创新是碰运气？什么才是真正的创新？丨21读书

来源丨本文内容综合选自《创新者的任务》

编辑丨刘巷；实习生 杰怡

图片来源丨《点球成金》

这是一本与“进步”（progress）有关的书。

没错，这本书谈的是创新，以及如何精进创新的能力。不过，这本书的核心其实是告诉我们，如何迎接在追求进步的过程中面临的种种挑战。

你或许跟很多创业者及管理者一样，在追求创新时可能没有想到“进步”这个词；你可能只想创造出具备出色功能和效益、足以吸引用户的完美产品；或是持续改良既有的产品，让产品获得更好的利润；或是有别于竞争对手。

你认为你知道用户想要什么，但实际上，市场有什么反应，你只能是碰运气。你认为，只要自己尝试的次数够多，外加一点儿运气，那么你的产品总有一天会受到用户的青睐。

然而，你并不需要这么做。当你真正了解影响用户选择的因素时，就没必要如此。创新其实有很高的预测性，而且可以带来更好的收益，但你需要改变思维。

重点在于进步，而不是产品。

所以，如果你已经厌倦了倾注全力创新却总是遇到“叫好不叫座”的情况；如果你想创造事前就可以知道用户不仅有购买意愿，而且愿意出高价购买的产品和服务；如果你想和市场上那些只靠运气的创新发明相互竞争，那么请你继续读下去，《创新者的任务》这本书可以帮助你让业务发展得更顺利。

多年来，创新一直是全球各个企业最关注的课题，但它也总是令人大失所望。

最近的麦肯锡调查显示，有84％的全球高管认为，创新对企业的成长策略极其重要；而且仍有高达94％的受访者并不满意他们自己的创新绩效。大部分人也同意，绝大多数的创新远不及最初的理想抱负，这种现象已经持续数十年了。

理论上，这个现象实在没有道理。在今天，企业可以自由运用的工具和技术远比以前更精密，企业投注于创新目标的资源也远比以前更多。

2015年，《战略与经营》杂志的一篇文章指出，1 000家上市公司光是研发支出就高达6 800亿美元，比前一年多了5.1％。

但企业并未因此变得更了解用户，大数据革命大幅增加了数据搜集的多元性、数量和速度，也提升了分析工具的复杂性。大家对这些数据的期待更胜以往。

2008年，时任《连线》杂志总编辑的克里斯·安德森甚至宣称：“有相关性就够了。”他这句话隐藏的意思是，只要凭借大量的数据就足以破解创新问题。

自从迈克尔·刘易斯在《点球成金》中描述了奥克兰运动家队的奇迹式成就后（谁会料到上垒率竟然比打击率更能预测球队表现呢？），各类组织就一直在寻找可以指点创新迷津的“点球成金版”用户数据，但很少有人找得到。

许多公司的创新流程有着自己的结构与纪律，而且应用这些流程的人都有娴熟的技巧，包括“门径管理系统”（stage-gate）、快速迭代（rapid iterations），以及制衡原则（check & balance）的精致设计。所有风险都经过精心估算与削减，企业在创新流程的设计中，普遍内建六西格玛（six sigma）等体系，新产品在每个阶段的发展应该达到哪些标准，都要设定精确的衡量指标及严格的要求。

从表面上看来，这些公司似乎掌握了非常精确、科学的流程。但是对大多数人来说，创新依然是碰运气的事。最糟糕的是，这一切的创新行动都给人一种“有进步”的错觉，实际上却并非如此。

企业为了达到适度的创新，投入成倍的心力和成本，但是在关乎长期成长的突破性创新方面却乏善可陈。就像大联盟传奇捕手尤吉·贝拉的一句名言：“我们迷路了，但我们开得很顺，正在快速前进！”

为什么会错得如此离谱呢？

根本的问题在于：企业累积的大量资料并未被妥善整理，因此无法据此可靠地预测哪种创意可行。

这些数据只是告诉你，“这个用户看起来跟那个用户很像”，“这个产品和那个产品有类似的功能”，“这些人过去有相似的行为”，或“68％的用户表示比较喜欢A版本，而不是B版本”。

但这些数据并没有告诉你，为什么用户会做出这些选择。

以我为例，我叫克里斯坦森，64岁，身高203厘米，鞋子穿16码，孩子们都上大学了。我住在波士顿郊区，开本田多功能旅游车上班，我还有很多其他的特质，但是这些特质并没有促使我去买今天的《纽约时报》。我的某些特质可能和购买《纽约时报》的用户偏好有关联，但是这些特质并没有促使我去买那份报纸或其他商品。

