Khởi nghiệp thất bại vì nói thứ mình thích, không nói điều khách hàng cần

Bạn đã dồn hết tâm huyết để xây dựng startup. Bạn đã thuyết phục các nhà đầu tư thông minh nhất rót hàng triệu USD vào tầm nhìn của mình. Bạn đã chiêu mộ được một đội ngũ đẳng cấp thế giới. Niềm tin của bạn là bất di bất dịch, và thời điểm dường như không thể nào hoàn hảo hơn để tạo ra dấu ấn lâu dài trên thế giới...

Nhưng rồi, Roey – khách hàng tiềm năng vừa nghe xong phần demo của bạn – nhìn bạn với ánh mắt vô hồn. “Vậy,” anh ta vừa nói vừa nhai vội miếng bánh trưa, “công ty anh là, kiểu, một thứ cổng kết nối đúng không? Bọn tôi đã có thứ tương tự rồi.”

“Chết tiệt,” bạn nghĩ và khẽ thở dài... Lại một người không hiểu sản phẩm của mình. Đây chính là tình huống mà tôi đã gặp tại hơn 100 startup, bao gồm Temporal, Runlayer, Console, Restate, Pydantic, Rerun, Netlify, và Pinecone (nơi tôi giúp tạo ra và phổ biến khái niệm “vector databases”). Sau 13 năm giải quyết vấn đề này ở mọi phiên bản, mọi giai đoạn, mọi lĩnh vực dọc, với mọi tính cách founder, và trong mọi chu kỳ hype, tôi nhận ra giải pháp đáng tin cậy nhất đơn giản và hiệu quả như chính nó:

Hãy nói điều người ta muốn.

Điều này cần được nói ra và thực hành có ý thức vì cùng một lý do mà lời khuyên đơn giản của Paul Graham – “tạo ra thứ người ta muốn” – vẫn là phương châm của YC suốt 20 năm qua:

• Bạn càng thông minh...
• Niềm tin của bạn càng mạnh mẽ...
• Tham vọng của bạn càng lớn...

...thì khoảng cách giữa những gì bạn có xu hướng nói về sản phẩm và những gì mọi người hiện đang muốn càng lớn. Và cho đến khi bạn thu hẹp khoảng cách đó, mọi thứ từ bán hàng, tuyển dụng, gọi vốn... cho đến việc khiến người khác quan tâm... sẽ luôn cảm thấy khó khăn hơn mức cần thiết.

Bước đầu tiên là nhận ra rằng bạn có thể không biết mọi người muốn gì. Bước thứ hai là vứt bỏ những cuốn sổ tay định vị cũ vào sọt rác.

Bạn có thể không biết mọi người muốn gì

Điều đầu tiên cần chấp nhận là bạn không thực sự biết khán giả của mình muốn gì. Bạn có thể nghĩ mình biết, nhưng bạn đang tự lừa dối chính mình:

• Bạn không có cùng công việc. Ngay cả khi bạn từng có cùng chức danh, khoảnh khắc bạn trở thành founder, bạn đã không còn chia sẻ cùng mục tiêu, ưu tiên và áp lực với họ.
• Bạn không có cùng nỗi ám ảnh. Bạn đánh giá quá cao mức độ mà khách hàng điển hình đã nghĩ về hoặc sẵn sàng nghĩ về sản phẩm hoặc lĩnh vực của bạn.
• Bạn không có cùng bối cảnh. Họ đã không dành nhiều năm chìm đắm trong thị trường của bạn hoặc thành lập công ty trong đó. Họ không ở trong nhóm chat riêng hoặc các buổi tối dành cho founder. Những so sánh lịch sử về mainframe, máy in kim hay thẻ đục lỗ không gây ấn tượng như bạn nghĩ, và những dự đoán sâu sắc của bạn về tương lai chỉ rơi vào khoảng không.

Sự tự tin sai lầm đó khiến bạn làm những điều như:

• Nói về thứ người ta đã có, như “$X đẳng cấp doanh nghiệp” hay “$Y thuần AI”. Mô tả mình như một phiên bản hơi khác của một danh mục đang lụi tàn chỉ khiến bạn lụi tàn theo nó. Hãy dùng thứ cũ để đối chiếu, không phải để so sánh tương đồng.
• Nói về thứ bạn đã xây dựng, như “trình quét bảo mật thời gian chạy” hay “cổng LLM”. Bạn có thể nghĩ rằng mình đang rõ ràng hơn khi dẫn dắt bằng mô tả theo nghĩa đen của sản phẩm, nhưng nói điều này quá sớm buộc khán giả phải tự tìm hiểu nó dùng để làm gì, tại sao nó quan trọng, và nó khác biệt thế nào so với những thứ khác. Họ sẽ không buồn tìm hiểu đâu.
• Nói về điều bạn mơ tưởng, như “$X có thể kết hợp” hay “hệ điều hành cho $Y” hay “$Z thông minh” hoặc bất cứ thứ gì có chữ “runtime”. Tôi biết nó nghe có vẻ hợp lý, khéo léo và ngầu đối với bạn, nhưng những sự trừu tượng này hoàn toàn khó hiểu đối với người khác. Không chỉ bắt mọi người tìm hiểu xem bạn quan trọng thế nào, bạn còn bắt họ tìm hiểu xem bạn thậm chí đang nói về cái gì.

