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扇形圖中的百分比代表了不同方法出現的頻率。很多最成功、最知名的創業公司的創業點子都不那麽新穎。

在過去的二十年來，以下幾個領域的創新讓上一代的創新被徹底淡忘：•互聯網•社交媒體•移動設備•人工智能Salesforce的互聯網SaaS業務模式給非網絡SiebelCRM(客戶關係管理)造成了沉重的打擊;領英(LinkedIn)等社交平台則摧毀了ACT和SalesLogix。事實上如果用得妥當，這種方法是很有效的。”——托馬斯C.蒂拉多談哥倫布大多數人不會把哥倫布和“創業家”聯係在一起，但事實上哥倫布是史上最偉大的一位創業家，也是我的最愛之一。幾年後推出的PalmPilot就抓住了時機，接著蘋果建立起的趨勢大獲成功。

參考問題：•有哪些過去失敗了的好點子?•這些點子中有哪些是日後可能會成功的?#15有效驚喜與Pivot金字塔對於很多創業家而言，很多有效驚喜都會發生在Pivot金字塔的某一個階層中。類似這樣的對話是不是很耳熟?很多傻逼創業點子生成器就用了這種方法，把隨機的兩個點子組合在一起，形成一個新的。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。創業公司失敗並不意味著創業點子不好，可能隻是一個好的創業點子遇上了錯誤的時候。

如果你有個創業點子，而且你認為它可以給整個世界帶來積極影響，那你可能也是一個“神聖使命創業家”。迭代意味著你原本的創意可能會在學習和重審中不斷改變，執行才是唯一的重點。

愛彼迎(Airbnb)HomeAway在十年前就誕生了，產品和愛彼迎也差不多。跨時代挪用創業點子，例如小孩子用的emoji在成人用戶間的普及。

知名創業加速器500Startups發明了框架Pivot金字塔來說明史提夫·布蘭克提出的三步驟理論。哥倫布屬於“神聖使命創業家”。過度追求新穎可能隻會讓你遠離好的創業點子。參照Pivot金字塔，愛彼迎做到了幾件有效驚喜的事情：•新用戶。”——引自史提夫·喬布斯在斯坦福大學畢業典禮上的致辭。連續創業者與普通創業者之間最大的區別就是，連續創業者會利用他們的專業知識來尋找創業靈感。

活用你的專業知識獨角獸創業靈感中的大多數靠的不是新穎度，而是專業知識。Kozmo的初衷建立外賣產業，但公司沒能撐過互聯網泡沫1.0。

所以早日逼你自己找到能保持生產力的方法吧。”——保羅·格雷厄姆大家一定都有過這樣的夢想：穿越到未來看看哪個球隊會贏、哪個創業公司會成功，這樣就能發大財了。

Snapchat以圖片為主的社交網絡應用有上千個，絕大多數都以失敗告終。但星巴克就是把意大利風格的咖啡移植到了美國，然後擴展到全球。

他的理念是你可以把作家和思想家分為兩種：隻從一個視角看世界的“刺蝟”，和吸收各種經驗、認為世界不能精簡為單一視角的“狐狸”。他對自己的神聖使命有著強烈的衝動和堅定的信念，這種信仰推動他發現了新世界。根據柯林斯的研究，成功的創業靈感應該由以下三個問題領導：1.我熱愛什麽?2.我做什麽能做到全世界最好?3.我做什麽能賺大錢?我們就是通過這個框架找到Capshare的靈感的：1.我們對幫助創業家很有激情2.我們對資本結構表、賦值論和風險投資非常了解3.我們相信我們可以通過賣軟件服務賺錢我們發現這三個要素的交集是：麵向創業家的SaaS資本結構表。Snapchat的技術讓用戶可以上傳狀態，這些動態在一段時間後會自動被刪除。

還有一家死於這場互聯網泡沫的外賣公司叫Webvan，它原本是一家果蔬快遞公司。根據我的經驗，類推是尋找創業點子的最常見方法之一。

創業家對這種方法的稱呼是貶義的：“技術追逐問題”。#13找到利基市場靠利基點子創業的優勢非常明顯：沒有競爭。

所以為什麽愛彼迎麵對如此強大的競爭對手還能獲得成功?因為愛彼迎提出了幾個新想法：•讓用戶租借任何大小的空間•讓用戶租借非度假型的房子•用戶無論主人在不在都能借房子HomeAway則隻針對度假房在房主不在期間的出租。最著名的例子就是蘋果的Newton和PalmPilot。

畢竟，在好的執行和競爭優勢麵前，新穎度並沒有那麽重要。正如其他所有與你內心有關的問題，等你找到答案的時候，你自然會明白。我為這些創業公司獲得創業點子的方法建立了分類，每有一家創業公司用了某種方法，該當的分類就得一分。保羅·格雷厄姆認為，最好的創業家都活在未來，在那裏我們現在每天麵對的所有問題都已得到解決。

在這次的數據中，大多數連續創始人在打造他們的“獨角獸公司前，已經創造過幾百萬的收益。你可以參考以下問題：有沒有哪個地區已經成功的創業點子可以借用在其他地區?移花接木能讓你把明顯的點子帶到競爭較弱的市場，有效避開創業EMH。

3.開發過程要衝刺，與用戶的互動要多，以此來保證業務發展的正確性。如果你認為現實情況和這張圖有偏差，可以參考一下下圖比特幣價值走線圖。

摸透現有的業務是產生創業靈感的最簡單的方法之一。第三部，它再識別每個群集的新中心點。

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