創新不該碰運氣
這是一本與「進步」（progress）有關的書。
沒錯，這本書談的是創新，以及如何精進創新的能力。不過，這本書的核心其實是談為了追求進步而面臨的種種難關。
如果你跟很多創業者及經理人一樣，在追求創新時可能不會想到「進步」這個詞，你可能一心只想創造出具備出色功能和效益、足以吸引顧客的完美產品。或是持續改良既有的產品，讓產品獲利更好，或是有別於競爭對手。你認為你知道顧客想要什麼，但實際上，市場有什麼反應只能碰運氣。只要嘗試的次數夠多，外加一點運氣，總有一天會受到顧客的青睞。
但是你不需要這麼做，當你真正了解影響消費者選擇的因素時，就沒必要如此。創新其實有很高的預測性，而且可以帶來更好的獲利，但你需要改變思維。重點在於進步，而不是產品。所以如果你已經厭倦傾注全力創新，卻老是遇到叫好不叫座的情況；如果你想創造事前就可以知道顧客不僅想買、還願意付出高價購買的產品和服務；如果你想在市場上和那些只靠運氣的創新發明競爭，請繼續讀下去，這本書也可以幫你讓事情發展順利。
在錯誤的地方精益求精
多年來，創新一直是全球企業最關切的課題，但也令人大失所望。最近的麥肯錫調查顯示，八四％的全球高階經理人認為，創新對企業的成長策略極其重要；但有高達九四％的受訪者不滿意他們的創新績效。多數人也同意，絕大多數的創新遠不及最初的理想抱負，這種現象已經持續數十年了。
理論上，這個現象實在沒有道理。企業可以自由運用的工具和技術遠比以前精密，投注於創新目標的資源也遠比以前更多。二○一五年，《策略商業》雜誌（strategy + business）的一篇文章指出，一千家上市公司光是研發支出就高達六千八百億美元，比前一年多了五‧一％。
但企業並未因此變得更了解顧客，大數據革命大幅增加資料蒐集的多元性、數量和速度，也提升分析工具的複雜性。大家對這些資料的期待更勝以往，二○○八年時任《連線》雜誌總編輯的克里斯‧安德森（Chris Anderson）甚至宣稱：「有相關性就夠了。」他暗指，只要憑著大量的資料就足以破解創新問題。自從麥可‧路易士（Michael Lewis）在《魔球》（Moneyball）中描述奧克蘭運動家隊（Oakland Athletics）的奇蹟式成就後（誰會料到上壘率竟然比打擊率更能預測球隊表現呢？），各類組織一直在尋找可以指點創新迷津的「魔球版」顧客資料，但很少人找得到。許多公司的創新流程有著架構與紀律，而且應用那些流程的人都有嫻熟的技巧，包括「階段－關卡管理系統」（stage-gate）、快速迭代（rapid iterations），以及制衡原則（check & balance）的精緻設計。風險都經過精心估算與削減，在創新流程的設計中，普遍內建六個標準差（six sigma）之類的原則，新產品在每個階段的發展應該達到哪些標準，都設定精確的衡量指標及嚴格的要求。表面上看來，這些公司似乎掌握非常精確、科學的流程。
但是對多數人來說，創新依然是碰運氣的事。最糟糕的是，這一切的行動都給人「有進步」的錯覺，實際上卻不是如此。公司為了達到些微的創新，投入加倍的心力和成本，但是在攸關長期成長的突破性創新方面卻乏善可陳，就像大聯盟傳奇捕手尤吉‧貝拉（Yogi Berra）的一句名言：「我們迷路了，但我們開得很順，正快速前進！」
為什麼會錯得那麼離譜呢？
根本的問題在於：公司累積的大量資料並未妥善整理，無法據此可靠地預測哪種概念可行。那些資料只告訴你「這個顧客看起來跟那個顧客很像」、「這個產品和那個產品有類似的功能」、「這些人過去有相似的行為」或「六八％的顧客表示比較喜歡Ａ版本，而不是Ｂ版本」。但那些資料都沒有告訴你，為什麼顧客會做出那些選擇。
以我為例，我是克里斯汀生，六十四歲，身高二○三公分，鞋子穿十六號，孩子都上大學了，我住在波士頓郊區，開Honda休旅車上班，我還有很多其他的特質和屬性，但是這些特質並沒有促使我去買今天的《紐約時報》（New York Times）。有些特質可能和顧客購買《紐約時報》的偏好有關聯，但是那些特質並沒有促使我去買那份報紙，或其他商品。