Định vị truyền thống không quan tâm mọi người muốn gì

Một cái bẫy phổ biến khác là áp dụng cách tiếp cận định vị truyền thống, tức là dành hàng tháng để quyết định mọi người nên muốn gì – hoặc tệ hơn, nghe theo những gì các nhà phân tích nghĩ mọi người muốn – rồi dành nhiều năm lặp lại điều đó và hy vọng nó sẽ ăn sâu.

Quá trình này kéo dài hàng tháng, trong đó CEO, vài giám đốc điều hành, vài nhà tiếp thị, và có thể cả một công ty thương hiệu, tụ họp trong phòng họp để tranh luận về những từ ngữ vô nghĩa và các khái niệm khiên cưỡng cho đến khi đạt được sự đồng thuận nhảm nhí nào đó về việc tạo ra một danh mục như "AI Agent Composable Runtime Mesh Control Layer Firewall" (hệ điều hành cho kết cấu bảo mật dữ liệu phi cấu trúc) rồi vui vẻ tản ra để bắt đầu phát tán thứ rác rưởi này khắp nơi họ có thể.

Thực tế là cực kỳ khó để khiến ai đó quan tâm đến một thứ bịa đặt hơn chính nhu cầu của họ, và phần thưởng thì đáng ngờ. Tôi đã phỏng vấn hơn 1.000 người mua – kỹ sư đủ loại, nhà nghiên cứu AI, và lãnh đạo bảo mật lẫn IT – và tôi gần như chưa bao giờ nghe những danh mục khiên cưỡng này xuất hiện một cách tự nhiên. Trái với niềm tin phổ biến, hầu hết các startup thành công mà không cần đặt mục tiêu tạo ra một danh mục mới.

Định vị truyền thống đã có rất ít cơ hội thành công trước đây, và gần như không có cơ hội nào bây giờ.

Mọi người hiện nay hình thành quan điểm của họ từ những người đồng nghiệp đáng tin cậy trên X, nhóm chat, Slack, các bữa tối, Hacker News, podcast, và những kênh tương tự. Không phải từ các báo cáo phân tích hay thứ "lãnh đạo tư tưởng" nhạt nhẽo từng được dùng để áp đặt định vị lên họ. Sản phẩm, đối thủ cạnh tranh và tâm lý người mua có thể thay đổi hàng ngày, khiến quá trình định vị kéo dài hàng tháng không chỉ lạc lõng mà còn lỗi thời.

Đã có quá nhiều thứ nhảm nhí và rác AI cho định vị nhảm nhí cạnh tranh. Bất cứ thứ gì nghe có vẻ gượng ép và thiếu chân thành sẽ bị phớt lờ ngay lập tức. Bất cứ thứ gì nhạt nhẽo và tự phục vụ sẽ bị chìm trong ồn ào.

Khi bạn phát triển, bạn có thể có ý muốn hoặc nhận được lời khuyên nên thực hiện một "dự án định vị bài bản" vì "đó là điều các công ty lớn làm." Đừng mắc bẫy. Giống như các cuộc họp và tầng quản lý, đây là thứ bạn phải chủ động chống lại khi lớn lên, kẻo lại thấy mình cứng nhắc và lỗi thời như những gã khổng lồ mà bạn từng muốn thay thế.

Cứ nói điều người ta muốn

Các công ty thành công nhất hiện nay định vị mình xung quanh điều mọi người muốn. Và họ truyền đạt điều đó bằng cách đơn giản là nói điều mọi người muốn.

Hãy nhìn Slack: Bạn có tin rằng họ chưa bao giờ đưa từ "chat" lên trang chủ của mình không? Ngay cả từ những ngày đầu, Slack đã không định vị mình theo danh mục mà theo khát khao hoàn thành công việc (get shit done). Họ chưa bao giờ là "chat hiện đại", "nền tảng làm việc hội thoại", hay "lớp năng suất".

Fin định vị là cách để cung cấp dịch vụ khách hàng tốt nhất.

Wiz là để bảo vệ mọi thứ trong đám mây.

