Закон успешных инноваций: Зачем клиент «нанимает» ваш продукт и как знание об этом помогает новым разработкам
Шрифт:
Переводчик Е. Бакушева
Редактор А. Черникова
Руководитель проекта А. Василенко
Корректор О. Улантикова
Компьютерная верстка А. Абрамов
Дизайн обложки С. Хозин
Published by arrangement with HarperBusiness, an imprint of HarperCollins Publishers
Все права защищены. Произведение предназначено исключительно для частного использования. Никакая часть электронного экземпляра данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для публичного или коллективного использования без письменного разрешения владельца
Введение
Зачем нанимать эту книгу?
Эта книга о прогрессе.
Да, она об инновациях и о том, как овладеть этим искусством. Но в своей основе эта книга о борьбе, которую мы ведем ради прогресса в жизни.
Если вы похожи на многих предпринимателей и руководителей, слово «прогресс» вряд ли ассоциируется у вас с попытками инноваций. Скорее, вы помешаны на создании идеального продукта с идеальной комбинацией качеств и полезных свойств, привлекающих потребителей. Или беспрестанно пытаетесь совершенствовать уже имеющиеся продукты, чтобы они приносили больше прибыли и выгодно отличались от конкурентных аналогов. Вы думаете, что точно знаете, что придется по душе вашим клиентам, но в действительности все делается по большей части на авось. Сделайте побольше ставок, и – при некотором везении – какая-нибудь из них обернется выигрышем.
Но так вовсе не обязательно должно быть, не тогда, когда вы по-настоящему понимаете, что побуждает покупателей совершать свой выбор. Инновации могут оказаться куда более предсказуемыми – и куда более прибыльными, – но только если вы начнете думать о них в ином ключе. Они связаны с прогрессом, а не продуктами. Так что если вы устали тратить свои и корпоративные ресурсы на проекты, толку от которых один пшик; если вы хотите создавать товары и услуги, которые клиенты точно будут покупать, да еще и платить за них большие деньги; если вы хотите конкурировать – и побеждать тех, кто отдает успех инноваций на откуп удаче, читайте дальше. Эта книга, плюс ко всему, поможет вам двигать прогресс.
Совершенствуясь в ошибках
Сколько я себя помню, для многих компаний по всему миру инновации относились к числу важнейших приоритетов – и были при этом величайшим разочарованием. В ходе недавнего опроса McKinsey 84 % руководителей со всего мира признали, что инновации играют исключительно важную роль в их стратегии развития. Тем не менее 94 % выразили свое недовольство успехами в этой области. Большинство людей согласно с тем, что огромному числу инноваций недостает амбиций, и данный факт остается неизменным на протяжении десятилетий.
На бумаге эти слова кажутся бессмысленными. В распоряжении компаний никогда еще не имелось столько хитроумных приемов и средств, а для достижения целей, связанных с инновациями, задействуются как никогда масштабные ресурсы. В 2015 году, согласно статье в strategy + business [1] , тысяча открытых акционерных компаний потратила только на исследования и разработки $680 миллиардов, что на 5,1 % превысило прошлогодний показатель.
1
Jaruzelski, Barry, Kevin Schwartz, and Volker Staack. "Innovation's New World Order." strategy+business, October 2015. – Здесь и далее, кроме особо оговоренных случаев, прим. авт.
И никогда еще компании не знали так много о своих покупателях. Революция в сфере обработки больших данных значительно повысила разнообразие, объем и скорость сбора данных, равно как и сложность применяемых для этого аналитических инструментов. Надежды на эти данные возлагаются поистине колоссальные. В 2008 году тогдашний редактор журнала Wired Крис Андерсон произнес знаменитую фразу: «Корреляций вполне достаточно» [2] . Мы можем, подразумевал он, разрешать проблемы инноваций за счет грубой силы огромной лавины данных. С тех пор как Майкл Льюис задокументировал небывалый успех команды «Окленд Атлетикс» в книге Moneyball [3] (кто знал, что процент занятия базы служит более точным показателем для оценки наступательных качеств игрока, чем средний коэффициент результативности отбивания?), компании пытаются отыскать moneyball-эквивалент данных о клиентах, который приведет их к успешным инновациям. Но мало кому это удалось.
2
Anderson, Chris. "The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete." Wired, June 23, 2008.
3
Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. – Прим. ред.
