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只在理论上知道“M2V6P框架是如何运行的”还不够，接下来通过例子介绍它是如何运行的。
1.关于Paperwork的案例
笔者坚信，一个值得解决的问题通常已经有解决方案了，只是解决效率有高有低。因此，当你要验证想法的时候，去问问用户“现在是怎么解决这个问题的”，往往就能得到很有价值的答案。
这是一位朋友讲述的故事，他们发现图片识别技术可以用来区分小鸡的公母，认为可能找到了一个创业机会，于是很兴奋地去做调研，却发现市场根本没有需求。
简单地讲，现在的养鸡场分为大、中、小三种。大型养鸡场的典型客户是肯德基这样的，公母都要，不用区分；中型养鸡场会根据客户的需要来决定，不会主动区分，比如客户只要母鸡，他们再做挑选，选好了给到客户，而这里的额外成本可以忽略不计，甚至可以转嫁给客户；而小型养鸡场就是农户，他们典型的客户是餐厅，通常会让客户自己到地里抓鸡，也没有区分公母的必要。
于是，他们做了几天的Paperwork就把想法放弃了，节省了大量的时间和资源。
2.关于Prototype的案例
几年前，有一位创业者说发现了一个机会，随着“双创”大潮的涌来，越来越多没经验的创业者开始创业。于是，他认为创业者很可能需要一个“创业者的hao123”（hao123.com是 PC 互联网时代一个著名的网址导航站点），简单地讲，就是做一个网站，把创业各个阶段用到的产品和服务汇集起来，创业者可以按需索取，降低成本，提高创业成功率。
笔者很难直接判断这个想法是否靠谱，于是让他先做一个原型，比如先写一篇文章，把他认为对创业者最有价值的一些服务罗列一下，然后把这篇文章发到创业者聚集的微信群里，看看浏览、转发、收藏等数据是否漂亮，接下来再决定下一步怎么做。后来，他这么做了，发现并没有出现火爆的现象，于是他就回去继续优化想法了。
这其实就是一个很简单的用原型来验证解决方案的例子。
3.关于Product的案例
早些年，有一个兴趣爱好社区想做自己的交易系统，对想解决的问题和解决方案都没有疑问，重点在于，一开始上线的系统应该做到多复杂？举个例子，先聚焦到一个点，第一个版本要不要做“退款/退货”这种“逆向交易”功能？因为正常的正向交易流程可以满足买卖双方之间下单、付款、发货、收货等常规需求，是交易系统必备的，而“退款/退货”会使系统复杂度大幅增加，实际工作量不只翻倍，往往会超出3～5倍。
那么，如何来验证开发“逆向交易”功能的必要性呢？笔者给他们这样的建议，先在线上做一个假的“退款/退货”按钮，用户点击该按钮以后系统直接给客服人员发邮件，由客服人员人工完成处理。这样运行几周后看看效果，如果客服人员只收到几封邮件，那么就继续采用人工处理；如果收到的邮件多到人工处理不过来，就可以理直气壮地将“逆向交易”功能上系统了。
4.关于Promotion的案例
前面几关都过了，假设你手里有一笔推广预算，如何才能让这笔推广预算的投入产出比最高，这就是分销冲刺要解决的问题了。
以笔者公司的良仓孵化器为例。我们做过一个面向创业者的类似Mini-MBA的培训项目，当时有很多渠道可以接触到潜在客户，不过哪个渠道好，一开始谁都不知道。于是，我们做了为期两周的分销冲刺，大家分头向各个方向发力，直接看签约、付款的结果。有人主攻良仓已经服务过的企业高层，有人主攻良仓合伙人的朋友圈，有人主攻高校 MBA 的渠道，有人主攻商会类的渠道……两周以后，有了结论，分兵几路的人马只保留一路，合力主攻效果最好的渠道。
5.关于PortfoIio的案例
当年，阿里巴巴收购了盒马，为什么要把它纳入阿里巴巴的产品矩阵呢？
笔者的理解是，阿里巴巴已经有很多不错的产品，再加一个产品是为了让不同产品之间彼此赋能。
首先，盒马可以复用阿里巴巴已有的数据资源，比如，在选址时，利用阿里巴巴积累的零售数据，知道哪些城市、哪些小区用户的消费能力与盒马比较匹配，消费的商品在盒马有供应链优势。
其次，盒马线下、线上产生的各种交易都是直接数字化的，可以回馈给阿里巴巴整个数据池，丰富整个电商数据，让其他产品获益。
最后，2019年，阿里巴巴发现盒马的业务和天猫超市的业务有很大的关联性，于是又做了一些业务和团队上的整合，该增强的增强、该减弱的减弱、该砍掉的砍掉，这波操作就是通过“关、停、并、转”来提升整个产品矩阵的效率。
6.关于PeopIe的案例
2021年，互联网教育行业受到政策因素的影响，很多企业一蹶不振。但我们看到，俞敏洪带领的新东方团队带着特有的团队韧性、信念和底层方法论不断尝试，最终转行到直播电商领域并做得有声有色，这就是人才和团队给组织带来的“基业长青”。