的专业知识来准确地说出他们都忽略了什么, 这绝对是一个 很好的机会。 [3]

    四个步骤:选择一个领域,学习到足以 达到前沿 的程度,发现其中的不足,然后 探索有希望的领域。从画家到物理学家,几乎所有做出伟大成就的人都是这么做的。

    第二步和第四步都需要努力。也许无法证明做伟大的事情必须努力,但这方面的 经验证据,其规模堪比死亡的证据。正因如此,投入你真正感兴趣的事情 至关重要。兴趣会驱使你比单纯的勤奋付出更多的努力。

    最强大的三种动机是 好奇心、乐趣 以及 做出令人印象深刻的事情的愿望。有时这三者会殊途同归,而这种结合的力量最为强大。

    最大的收获是 发现新的分形萌芽。你注意到知识表面的一道裂缝,撬开它,里面便是一个全新的世界。

    探索与实践

    我们来多谈谈关于弄清楚的复杂事情 出你该做什么。这很难的主要原因是,你无法 除非 亲自动手去做,否则你无法知道大多数工作究竟是什么样的。 意味着这四个步骤是 相互重叠 的:你可能需要对某件事进行 多年之后,你才知道自己有多喜欢它,或者有多擅长它 它。在此期间,你没有做,因此也没有学到 关于,大多数其他类型的工作。所以在最坏的情况下,你选择 根据 非常不完整的信息 得出的结论。 [4]

    野心的本质会加剧这个问题。野心有两种形式:一种是在对某事物产生兴趣之前就存在,另一种则是在产生兴趣之后滋生。大多数做出伟大成就的人都兼具这两种野心,而前者越多,就越难决定要做什么。

    大多数国家的教育体系都在假装这很容易。它们期望你在真正了解一个领域之前很久就投身其中。其结果是,处于最佳发展轨迹上的有野心的人,常常会被这个体系视为一个“故障案例”。

    如果他们至少承认这一点,会更好——如果他们承认这个体系不仅帮不了你多少忙来弄清楚要做什么,而且它本身的设计就是假设你会在十几岁时神奇地猜中。他们不会告诉你,但我会:说到弄清楚要做什么,你 只能靠自己。有些人很幸运,确实猜对了,但其他人却会发现自己横冲直撞,在别人以为每个人都能做到的轨道上摸索。

    如果你年轻且雄心勃勃,却不知道该做什么,该怎么办?你不该做的是 被动地随波逐流, 认为问题会自行解决。你需要 采取行动。 但没有一个系统性的程序可以遵循。当你阅读 关于那些成就伟大事业的人的传记时,你会惊叹于 运气成分很大。他们因此发现了该做什么。 偶然的相遇,或偶然拿起一本书来读。 因此,你需要让自己成为 幸运的“大靶子”,而方法是 就是 保持好奇心。多尝试,多认识人, 多读书,多提问。 [5]

    当你感到不确定时,请 优先考虑趣味性。随着你对某个领域的了解加深,你的工作内容也会随之改变。例如,数学家所做的事情与你在高中数学课上所做的事情截然不同。因此,你需要给不同类型的工作一个机会,让它们向你展示自己的特点。但是,一个领域在你对其了解越多时,应该变得 越来越有趣。如果不是这样,那它很可能不适合你。

    如果你发现你感兴趣的东西与他人不同,不必担心。你对趣味性的 口味越奇特,越好。奇特的口味往往都很强烈,而对工作拥有强烈的口味意味着你将 富有成效。而且,如果你在很少有人涉足的地方寻找,就越有可能 发现新事物。

    当你喜欢一项工作的 枯燥或可怕的部分 时,这表明你很适合这项工作。

    但行业不是人;你不需要对它们效忠。如果在研究某件事的过程中,你发现了另一件更令人兴奋的事,不要害怕去尝试。

    如果你在为人们创造东西,请确保那是他们真正想要的东西。做到这一点的最好方法就是 创造你自己想要的东西。写你想读的故事;建造你想用的工具。因为你的朋友们可能有相似的兴趣,这也能帮你吸引最初的受众。

    这 应该 是 令人兴奋的原则。显然,最 令人兴奋的故事将是你自己想读的故事。 我之所以明确提到这个例子,是因为太多的人在这方面犯错误。 他们没有创作自己想看的东西,而是试图创作一些 想象中、更“懂行”的观众想看的东西。一旦你开始走这条 那条路,你就迷失了。 [6]

    当你试图弄清楚要做什么工作时,有很多力量会让你走上歧途。自命不凡、潮流、恐惧、金钱、政治、别人的愿望、杰出的骗局。但如果你坚持你 真正感兴趣的东西,你就会对所有这些免疫。如果你感兴趣,你就没有迷失。

    勇气与计划

    追随你的兴趣听起来可能是一种相当被动的策略,但实际上,它通常意味着要克服各种各样的障碍。你通常必须冒着被拒绝和失败的风险。所以这确实需要 相当大的胆量。

    但你需要勇气,通常不需要太多计划。在大多数情况下,成就一番伟业的秘诀很简单:在 令人兴奋的宏伟项目 上辛勤工作,总会有所收获。与其制定计划然后执行,不如尽量 保持某些不变的原则。

    计划的麻烦在于,它只适用于那些可以预先描述的成就。你可以像孩童时期那样决定并顽强地追求一个目标,以此赢得金牌或致富,但你无法通过这种方式 发现自然选择。

    我认为,对于大多数希望成就一番伟业的人来说,正确的策略是 不过多地规划。在每个阶段,做你觉得最有趣、并能为你未来提供 最佳选择 的事情。我称这种方法为“顺风而行”。大多数成就一番伟业的人似乎都是这样做的。

    工作技巧

    即使你找到了令人兴奋的研究方向,着手进行也并非总是一帆风顺。有时,一个新想法会让你清晨兴奋地跳下床,然后立即投入工作。但也会有很多时候,事情并非如此。

    你不能仅仅扬起风帆,就能被灵感推向前。会有逆风、暗流和隐藏的浅滩。所以,工作就像航海一样,有其技巧。

    例如,虽然你必须努力工作,但你也有可能 过度劳累。如果你那样做了,你会发现 收益递减:疲劳会让你变笨,甚至最终损害你的健康。工作收益递减的点取决于工作的类型。有些最艰难的工作,你可能每天只能做四到五个小时。

    理想情况下,这些时间是 连续的。尽你所能,试着安排你的生活,让你拥有 大块的时间 去工作。如果你知道自己可能会被打断,你就会回避困难的任务。

    开始工作通常比继续工作更难。你常常需要 欺骗自己 来跨越最初的门槛。不必担心,这是工作的本质,而非你性格的缺陷。工作既需要每天,也需要每个项目有一定的“启动能量”。由于这个门槛是在“继续前进所需的能量”之上,所以为了跨越它,你可以适当地欺骗自己。

    如果你想做出伟大的工作,通常欺骗自己是个错误,但这却是为数多的例外之一。当我早上不愿意开始工作时,我常常会欺骗自己说:“我只是读一下我到目前为止所做的内容。”五分钟后,我会发现一些看起来错误或不完整的地方,然后就开始了。

    类似的方法也适用于开始新项目。例如,你可以欺骗自己,夸大一个项目会包含多少工作。许多伟大的成就都始于有人说:“这能有多难?”

