去年十一月，我上完鮮乳坊 YO 的策略工作坊後，曾經寫下一篇很長的心得。那時候剛意識到自己過去都在低頭做功能，卻沒想清楚「為什麼而做」，於是在課後第一次把我們的願景完整寫了下來：Rebuilding how humans absorb, connect, and evolve knowledge。當時寫完覺得心裡踏實很多，甚至以為只要抬頭把十年後的北極星看清楚，接下來遇到任何新機會或建議，都能馬上判斷該不該做。
結果從去年底到今年，我們經歷了好幾個月的摸索與碰撞，也把產品方向從原本的知識平台，一步步收斂到現在做的記憶系統 Cairn。回頭看這段過程，去年寫下的那句願景確實撐住了我們，讓團隊在產品轉向的時候沒有迷失方向；但當我們真正開始動手做 Cairn，我卻發現自己卡進了另一種困惑裡。
在創業的過程裡，常會聽到兩種聲音，有人提醒你要想清楚十年後公司會長成什麼樣子，也有人告訴你現在最重要的是專注，先把眼前一小群人服務好。這兩句話單獨聽都很有道理，但當我帶著那個很大的願景回到每天的工作上，反而很難拿來做決定。我們希望讓人跟 AI 一起工作時累積的理解可以被接續使用，這個方向完全符合願景，偏偏它能延伸的情境太多了，每想到一群可能受益的人，就覺得那個方向也值得做，結果產品還沒做完，我腦中的服務範圍已經先擴張了好幾輪 😅
時間跟資源有限這件事我當然懂，只是光知道這點還不足以幫我做取捨，因為那些暫時不做的方向可能真的有價值，我也很難證明它們不值得投入。一直到最近上了 Cindy 的「早期用戶需求洞察及 PMF」，接著讀老師推薦的《創新擴散理論》和《跨越鴻溝》，後來又去上小樹屋章魚哥的 Lean Canvas 課，前面卡了好幾個月的問題才突然全部接起來。如果說去年那堂策略課教會我怎麼抬頭看遠方的願景，那最近這幾堂課跟書，就是讓我終於看清楚腳下這一步該怎麼踩出去，這種久違的突破感真的讓我蠻興奮的。
【參考點一換，連競品都變了】
這波學習裡最先點醒我的，是 Cindy 在課堂上聊到我們怎麼選擇看事情的「參考點」。
以前我常覺得好像每個人都可能是我的競品，從記憶系統的角度看會看到筆記和知識管理工具，再順著我們「吸收、連結與演化知識」的願景往上想，連顧問跟內容服務都扯得上關係。看得越廣，想到的機會就越多，但也越難決定眼前到底該跟誰比較。
Cindy 在課上談到用途理論 (Jobs to Be Done)，一下子把我拉回現實。一個人會不會選你的產品，看產品分類或貼使用者標籤其實沒什麼用，真正要看的是他當下到底卡在什麼麻煩裡、想把什麼事情推進一步。這讓我意識到，競品的範圍雖然可以想得很廣，但不能只靠我自己的腦補無限往外擴。就算兩個工具在抽象概念上都對學習有幫助，也不代表使用者遇到問題時真的會把它們擺在同一個天秤上挑，真正的競爭，還是要看那個人當下想搞定什麼事、手邊有哪些現成的做法。
我也回頭看自己在課堂練習時寫下的問題，「怎麼讓使用者把我們當成自己的記憶庫」，寫完才發現這句話根本已經先把我們的產品形式塞進去了。一旦問題這樣問，後面很自然就會一直在想怎麼讓人多存一點東西、怎麼把操作門檻降到最低，至於他當下為什麼非得把那些內容留下來不可，我反而沒有問得一樣清楚。
不過把問題往上拉也有另一個要小心的地方，如果換一種說法就能替原本想做的東西找到更大的市場，我怎麼知道自己是更接近真實需求了，還是只是越來越會解釋自己的產品？所以參考點對我來說多了一層意義，它會影響我看見哪些問題、忽略哪些限制，能換個角度看事情固然重要，但換完之後還是得回頭確認那個角度有沒有對應到使用者真實的選擇。
【十年後的願景，為什麼沒告訴我現在該做什麼】