如果公司不了解为什么我在某种情况下会选择“雇用”（hire）它的产品，以及为什么我在其他情况下会挑选其他公司的产品，那些与我（或与我相似的人）有关的资料不太可能帮助公司创造出吸引我的创新发明。

我们很想相信可以从数据库里看出重要的模式并相互参照，但这并不表示两件事之间就有因果关系。诚如《信号与噪声》的作者纳特·西尔弗所言：

当然，相关性和因果关系是两回事，这不是什么出人意料的道理。但即使大多数企业都了解这一点，它们却常常把两者混为一谈。它们放心地使用相关性，因为那样可以让它们在夜里睡得更安稳。

但是，相关性并未透露出“创新”最重要的因素：

为什么我会买某件商品？

这背后有什么因果关系？

很少有创新者把找出“起因”（cause）视为主要的挑战，他们把关注点放在了如何改善产品、增加收益，或是增加产品的差异化以增强竞争力等方面。

质量管理之父爱德华兹·戴明曾说：

几十年来，我见证了许多卓越的大公司一再失败，于是我逐渐得出一个结论：的确，我们应该问一个比较好的问题，即“你‘雇用’那个产品来做什么？”

我觉得这是个很好的概念。我们购买产品时，基本上就是“雇用”某个东西来完成某个任务。如果任务大功告成，未来又面临同样的任务时，我们就会再度“雇用”同样的商品。万一这个产品无法完成任务，我们就会“淘汰”（fire）它，再去找其他可以解决问题的商品。

每天，我们都会遇到一些事情，生活中充满需要完成的任务。

有些时候我们知道任务即将到来，有些时候则无法预料。当我们发现有任务需要完成时，我们就会想办法来完成这个任务。

例如，我可能会买一份《纽约时报》，因为等待就诊时需要消磨时间，而我不想翻阅候诊室里的乏味杂志；或者我买报纸是因为我是篮球迷，现在正值篮球赛季。只有生活中出现《纽约时报》可以帮我解决任务这一契机时，我才会买《纽约时报》。

又或者，我订阅《纽约时报》，每天让人送到家里，是为了让邻居知道我见多识广，而订户的邮政编码或家庭收入的中位数都不会告诉《纽约时报》这一点。

我在哈佛商学院授课时曾论及这个理念。后续20年间，我和许多作家、我所信赖的同事、合作者、意见领袖做过无数次沟通以后，又在不断地精进这个理念。一些全球备受推崇的企业家和创新者都已经验证了这个理念是正确的，包括亚马逊的杰夫·贝佐斯和财捷集团（Intuit）的斯科特·库克。

近几年几个极其成功的新创企业也证实了这一点，谁会想到让旅游者付费住在陌生人家中的服务，竟然比万豪、喜达屋、温德姆酒店集团更值钱？但爱彼迎做到了。

萨尔·可汗说，他用来教小表妹数学的影片比许多早就上线的教学视频“更廉价更简陋”，但是他的视频现在帮助了世界各地数百万名学生按照自己的步调来学习。

这些创新都不是为了赶时髦，也不是为了增加新风貌以提升销量。它们不是为了帮既有产品增加花哨的功能，好让公司可以提高收费。它们都是因为清楚地了解这些产品能帮助消费者取得自己想要的进步，才去构思、开发，进而推出上市的。

当你有任务需要解决却找不到好的解决方案时，即使是“更廉价更简陋”的东西，也比什么方法都没有好。试想一下，完美的产品究竟有多大的潜力。

不过，这本书的目的不是为了赞扬过往的成功创新，而是要谈谈对你而言更重要的东西：创造并预测新的创新。

我们的思维基础是“用户目标达成理论”，我们要深入了解用户在寻求进步的过程中遭遇到的困扰，然后制定出适当的方案及配套的体验，让用户每次都能完成任务。

“理论”这个字眼可能让人联想到象牙塔的空想，但我跟你保证，这是最务实、最实用的商业工具。好的理论可以帮助我们理解“如何”以及“为什么”，也可以帮助我们理解世界的运作，并且预测我们的决策和行为可能衍生的结果。我们认为用户目标达成理论可以让公司从“认为有相关性就够了”变成“注重成功创新的因果机制”。

创新也许永远无法成为一门完美的科学，但这不是重点。我们有能力使创新变成企业可靠的成长引擎，从而清楚地了解因果机制，而不是乱枪打鸟，期待幸运地取得成功的果实。