    这是年轻人占有优势的一个方面。他们更乐观,即使他们的乐观有时源于无知,但在这种情况下,无知有时也能胜过知识。

    尽力完成你开始的事情,即使它比你预期的要花费更多的工作。完成事情不仅仅是整洁或自律的练习。在许多项目中,很多最好的工作都发生在 本应是最后阶段的时候。

    另一种可以接受的谎言是 夸大所做事情的重要性 在你工作的领域,至少在你自己的心目中是这样。如果这对你有帮助 发现新事物,它也许并非谎言 全部。 [7]

    拖延的陷阱

    鉴于工作的开始有两种含义——按天和按 项目——拖延也有两种形式。按项目拖延 是更危险的。你把启动 那个雄心勃勃的项目一年又一年地推迟,因为时机 还不合适。当你以年为单位拖延时,你可以 什么事也做不成。 [8]

    项目式拖延之所以危险,是因为它 常常伪装成工作。你并非无所事事地坐着,而是在勤奋地处理其他事情。因此,项目式拖延不会像日式拖延那样触发警报。你忙得没时间注意到它。

    克服它的方法是,时不时停下来问问自己:我在做我最想做的事吗? 年轻的时候可以 如果答案有时是否定的,但随着年龄增长,这会变得越来越危险。 随着年龄增长。 [9]

    复利效应

    伟大的工作通常需要花费在大多数人看来不合理的时间来解决一个问题。你不能把这段时间看作是一种成本,否则它会显得太高。你必须发现在进行这项工作时,它 本身就足够吸引人。

    或许有些工作需要你多年如一日地从事自己厌恶的事情,才能迎来“美好时光”,但这并非成就伟大工作的模式。伟大工作的诞生,源于你 持续专注于你真正感兴趣的事物。当你停下来审视时,会惊讶于自己已经走了多远。

    我们之所以感到惊讶,是因为我们 低估了工作的累积效应。每天写一页纸听起来不多,但如果你坚持每天都写,一年就能写出一本书。关键在于:持之以恒。那些成就大事的人,并非每天都做了大量工作。他们是每天都取得一点点进展,而不是无所作为。

    如果你从事的是会“复利”的工作,你将获得 指数级的增长。大多数人这样做是无意识的,但值得停下来思考。例如,学习就是一个这种现象的例子:你对某事了解越多,就越容易学到更多。吸引观众也是如此:你拥有的粉丝越多,他们就会为你带来更多新粉丝。

    指数增长的麻烦在于,它在 初期看起来平缓。但实际上并非如此,它仍然是一条令人惊叹的指数曲线。然而,我们无法直观地理解这一点,因此在早期阶段我们往往 低估了指数增长的潜力。

    呈指数级增长的事物,其价值可能会高到值得付出非凡的努力来启动。但由于我们在早期低估了指数增长,因此这也大多是无意识地完成的:人们克服学习新事物的初期不那么有回报的阶段,因为他们有经验知道学习新事物总是需要一个初步的推动;或者他们一次只增长一个粉丝,因为他们没有更好的事情可做。如果人们能意识到他们可以 有意识地投资于指数增长,会有更多人这么做。

    思考的半周期

    工作并不会在你刻意追求时才发生。散步、洗澡或躺在床上时,你会进行一种 不受约束的思考,这种思考可能非常强大。让你的思绪稍微飘荡一下,你通常就能解决那些通过正面攻击而无法解决的问题。

    你需要以常规方式辛勤工作,才能从中受益。 现象,但也要有实际行动。你不能只是四处漫无目的地遐想。 这种遐想必须 穿插着有意识的工作,为它提供 问题。 [10]

    人人都知道在工作中要避免分心,但同样重要的是也要 避免在另一个半周期内分心。当你让思绪漫游时,它会漫游到当下你最在意的事情上。所以,要 避免那种会让你工作跌落榜首的分心,否则你就会把宝贵的思考时间浪费在分心上。 (例外:不要回避爱。)

    品味与卓越

    有意识地 培养你所在领域工作的品味。在你了解什么最好以及是什么让它变得最好的之前,你不知道自己要追求的是什么。

    而那确实是你追求的目标,因为如果你不 努力做到最好,你甚至连优秀都达不到。这个观察结果已经被提出 在如此多的领域,由如此多的人去完成,可能值得 思考其原因。这可能是因为野心是一种 一种现象,其中几乎所有的错误都朝一个方向——即 几乎所有没能命中目标的炮弹,都是因为打偏了。 或者是因为成为最棒的雄心壮志在质上 事情与雄心勃勃想做得好是不同的。或者,也许做得好是 太模糊的标准了。三者可能都是事实。 [11]

    幸运的是,这里存在一种 规模经济。虽然试图做到最好似乎会让你承担沉重的负担,但实际上你常常会从中受益。它令人兴奋,也出奇地令人解放。它让事情变得简单。在某些方面,努力做到最好比仅仅努力做好要容易。

    朝着高目标努力的一种方式是 创造出一百年后人们依然关心的东西。这并非因为他们一千百年后的意见比你当下的同伴更重要,而是因为一百年后依然觉得好的东西,更有可能是真正好的。

    风格与身份

    不要试图用独特的风格去工作。只管尽力做到最好;你自然会不自觉地以独特的方式完成它。

    风格是自然而然地以独特的方式做事,而不是刻意为之。刻意为之是矫揉造作。

    矫揉造作就是 假装自己是别人 在做事。你采用一种令人印象深刻但虚假的身份,虽然 你对令人印象深刻之处感到满意,而虚假的东西恰恰表明了这一点 在工作中。 [12]

    年轻人最容易产生变成别人的冲动。他们常常觉得自己渺小不堪。但你永远不必担心这个问题,因为如果你从事 足够宏伟的项目,这个问题就能自行解决。如果你成功完成了一个宏伟的项目,你就不再是渺小者;你就是完成这件事的人。所以,只管去做,你的身份自然会确立。

    认真的力量

    “避免虚伪”这个规则在一定程度上很有用,但你该如何积极地表达这个想法呢?你该怎么说应该成为什么样的人,而不是不应该成为什么样的人?最好的答案是“认真”。如果你认真,你就不仅能避免虚伪,还能避免一整套类似的恶习。

    认真的核心是 思想上的诚实。我们从小被教导诚实是一种无私的美德——一种牺牲。但事实上,它也是力量的源泉。要看到新的想法,你需要有 极其敏锐的眼光去发现真相。你试图看到比其他人迄今为止所见更多的真相。如果你在思想上不诚实,又怎能有敏锐的眼光去发现真相呢?

