大和有话说：别迷恋大数据 从一杯奶昔的故事，
因此，作者针对“创新”这项议题，提出了“用途理论”（Theory of Jobs to Be Done），试图了解消费者在“采用”产品与服务时，是为了什么“用途”。一旦了解顾客背后的决策机制，就有机会大大提高创新成功的机率。
接下来，就让我用一杯奶昔的故事，简单说明“用途理论”的概念。
一杯奶昔的故事
一九九〇年代中期的美国，有一家快餐连锁店，花了几个月的时间，研究如何增加奶昔的销售量。他们针对那些奶昔消费者进行问券调查，访问他们要增加哪几种口味，降低多少价格，才会愿意多买一些奶昔，并且依照问券结果进行多项改变。只不过几个月后，业绩仍不见起色。
后来，这家奶昔店舍弃了问券调查，决定以不同的方式来思考问题：究竟顾客买奶昔是为了解决生活中的什么任务？
改用这个观点出发后，某天他们在店里待了十八个小时观察顾客：顾客都何时来买奶昔？他们穿什么？他们是独自来买吗？还会顺便买其他东西吗？是内用还是外带？
结果发现，有不少顾客都是在早上九点以前独自来买奶昔，而且他们几乎都只买奶昔，买完就直接开车离开。研究人员便好奇的访问了这些客人：“为什么你想来这买奶昔，你买奶昔的用途是什么？”
他们很快地发现，这些早上来买奶昔的客人都想解决同样的任务：他们开车上班的途中遥远又无聊，需要点东西为整趟路程增添乐趣。他们现在不饿，但他们知道再过两三个小时就会饿了。
相较于易掉屑的甜甜圈、一下就饿的香蕉，这杯浓稠的奶昔，刚好可以让他们在开车时，一手拿着慢慢吸，而且还可以维持几个小时的饱足感。
因此，研究人员终于搞懂了，这些客人根本就不在意奶昔内的成分，他们要的不过是“帮我维持清醒、有事做、使早上开车上班更有趣”的东西罢了。
也就是说，对通勤者而言，在奶昔里加入果粒、巧克力碎块，让每一口奶昔都变得有趣，可能会比口味、容量、价格还来的重要。
其实，大数据未必完美
其实，许多企业都跟上述的快餐店一样，习惯只以量化数据作为决策依据。
然而，那些数据最多也只能告诉你有87%的青少年比较喜欢巧克力奶昔，却不会告诉你，为什么这些顾客会比较喜欢巧克力奶昔。
也就是说，量化数据只能解决了“相关性”的问题，却无法告诉你之间的“因果关系”。
若光从数据表面来寻找创新机会，很可能就会像大联盟传奇捕手Yogi Berra所说的：“我们迷路了，但我们开得很顺，正快速前进！”花了大把钞票与时间创新，最后却一事无成。
顾客要的不是1/4寸的钻头，而是1/4寸的洞。
换言之，经理人在进行产品创新时，绝对不能只当个数字分析师，而是应该也作为一个解谜者，试着从复杂的现实情境中撷取意义，找到背后的因果关系。
一旦找到顾客真正的用途，创新就不再需要跌跌撞撞、东修西补了，这样也才更有机会在市场上一战成名。
时间:2018-11-30 23:49 来源: 转发量:次
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