Cloudflare là về kết nối, bảo vệ và xây dựng ứng dụng. (Hãy để ý nhãn danh mục "SASE platform" trông gượng gạo thế nào ở đó. Họ đã gỡ bỏ nó.)

Và thật rõ ràng điều Harvey tin rằng khách hàng của họ muốn.

Slack, Wiz, Cloudflare, Fin và Harvey giành chiến thắng bằng cách được biết đến vì làm điều gì đó thay vì là cái gì đó. Giống như họ, bạn nên định vị mình là cách tốt nhất để khán giả đạt được điều họ muốn.

• Khao khát của con người ổn định hơn các từ thông dụng và danh mục, vì vậy bạn sẽ không phải chao đảo hoặc có nguy cơ trông lỗi thời.
• Vì lý do tương tự, một khi bạn đã được công nhận là cách thức để làm điều gì đó, đối thủ khó có thể thay thế bạn hơn.
• Nó buộc bạn phải hiểu sâu về khán giả, điều này cũng giúp bạn xây dựng sản phẩm tốt hơn và mối quan hệ bền chặt hơn.
• Khi bạn nói thẳng vào lợi ích của người khác bằng ngôn từ giản dị, họ sẽ chú ý, hiểu, thấy giá trị và ghi nhớ. Và nếu họ cảm thấy bạn hiểu họ hơn đối thủ, họ sẽ cho rằng bạn đã tạo ra sản phẩm tốt hơn.

Nếu bạn làm tốt điều trên, các nhà phân tích và nhà đầu tư sẽ tự định nghĩa lại hoặc đặt tên cho danh mục mới thay bạn, vì vậy bạn không bao giờ phải bận tâm.

Tìm ra điều mọi người muốn

Trước tiên: Xác định "mọi người" trong "điều mọi người muốn." Sau đó tìm và mời 30 người trong số họ trò chuyện. Hỏi họ về khát vọng, kết quả mong muốn và yêu cầu.

1. Khát vọng (Aspire)

Khát vọng là con người họ muốn trở thành hoặc cách họ muốn công việc của mình được cảm nhận. Hãy dùng đây làm cốt lõi của định vị.

Ngay cả khi nghe họ yêu cầu một "con ngựa nhanh hơn" cũng hữu ích vì nó cho bạn biết họ muốn đến một nơi nào đó nhanh hơn. Họ sẽ dùng ngôn ngữ họ biết hoặc họ có thể nói gián tiếp. Bạn phải tự nhận ra các khuôn mẫu và ý nghĩa sâu xa.

Hãy diễn đạt khát vọng đó bằng ngôn ngữ cụ thể mà họ cảm thấy gần gũi nhưng chưa từng nghe trước đó. Khi bạn làm đúng, khuôn mặt người ta sẽ sáng lên khi bạn nói điều đó, và họ sẽ cảm thấy bạn hiểu họ hơn bất kỳ công ty nào khác. Tôi đã thấy người ta nghẹn ngào, nhắc về ước mơ thời thơ ấu, và suýt ngã khỏi ghế vì phấn khích khi cảm thấy cuối cùng cũng có người hiểu được họ.

Hãy loại bỏ ý tưởng đầu tiên – thường là thứ chung chung như "di chuyển nhanh trong khi vẫn kiểm soát" hay "$X tốt hơn, nhanh hơn" hay "mở khóa $Y."

Slack xoay quanh một khát vọng: Bằng cách nâng định vị từ câu trả lời cho câu hỏi "Slack là gì?" sang một lời hứa về cảm giác Slack sẽ mang lại ("Bớt bận rộn" – Be less busy), chúng tôi cảm thấy có thể chạm đến một nhu cầu lớn hơn chưa được giải quyết. Một cách trực giác, chúng tôi biết cảm xúc tạo ra giá trị nhiều nhất cho con người. Như một lợi ích phụ, chúng tôi có thể lách qua câu hỏi "Slack là gì?" để trả lời một câu hỏi đầy khát vọng hơn: Slack khiến tôi cảm thấy thế nào? – James Sherrett

2. Kết quả mong muốn (Desire)

Kết quả mong muốn là thành quả thành công họ muốn từ công việc. Hãy dùng điều này để làm cho giá trị kinh doanh của sản phẩm trở nên cụ thể và phù hợp với trách nhiệm của họ.

Ví dụ:

• Các nhà nghiên cứu AI có thể muốn rút ngắn vòng lặp thử nghiệm giữa mô hình và các thí nghiệm thực tế.
• Giám đốc IT có thể muốn trao cho chuyên gia của họ quyền tự chủ để làm công việc có ý nghĩa hơn cho công ty và hồ sơ cá nhân.
• CISO có thể muốn có phạm vi bảo hiểm đầy đủ cho các rủi ro bảo mật trên các lĩnh vực mới như AI agents.
• Trong phần lớn năm 2023, các nhà phát triển muốn ra mắt phiên bản ChatGPT của riêng họ.

