thomasavada/應用價值深度分析

應用價值深度分析 是做什麼的？

閱讀順序

• knowledge/templates/product-argument.md
• knowledge/product-operator-method.md
• knowledge/principles/metric-to-value.md
• 任何相關的 Chase/Interloka 概念

流程

1. 定義任務

用一句話陳述：

對於 [ICP/階段]，在 [旅程時刻] 中，該應用透過 [機制] 消除了 [經濟漏洞]。

請勿使用「調查應用」或「平均訂單價值應用」等類別標籤作為問題陳述。

2. 鎖定基線

指定：

• 指標公式；
• 資料來源與粒度；
• 分母；
• 時間窗口；
• 合格量；
• 目前的變通方案與花費。

若無法取得，請使用範圍並指出所需證據。

3. 解釋機制

繪製：

觸發/情境
→ 應用動作
→ 使用者/商家行為
→ 可觀察事件
→ 商業關鍵績效指標

使用者介面元素或功能清單並非機制。

4. 貼近經濟

合格量
× 預期提升
× 每次結果的貢獻或避免成本
= 模型化毛值

模型化毛值
− 成本/風險/營運
= 模型化淨值

執行悲觀/基線/樂觀情境。使用工具進行算術計算。

5. 判斷價格

將當前價格與以下項目進行比較：

• 風險調整後的價值；
• 替代方案成本；
• 實施/採用門檻；
• 服務成本；
• 信心水準；
• 商家價值擷取份額。

請勿僅憑標價就稱應用為昂貴。

6. 驗證市場主張

檢查：

• 理想客戶檔案（ICP）是否與行銷/案例研究一致；
• 主張與機制的對齊；
• 定價/包裝；
• 競爭對手/替代方案；
• 案例研究方法與選擇偏差；
• 主張是關聯性、模型化還是增量性。

7. 設計驗證

指定主要指標、護欄、分組/對照組、時間窗口、回溯規則與停止規則。

8. 最終裁決

精確選擇一個：

• 建立（BUILD）
• 進一步測試（TEST MORE）
• 重新定位（REPOSITION）
• 停止（STOP）

「需要更多數據」是不完整的，除非明確指出缺少的具體數據以及最便宜的測試方式。

輸出合約

使用 knowledge/templates/product-argument.md 中的完整模板。結尾附上證據狀態與來源清單。