    为了避免思想上的不诚实,要保持一种轻微的 正向的、反向的压力。要 勇于承认自己错了 一旦你承认自己某个地方弄错了 你就解脱了。直到那时你还背负着它。 [13]

    另一种更微妙的认真成分是“非正式”。“非正式”比它负面的语法名称所暗示的要重要得多。它不仅仅是某种东西的缺失,而是意味着 关注重要的事情而不是不重要的事情。

    正式和矫揉造作的共同点在于,在做工作的同时,你试图在做的过程中表现出某种特定形象。但任何用于表现形象的精力都会 牺牲掉做好工作的能量。这也是为什么技术宅在做伟大工作方面具有优势:他们几乎不花费精力去表现什么。事实上,这基本上就是技术宅的定义。

    技术宅有一种 纯真的大胆,这正是做伟大工作所需要的。这不是后天学会的;而是从小就保留下来的。所以要抓住它。要做那个 将事物摆出来的人,而不是那个坐在一旁对它们进行听起来很精辟的批评的人。“批评很容易”这句话在最字面的意义上是成立的,而通往伟大工作的道路从不是轻松的。

    有些工作可能需要愤世嫉俗和悲观,但如果你想做出伟大的工作,乐观主义是有益的,即使这意味着你有时会冒险显得像个傻瓜。有一种由来已久的传统是做相反的事情。《旧约》说,最好保持沉默,以免显得像个傻瓜。但那是关于看起来聪明的建议。如果你真的想 发现新事物,最好冒着告诉别人你的想法的风险。

    有些人天生就认真,而有些人则需要 有意识的努力。任何一种认真都可以。但我 怀疑 没有认真是不可能做出伟大工作的。 即使你做到了,也依然如此艰难。你没有足够的余地。 以便容纳因受影响而产生的失真, 不诚实、循规蹈矩、赶时髦或酷。 [14]

    浑然一体

    伟大的工作不仅与其创造者一致,而且与其自身也一致。它通常是 浑然一体 的。因此,当你在工作中遇到一个决定时,问问自己哪个选择更符合整体。

    你可能需要 推倒重来,重新开始。你不一定非得这样做,但你必须愿意这样做。这可能需要一些努力;当你需要重做某件事时,现状偏见和懒惰会结合起来让你否认这一点。要克服这一点,可以问:如果我已经做了修改,我现在还会想恢复原状吗?

    要有 勇气删减。即使你为某件事付出了很多努力,或者你对它感到自豪,但如果它不合适,就不要保留它。

    事实上,在某些工作中,将你正在做的事情 剥离到其本质 是件好事。这样结果会更集中;你会更好地理解它;而且你无法欺骗自己,无法回避其中是否真的有价值。

    数学上的 优雅 听起来可能只是一种比喻,源于艺术。当我第一次听到“优雅”这个词用在证明上时,我就是这么想的。但现在我怀疑它在概念上是更基础的——艺术上优雅的主要成分就是数学上的优雅。无论如何,它是一个非常有用的标准,远不止在数学领域。

    不过,优雅可能是一场长期的博弈。辛苦的解决方案在短期内往往更具声望。它们耗费大量精力,而且难以理解,这两点都能给人留下深刻印象,至少是暂时的。

    而一些最优秀的作品,看起来却似乎只用了相对较少的精力,因为从某种意义上说,它们早已存在。它们不必被建造,只需 被看见。当很难区分你是在创造某样东西还是在发现某样东西时,这是一个非常好的迹象。

    当你所做的工作可能被视为创造或发现时,宁可倾向于发现。试着将自己视为一个纯粹的通道,让想法自然成形。

    奇怪的是,一个例外是选择一个工作问题的难题。这通常被视为搜索,但在最好的情况下,它更像是创造某样东西。在最好的情况下,你在 探索它的过程中创造了它。

    同样,如果你想制造一个强大的工具,那就大大方方地不加限制。强大的工具几乎可以肯定会被以你意想不到的方式使用,所以 宁愿消除限制,即使你不知道这样做会带来什么好处。

    伟大的工作通常会像工具一样,被他人在此基础上进行构建。因此,如果你创造了他人可以使用的想法,或者提出了他人可以回答的问题,这是一个好兆头。最好的想法在许多不同的领域都有影响。

    如果你以 最普遍的形式表达你的想法,它们将比你预期的要真实。

    原创性与思维习惯

    单独来看,当然是不够的。伟大的想法必须是真实的,而且是新的。即使你已经学到了足够的知识,达到了某个知识的前沿,也需要一定的能力才能看到新的想法。

    在英语中,我们用原创性、创造力和想象力等词来称呼这种能力。而且,给它一个单独的名称似乎是合理的,因为它在某种程度上确实是一种独立的技能。在其他方面,一个人可能拥有很强的能力——拥有很多人所说的“技术”能力——但却缺乏这种能力。

    我一直不喜欢“创造过程”这个词。它似乎具有误导性。原创性不是一个过程,而是一种思维习惯。有原创性的人会从他们关注的任何事物中产生新想法,就像角磨机产生火花一样。他们无法控制。

    如果他们关注的事情是他们不太了解的,那么这些新想法可能不那么好。我认识的一位极具原创性的人,在离婚后决定专注于约会。他对约会的了解,大概和普通15岁的少年差不多,结果却是五彩斑斓得惊人。但这种原创性与专业知识的脱节,反而更清晰地展现了它的本质。

    我不知道原创性是否可以培养,但 总有办法让您充分利用拥有的任何东西。 例如,当你处于……的时候,你更有可能产生原创的想法 正在做某事。原创想法并非来自刻意追求原创的想法。它们来自于尝试构建或理解某样东西 有点太难了。 [15]

    谈论或写下你感兴趣的事物是产生新想法的好方法。当你试图将想法付诸言辞时,缺少一个想法会产生一种 真空,将它从你那里吸出来。确实,有一种思维只能通过写作才能完成。

    改变你的环境 会有帮助。如果你去一个新的地方,你就会 经常发现你在那里有了新的想法。旅途本身常常 能让你产生灵感。但你可能不必走很远就能获得这种益处。 有时 散散步 就够了。 [16]

