Product Market Fit,探尋產品與市場的完美契合
Product Market Fit,探尋產品與市場的完美契合
2016.05.24 | 科技

一九八三年,雅達利(Atari)公司確信消費者會購買帶有外星人(ET)題材的任何遊戲,於是就匆忙生產了數百萬張外星人遊戲《城市傳說》(Urban Legend)的卡帶。其結果是,這批滯銷的卡帶最終被埋在了新墨西哥州的沙漠中。

時過境遷,但類似的錯誤即便在今天也總有人重蹈覆轍。比如,在很多人心中,創業的目標就是「把我腦海中的那個產品做出來」。在他們的想像中,這必將是一個全世界人人想要的產品。似乎接下來就該順理成章地迎接用戶的蜂擁而至,至於用戶成長和營收提升都只是時間問題。然而他們忽略了一點:這一切美好願望必須首先建立在這樣的前提之下──市場願意接納這款產品。換句話說,如果鏖戰數月的創業成果最終無法打動市場,那麼幾個月的努力就白費了。真正的浪費不是上班刷微博,不是開給員工高於市場標準的薪水,也不是沒有談到最優惠的廣告報價。真正的浪費是在錯誤的方向大踏步地高歌猛進,走得越遠,就越與成功背道而馳。在如今這個技術井噴的時代,一樣東西「能不能造出來」早已不是問題,該冷靜追問的是這樣東西究竟「該不該造出來」。成功地執行一項沒有意義的計劃是導致失敗的致命原因。

創業是一場關於適者生存的進化。根據哈佛商學院教授席卡.郭什(Shikhar Ghosh)的研究顯示,在美國風險投資進入的初創企業中,四分之三會以破產告終。

而美國市場研究公司CB Insights 分析101 家科技創業公司的失敗案例,總結出了創業失敗的二十大主要原因,其中「沒有市場需求」以42% 的絕對占比成為首要因素。因此,創業團隊早期的首要任務,就是找到產品與市場的契合點,而不是盲目地埋頭苦幹,如無頭蒼蠅般亂撞。

馬克.安德森(Marc Andreessen)將「產品與市場相契合」的這一狀態稱為PMF(Product/Market Fit)。在達成PMF 之前,過早的推廣和過多的優化都是不必要的。當你試圖在產品上增加一些功能以確保它的「完整性」和對某些極端情況的應對能力時,這意味著只能推遲正式進入真實市場接受用戶檢驗的時間。產品達成PMF 之前最重要的任務是從一小部分早期使用者那裡獲得回饋,並以最低成本持續改進產品。每一次反覆運算不一定盡善盡美,調整的過程也可能損失一些舊版本的擁護者。好在產品早期做調整的消極影響範圍有限,人們可能並沒有你想像中那麼重視你,因此在這個階段快速試錯也並不至於帶來毀滅性的打擊。這就是創業公司船小好掉頭的優勢所在。Instagram 脫胎於無人問津的地理位置簽到App,最終卻成了照片分享領域當之無愧的王者,這一切得益於凱文.斯特羅姆和麥克.克雷格在產品方向陷入絕境後的果決轉型。與之相似的還有中國一款名為「足記」的App。在探尋如何讓用戶發現電影取景地的過程中,足記始終保持著不溫不火的狀態,而在某次版本更新中產品經理妙手偶得的「大片」效果濾鏡,雖然入口深、問題多,卻依然火紅了一陣,一個月內就口耳相傳
獲得了一百萬用戶。

圖說明
(足記App 的「大片」效果濾鏡)

美國版「大眾點評」Yelp 在二○○四年創辦之初,旨在提供基於電子郵件的交友服務,結果反響平平,一部分用戶卻樂於用它來給本地商戶寫點評,於是Yelp 決定從「朋友黃頁」轉型成「商戶黃頁」,自此找到了發展的黃金快車道,一躍成為行業翹楚;創立於二○○五年的YouTube 曾經只是聚焦在影片約會這一小眾市場的「Tune In Hook Up」,當發現流量成長難以為繼後,創始人決定服務於更大眾的需求,即線上影片分享,很快改旗易幟的YouTube 掀起了網路影片的新浪潮,甚至威脅到
了傳統電視行業。至於被雅虎收購的著名照片分享社區Flickr,則曾經是一款失敗的線上角色扮演遊戲的衍生副產品;更有趣的是,Flickr 的創始人在之後的一段全新的遊戲創業過程中二度遭遇失敗,卻又鬼使神差地在該專案基礎上孵化出了線上協作工具Slack⋯⋯這樣的例子不勝枚舉。

圖說明
(意外地成功脫胎於遊戲的線上協作工具Slack)

在中國,那些如今如雷貫耳的名字,同樣也曾經歷過艱苦卓絕的早期探索。QQ 在創業早期從事網路尋呼機業務。在尋呼機市場江河日下時,使用者成長愈發遭遇瓶頸,馬化騰一度想以六十萬人民幣的價格將其出售;百度在成為最大的中文獨立搜尋引擎之前,曾甘居幕後為其他門戶網站提供搜索技術;盛大網路在依靠網路遊戲發家致富前,做的是網路虛擬社群「史丹莫」;化妝品限時特賣網站聚美優品,以團購網站的早期形態在「百團大戰」期間苦苦尋覓業務支撐點;此外還有從獨立論壇系統成功轉型為頁遊公司的動網、從影片網站轉型為線上直播平臺的六間房、從網路聊天室轉型為棋牌遊戲的博雅互動等,不一而足。他們在與市場的角力中經受殘酷洗禮,最終通過調整或轉型,達成了PMF 階段,迎來了市場的認可和商業的成功。

互聯網是快速試錯和收集資訊的平臺,也是一個公正的仲裁者,永遠能反映客觀的市場動向。聰明的團隊應當從產品每一次調整所帶來的回饋中汲取營養,不斷強化優勢,及時糾正錯誤 ,找到適合自己的PMF 狀態,成為被市場接受的玩家,而不是因循守舊地沉淪在既有的產品創意中,完全罔顧市場的需求和回饋。

(本文摘自高寶出版《成長駭客》)

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關鍵字: #成長駭客
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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