Инновационные процессы во многих компаниях структурированы и упорядочены, и для их применения требуется высочайший профессионализм. В большинстве компаний они не обходятся без поэтапных процессов с точками
Но для большинства из них инновации продолжают оставаться болезненными попытками действовать наугад. Хуже того, вся эта деятельность создает иллюзию прогресса, на самом деле его не обеспечивая. Компании расходуют все больше, добиваясь только скромных дополнительных инноваций, терпя неудачу с прорывными, критичными для долгосрочного и стабильного развития. Как заметил Йоги Берра: «Мы проиграли, но зато хорошо провели время!»
Так в чем же загвоздка?
Основная проблема кроется в следующем: огромные массивы информации, собираемые компаниями, не организовываются таким образом, чтобы достоверно предсказывать успех тех или иных идей. Вместо этого данные говорят лишь о том, что «этот клиент похож на того», «этот продукт обладает такими же техническими характеристиками, как и тот», «эти люди вели себя точно так же в прошлом» или «68 % покупателей говорят, что предпочитают вариант А варианту Б». Но подобная информация, по сути, не указывает на то, почему клиенты делают именно такой выбор.
Позвольте мне это проиллюстрировать. Давайте познакомимся. Клейтон Кристенсен. Шестидесяти четырех лет. Метр девяносто два сантиметра ростом. Шестнадцатый размер обуви. Мы с женой отправили в колледж всех своих детей. Я живу в пригороде Бостона и езжу на работу на минивэне марки Honda. У меня имеется множество других характеристик и качеств. Но они не побудили меня выйти и купить сегодняшний выпуск The New York Times. Должна иметь место корреляция между некоторыми характеристиками и готовностью клиентов купить Times. Но эти характеристики не побуждают меня приобретать газету – или любой другой продукт.
Если компания не понимает, почему в определенных обстоятельствах я «нанимаю» ее продукт – и почему в других обстоятельствах выбираю иной, – ее данные [4] обо мне или похожих на меня людях [5] вряд ли поспособствуют созданию для меня какой-либо инновации. Заманчиво верить в то, что мы можем подмечать важные закономерности и перекрестные ссылки в имеющихся совокупностях данных, но это вовсе не означает, что одно влечет за собой другое. Как подчеркивает Нейт Сильвер, автор книги «Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет» [6] : «Продажи мороженого и лесные пожары находятся в определенной связи, поскольку и первые, и вторые чаще случаются в период летней жары. Но между ними нет причинно-следственной связи. Вы не устраиваете пожар в парке Монтаны, покупая стаканчик мороженого».
4
В малой лиге нашего города мой сын Спенсер проявил себя как отличный питчер. Я до их пор вижу, как он обхватывает мяч своими большими руками, как он сосредоточен, когда против него выходит жестко бьющий бэттер, как он перегруппировывается, меняя фокус, после каждой подачи. В некоторых решающих моментах он сохранял ледяное спокойствие. Где-то хранятся данные, указывающие, сколько игр он выиграл и проиграл, сколько подал мячей и забил страйков. Но они никогда не объяснят почему. Данные – это не феномен. Они представляют феномен, правда не очень хорошо.
5
В 1950-х годах ВВС США отмечали возникающие у пилотов проблемы с контролем над самолетами. Как писал в своей книге «Конец усредненности» (The End of Average) Тодд Роуз, руководитель программы Mind, Brain, and Education в Гарвардской аспирантуре педагогических наук, сперва руководство ВВС называло причиной некачественную подготовку или ошибки пилотов. Но оказалось, что причина крылась совсем не в этом. Кабины пилотов имели конструктивный дефект: они проектировались с учетом параметров «среднего» летчика 1920-х годов. Поскольку было очевидно, что с тех пор американцы стали несколько крупнее, ВВС решили обновить физические данные «среднестатистического летчика». Было проведено измерение более четырех тысяч пилотов почти по дюжине различных физических параметров, определяющих размещение человека в кабине. Если переконструировать кабины с учетом параметров среднестатистических пилотов 1950-х годов, рассудили в ВВС, проблема будет решена. Так сколько же пилотов после этого масштабного измерения фактически можно было отнести к среднему размеру? Ни одного, сообщает Роуз. У каждого пилота обнаружились, как назвал их Роуз, «отклонения». То ноги слишком длинные, то руки. Рост ни в одном случае не соответствовал размеру груди или головы. И так далее. Усовершенствованные кабины, предназначенные для всех, на деле не подходили никому. Когда ВВС отказались от прежних базовых допущений, на свет появилось регулируемое сиденье. В реальном мире не существует такого понятия, как «средний». И инновации, ориентированные на «среднее», обречены на провал. Rose, Todd. The End of Average: How We Succeed in a World That Values Sameness. New York: HarperCollins, 2015.
6
Сильвер Н. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. – М.: Азбука-Аттикус, КоЛибри, 2015. – Прим. ред.