办理客户担心问题的最好方法便是观点验证（PoC，Proof of Concept），用大略的办法证明某想法、观点、或理论的可行性。
对客户而言，PoC 的意义在于避免买到华而不实的产品和做事；对软件公司而言，避免在不匹配的客户上摧残浪费蹂躏过多的韶光和精力。

以一家服装公司为例，老板、商品总监和商品专员对智能商品期望值不同，在没有进行 PoC 的情形下，系统按老板、商品总监的哀求上线了，但实际商品专员根本不能按系统运算结果做配补调，商品专员还是用原来手工办法进行配补调，系统成为了摆设。
由于短缺了 PoC 的环节，该项目双方都摧残浪费蹂躏了不少的韶光和精力，结果是双输。

PoC 是一个费时费力事情，对智能商品系统而言，要想运算精确的结果，须要发卖、库存等原始数据，还须要对店铺、货品打各种标签，比较不同店铺不同品类货品的售罄率、动销率，对一些分外哀求可能须要一定程度的定制开拓等等，完成PoC，这个场景实际上已经可以上线交付利用，其他场景也完成了大部分根本事情了，因此PoC 也不能盲目开始，在开始 PoC 之前，双方一定充分沟通，清楚理解客户根本情形和阶段性目标。

对付软件公司而言，要非常清楚客户的真实需求是什么？我们的产品和做事能否办理客户核心问题？要办理客户问题还须要客户供应哪些数据？PoC卖力人是否有决策权？对付客户而言，要非常清楚自己真实诉求？项目能为公司带来多大的代价？是否乐意为办理的代价点付费？公司是否有足够的预算？

客户想上智能商品系统，永久不是为了购买系统本身的功能，而是为了系统能办理客户公司核心商品管理问题。
因此，在 PoC 的过程中，我们应该着重向客户展示产品办理核心问题的过程，而不是大而全地验证那些客户并不须要的功能。
实际很多情形下，客户为了将来系统扩展性，将大部分精力花费在验证系统本身功能上，而不能从目前真实利用情形出发，这样客户很难真正体会到系统的核心代价，这样的PoC 必定是失落败的。

根据我们过往项目履历，按客户任意指定一个最难、或事情量最大的真实场景进行PoC效果最好，用客户真实操作的场景供应数据，验证系统运算的结果是否合理、能否接管，是否比人工目前实行效果更好。

智能商品管理是一个无止境、持续优化的过程，双方PoC之前一定要确定验收标准，在客户提出2-3轮需求补充情形下（智能商品管理客户很难一次性把需求说清楚）都能验证系统算法合理性，客户就应该进行购买；如果没有完成既定PoC目标，双方应该视情形优化办理方案或放弃项目。