2.3 · Asumsi & Ketergantungan
Asumsi Produk
Berikut adalah asumsi-asumsi yang mendasari perencanaan produk ini. Jika salah satu asumsi terbukti salah, maka bagian terkait perlu ditinjau ulang.
Asumsi tentang Pengguna
| # | Asumsi |
|---|---|
| A1 | Target pengguna sudah memiliki perangkat (smartphone, laptop, atau tablet) dengan browser modern dan koneksi internet yang memadai |
| A2 | Pengguna bersedia menggunakan microphone di perangkat mereka untuk speaking practice |
| A3 | Pengguna mau meluangkan minimal 15 menit per hari untuk berlatih |
| A4 | Pengguna sudah memiliki pemahaman dasar bahasa Inggris (minimal pernah belajar di sekolah) |
| A5 | Pengguna lebih nyaman berlatih berbicara dengan AI daripada dengan orang asing secara langsung |
| A6 | Pengguna bersedia membayar subscription jika merasakan manfaat nyata setelah trial |
Asumsi tentang Teknologi
| # | Asumsi |
|---|---|
| T1 | LLM (Large Language Model) yang tersedia cukup capable untuk berperan sebagai Learning Companion |
| T2 | Speech-to-Text (STT) engine bisa menangkap ucapan bahasa Inggris dari non-native speaker dengan akurasi yang memadai |
| T3 | Text-to-Speech (TTS) engine bisa menghasilkan suara yang natural dan cocok untuk latihan bahasa |
| T4 | Latency AI response cukup rendah untuk pengalaman percakapan yang natural (< 3 detik) |
| T5 | Biaya API AI (LLM, STT, TTS) bisa dikelola dalam model bisnis subscription |
Asumsi tentang Bisnis
| # | Asumsi |
|---|---|
| B1 | Pasar Indonesia cukup besar untuk produk AI-powered English learning |
| B2 | Pengguna Indonesia bersedia membayar subscription bulanan untuk belajar bahasa Inggris |
| B3 | Free tier (Ice Breaker + Universal Assessment) cukup compelling untuk konversi ke member |
| B4 | Biaya operasional (AI API, server) bisa dicovered oleh revenue subscription |
Ketergantungan (Dependencies)
Ketergantungan Teknologi
| Komponen | Ketergantungan | Risiko |
|---|---|---|
| AI Companion | Third-party LLM API (contoh: OpenAI, Google, Anthropic) | Downtime provider, perubahan harga, perubahan API |
| Speech-to-Text | STT Provider (contoh: Google Speech, Whisper, Deepgram) | Akurasi untuk non-native speaker, biaya per request |
| Text-to-Speech | TTS Provider (contoh: ElevenLabs, Google TTS, Azure) | Kualitas suara, biaya per karakter |
| Payment Gateway | Payment provider (contoh: Midtrans, Stripe) | Ketersediaan metode pembayaran lokal |
| Push Notification | Web Push API / Firebase Cloud Messaging (Web) | Reliabilitas delivery, kompatibilitas browser |
Catatan
Ketergantungan ini harus di-monitor secara aktif. Jika salah satu dependency berubah (misalnya API provider naik harga atau menurunkan kualitas), dampaknya harus segera dievaluasi dan rencana mitigasi diaktifkan.