    在主题空间中旅行也有帮助。如果你探索很多不同的主题,你会产生更多新想法,部分原因在于这让角磨机有更多的表面积可以打磨,部分原因在于 类比 是新想法的一个特别有益的来源。

    不过,不要平均分配你的注意力到很多主题上, 否则你会精力分散,你需要将其分配 遵循某种更接近于 幂律的分布。 [17] 要 专业地对一些话题感到好奇,对许多其他话题只是闲散地好奇。

    好奇心与原创性密切相关。好奇心通过提供新的素材来滋养原创性。但它们的关系不止于此。好奇心本身就是一种原创性;它对于问题,大致相当于原创性之于答案。而既然最好的问题本身就是答案的重要组成部分,那么最好的好奇心就是一种创造力。

    发现显而易见之物

    产生新想法是一个奇怪的游戏,因为它通常包括 看到一直就在你眼前的事物。一旦你看到了一个新想法,它往往会显得显而易见。为什么以前没有人想到过呢?

    当一个想法同时显得 新颖和显而易见 时,它可能是一个好主意。

    看到显而易见的事似乎很容易。然而,从经验上看,产生新想法却很难。这种明显的矛盾源于何处?那是因为看到新想法通常需要你 改变看待世界的方式。我们通过模型来认识世界,这些模型既能帮助我们,也会限制我们。当你修正了一个有缺陷的模型,新想法就会变得显而易见。但注意到并修正一个有缺陷的模型是很难的。这就是新想法为何既显而易见又难以发现的原因:在经历了困难之后,它们就很容易被看到。

    发现有缺陷模型的一种方法是 比别人更严格。那些有缺陷的世界模型会在与现实碰撞的地方留下线索。大多数人不想看到这些线索。说他们依恋于现有的模型还算是轻描淡写了;那正是他们思考的方式;所以,无论这些线索在事后看来多么显眼,他们都会倾向于忽略它们因模型缺陷而留下的痕迹。

    要想发现新想法,你必须 抓住那些缺陷的迹象,而不是视而不见。爱因斯坦就是这么做的。他能够看到麦克斯韦方程组的巨大启示,与其说是他在寻找新想法,不如说是他更严格。

    你还需要有 打破规则的意愿。听起来可能有些矛盾,但如果你想修正你对世界的认知模型,做一个习惯于打破规则的人会很有帮助。从旧模型(你和所有人最初都共享的)的角度来看,新模型通常至少会打破一些隐性的规则。

    很少有人理解其中所需的打破规则的程度,因为一旦新想法成功了,它们看起来就会保守得多。一旦你开始使用它们所带来的新世界模型,它们就会显得非常合理。但当时并非如此;日心说即使在天文学家中被普遍接受,也花了一百多年,因为它实在让人觉得不对劲。

    确实,如果你仔细想想,一个好的新想法对大多数人来说必须看起来很糟糕,否则早就有人去探索了。所以你要寻找的是那些 看起来疯狂,但又属于“对的疯狂”的点子。如何识别它们?你无法百分之百确定。很多看起来糟糕的点子确实糟糕。但属于“对的疯狂”的点子往往令人兴奋;它们蕴含着丰富的启示;而仅仅糟糕的点子往往令人沮丧。

    有两种打破规则而感到自在的方式:一种是 享受打破规则,另一种是 对规则漠不关心。我将这两种情况分别称为积极和消极的独立思考者。

    积极的独立思考者 是那些“坏孩子”。规则不仅无法阻止他们,打破规则反而能激发他们的能量。对这类人来说,对一个项目大胆创新的纯粹喜悦有时就足以提供启动的能量。

    另一种打破规则的方式是 不在意规则,甚至可能不知道规则的存在。这就是为什么新手和外行者经常能做出新发现;他们对某个领域的假设一无所知,这成为了一种暂时的消极独立思考的来源。阿斯伯格症患者似乎也对传统观念有一种免疫力。我认识的好几位都说,这有助于他们产生新想法。

    严谨加上打破规则 听起来像是奇怪的组合。在流行文化中,它们是相互对立的。但流行文化在这方面有一个错误的模型。它隐含地假设问题都是琐碎的,而在琐碎的事情上,严谨和打破规则是 反对。但在真正重要的问题上,只有那些打破常规的人 能够真正严格。

    思想的死亡区域

    一个被忽略的想法,常常要到半决赛才会落败。你会下意识地看到它,但潜意识的另一部分又会否定它,因为它太奇怪、风险太大、工作量太大、太有争议。这暗示了一种令人兴奋的可能性:如果你能 关闭这些过滤器,你就能看到更多新想法。

    这样做的一个方法是思考“对别人来说,什么才算得上是好的想法”。这样,你的潜意识就不会为了保护你而把它们扼杀了。

    你也可以通过反向工作来发现被忽视的观点:从阻碍它们的因素入手。每一个被珍视但错误的原则,周围都围绕着一片未被探索的宝贵思想的“死亡区域”,因为它们与该原则相悖。

    宗教是各种被珍视但错误的原则的集合。因此, 任何可以被字面或比喻地描述为 宗教的事物,都将在其阴影下蕴藏着有价值的、未被探索的观点。 哥白尼和达尔文都做过这类发现。 [18]

    在你所在的领域,人们对什么原则“虔诚”——也就是说,过度依恋某个可能并非如他们所想的那样不证自明的原则?如果舍弃它,会有什么可能性?

    选择问题的原创性

    人们在解决问题时展现出的原创性远超在决定解决什么问题时的原创性。即使是最聪明的人,在决定研究什么时也可能出奇地保守。那些在其他任何方面都不会梦想变得时髦的人,却会被卷入研究时髦问题的漩涡。

    人们在选择问题而非解决方案时之所以更保守,是因为问题是更大的赌注。一个问题可能会占据你数年时间,而探索一个解决方案可能只需要几天。但即便如此,我认为大多数人还是过于保守了。他们不仅仅是对风险做出反应,同时也受到了时尚的影响。不受欢迎的问题被低估了。

    最有趣的不受欢迎问题之一是那种人们认为已被充分研究但实际上并非如此的问题。伟大的工作往往会利用现有的东西,并展示其潜在的价值。丢勒和瓦特都这样做过。所以,如果你对某个别人认为已经枯竭的领域感兴趣,不要让他们的怀疑让你却步。人们在这方面常常会出错。