想通參考點之後，我也才終於搞懂，為什麼去年寫完願景覺得很踏實，今年卻還是在「想遠一點」和「先專注眼前」之間瘋狂拉扯。
我去年剛把願景定下來的時候，心裡其實期待只要長期方向夠清楚，眼前的優先順序就會自己浮現，但這幾個月實際走過一遭才發現，一個夠大的願景本來就能裝進很多方向，當每個選項看起來都符合願景的時候，光靠願景根本排不出誰先誰後。這讓我想到 Richard Rumelt 在《好策略、壞策略》裡講過的，目標跟策略其實是兩碼子事，願景是告訴我們長遠想去哪裡，但策略是得先認清眼前最卡的那道牆是什麼，然後把有限的力氣集中砸在那裡。
以前我覺得互相矛盾的建議，其實本來就在回答不同層次的問題。討論十年後的願景，是在確認什麼事情值得我們長期投入，就算產品歷經調整方向也不會動搖；但討論現在要先服務誰，看的是我們手邊接觸得到哪些人、有沒有機會把某個具體的痛點摸得夠透。這兩件事中間還隔著好多層判斷，真的沒辦法只靠一句「我們未來想成為什麼」就全部帶過。
我對里程碑的想法也因此跟著改變了。以前看里程碑比較像在列預計完成哪些項目，現在我開始會想，每走完一段路應該要比原本多知道些什麼，才有足夠的理由去安排下一段。現在腳下選的入口跟十年後最終到達的地方不需要長得一模一樣，但我得說得出來，先走這一步能替後面的判斷多累積什麼依據，這樣想之後，我也比較能坦然放下那些確實有價值、但目前還沒有足夠理由投入資源的方向。
【一群人的肯定，為什麼接不到下一群人】
帶著這些對階段的思考去讀《創新擴散理論》和《跨越鴻溝》，我才注意到人們採用新事物的過程，比我原本想的更有層次。
因為我自己就是那種看到新 AI 工具會想馬上抓下來玩的人，平常在找人聊產品的時候，也很容易對願意嘗鮮的人產生親近感。但讀了 Rogers 的書我才意識到，所謂的「早期使用者」不是一種固定的性格標籤，而是看他在某個圈子裡有多早開始用新東西。我對這群人的熟悉感，反而讓我低估了一般人在做決定時需要確認多少事情，畢竟換一個新工具本身就有風險，大多數人在決定要不要用之前，其實很需要看到身邊跟自己處境相近的人已經用過、而且真的沒問題，才敢跟著動。
接著讀《跨越鴻溝》的時候，這個落差感又更強烈了。書裡講得很白，早期願意陪你玩的人，可能光聽你聊未來的願景跟畫面就買單了；但後面大多數要拿來真正工作的人非常務實，他們得先看到這個用法已經很成熟、身邊也有可以參考的成功案例，才可能考慮導入。
我試著把這件事放回我們熟悉的工作場景裡想，假設有人週末拿新工具重做一份舊報表，光是看到它能做到以前做不到的事就覺得很驚艷，就算格式跑掉也願意花時間慢慢調；但如果是明天一早就要把正式報表交給客戶的人，一定會先確認資料能不能核對、出包時有沒有辦法馬上救回來。甚至同一個人，週末自己玩跟週一要交差，做出的選擇都可能完全不同。
這讓我突然明白，為什麼產品早期拿到的肯定，常常沒辦法直接往外延伸。某些人願意包容的缺點，可能剛好是另一群人完全承擔不起的風險。當第一群朋友稱讚你的東西很好用的時候，他們寬容的使用情境跟願意折騰的熱情，其實也一起包在那個評價裡了。如果我只開心地收下「很好用」這三個字，卻把背後的前提全部拿掉，就很容易高估這份經驗能適用的範圍。這也是我讀《跨越鴻溝》時停下來想最久的地方，當市場要往外推，我得重新摸清楚下一群人做決定的理由，不能期待他們只是比較晚知道，最後就會乖乖接受同一套說法。
【原來細分市場裡，還有這麼多差異】
前面讀書時累積的這些概念，一直到上了章魚哥的 Lean Canvas 課，才真正在我腦中撞出火花。