3. Yêu cầu (Require)

Yêu cầu là điều sản phẩm phải làm để họ đạt được kết quả mong muốn. Hãy dùng điều này để chứng minh sản phẩm của bạn có khả năng đạt được kết quả mong muốn đó và bạn làm theo cách mà đối thủ không thể sánh kịp.

Ví dụ, với CISO muốn bảo hiểm đầy đủ rủi ro AI agent, các yêu cầu có thể bao gồm khám phá mọi agent, xem agent nào có thể truy cập dữ liệu và hệ thống nào, và thực thi chính sách trên tất cả chúng.

Câu chuyện Kumo

Kumo mang đến cho các nhà khoa học dữ liệu một cách phát triển loại mô hình dự đoán mới, dựa trên đồ thị biến áp (graph transformers). Và họ gặp một vấn đề định vị: Mặc dù vượt trội so với các mô hình truyền thống cả về điểm chuẩn lẫn vận hành thực tế với khách hàng, đối tượng mục tiêu của họ – các nhà khoa học dữ liệu – dường như chẳng quan tâm. Lượng quan tâm tự nhiên thì ít, chu kỳ bán hàng chậm, và việc áp dụng hạn chế trong khách hàng đang đe dọa gia hạn hợp đồng.

Tùy thuộc vào ngày và người bạn hỏi, bạn sẽ nghe rằng Kumo là một nền tảng khoa học dữ liệu, hoặc "AI cho dữ liệu quan hệ", hoặc mô hình dự đoán tốt hơn, hoặc thứ gì đó để "mở khóa" kho dữ liệu, hoặc thứ gì đó liên quan đến phát hiện gian lận, hoặc bạn sẽ nhận được một tràng về "graph transformers." Và nếu bạn nhìn vào trang web của họ, bạn sẽ thấy tất cả những thứ đó và nhiều hơn nữa.

Sau khi phỏng vấn 25 nhà khoa học dữ liệu, tôi biết được kết quả mong muốn của họ là cải thiện hoạt động kinh doanh bằng dữ liệu và mô hình dự đoán. Trung bình, họ chỉ làm được điều đó ba tháng một lần. Phần lớn thời gian đó dành cho việc chuẩn bị dữ liệu và thiết kế đặc trưng – công việc họ coi là tẻ nhạt đến mức đau khổ nhưng vô cùng cần thiết.

Họ cũng nghĩ Kumo cung cấp các mô hình có sẵn được huấn luyện mà không cần chuẩn bị dữ liệu – thứ họ coi là điều kiện tiên quyết cho mô hình tốt. Không có gì ngạc nhiên khi họ không quan tâm: Kumo nghe như một phiên bản tệ hơn của thứ họ đã có.

Các cuộc trò chuyện cũng hé lộ điều sâu xa hơn: Trong thời kỳ hoàng kim của AI, những người từng được cho là có công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21 lại bị giảm xuống thành việc vật lộn với dữ liệu và công cụ cũ hàng chục năm, với nhiều tháng trôi qua giữa những cải thiện đáng chú ý. Trực giác của tôi là họ muốn công việc của mình trở nên có ý nghĩa trở lại; muốn quay lại cuộc chơi AI; muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu mà họ từng mơ ước.

Vì vậy, chúng tôi đã thử nghiệm thông điệp chạm đến cả khát vọng lẫn kỳ vọng: Chuyển từ mô hình dự đoán sang AI dự đoán; phát triển mô hình tốt hơn hoặc tương đương nhanh gấp 20 lần, không cần kỹ thuật đặc trưng. Graph transformers vẫn xuất hiện trong câu chuyện, nhưng như bằng chứng rằng các mô hình của Kumo hoàn toàn khác biệt và có thể thực hiện được lời hứa.

Nó đã hiệu quả. Người ta hiểu, phấn khích, đăng ký các buổi hội thảo trực tuyến hàng nghìn người, và bắt đầu ủng hộ Kumo trong tổ chức của họ.

Phản ứng yêu thích của tôi đến từ giám đốc khoa học dữ liệu tại một công ty công nghệ lớn. Cô ấy thừa nhận việc vật lộn với dữ liệu là lý do khiến cô ấy không còn yêu nghề từ nhiều năm trước, và rằng chúng tôi đã nói ra điều cô ấy khao khát bấy lâu.

Liệu "một hệ điều hành có thể kết hợp dệt may" có bao giờ làm được điều đó không?