新年伊始，又到了一年一度设立增长目标的关键节点。寻找创新机会，实现令公司和客户满意的KPI，是每个职场人奋斗不懈的目标。而通过创新带来的成功，很多时候看起来似乎可遇而不可求。不少优秀的企业看似做了一切对的事情，却终究未能逃过被淘汰的命运。如何才能准确地捕捉能带来商业成功的创新机会？对此，中欧战略学助理教授白果总结了三条创新方法论。在她看来，创新的成功离不开相对优势，而起点则始于对用户需求的准确把握。

说起创新，相信很多同学都会百感交集：一方面，不管我们从事的是哪个行业，创新都变得越来越重要，越来越不可或缺。另一方面，当我们积极地去寻找创新的机会时，又偶有迷茫，找不到方向，或是受困于未来的不确定性，以致举棋不定，甚至陷入焦虑之中。

创新的成功，很多时候看起来是可遇而不可求的。

我们看到很多优秀的企业看似做了一切对的事情：雇佣了优秀的人才，做了细致的市场调查，投入研发，却还是没能逃过被取代的命运。

所以，创新的结果真的只是靠运气吗？如何准确地捕捉能带来商业成功的创新机会？

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创新成功的秘诀

延续式创新VS颠覆式创新

哈佛大学的Clayton Christensen（克莱顿·克里斯滕森）教授将创新分成了两种不同的类型：延续式创新和颠覆式创新。

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延续式创新

延续式创新是性能的持续改进，这是很多企业擅长的。如果企业在这个路线上失败了，原因只能是技不如人。

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颠覆式创新

市场上以少胜多，以小搏大，甚至以一己之力，颠覆整个行业的现象屡见不鲜。这种颠覆式创新是市场中的领先企业最担心的，也是大多数创新者最希望实现的。

对颠覆式创新的现存误解

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颠覆式创新在技术上更难实现吗？

当我们看到这两个术语的时候，往往觉得延续式创新在技术上比较容易实现。

事实上，颠覆式创新的确比较难实现，但技术难度并不一定更高。也正因为如此，它才赋予了并不占据市场领导地位的企业弯道超车的机会。

众所周知，燃油车的引擎系统技术难度非常高，对设计和制造的精度都有很高的要求。

虽然中国企业已经作了很多年的努力，时至今日，不管是汽车还是飞机的燃油发动机，仍旧是中国技术发展的短板，很难与有百年积累的老牌企业竞争。

而电动汽车的兴起，使行业有了重新洗牌的机会。去年一年，特斯拉的估值上涨7倍，超过大众、本田、现代、通用等九家传统车企之和。

正是这样的契机，让中国的造车新力量，如蔚来、理想、小鹏、威马等风生水起，虽然与特斯拉还有不小的差距，但总算是有了竞争的可能。

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颠覆式创新在产品性能上更好吗？

颠覆式创新，技术上不仅不一定更难，在其发展的初期，甚至可能更差。

数码相机刚进入市场的时候，无论是反应速度还是像素，都无法与胶片机相提并论；而手机上的摄像头在很长一段时间内效果不如数码相机镜头。

这种性能上的差异，并没有阻止数码相机取代胶片机，也没能阻止智能手机挤占数码相机的市场。

其实，这里藏着颠覆式创新的一个很重要的秘密。

让我们来看一下这张图。

这张图的纵轴是产品性能，虚线指的是用户对某一性能的需求——为了更好地满足用户需求，企业会努力投入研发，争取提供更好的产品。这个过程就是延续式创新。

一般来说，由于先发优势和其他资源方面的优势，在创新路线上，一家管理良好的领先公司是会持续自身优势的。

当产品可以提供的性能比用户对此性能的理想要求低时（图中绿色的线标示区域），这种延续式创新的性能改进可以提高产品的竞争力。

一旦产品性能超出了用户需求，用户为高性能付费的动力就会大大降低。如果这时存在一款可以恰好满足用户基本需求的产品，便会带来新的增长。

比如数码相机，它的照片效果虽比胶片机差，但满足了记录生活的需求。关键是，它可以几乎毫无成本地拍出无数张照片，并看到实时拍摄效果。

只有当产品性能解决了用户在某些情境中的痛点，可以更好地帮助用户完成他们希望完成的任务，才会使用户产生强烈的购买冲动，新产品自然会取得巨大的商业成功。

创新的成功，特别是商业意义上的成功，取决于它的相对优势而非客观优势。

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如何寻找相对优势

创新成功离不开产品的相对优势，那么如何寻找产品的相对优势？

一

保持洞察力

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关注直接相关领域变化

现实中，一个对专业相关领域越了解的人，对于该领域的新技术、新事物越可能会报以嗤之以鼻的态度。