    研究一个不受欢迎的问题会非常令人愉快。没有炒作,也没有匆忙。投机者和批评者都忙于其他事情。现有的研究往往具有老派的扎实性。并且,培养那些否则就会被浪费掉的想法,会有一种令人满意的经济效益感。

    但最常被忽视的问题并非显而易见地“不时髦”。它只是看起来不如实际重要。那么,如何发现这些问题呢?方法是“纵容自己”——让好奇心引领方向,至少暂时忽略脑海中那个告诉你“应该只做‘重要’问题”的声音。

    你确实需要解决重要问题,但几乎每个人在定义“重要”问题时都过于保守。而且,如果你身边存在一个重要但被忽视的问题,它很可能已经潜移默化地引起了你的注意。所以,试着问自己:如果要暂时放下“严肃”的工作,去做一些纯粹因为有趣而吸引你的事情,你会做什么?答案可能比看起来更重要。

    在 选择问题上的原创性,似乎比在解决问题上的原创性更为重要。这正是那些开创全新领域的人的独特之处。因此,看似只是第一步的“决定做什么”,在某种意义上,才是整个游戏的胜负关键。

    问题的力量

    很少有人能真正理解这一点。关于新想法,人们最大的误解之一在于其构成中问题与答案的比例。人们认为伟大的想法是答案,但很多时候,真正的 洞察力在于问题本身。

    学校教育方式也是我们低估问题原因的一部分。在学校里,问题往往在被解答之前只存在很短的时间,如同不稳定的粒子。但一个真正好的问题可以远不止于此。一个真正好的问题本身就是一种 部分性的发现。新物种是如何产生的?让物体落地的力是否与使行星保持轨道的力相同?仅仅提出这些问题,你就已经身处激动人心的新领域了。

    未解答的问题可能会让人感到不安。但你带着的问题越多,发现解决方案的几率就越大——或者,更令人兴奋的是,你会发现两个未解答的问题是相同的。

    有时,你会在心中揣着一个问题很长时间。伟大的工作往往 来自于回到你几年前首次注意到的一个问题 — 在你的童年时期,甚至 — 并且无法停止思考。 人们常谈论保持年轻心态的重要性 让梦想保持鲜活,但同样重要的是 保持年轻的心态让问题保持鲜活。 [19]

    这是实际的专业知识与大众认知差异最大的地方之一。在大众的认知中,专家是确定无疑的。但实际上,你越感到困惑,反而越好,前提是(a)你感到困惑的事情很重要,并且(b)没有其他人也理解它们。

    想想就在新想法出现之前那一刻正在发生的事情 才被发现。通常,拥有足够专业知识的人会感到困惑 某件事。这意味着 原创性部分在于困惑 ——迷茫!你必须足够适应 这个世界充满了等待你去发现的谜题, 但又不能太舒适,让你不想去解决它们。 [20]

    拥有大量未解的问题是一件很棒的事。而且,这也是一种“富者愈富”的情况,因为获得新问题的最好方法就是尝试解答现有问题。问题不仅会带来答案,还会带来更多问题。

    迭代与多产

    最好的问题在解答过程中成长。你会注意到当前范式中有一丝线头,试着去拉它,结果它越拉越长。所以,不要要求一个问题在尝试解答它之前就明显很大。你很少能预测到这一点。即使是注意到线头就已经足够困难,更不用说预测拉扯它会 unravel 多少了。

    与其有所保留地保持好奇心,不如广泛地探索——去牵动很多线头,看看会发生什么。伟大的事物都始于微小。许多伟大事物最初的版本往往只是实验、副业项目或一次演讲,随后才逐渐发展壮大。所以,要 启动很多小项目。

    多产被低估了。你尝试的事物越多, 你发现新事物的几率就越大。理解, 然而,尝试很多事情意味着会尝试很多事情 不起作用。你不可能有很多好点子却不 有很多坏的。 [21]

    虽然听起来先研究所有已完成的工作更显负责,但尝试新事物能让你学得更快、玩得更开心。当你回顾之前的研究时,也会理解得更好。所以,宁可 主动开始,也不要犹豫。开始得小,这会更容易让你开始;这两个想法就像拼图一样契合。

    你如何从刚起步做到成就伟业?通过 不断迭代。伟大的事物几乎总是通过不断迭代而成的。你从一个小点子开始,然后不断完善它,最终的版本会比你最初设想的任何东西都更巧妙、更宏大。

    当你为他人创造事物时,不断迭代尤其有用——快速拿出第一个版本给他们看,然后根据他们的反馈进行改进。

    首先尝试最简单的、可能有效的东西。令人惊讶的是,它常常真的有效。即使无效,至少也能让你开始。

    不要试图在一个版本中塞入太多新东西。在第一个版本(耗时太长才上线)和第二个版本(第二系统效应)中这样做都有特定的说法,但这些都只是一个更普遍原则的体现。

    一个新项目的早期版本有时会被视为一个 玩具。当人们这么做时,这是一个好兆头。这意味着它拥有 一个新想法所需的一切,除了规模,而规模往往会随之而来。 [22]

    不从小处着手并逐步完善,另一种选择是提前规划好你要做的事情。规划听起来通常是更负责任的选择。说“我们要做 x,然后是 y,接着是 z”比说“我们试试 x,看看会发生什么”听起来更有条理。而且,它确实更 有条理;只是效果没那么好。

    计划本身并非好事。它有时是必要的,但它是一种必要的恶——是对严酷条件的应对。这是你必须做的事情,因为你正在使用不灵活的介质,或者因为你需要协调许多人的努力。如果你保持项目的小规模并使用灵活的介质,你就不需要做太多计划,你的设计就可以逐步发展。

    风险与优势

    承担你能承担的风险。在一个有效的市场中,风险与回报成正比,所以不要寻求确定性,而是寻找 期望值高的赌注。如果你不偶尔失败,你可能就太保守了。

    虽然保守主义通常与年长者联系在一起,但年轻人却容易犯这个错误。缺乏经验让他们害怕风险,而事实上,年轻时才是你能承担最多风险的时候。

    即使是失败的项目也可能是有价值的。在项目过程中,你将涉足鲜为人知的领域,并遇到很少有人问过的问题。而试图做一些稍微困难的事情时遇到的问题,可能是获取新问题的绝佳来源。

    趁年轻时利用年轻的优势,年长时利用年长的优势。年轻的优势是精力、时间、乐观和自由。年长的优势是知识、效率、金钱和权力。通过努力,你可以在年轻时获得一些后者的优势,并在年长时保留一些前者的优势。

    长者还拥有认识自身优势的优势。年轻人往往拥有这些优势却不自知。其中最大的可能就是 时间。年轻人完全不知道自己有多么富有时间。将这些时间转化为优势的最佳方式是稍微“不务正业”地利用它们:仅仅出于好奇去学习一些你不需要知道的东西,或者仅仅因为觉得酷就去尝试制造某样东西,又或者在某方面变得出奇地擅长。