如果公司不了解為什麼我在某種情況下會選擇「雇用」（hire）它的產品，以及為什麼我在其他的情況下會挑選別的產品，那些與我（或與我相似的人）有關的資料不太可能幫助公司創造出吸引我的創新發明。我們很想相信可以從資料庫裡看出重要的型態並相互參照，但那不表示兩件事之間就有因果關係。誠如《精準預測》（The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fai—But Some Don’tl）的作者奈特‧席佛（Nate Silver）所言：「冰淇淋銷量和森林大火有相關性，因為在夏季高溫時都比較常發生，但兩者沒有因果關係，你買一盒哈根達斯冰淇淋不會使蒙大拿的森林著火。」當然，相關性和因果關係是兩回事，這不是什麼出乎意料的道理。但即使多數企業都了解這點，他們的行徑看起來卻是把兩者混為一談。他們放心地使用相關性，因為那可以讓他們在夜裡睡得更安穩。
但是相關性並未透露出最攸關「創新」的一點：為什麼我會買某件商品，那背後有什麼因果關係。但是，很少創新者把找出「起因」（cause）視為主要的挑戰，而是把焦點放在如何改善產品、改善獲利、或是增加產品的差異化來創造競爭力上。
從正確的問題開始問起
品質管理之父愛德華茲‧戴明（W. Edwards Deming）曾說：「你要是不知道怎麼問正確的問題，就找不到答案。」這幾十年來看著卓越的公司一再失敗，我逐漸得出一個結論，的確，我們應該問一個比較好的問題：「你『雇用』那個產品來做什麼？」
我覺得這是很好的概念。我們買產品時，基本上就是「雇用」（hire）某個東西來完成某個任務。如果任務大功告成，未來又面臨同樣的任務時，我們會再度雇用同樣的商品。萬一那個產品無法達成任務，我們會「淘汰」（fire）它，再找其他可以解決問題的商品。
每天我們都會遇到一些事情，生活中充滿需要完成的任務。有的任務小（例如「排隊時排遣無聊」），有的任務很大（「尋找充實的職業生涯」），有的任務純屬意外（「航空公司把我的行李搞丟了，但是我需要正式服裝參加商務會議」），有的任務經常發生（「幫女兒準備健康美味的便當」）。有些時候我們知道任務即將到來，有些時候則無法預期。當我們發現有任務需要完成時，我們會去找東西來完成那個任務。
例如，我可能買一份《紐約時報》，因為等候看診時需要排遣無聊，而我不想翻閱候診室裡的乏味雜誌；或者我買報紙是因為我是籃球迷，現在正值「三月瘋」（March Madness，亦即美國大學籃球聯賽）。只有在生活上出現《紐約時報》可幫我解決的任務時，我才會買《紐約時報》。又或者，我訂閱《紐約時報》，每天送到家，是為了讓鄰居知道我見多識廣，而訂戶的郵遞區號或家庭收入的中位數都不會告訴《紐約時報》這點。我在哈佛商學院授課時想到這個概念，但後續二十年間，我和許多作家、信任的同事、合作者、意見領袖做過無數交談以後，不斷地精進這個概念。一些全球最受推崇的企業家和創新者都已經驗證這個概念是正確的，包括亞馬遜的傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和財捷（Intuit）的史考特‧庫克（Scott Cook）。近幾年幾個極其成功的新創事業也證實這點，誰會想到讓旅人付費住在陌生人家中的服務，竟然比萬豪（Marriott）、喜達屋（Starwood）、溫德姆集團（Wyndham Worldwide）等旅館業者更值錢？但Airbnb做到了。薩爾曼‧可汗（Sal Khan）說，他用來教小表妹數學的影片比許多早就上線的教學影片「更陽春、更遜」，但是他的影片現在幫世界各地數百萬名學生以自己的步調學習。
這些創新都不是為了趕流行，也不是為了增加新風貌來提升銷量。他們不是為了幫既有產品增加花俏的功能，好讓公司可以提高收費。他們都是因為清楚了解這些產品能幫助消費者達到想要的進步，才去構思、開發，進而推出上市。當你有任務需要解決，卻找不到好的解決方案時，即使是「陽春、更遜」的東西，也比什麼都沒有好。試想一下，那麼，完美的產品會有多大的潛力。
