PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TINH GỌN - Trang 327

Nhóm tìm đến Twitter và tiến hành một thử nghiệm. Theo dõi các tweet có
định vị (chủ yếu ở Times Square vì số lượng tweet tại địa điểm này rất nhiều
trong nhiều ngày), họ gửi tin nhắn @ tới những người vừa tweet. Tin nhắn là
câu hỏi về khu vực: chỗ này đông đúc ra sao, tàu điện ngầm có chạy đúng
giờ không, có cửa hàng nào mở, v.v... Đó là những kiểu câu hỏi họ tin người
khác sẽ hỏi qua Localmind.

Tỷ lệ trả lời các câu hỏi được tweet rất cao. Điều này đem lại sự tự tin cho
đội khi giả định mọi người sẽ trả lời các câu hỏi về địa điểm chỗ họ kể cả
khi họ không biết ai đang hỏi. Mặc dù Twitter không phải là “hệ thống hoàn
hảo” cho thử nghiệm kiểu này do có quá nhiều tùy biến (chẳng hạn đội
không biết được liệu mọi người có nhận được thông báo đầy khi có tweet
gửi đến họ hay họ có nhận ra tweet không) nhưng đây vẫn là một proxy đủ
hiệu quả để bớt đi rủi ro trong giải pháp, và thuyết phục đội rằng rất đáng
xây dựng Localmind.

TÓM TẮT

• Localmind nhìn ra được rủi ro lớn trong kế hoạch – liệu người ta có trả lời
câu hỏi của người lạ không – nên quyết định định lượng rủi ro này.

• Thay vì viết code, đội tận dụng các tweet có thông tin về vị trí.

• Kết quả thu được nhanh chóng và dễ dàng, cũng như đầy đủ khiến đội
chuyển tới bước tạo MVP.

BÀI HỌC PHÂN TÍCH RÚT RA

Việc của bạn chưa phải là xây dựng sản phẩm mà là loại bỏ rủi ro của mô
hình kinh doanh. Đôi khi cách duy nhất để thực hiện là xây dựng thứ gì đó,
nhưng hãy luôn tìm kiếm những cách đo lường để định lượng rủi ro mà
không cần tốn quá nhiều công sức.

TRƯỚC KHI TRIỂN KHAI MVP

Liên Kết Chia Sẽ

** Đây là liên kết chia sẻ bới cộng đồng người dùng, chúng tôi không chịu trách nhiệm gì về nội dung của các thông tin này. Nếu có liên kết nào không phù hợp xin hãy báo cho admin.