    “稍微”是一个重要的限定词。要 慷慨地花费时间 年轻的时候,但不要白白浪费它。这两者之间有很大的区别: 做一些你担心可能是浪费时间的事,和做 一些你确定是浪费时间的事。前者至少是一场赌博, 而且可能是一场比你想象的更好的赌博。 [23]

    年轻最微妙的优势,或者更确切地说,是不那么有经验, 你正在以 全新的眼光看待一切。当你的大脑 第一次接受某个想法时,有时两者并不契合 完美地结合在一起。通常问题出在你的大脑,但 偶尔是出于想法。其中一部分会显得格格不入 并让你在思考时感到不适。习惯了 想法已经学会了忽略它,但你有机会不 至。 [24]

    因此,当您第一次学习某样东西时,请注意那些似乎错误或缺失的地方。您可能会忍不住忽略它们,因为有 99% 的可能性问题出在您自己身上。而且您可能必须暂时搁置您的疑虑才能继续前进。但不要忘记它们。当您对该主题有了更深入的了解后,再回来检查它们是否仍然存在。如果根据您目前的知识来看,它们仍然成立,那么它们可能代表了一个尚未发现的想法。

    知识与学校的误区

    经验中最有价值的知识之一 知道什么事不需要担心。年轻人知道所有可能重要的事情,但不知道它们相对的重要性。因此,他们对所有事情都同等担忧,而实际上他们应该对少数事情高度担忧,而对其余事情几乎不担忧。

    然而,你不知道的只是缺乏经验带来的问题的一半。另一半是你所知道的却是不正确的。你成年时,脑袋里装满了胡言乱语——你养成的坏习惯和被灌输的错误观念——在你能够做出伟大成就之前,你至少得清除那些阻碍你想要从事的任何类型工作的胡言乱语。

    你脑袋里剩下的许多胡言乱语是学校留下的。我们已经习惯了学校,不自觉地将上学等同于学习,但事实上,学校有着各种奇怪的特质,扭曲了我们对学习和思考的看法。

    举个例子,学校会 培养被动性。你还是个小孩子的时候,教室前面就有一个权威告诉你必须学什么,然后衡量你是否学了。但课堂和考试本身都不是学习的本质;它们只是学校通常设计方式的产物。

    你越早 摆脱这种被动性 越好。如果你还在上学,试着把你接受的教育看作是你的项目,你的老师是为你工作的,而不是反过来。这听起来可能有点夸张,但它不仅仅是一个奇怪的思维实验。从经济角度看,这是事实;在最好的情况下,从智力角度看也是事实。最好的老师不想成为你的老板。他们更希望你主动前进,利用他们作为建议的来源,而不是被他们拖着学习。

    学校还会给你一种关于工作是什么的错误印象。在学校,他们会告诉你问题是什么,而且通常都可以用你迄今为止所学的内容来解决。在现实生活中,你必须 弄清楚问题是什么,而且你常常不知道它们是否能解决。

    但也许学校对你做的最糟糕的事,就是通过“钻研”考试来训练你取胜。那样你做不出伟大的工作。你无法欺骗上帝。所以,别再寻找那种捷径了。打败这个系统的办法是 专注于其他人忽视的问题和解决方案,而不是偷工减料。

    不要认为自己依赖某个守门人给你一个“大机会”。即使这是真的,获得它的最好方法也是专注于做好工作,而不是追逐有影响力的人。

    而且,也不要把委员会的拒绝太放在心上。能打动招生官和评奖委员会的素质,与做伟大工作所必需的素质截然不同。选拔委员会的决定只有在它们成为反馈循环的一部分时才是有意义的,而很少有是这样的。

    模仿与复制

    刚进入一个领域的人通常会模仿现有的作品。这本身并没有什么坏处。没有比试图重现某样东西更好的方法来学习它是如何运作的。模仿也不一定会让你的作品变得不原创。原创性在于新思想的出现,而不在于旧思想的消失。

    有一种好的复制方式,也有坏的复制方式。如果你要复制 某样东西,要 光明正大地去做,而不是鬼鬼祟祟地,或者更糟的是, 不自觉地去做。这也就是那句常被误传为 “伟大的艺术家偷窃” 的名言的意思。真正危险的复制方式, 那种会败坏抄袭名声的做法,就是指那种已被完成的 在没有意识到这一点的情况下,因为你不过是一列火车 在别人铺好的轨道上奔跑。但在另一 极端地说,模仿可以是优越的标志,而非屈从。 [25]

    在许多领域,你早期的工作几乎不可避免地会在某种程度上建立在他人的基础上。项目很少凭空产生,它们通常是对先前工作的回应。当你刚起步时,你没有自己的先前工作;如果你要有所回应,那就只能是别人的。一旦你功成名就,你就可以回应自己的作品了。但前一种情况会被称为“模仿”,而后一种则不会,然而从结构上看,这两种情况比看起来要相似得多。

    奇怪的是,最具有新意的想法,其新颖性有时反而会使其乍看起来比实际更具模仿性。新的发现常常必须在最初被构想为现有事物的变体, 即便是由其发现者自己 ,因为还没有能够表达它们的概念词汇。

    当然,抄袭确实存在一些危险。其中一个危险是,你往往会模仿旧的东西——那些在它们那个时代是知识前沿,但现在已经不是的东西。

    当你模仿某样东西时,不要模仿它的每一个特点。有些特点如果你模仿了,会让你显得可笑。比如,18岁的你不要去模仿一位50岁知名教授的举止,也不要模仿几百年后文艺复兴时期诗歌的语言风格。

    你所欣赏的事物,有些特点其实是它们的缺陷,它们却依然取得了成功。事实上,最容易模仿的特点,最有可能恰恰是那些缺陷。

    这一点在模仿行为时尤其正确。有些有才华的人是混蛋,这有时会让没有经验的人觉得,成为一个混蛋是才华的一部分。事实并非如此;他们之所以能得逞,仅仅是因为他们有才华。

    最强大的模仿方式之一是 将某个领域的特点应用到另一个领域。历史上充满了这类偶然的发现,因此,通过有意识地了解其他类型的工作,也许值得为机遇推波助澜。如果你允许它们成为隐喻,你就可以从相当遥远的领域汲取灵感。