整堂課我印象最深刻的，是他不管討論什麼問題，都會一直把我們拉回到具體的「某一個人」身上，最好是你叫得出名字、知道去哪裡找得到他，而且能寫出他實際經歷過的事情。課堂上舉了一個例子，小樹屋在服務自由工作者時，使用者的比較對象可能是商務中心，但當走進來的人是備考學生，路易莎就可能進到比較的範圍裡。同樣是找一個空間，只要換了使用情境，原本看起來理所當然的市場邊界就跟著變了。
這個例子瞬間把 Cindy 課上的參考點，跟我前幾天在書裡讀到的細分市場接了起來。原來切市場不是坐在電腦前畫人口統計的格子，而是要知道哪些人會用相近的標準做選擇，還有那些標準是在什麼樣的生活或工作情境下長出來的。
而且就算已經選定了一群人，他們跟產品當下的關係還是很不一樣。還沒聽過的人需要先有機會認識你，已經用過卻沒回來的人，則需要我們回頭去搞懂那次使用到底發生了什麼，如果把這兩種情況都籠統歸成「我們需要更多使用者」，後面的動作就很容易失去準頭。這跟書裡談採用創新的早晚又是另一種切法，一個很願意嘗試新東西的人還是可能試過就走，一個原本很謹慎的人也可能在某個痛點被真正解決後一直用下去。
章魚哥在談現階段的核心用戶時，還特別提醒我們去想「誰能把真正適合的人帶進來」。這句話讓我重新思考什麼叫做有人願意分享，除了分享這個動作本身，我還得知道在那個圈子裡，誰講的話大家會當成值得參考的經驗，因為最早衝進來用新東西的人，不一定就是群體裡最有說服力的那個人。
把這些全部串起來再回頭看《跨越鴻溝》講的灘頭堡市場，我就徹底懂了為什麼不能只是把目標人數切小而已，而是要集中火力把一個重要場景徹底搞定，做出讓人能真正把工作走完的完整方案，累積出下一個人看得到、信得過的真實案例。雖然我們做 Cairn 現在還在確認早期核心用途的階段，跟書裡要跨向主流市場的處境不太一樣，但這套思考方式已經讓我開始追問，現在先選的這群人，他們用出來的成果對下一群人到底有多少參考價值。當我發現前幾天讀書覺得好像懂了的理論，終於可以拿來拆解眼前的選擇時，心裡那種突破的興奮感真的很明顯 🙌
【聚焦也會改變我怎麼理解回饋】
把這幾堂課跟書裡的脈絡放在一起後，我對「聚焦」這件事又多了一層以前沒想過的體會。
過去我理解的聚焦，主要是在分配有限的時間和開發資源；現在我開始覺得，選擇先服務哪些人，也會直接影響我能不能從使用者的回饋裡累積出真正的理解。不同的人給的意見單獨看都很合理，但如果他們想完成的事情差很多，把所有意見合在一起，最後只會得到一份越來越長的待辦清單。這個人希望介面簡單一點，那個人想要多一點控制權，兩邊都照顧之後功能確實變多了，但我不一定更清楚到底是哪個人的哪件事得到了改善。
如果拿我比較熟的資料分析來比喻，這就像把不同實驗條件下的數據全部丟進同一個池子裡，急著想算出一個平均結果，那些真正關鍵的差異，往往就在合起來的過程中被洗掉了。
所以我現在也把聚焦當成一種讓觀察可以接續累積的方法。如果這幾次用戶訪談都圍繞著很接近的工作情境，下一個人的經驗就比較有機會去補充或打臉前一個人的說法，產品做某個調整到底有沒有效，也比較知道該回去看哪個指標。
當然，這是我目前往下推演的理解，自己也還在摸索。客群如果切得太早、太死，也可能讓我只挑自己想聽的話來聽，一遇到反例就安慰自己說只是對方不適合我們的產品 🫠 選定一群人之後，我還是得隨時警惕那個所謂的共同問題，會不會只是我自己腦補出來的想像，因為有些人表面上看起來很像，實際掏錢或做選擇時在乎的點可能完全不同。
去年的課讓我學會抬頭看清願景，幫我們在產品調整方向的摸索期守住了北極星；而這幾週 SLP 的課跟書，則是給了我另一種踩在地板上的踏實感。雖然答案還沒全部找出來，但開始比較分得出來腳下的每一步，哪些地方已經有真實的依據、哪些只是聽起來合理。越往下做越覺得要學的東西真的還太多了，期許自己能這樣一步步繼續進步，也歡迎有走過這段路的前輩與朋友們多多指教 🙏