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編者按：我們看到的大多數創業成功故事，講的都是某位天才突然有一天靈光一現，然後就做出了一個成功的產品，從此走上人生巔峰的路子。但真實情況如何呢？Alan Trapulionis對SaaS行業的100位百萬富翁的創業道路進行了分析，發現其實除了極少數人是一飛沖天以外，絕大多數人的創業成功都是靠積累：無論是工作經驗還是商業經驗的積累。通過積累獲得創業的發現，而不是靈光閃現，而在3年之內就創業失敗的高達92%。這也許就是給希望創業的人最大的啟示吧。原文發表在Medium上，標題是：Exactly How 100 Multi-Million Dollar Tech Founders Came Up With Their Winning Business Idea。篇幅關係，我們分四部分刊出，此為第一部分。
靈光一現是迷思
像《社交網絡》這類的電影讓科技創業世界顯得浪漫了起來，編可以，沒關係。但不好的是，這種宣傳歪曲了制勝點子是如何被發現的。
SaaS 是最熱門，也是發展最快的創業載體之一，它是反映蘋果和Facebook那種神話化的故事破壞性之強的典型例子。發展緩慢的SaaS初創企業有92％在頭三年內就失敗了。主要原因在於：沒有找到產品市場匹配。這其實是「沒人想要你那該死的應用」的一個體面一點的說法。
92％是個被馴化的數字，它低估了創業失敗那個幅員遼闊影響深遠的殘酷世界。如果說創業者是這個社會上最有創造力和最堅定的一群人的話，那麼每年這群有才華的人的生產力損失是難以估量的。也許事情未必就得這樣。
在觀看了對部分可創收收入的中小型初創企業創始人的一些採訪之後，我注意到了他們提出的制勝點子背後的模式。然後我用了2周的時間總共分析了203次訪談來確定我的發現是否準確。他們當中大約有一半沒有明確說明自己是怎麼提出創業點子的，所以我把他們排除掉了。以下是對100位創始人的訪談的主要發現，這些均記得並描述了他們的「頓悟時刻」。
（相關數據，請往下看）
成功的創業者平均有12.2年的經驗
在成功找到產品市場匹配之前，有95％的創始人平均有過12.2年的工作及/或商業經驗。
40％的創始人在別的公司呆過，然後注意到了某個低效的內部流程、未解決的客戶需求，或者某個正在呈現上升的業務趨勢。
25％的創始人在經營代理、諮詢公司或者軟體開發公司的時候，注意到了某個反覆出現的（可以自動化或者簡化的）客戶需求。
14％的創始人曾經營過企業，開發了內部工具來解決了一個問題，然後意識到其他公司也需要這個工具。
8％的創始人開發過最小可行產品，在收到客戶反饋後，轉型想出來制勝的點子。
4％的創始人利用工作經驗和技能來解決了個人的一個問題。
4％的創始人是離開了原公司，然後利用自己的專有知識或者利用在不同背景/行業獲得的專有知識開發出類似但不具競爭性的工具。
只有5％的創始人是真正的白手起家，之前沒有任何工作或客戶經驗而創立公司成功的。
還有一點很重要，那些經驗豐富的創始人往往具備管理、運營以及有時候還具備銷售方面的經驗。他們親眼目睹了事情是怎麼完成的——在自己的公司或者自己工作的公司的事情。因此，除了了解真實的客戶需求以及業務流程以外，他們也更加精通商業文化——這讓他們更有可能用一種制勝的方式來執行他們的制勝點子。
另一個推測性的觀點是，經驗豐富的創始人不大可能遭遇現金流問題。這一點尚未得到證實，需要進行單獨的調查，但似乎那95％的人已經存夠了錢來開發和銷售自己的MVP，要麼就是他們還在經營這有穩定的正現金流的公司，可以為自己的新公司融資。日常的現金流問題是小企業倒閉的主要原因——當你連租金都付不起的時候，還談什麼開發下一個大東西呢？
這兩種類型的創始人我沒有納入：
成功退出後的再次創業者（Post-exit-preneurs）。有多次成功退出經驗的連續創業者跟其他那些有抱負的創業者的想法截然不同，我想這一點是可以肯定的。前者往往可以獲得初次創業者也許沒法得到的信息（VC洞察，頂級的商業反饋）以及讓這些信息發揮作用的經驗。一般的初次創業這不會有跟圈內的那幫「搖滾明星」打交道的機會，而且就算見了面也不知道該問什麼。
有VC帶路的創業者 。一些創始人邁出的第一步可追溯到跟VC的一次決定性的對話，而不是自己的MVP走向市場的那一刻。我的假說是，一般的初次創業者剛開始的時候既沒有機會也沒那個野心去跟VC打交道。
註：所有的收入數字均為估算，而且可能滯後2年了。我是在這個平臺或者上Google找到的。大多數被分析過的訪談可以在這個頻道或者這個網站上找到。所有工作/商業經驗數據均出自創始人的Linkedin檔案，其中扣除創業第一年的專業經驗。據我所知，所有採訪都是隨機選擇的。
注2：驗證他們的故事和數字的真實性，我跟本文提到的大多數創始人都聯繫過。其中有30人補充回答了其他一些背景信息和看法。
01. David Rusenko — Weebly — 年收入1000萬到5000萬美元
Weebly的免費建站工具令網站、博客或在線商店假設變得容易。
採訪連結
02. Paras Chopra — Wingify — 年收入1000–5000萬美元
Wingify 是一家位於印度新德裡和印度浦那的軟體公司。其產品包括VWO，一個A / B測試和轉化優化平臺。
採訪連結
03. Andrew Sutherland— Quizlet — 年收入1000–5000萬美元
Quizlet 是一個基於移動和web的學習應用，學生可通過學習工具和遊戲來學習信息。
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04. Tiago Paiva — TalkDesk —年收入1000—5000萬美元