    负面例子可以和正面例子一样鼓舞人心。事实上,有时你从做得不好的事情中学到的东西会比从做得好的事情中学到的更多;有时只有在缺失时,才能清楚地知道需要什么。

    地位与同事

    如果你的领域里最优秀的人都聚集在一个 地方,那么 去那里待一段时间 通常是个好主意。这会 提升你的雄心,而且,通过让你看到这些人 人要有自信。 [26]

    如果你是认真的,你可能会得到比你预期的更热烈的欢迎。大多数在某方面非常出色的人,都很乐意与任何真正感兴趣的人交流。如果他们对自己所做的工作非常在行,那么他们很可能对其抱有 爱好者的热情,而爱好者总是乐于谈论自己的爱好。

    找出真正优秀的人可能需要一些努力。做伟大的工作享有很高的声望,以至于在某些地方,尤其是在大学里,存在着一种委婉的说法,即每个人都在从事伟大的工作。而这离事实十万八千里。大学里的人不能公开这么说,但不同系所工作的质量却差异巨大。有些系有正在做伟大工作的人;有些系过去有过;有些系从来没有。

    寻找最优秀的同事。很多项目并非一人之力能够完成,即使是你独自能够完成的项目,有人鼓励你、与你交流想法也大有裨益。

    不过,同事不仅影响你的工作,也影响你这个人。所以,选择你想成为的那种人共事,因为你会逐渐变成他们那样。

    与同事相比,数量不如质量重要。与其拥有一大群相当不错的同事,不如拥有一两个优秀的同事。事实上,这不仅仅是更好,更是必需的,纵观历史:伟大成就之所以常常成群出现,暗示着同事往往是成就伟大工作与否的关键。

    你如何知道你是否拥有足够好的同事?依我的经验,当你拥有他们时,你就会知道。这意味着如果你不确定,你很可能就没有。但也许可以给出一个更具体的答案。以下是一个尝试:足够好的同事会 提供令人惊讶的见解。他们能够看到和做到你做不到的事情。因此,如果你有几个能让你在这方面保持警惕的同事,你很可能就已经越过了门槛。

    我们大多数人都能从与同事的合作中获益,但有些 项目需要更大规模的人员参与,而启动这类项目 并不适合所有人。如果你想负责这样的项目,你将 不得不成为一名管理者,而要做好管理需要天赋和 兴趣也和其他工作一样。如果你没有兴趣, 就没有折衷的办法:你必须强迫自己把管理当作第二语言来学习, 或者避免这类项目。 [27]

    士气与心理

    守护好你的士气。这是你在进行宏伟项目时一切的基础。你必须像对待生命体一样去滋养和保护它。

    士气始于你的 人生观。如果你是一个乐观主义者,你更有可能做出伟大的成就;如果你认为自己是幸运的,而不是受害者,你也会更有可能。

    事实上,工作在一定程度上可以让你摆脱困境。如果你选择一份纯粹的工作,它的困难本身就会成为日常生活困难的避难所。如果这是逃避现实,那也是一种非常有成效的逃避方式,历史上许多伟大的思想家都曾如此。

    士气通过工作不断增长:高昂的士气能帮助你做出出色的工作,这又会提升你的士气,让你做出更出色的工作。但这个循环也可能反向运行:如果你没有做出好的工作,这会让你沮丧,从而更难有所作为。既然要让这个循环朝正确的方向运行如此重要,那么当你遇到瓶颈时,切换到更容易的工作,以便开始有所产出,可能是一个不错的选择。

    雄心勃勃的人最常犯的一个错误是,让挫折像气球爆炸一样,一下子摧毁他们的士气。你可以通过明确地将 挫折视为过程的一部分 来使自己免受其影响。解决难题总是需要一些回溯。

    做伟大的工作就像一个 深度优先搜索,其根节点是你渴望做某事的愿望。所以“如果你第一次不成功,就再试一次”并不完全正确。它应该是:如果你第一次不成功,要么再试一次,要么回溯然后再试一次。

    “永不放弃”也不完全正确。显然,有些时候退出是正确的选择。更准确的说法应该是:永远不要让挫折恐慌地迫使你进行比你需要的更多的回溯。推论:永远不要放弃根节点。

    工作艰难并不一定是个坏迹象,就像跑步时气喘吁吁不一定是坏迹象一样。这取决于你跑得多快。所以要 学会区分好痛和坏痛。好痛是努力的标志;坏痛是损伤的标志。

    观众与伴侣

    观众是士气的关键组成部分。如果你是一名学者,你的观众可能是你的同行;在艺术领域,观众可能就是传统意义上的观众。无论哪种情况,观众的规模不必很大。观众的价值并不会随着人数的增长而线性递增。如果你名气很大,这可能是个坏消息,但对于刚起步的人来说却是好事,因为这意味着一个规模虽小但忠实的观众群体就足以支撑你。只要寥寥几人真心喜爱你所做的事情,就已足够。

    只要有可能,尽量 避免让中间人隔在 你和你的观众之间。在某些类型的工作中,这或许是不可避免的, 但一旦摆脱这种束缚,那种自由感会让你觉得,或许还不如干脆放弃这束缚呢 如果可以绕道直达,那就选择相邻的路线。 [28]

    你相处的人也会对你的士气产生很大影响。你会发现有些人能让你精力充沛,而有些人则会让你精力枯竭,而且某人产生的影响并不总是如你所料。多与那些让你精力充沛的人相处,并避开那些消耗你精力的人。当然,如果你有需要照顾的人,那优先级更高。

    不要嫁给一个不理解你需要工作,或者认为你的工作是在争夺你的注意力的人。如果你有野心,你就需要工作;这几乎就像一种病症;所以,一个不允许你工作的人,要么不了解你,要么了解你却不在乎。

    最终,士气是身体的。你的身体在思考,所以 要好好照顾它。这意味着要 规律运动, 好好吃饭睡觉,并避开一些危险的 药物。跑步和散步是特别好的运动形式。 因为它们有助于思考。 [29]

    成就伟大事业的人不一定比其他人更快乐,但如果他们不这样做,他们会更不快乐。事实上,如果你聪明又有野心,不求上进是危险的。那些聪明有野心但成就甚微的人往往会变得愤世嫉俗。

    声望与好奇心

    想给别人留下好印象是可以的,但要 选择对的人。你尊重的人的看法是一种信号。名声,也就是你可能尊重也可能不尊重的更大群体的看法,只会增加噪音。

    一项工作的声望充其量只是一个 滞后指标,有时甚至完全是错误的。如果你把某件事做得足够好,你就能让它变得有声望。所以,关于一项工作,要问的问题不是它有多大的声望,而是它能 做得有多好。