創新的因果機制
不過，這本書的目的不是為了讚揚過往的成功創新，而是要談對你更重要的東西：創造並預測新的創新。
我們的思維基礎是「用途理論」（Theory of Jobs to Be Done），聚焦深入了解顧客尋求進步的困擾，然後創造出適當的方案及對應的體驗，讓顧客每次都能完成任務。「理論」這個字眼可能讓人聯想到是象牙塔的空想，但我跟你保證，這是最務實、最實用的商業工具。好的理論可以幫我們了解「如何」及「為什麼」，幫我們理解世界的運作，以及預測我們的決定和行動可能衍生的結果。我們認為用途理論可以讓公司從覺得「有相關性就夠了」變成「注重成功創新的因果機制」。
創新也許永遠不會是完美的科學，但這不是重點。我們有能力使創新變成可靠的成長引擎，清楚了解因果機制上的成長，而不是亂槍打鳥，期待幸運取得成功的果實。
你雇用那個產品做什麼？
世界各地的組織傾注無數的資源（包括時間、精力、高階經理人的心思）去追求創新，他們自然也為了效率不斷精益求精。但是，如果這一切努力都是為了解答錯誤的問題，那麼成果會建構在相當薄弱的根基上。戴明曾說，每道工序都是為了得到結果而做的完美設計。如果我們認為創新是混亂、不完善、不可知的，我們也會設計流程去落實那些想法，那正是很多公司的作法：無意間設計粗製濫造的產品創新流程。他們花了許多時間和金錢，從大量的資料中彙整出模型，使他們精於描述事實，卻無法預測未來。
我們不需要勉強接受這種平庸的狀態，可以提出更好的問題：「你雇用那個產品做什麼？」這個問題可以幫助我們了解顧客決定雇用新產品的因果關係。如果規劃策略時可以從了解產品的「用途」開始著手，你在市場上競爭時就不需要碰運氣了（competing against luck）。事實上，當別人還在靠運氣競爭時，你已經穩操勝算。你將以全新的視角觀看世界，關注在不同的競爭對手、不同的優先要務，最重要的是，產生不同的結果。從此以後，創新再也不需要碰運氣。
這是一本與「進步」（progress）有關的書。
沒錯，這本書談的是創新，以及如何精進創新的能力。不過，這本書的核心其實是談為了追求進步而面臨的種種難關。
如果你跟很多創業者及經理人一樣，在追求創新時可能不會想到「進步」這個詞，你可能一心只想創造出具備出色功能和效益、足以吸引顧客的完美產品。或是持續改良既有的產品，讓產品獲利更好，或是有別於競爭對手。你認為你知道顧客想要什麼，但實際上，市場有什麼反應只能碰運氣。只要嘗試的次數夠多，外加一點運氣，總有一天會受到顧客的青睞。
但是你不需要這麼做，當你真正了解影響消費者選擇的因素時，就沒必要如此。創新其實有很高的預測性，而且可以帶來更好的獲利，但你需要改變思維。重點在於進步，而不是產品。所以如果你已經厭倦傾注全力創新，卻老是遇到叫好不叫座的情況；如果你想創造事前就可以知道顧客不僅想買、還願意付出高價購買的產品和服務；如果你想在市場上和那些只靠運氣的創新發明競爭，請繼續讀下去，這本書也可以幫你讓事情發展順利。
在錯誤的地方精益求精
多年來，創新一直是全球企業最關切的課題，但也令人大失所望。最近的麥肯錫調查顯示，八四％的全球高階經理人認為，創新對企業的成長策略極其重要；但有高達九四％的受訪者不滿意他們的創新績效。多數人也同意，絕大多數的創新遠不及最初的理想抱負，這種現象已經持續數十年了。
理論上，這個現象實在沒有道理。企業可以自由運用的工具和技術遠比以前精密，投注於創新目標的資源也遠比以前更多。二○一五年，《策略商業》雜誌（strategy + business）的一篇文章指出，一千家上市公司光是研發支出就高達六千八百億美元，比前一年多了五‧一％。