Talkdesk 是一個基於雲的聯絡中心、統一通信既人工智慧軟體提供商。
拿到碩士學位後，在寶潔公司工作了7個月
參加一家舊金山公司活動，拿到了最佳app獎及一臺MacBook
開發了一款app，可以讓用戶在5分鐘內通過瀏覽器設置好一個呼叫中心
這個app受到了投資者的青睞，他們給出50000美元讓他留在美國開發這個app
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05. Panayotis Nikolaidis — Savings United — 年收入1000萬至5000萬美元
Savings United是媒體公司發放優惠券的主要合作夥伴，可在可信賴的環境下將廣告客戶跟聰明的購物者關聯起來。
從小就夢想要經營企業
去了一個夏季創業訓練營
嘗試過十多種不同的商業點子
最後確定做優惠碼網站
轉型做高級媒體推廣合作
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06. Sean Hoban—Kimble— 年收入1000—5000萬美元
Kimble Professional Service Automation可提高業務效率，促進資源優化，實現增長和盈利能力。
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07. Chris Marentis — SurefireLocal —年收入1000—5000萬美元
Surefire Local為小型企業提供本地營銷軟體，幫助他們吸引客戶，增加利潤並讓效率最大化。
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08.戈登·羅素（Gordon Russell）——Springboard Retail ——年收入1000萬至5000萬美元
跟你的新商業夥伴見面——一套專為零售企業設計的用戶友好型POS軟體系統。專門為單一品牌，多元品牌以及特許品牌量身定做。
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09. Haresh Patel ——Mercatus平臺
面向私募市場投資者的現代數據平臺。
在德州儀器（TI）擔任區域銷售經理10年
曾在3家不同的公司擔任銷售副總裁15年
想要做一下職業改變，然後被一家知名的太陽能技術公司聘用
由於2008年金融危機以及不適合該CEO職位，六個月後被趕走
之後成立了一家從事太陽能項目的賣方投資銀行公司
意識到大部分的投資信息都是由私募股權基金人工處理的
於是開發專有的內部數據平臺，以提高效率並取得領先
客戶注意到了該軟體，也打算為此付錢
推出可公開訪問的可再生能源數據管理平臺
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10. Dan Berger—Social Tables—年收入1000—5000萬美元
領先的活動製圖、訂座、設計和籤到產品。
2012年從做座位表軟體開始
慢慢跟酒店和活動經理合作
意識到需要有一個集成的活動管理解決方案
於是就開發
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11.Mikael Thuneberg — Supermetrics — 年收入約1000到5000萬美元
營銷報告工具。把你所有的PPC、SEO、社交和分析數據取出並生成自動報告。可接入Google Analytics、Adwords、Facebook與Bing。
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12. Babak Hedayati — TapClicks —年收入1000—5000萬美元
用於營銷分析，報告，工作流和訂單管理的統一、可擴展、端到端的解決方案。現在為全球提供了1000000個儀錶板。
曾在財富500強公司和（專門從事軟體，硬體，網際網路和移動app的）矽谷公司擔任CMO職位長達20年
負責對外全球營銷，工作涉及把營銷活動分配到不同的市場
意識到營銷公司很難評估自身營銷工具的有效性
開發了跟14000多種營銷工具集成的SaaS服務，以便收集數據並對其可視化
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13. Niels Hartvig — Umbraco公司
Umbraco 是領先的開源Microsoft ASP.NET CMS（內容管理系統）。
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14. Jonathan Treiber— RevTrax — 年收入1000—5000萬美元
RevTrax Offer Management Platform（OMP）讓品牌跨渠道提供優惠，跟蹤績效，並且將洞察力與決策進行關聯。
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15. Aditya Bhamidipaty — FirstHive —年收入100到1000萬美元
客戶數據平臺、CDP、客戶身份、客戶360視圖、單一客戶視圖、SCV。
曾在寶潔公司擔任高級大客戶經理
是eMart Solutions India 的CEO和聯合創始人
注意到，消費者商品企業跟客戶之間的溝通方式會因渠道而異
比方說，品牌可能會從一名Facebook消費者的互動中收集信息，但這一信息可能不會用到客戶支持的互動當中
開發利用了機器學習的SaaS，將所有的客戶交互數據整合到消費者的統一模型當中
採訪連結
譯者：boxi