前陣子我遇到一個斯坦福大學的小型創業團隊，他們想在無人機上架設高光譜照相機，飛到農場上方專門收集高光譜圖像照片。這些照片會告訴農場主他們的農作物長得好不好，是不是生病或招蟲了，肥料和水夠不夠等(照片的像素清晰到可以看到每一株作物的細節)。
有了這個工具，農場主就可以比較準確地預測收成，以及決定是否需要針對特定區塊採取防蟲害、施肥、引水等特殊照顧措施。無人機的效果比衛星影像好，因為像素較高，飛過農地時也可以有多種路徑、多種探測角度。此外，無人機的造價也比其他飛機要低很多。
上述信息可以幫助農場主增加產量、獲得更高收入;同時因為能判斷施肥、用水的時機，就能減少多餘的施肥、用水，從而降低成本。
這家公司計劃在目前創新經濟的「精確農業」領域做一家數據供應公司。他們計劃每星期到農場去一次，施放無人機、收集分析信息，然後製作出簡明易懂的數據表格提供給農場主。
我不曉得斯坦福在這方面的技術如何，但我在精確農業領域已經看過四五家運用無人機、機械人、高科技探測器的公司了。這個團隊之所以引起我的注意，是因為他們跟我說：「讓我們說一下潛力客戶跟我們的談話。」從我聽到的內容，還有他們轉述的客戶訪談中，他們似乎已經發現—是的，農場主認為無法看到田地裡的細節是個麻煩，以及—理論上是的，有這些數據會非常好。
因此這個團隊認為，這可能是他們能做成的生意。於是他們開始募資，並且生產一個「最低可行」的產品原型。一切都不錯，有聰明的團隊，有高光譜成像領域真正的專家，無人機的設計、客戶需求的發現，都有不錯的開始，也已經開始思考產品、適應市場等問題。
他們給我看了下一步計劃的目標和預算，他們想找到一個樂觀的早期客戶，瞭解他們數據的價值，並且樂於做一個傳道者。很棒的目標。
他們的結論是，如果要做一個「最低可行產品」，唯一的方法就是找到一個愉快的早期用戶。他們認為這個「最低可行產品」需要：第一，一架無人機;第二，確認他們的軟件能把影像接合起來，忠實呈現出田裡的實況;第三，以農場主方便使用的形式呈現數據。
依照上述邏輯，他們計划去買一架無人機、一台高光譜照相機，以及成像處理軟件，未來幾個月時間花在整合工程上，整合照相機、軟件、平台等。他們給我看了大體的粗略預算，很合理，很有邏輯。
但是，他們錯了。
這個團隊把最低可行產品的「目標」和「接近目標的過程」給搞混了(如果他們能找到一個願意為了這些數據付費的開心農夫的話)。他們的目標是正確的，但測試目標的最低可行產品是錯的。
這個團隊假設，他們能生產出農場主人願意付費的有用數據，不管要花多長時間，畢竟這家創業公司自我定位為數據供貨商。但事實上，農場主最不在乎的，就是這些數據是從衛星、飛機、或無人機上收集來的，或者是你夢到的都沒關係，只要有足夠的數據就好。
這表示，不管你是買無人機、攝影機、軟件，或是花時間做整合工作，這都是浪費時間、浪費力氣。現在還不需要做任何測試產品(而且已經有很多數據證明，低成本無人機是可以裝載攝影機的)，他們的「最低可行產品」只是一個縮小版的產品，而不是測試目標的產品。他們真正需要花時間測試的是，農場主到底是不是很重視這些數據，從而願意付費購買。
所以我問，「如果只是租一台攝影機、飛機或直升機，在飛過農場以後，把調查出來的數據整理給農場主，看看他願不願意付費購買，這樣可以嗎?你們能不能花一、兩天時間，花募資金額的十分之一來試驗看看?」
他們想了一會兒，笑了起來，說：「我們是工程師出身，很想實驗各種很酷的新科技，不過如果你要我們先做出一個東西，試驗看客戶喜不喜歡，測驗一下這算不算是門生意，我們也能做這些事情。」
聰明。他們於是開始思考怎麼重新設計「最低可行產品」。
總結
1.「最低可行產品」未必是你最終產品的縮小版本或便宜版本。
2. 多想想那些能真正測試出目標的便宜技巧。
3. 偉大的創始人眼光始終看著最重要的東西。