但企業並未因此變得更了解顧客，大數據革命大幅增加資料蒐集的多元性、數量和速度，也提升分析工具的複雜性。大家對這些資料的期待更勝以往，二○○八年時任《連線》雜誌總編輯的克里斯‧安德森（Chris Anderson）甚至宣稱：「有相關性就夠了。」他暗指，只要憑著大量的資料就足以破解創新問題。自從麥可‧路易士（Michael Lewis）在《魔球》（Moneyball）中描述奧克蘭運動家隊（Oakland Athletics）的奇蹟式成就後（誰會料到上壘率竟然比打擊率更能預測球隊表現呢？），各類組織一直在尋找可以指點創新迷津的「魔球版」顧客資料，但很少人找得到。許多公司的創新流程有著架構與紀律，而且應用那些流程的人都有嫻熟的技巧，包括「階段－關卡管理系統」（stage-gate）、快速迭代（rapid iterations），以及制衡原則（check & balance）的精緻設計。風險都經過精心估算與削減，在創新流程的設計中，普遍內建六個標準差（six sigma）之類的原則，新產品在每個階段的發展應該達到哪些標準，都設定精確的衡量指標及嚴格的要求。表面上看來，這些公司似乎掌握非常精確、科學的流程。
但是對多數人來說，創新依然是碰運氣的事。最糟糕的是，這一切的行動都給人「有進步」的錯覺，實際上卻不是如此。公司為了達到些微的創新，投入加倍的心力和成本，但是在攸關長期成長的突破性創新方面卻乏善可陳，就像大聯盟傳奇捕手尤吉‧貝拉（Yogi Berra）的一句名言：「我們迷路了，但我們開得很順，正快速前進！」
為什麼會錯得那麼離譜呢？
根本的問題在於：公司累積的大量資料並未妥善整理，無法據此可靠地預測哪種概念可行。那些資料只告訴你「這個顧客看起來跟那個顧客很像」、「這個產品和那個產品有類似的功能」、「這些人過去有相似的行為」或「六八％的顧客表示比較喜歡Ａ版本，而不是Ｂ版本」。但那些資料都沒有告訴你，為什麼顧客會做出那些選擇。
以我為例，我是克里斯汀生，六十四歲，身高二○三公分，鞋子穿十六號，孩子都上大學了，我住在波士頓郊區，開Honda休旅車上班，我還有很多其他的特質和屬性，但是這些特質並沒有促使我去買今天的《紐約時報》（New York Times）。有些特質可能和顧客購買《紐約時報》的偏好有關聯，但是那些特質並沒有促使我去買那份報紙，或其他商品。
如果公司不了解為什麼我在某種情況下會選擇「雇用」（hire）它的產品，以及為什麼我在其他的情況下會挑選別的產品，那些與我（或與我相似的人）有關的資料不太可能幫助公司創造出吸引我的創新發明。我們很想相信可以從資料庫裡看出重要的型態並相互參照，但那不表示兩件事之間就有因果關係。誠如《精準預測》（The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fai—But Some Don’tl）的作者奈特‧席佛（Nate Silver）所言：「冰淇淋銷量和森林大火有相關性，因為在夏季高溫時都比較常發生，但兩者沒有因果關係，你買一盒哈根達斯冰淇淋不會使蒙大拿的森林著火。」當然，相關性和因果關係是兩回事，這不是什麼出乎意料的道理。但即使多數企業都了解這點，他們的行徑看起來卻是把兩者混為一談。他們放心地使用相關性，因為那可以讓他們在夜裡睡得更安穩。
但是相關性並未透露出最攸關「創新」的一點：為什麼我會買某件商品，那背後有什麼因果關係。但是，很少創新者把找出「起因」（cause）視為主要的挑戰，而是把焦點放在如何改善產品、改善獲利、或是增加產品的差異化來創造競爭力上。
從正確的問題開始問起
品質管理之父愛德華茲‧戴明（W. Edwards Deming）曾說：「你要是不知道怎麼問正確的問題，就找不到答案。」這幾十年來看著卓越的公司一再失敗，我逐漸得出一個結論，的確，我們應該問一個比較好的問題：「你『雇用』那個產品來做什麼？」
我覺得這是很好的概念。我們買產品時，基本上就是「雇用」（hire）某個東西來完成某個任務。如果任務大功告成，未來又面臨同樣的任務時，我們會再度雇用同樣的商品。萬一那個產品無法達成任務，我們會「淘汰」（fire）它，再找其他可以解決問題的商品。
