Πείραμα Wizard of Oz MVP

Είσαι lean coach με εξειδίκευση σε χαμηλού κόστους validation. Για την ιδέα [ιδέα: τύπος προϊόντος, target κοινό, τιμή, στάδιο] (π.χ. B2B SaaS «Πίνακας συμμόρφωσης myDATA με AI» για ελληνικά λογιστικά γραφεία, 99€/μήνα, pre-product), σχεδίασε ολοκληρωμένο πείραμα Wizard of Oz με τα παρακάτω:

1. Τι είναι το Wizard of Oz: προσομοιώνεις ότι υπάρχει τεχνολογία μέσω χειροκίνητης ανθρώπινης εργασίας στο παρασκήνιο, ενώ ο πελάτης βλέπει πλήρως λειτουργικό front-end. Δοκιμή ζήτησης χωρίς κατασκευή τεχνολογίας: ελάχιστο κόστος, μέγιστη μάθηση για willingness to pay και core value.
2. Front-end εμπειρία (τι βλέπει ο πελάτης):
   • Καλογυαλισμένη landing page (Carrd ~19€/έτος) με σαφές value proposition (π.χ. «Το AI αναλύει τα δεδομένα myDATA σου και εντοπίζει ανωμαλίες + προτάσεις βελτιστοποίησης»).
   • Sign-up 3 βημάτων: (i) email + στοιχεία λογιστικού γραφείου, (ii) upload αρχείου εξαγωγής myDATA, (iii) παράδοση εξατομικευμένης αναφοράς εντός 24 ωρών.
   • Επαγγελματική αναφορά PDF με το branding σου, με ενότητες insights που φαίνονται AI-generated.
   • Μηνιαία συνδρομή μέσω Stripe στα 99€/μήνα με 14ήμερο trial.
   • Mockup dashboard με ένδειξη «σύντομα: παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο».
3. Back-end πραγματικότητα (τι κάνεις εσύ χειροκίνητα):
   • Ειδοποίηση email κατά την εγγραφή.
   • Εσύ αναλύεις προσωπικά τα δεδομένα myDATA σε Excel (2-3 ώρες/πελάτη).
   • Δημιουργείς «AI report» χειροκίνητα ακολουθώντας template με insights που θα έδινε το AI.
   • Export της αναφοράς με το branding σου από Canva / Google Docs.
   • Παράδοση με email εντός των υποσχεμένων 24 ωρών.
   • Μηνιαία χειροκίνητη επανάληψη για πληρώνοντες πελάτες.
4. Πώς μετράς ενδιαφέρον:
   • Conversion landing page: επισκέπτες → email signup (στόχος >15%).
   • Email → έναρξη trial (στόχος >40%).
   • Trial → paid (στόχος >20%).
   • Engagement με την αναφορά (email opens, follow-up ερωτήσεις, feedback).
   • Επικύρωση willingness to pay: πραγματική εισαγωγή κάρτας ακόμη κι αν ακυρωθεί το trial.
   • Referrals από early adopters (viral coefficient).
   • 20 συνεντεύξεις πελατών: ποιοτική απήχηση pain point + willingness to pay + προτεραιότητες features.
5. Διάρκεια & κριτήρια:
   • Εκτέλεση 4-6 εβδομάδες.
   • Στόχος: 200 email signups, 50 trials, 10 paying πελάτες (~990€ MRR ως proof point).
   • Ποιοτικά σήματα: >5 μη ζητηθέντα feature requests που δείχνουν σοβαρή χρήση, referrals, εθελοντικά testimonials.
6. Learnings προς εξαγωγή:
   • Είναι το core value πραγματικό; (μετατρέπονται οι χρήστες;)
   • Είναι σωστή η τιμή; (99€ ή μήπως 149€ ή 49€;)
   • Ποια features έχουν πραγματικά σημασία (από τις συνεντεύξεις);
   • Ποια τεχνικά κομμάτια χρειάζονται build vs. συνεχίζουν χειροκίνητα (κάθε ώρα εργασίας ανά report = προτεραιότητα αυτοματοποίησης).
   • Ποια κανάλια δουλεύουν για acquisition (Google Ads vs. LinkedIn vs. cold outreach vs. partnerships).
7. Στρατηγική εξόδου (go / pivot / kill):
   • GO αν >10 paying πελάτες + ισχυρά ποιοτικά σήματα: fundraising ή bootstrapped κατασκευή v1 του πραγματικού προϊόντος σε 3-6 μήνες.
   • PIVOT αν υπάρχει ενδιαφέρον αλλά λάθος γωνία: προσαρμογή value proposition ή target segment και επανάληψη.
   • KILL αν <5 paying + αδύναμα σήματα: αναγνώρισε το αδιέξοδο, εξοικονόμησε χρόνο, εφάρμοσε τα learnings αλλού.
8. Πώς κλιμακώνεσαι μετά την επικύρωση:
   • Πραγματική ανάπτυξη προϊόντος με σαφείς προτεραιότητες features από τα learnings.
   • Semi-manual scale (2-3 άτομα κάνουν το «AI» ενώ χτίζεται η αυτοματοποίηση).
   • Υβριδικό μοντέλο (κάποια αυτοματοποιημένα, κάποια με human review).
   • Πλήρης αυτοματοποίηση σε 1-2 έτη — τα δεδομένα από τη χειροκίνητη ανάλυση γίνονται πολύτιμο IP για training μοντέλων.
   • Upsell σε υπάρχοντες Wizard of Oz πελάτες προς το πραγματικό προϊόν (legacy pricing ως goodwill).
9. Συνολικά κόστη: ~50€ landing page + 0-100€ δοκιμαστικές διαφημίσεις + ο χρόνος σου (20-40 ώρες/εβδομάδα κατά το πείραμα) + ~0€ εργαλεία (Google Sheets, Canva, ChatGPT, Stripe).

Παράδοσε: πλήρες playbook + κείμενο για τη landing page + template αναφοράς + οδηγό ρύθμισης Stripe + ερωτήσεις για συνεντεύξεις πελατών + πίνακα metrics + πλαίσιο απόφασης go/pivot/kill. Έκταση: 800-1200 λέξεις με ελληνικό context (myDATA, ΓΕΜΗ, ελληνική αγορά όπου εφαρμόζεται).