    竞争可以是一种有效的激励因素,但不要让它为你选择问题;不要仅仅因为别人在做某事就卷入其中。事实上,不要让竞争对手迫使你做任何比努力工作更具体的事情。

    好奇心是最好的向导。你的好奇心从不说谎,它比你自己更了解什么值得关注。

    总结

    注意这个词出现了多少次。如果你问神谕者如何做伟大工作的秘诀,而神谕者只回答一个词,我敢打赌这个词一定是“好奇心”。

    这不能直接转化为建议。仅仅保持好奇心是不够的,而且你无法命令好奇心。但你可以培养它,让它驱动你。

    好奇心是完成伟大工作的四个步骤的关键:它会为你选择领域,带你进入前沿,让你注意到其中的不足,并驱使你去探索。整个过程就像与 好奇心共舞。

    信不信由你,我曾试图将这篇文章写得越短越好。但它的长度至少起到了筛选的作用。如果你能读到这里,你一定对完成伟大的工作感兴趣。如果是这样,你已经比你意识到的走得更远了,因为愿意想要这样做的人并不多。

    完成伟大工作的因素,是字面意义上、数学意义上的因素,它们是:能力、兴趣、努力和运气。运气按定义来说是你无法控制的,所以我们可以忽略它。而且我们可以假设努力,如果你真的想做伟大的工作。所以问题归结为能力和兴趣。你能找到一种工作,让你的能力和兴趣结合起来,从而产生 爆炸性的新想法 吗?

    这其中有乐观的理由。要做伟大的工作,方法多种多样,更有许多尚未被发现。在所有这些不同的工作类型中,你最适合的那一种,可能与你的匹配度非常高。甚至可能是一个近乎滑稽的完美匹配。关键在于找到它,以及你的能力和兴趣能带你走多远。而你只能通过尝试来回答这个问题。

    比实际尝试做伟大工作的人多得多的人,本可以尝试去做。阻碍他们的是 谦逊和恐惧的结合。试图成为牛顿或莎士比亚,似乎是狂妄自大的。而且这似乎也很难;当然,如果你尝试那样做,你会失败。这种权衡计算大概很少是明确的。很少有人会刻意决定不去尝试做伟大的工作。但这就是潜意识正在发生的事情;他们回避了这个问题。

    所以我要对你耍个小伎俩。你想做伟大的工作,还是不想?现在你必须有意识地做出决定。抱歉,我不得不这样做。我不会对普通大众这样做。但我们已经知道你感兴趣。

    别担心冒昧。你不需要告诉任何人。即使事情太难而你失败了,又有什么关系呢?很多人都有比这更糟糕的问题。事实上,如果这是你遇到的最糟糕的问题,那你就很幸运了。

    是的,你必须努力工作。但同样,很多人都必须努力工作。如果你在做一件你觉得非常感兴趣的事情,而且如果你走在正确的道路上,你必然会觉得感兴趣,那么这项工作可能比你许多同龄人的工作负担要轻。

    那些发现就在那里,等待你去发掘。为什么不能是你呢?

  • 垄断与创造价值的底层逻辑

    创造价值与捕捉价值

    建立一个有价值的公司需要满足两个条件:第一,它必须为世界 创造 X 美元的价值;第二,你必须 捕捉其中 Y% 的 X。X 和 Y 是完全独立的变量。

    以美国航空业与谷歌搜索对比:航空业在 2012 年创造了约 1950 亿美元收入,而谷歌约为 500 亿。虽然航空业对世界更为重要,但其百年历史的累计利润几乎为零,因为 完全竞争 消耗了所有利润。相比之下,谷歌通过 垄断 捕捉了极高比例的价值,其市值约为整个美国航空业的四倍。

    谎言:垄断者与竞争者的修辞学

    关于垄断与竞争存在一个巨大的认知扭曲,因为 每个人都在撒谎。

    1. 垄断者的谎言(并集逻辑)

    垄断者为了规避监管,会通过 取并集 的方式伪装自己在巨大的市场中竞争。谷歌会宣称自己不是搜索引擎,而是 广告公司(全球广告市场规模 5000 亿,谷歌仅占极小份额),或者是 科技公司(与苹果、亚马逊、特斯拉全方位竞争)。

    2. 竞争者的谎言(交集逻辑)

    处于激烈竞争中的公司会通过 取交集 的方式伪装自己拥有垄断地位。例如一家餐厅会宣称自己是“帕罗奥图唯一的英式食物餐厅”。这种 虚构的狭窄市场 掩盖了它在餐饮这个残酷行业中难以生存的真相。

    如何构建垄断:从小市场开始

    初创公司的一个典型错误是第一天就去进攻 巨大市场,这通常意味着无法定义类别且面临过度竞争。

    成功的路径是:先占领一个极小的市场,实现 100% 的占有率,然后向外扩张。

    • Amazon:起初只是一个比别人好 10 倍的 在线书店,随后扩张至全品类。

    • eBay:起初从 皮兹糖果盒(Pez dispensers)和豆豆娃开始,占领特定收藏品拍卖市场。

    • Facebook:起初的市场仅限于 哈佛大学的 10,000 人,10 天内达到 60% 的渗透率。

      相比之下,清洁能源(Clean Tech)泡沫的失败源于每个计划书都宣称自己处于“万亿级的能源市场”,结果成为了 浩瀚汪洋中的一条小鱼。

    垄断企业的四个特征

    1. 专利技术:必须比最接近的替代品 好一个数量级(10 倍)。如 Amazon 的书籍种类或 PayPal 的支付速度。

    2. 网络效应:随着用户增加,产品对每个人的价值随之增加。难点在于 如何对第一个用户产生价值。

    3. 规模经济:高固定成本、极低边际成本。软件业务 天然适合这一点,因为边际成本几乎为零。

    4. 品牌认知:这是一种植入用户大脑的概念,虽难以量化但极具价值。

    最后的玩家:耐用性胜过增长率

    在硅谷,人们过度关注 增长率,却低估了 耐用性。

    商业价值在于 折现后的未来现金流。对于大多数科技公司,80-85% 的价值来自于 10 年后的现金流。你不仅要现在占领市场,还要确保自己是 该类别的最后一个玩家(Last Mover)。Google 是最后一个搜索引擎,Facebook 可能是最后一个社交网站。

    结论:竞争是针对失败者的

    我们对竞争有一种心理上的盲点,认为竞争是一种 验证。

    人们倾向于做别人都在做的事情,这种 模仿天性(Mimetic)导致了资源的巨大浪费。学术界的斗争之所以如此激烈,是因为 赌注太小。当你忙于击败身边的竞争对手时,你会 停止思考什么才是真正重要的。

    不要总是挤向那扇人满为患的小门,绕过转角,去走那扇 无人问津的宏伟之门。