每天我們都會遇到一些事情，生活中充滿需要完成的任務。有的任務小（例如「排隊時排遣無聊」），有的任務很大（「尋找充實的職業生涯」），有的任務純屬意外（「航空公司把我的行李搞丟了，但是我需要正式服裝參加商務會議」），有的任務經常發生（「幫女兒準備健康美味的便當」）。有些時候我們知道任務即將到來，有些時候則無法預期。當我們發現有任務需要完成時，我們會去找東西來完成那個任務。
例如，我可能買一份《紐約時報》，因為等候看診時需要排遣無聊，而我不想翻閱候診室裡的乏味雜誌；或者我買報紙是因為我是籃球迷，現在正值「三月瘋」（March Madness，亦即美國大學籃球聯賽）。只有在生活上出現《紐約時報》可幫我解決的任務時，我才會買《紐約時報》。又或者，我訂閱《紐約時報》，每天送到家，是為了讓鄰居知道我見多識廣，而訂戶的郵遞區號或家庭收入的中位數都不會告訴《紐約時報》這點。我在哈佛商學院授課時想到這個概念，但後續二十年間，我和許多作家、信任的同事、合作者、意見領袖做過無數交談以後，不斷地精進這個概念。一些全球最受推崇的企業家和創新者都已經驗證這個概念是正確的，包括亞馬遜的傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和財捷（Intuit）的史考特‧庫克（Scott Cook）。近幾年幾個極其成功的新創事業也證實這點，誰會想到讓旅人付費住在陌生人家中的服務，竟然比萬豪（Marriott）、喜達屋（Starwood）、溫德姆集團（Wyndham Worldwide）等旅館業者更值錢？但Airbnb做到了。薩爾曼‧可汗（Sal Khan）說，他用來教小表妹數學的影片比許多早就上線的教學影片「更陽春、更遜」，但是他的影片現在幫世界各地數百萬名學生以自己的步調學習。
這些創新都不是為了趕流行，也不是為了增加新風貌來提升銷量。他們不是為了幫既有產品增加花俏的功能，好讓公司可以提高收費。他們都是因為清楚了解這些產品能幫助消費者達到想要的進步，才去構思、開發，進而推出上市。當你有任務需要解決，卻找不到好的解決方案時，即使是「陽春、更遜」的東西，也比什麼都沒有好。試想一下，那麼，完美的產品會有多大的潛力。
創新的因果機制
不過，這本書的目的不是為了讚揚過往的成功創新，而是要談對你更重要的東西：創造並預測新的創新。
我們的思維基礎是「用途理論」（Theory of Jobs to Be Done），聚焦深入了解顧客尋求進步的困擾，然後創造出適當的方案及對應的體驗，讓顧客每次都能完成任務。「理論」這個字眼可能讓人聯想到是象牙塔的空想，但我跟你保證，這是最務實、最實用的商業工具。好的理論可以幫我們了解「如何」及「為什麼」，幫我們理解世界的運作，以及預測我們的決定和行動可能衍生的結果。我們認為用途理論可以讓公司從覺得「有相關性就夠了」變成「注重成功創新的因果機制」。
創新也許永遠不會是完美的科學，但這不是重點。我們有能力使創新變成可靠的成長引擎，清楚了解因果機制上的成長，而不是亂槍打鳥，期待幸運取得成功的果實。
你雇用那個產品做什麼？
世界各地的組織傾注無數的資源（包括時間、精力、高階經理人的心思）去追求創新，他們自然也為了效率不斷精益求精。但是，如果這一切努力都是為了解答錯誤的問題，那麼成果會建構在相當薄弱的根基上。戴明曾說，每道工序都是為了得到結果而做的完美設計。如果我們認為創新是混亂、不完善、不可知的，我們也會設計流程去落實那些想法，那正是很多公司的作法：無意間設計粗製濫造的產品創新流程。他們花了許多時間和金錢，從大量的資料中彙整出模型，使他們精於描述事實，卻無法預測未來。
我們不需要勉強接受這種平庸的狀態，可以提出更好的問題：「你雇用那個產品做什麼？」這個問題可以幫助我們了解顧客決定雇用新產品的因果關係。如果規劃策略時可以從了解產品的「用途」開始著手，你在市場上競爭時就不需要碰運氣了（competing against luck）。事實上，當別人還在靠運氣競爭時，你已經穩操勝算。你將以全新的視角觀看世界，關注在不同的競爭對手、不同的優先要務，最重要的是，產生不同的結果。從此以後，創新再也不需要碰運氣。
