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## 何时使用 把任何一条商业假设拿来「在市场打碎它之前先自己打碎它」。适用于营收预测、市场规模（TAM/SAM/SOM）、竞争护城河、招聘速度、客户留存、竞品反击等关键判断。 核心信念：**最危险的假设，是全员一致同意、没人质疑的那一条**。创始人天生乐观——这是从零起步的必需品，但同样的乐观会让商业模型里的数字被持续灌水。压力测试不是悲观，而是校准（calibration）。 不该用的边界： - 假设不明确、只是泛泛战略发散时——先逼出一条可证伪的具体假设再用本法。 - 已有充分历史数据、属于常规复盘/归因时——直接用数据分析即可，无需走情景建模。 - 「我们市场很大」这类含糊、不可证伪的陈述——先具体化，否则压力测试无从下手。 ## 步骤 **第 1 步：隔离假设。** 明确写出来。不是「我们市场很大」，而是「德国中小企业 B2B 支出管理软件的 TAM 为 €2.3B」。越具体越可测试；含糊的假设不可证伪，因而无用。常见假设类型：市场规模、客户行为（付费意愿/流失/扩张/转介）、营收模型（转化率/客单/销售周期/CAC）、竞争位势（护城河耐久性/竞品反应速度/切换成本）、执行（团队速度/招聘与产品时间线）、宏观（监管/经济/技术）。 **第 2 步：寻找反向证据。** 主动找「它是错的」的证据，而非找支持它的理由。问：谁试过并失败了？什么数据与此矛盾？熊市情景长什么样？一个聪明的怀疑者会指向哪里？这类假设的基础概率（base rate）是多少？证据来源：相邻市场失败的可比公司、同类业务的流失数据、同类预测的历史准确率、口径冲突的行业报告、竞品试过后的真实发现。目标不是找理由停下，而是暴露「你不知道的东西」。 **第 3 步：为下行建模。** 多数计划只建基准情景和上行，压力测试要求显式建模下行。 定量假设（营收/增长/转化）用情景表： | 情景 | 假设取值 | 概率 | 影响 | |------|---------|------|------| | 基准情景 | [原始值] | ? | | | 熊市情景 | -30% | ? | | | 压力情景 | -50% | ? | | | 灾难情景 | -80% | ? | | 每一档的关键问题：**业务还能存活吗？计划还成立吗？** 定性假设（护城河/PMF/团队能力）问：这个假设出错的最早信号是什么？你要多久才会察觉？从它崩坏到你发现，中间会发生什么？ **第 4 步：算敏感度。** 有些假设比另一些重要得多。敏感度分析回答：**若这一条假设变化，结果会变多少？** 例：CAC 翻倍，现金跑道（runway）如何变？流失率从 5% 升到 10%，24 个月后的 NRR 如何变？销售周期从 3 个月变 6 个月，Q3 营收受多大影响？高敏感度 = 关键杠杆，错了就是大问题。 **第 5 步：提出对冲。** 每条高风险假设都应配一个对冲：验证型对冲（下注前先小范围测试：试点、客户访谈、小实验）、应急型对冲（错了的话 Plan B 是什么）、预警型对冲（什么先行指标能在为时已晚之前告诉你它正在崩，并设定触发阈值）。 ## 指令 `/em:stress-test <assumption>` 按假设类型套用「常见失误 + 压力问题 + 测试方法」： - **营收预测**——失误：管道按 100% 转化、不计延误/流失/季节性。压力问：你管道的真实历史赢单率是多少？前 3 大单子滑到下季度，数字怎么变？新销售要 4 个月而非 2 个月爬坡呢？测试：**用历史赢单率而非期