比如LED灯刚出现的时候，由于性能太差，没有多少业内人士认为它能取代白炽灯。

柯达的管理者们也不相信有朝一日数码相机会取代胶片机。尽管数码相机的发明者，Steve Sasson（斯蒂夫•塞尚）直到今天还是柯达的员工。

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思考非直接相关领域的联系性

当看到新变化、新趋势、新技术产生时，不管是否与自己领域直接相关，都可以问问自己，是否可能与自己的领域产生联系，乃至产生化学反应。

因为任何新的发明一定是现有元素的重新组合。

比如乔布斯做的所有创新产品，从iPod、iPad到iPhone、iWatch。没有一样发明不是基于已经存在的技术。

可能不是每个人都能做研发，但最重要的是学会捕捉再创造的可能。

特别是在今天，一方面互联网增强了信息的流通，另一方面数据科学和数字智能作为通用技术，对各行各业乃至生活、生产、组织、管理的各个方面都产生着深刻的影响。

创新的机会广泛存在。稀缺的只是我们的敏锐度、想象力、创造力、执行力而已。

二

反思组织管理方式

我们需要反思自己的组织是否会抑制创新。

传统的组织管理方式，都擅长在既定的轨道上要效率，这样的流程本身就限制了颠覆式创新出现的可能。例如，给工程师设定的KPI可能就是如何能以更少的成本冲洗出更保真的照片，或者如何提高手机的通话质量，而不是如何实现不用冲洗就能看见照片，或者在手机上看电影。

传统的市场调查，往往不会让我们更耳聪目明。因为我们的调查经常只是忙于对客户进行分类，并询问他们对产品功能的需求。

同样是45岁、受过硕士教育的男性，面临的生活情境可能完全不同。而他们的真实需求，往往不能被简单的问题所捕捉到。

三

用户视角出发

一定要从用户视角，而不是企业自身视角来寻找创新的方向。

我们虽然总说要满足客户需求，却又总是不自觉地站在了企业自身的角度。当我们从擅长的领域去寻觅，过去的我们就成了未来的我们的障碍。

当我们不停地在我们擅长的方向打磨我们的技能，给客户提供越来越好的产品和服务，却没有意识到其实用户已经被很好地满足了。

当手机摄像头像素从200万增加到1200万时，用户非常关注这种改进，并愿意为之买单。

可1200万像素和1亿像素对于普通用户而言是否还具有那么大的差异？

盲目追求主流功能的改进在商业上是低效的，并且很容易陷入过度竞争的绝境之中。

而在如今的过剩时代，对于用户来说，越来越稀缺的并不是功能，而是社会认同、个人满足、精神追求等其它方面的需求，以及生活中各种小小不适的改进。

我们经常说创新有技术推动和需求拉动两种。

可我倾向于在寻找创新机会时，牢牢站在用户的视角。

技术非常重要，技术的进步拓展了创新空间。许多我们过去觉得不可能实现的想法，不可能满足的需求，在技术的帮助下都可以实现了，技术的进步扩大了我们的能力范围。

想象一下，人类所有已知的能力是一个圆，那么，技术的进步就是扩大了这个圆的半径。

但是它并不直接指向一个可以实现的商业计划。当我们从技术的角度出发想问题，有时会容易陷入一种工程师思维，希望炫酷的技术可以得到应用，并一厢情愿地想象出潜在的用户需求，而忽略了用户不采纳这个创新的理由。

比如，谷歌眼镜。虽然想法很酷，看起来也很酷，可没有人愿意跟一个他眨眨眼睛就可以记录下一切表情的人聊天。

商业创新成功的关键，或者至少说，成功的起点，一定始于对用户需求的准确把握。

或者更准确地说，在于如何准确地找到用户的痛点，找到用户想要完成的任务并帮助用户完成它，使用户产生强大的购买动机。

市场调查只能告诉我们客户可以明确表达的需求，所以给到我们的经常是形容词。

而我们需要想方设法做到的，是开发出客户可以感觉到，却不知如何表达的那部分需求。

这种需求往往需要用某一特定情境中的一组动作和感受来表达。

这就需要我们学会以下几个技能：

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还原用户使用情境

我们要学会还原用户使用情境。

为什么现在的年轻人每天下午都要点一杯奶茶？

这并不仅仅是因为他们喜欢奶茶的味道，也许他们只是需要一点东西，在不耽误工作的前提下，让漫长的、令人疲倦的工作日下午变得有趣一些。

所以奶茶里加了各种珍珠、芋圆、脆波波、桂花冻，可以慢慢嚼。他们并不急于把那杯奶茶喝完。相反，他们希望可以喝得久一点。

因为他们需要的其实并不是这杯茶里的能量，甚至不完全是味道，而是愉快地消磨时间。

当你越来越擅长还原用户的使用情境，慢慢你就会发现，产品也是一种服务，它帮助你的用户完成他们想要完成的任务，获得满足任务后的良好体验，这就是创新的本原动力。

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使用客户主动创造的数据

我们要学会使用客户主动创造的数据。

我们总在讲大数据，可是我们往往并不会使用大数据——我们使用大数据的方法跟我们使用小数据的方法差不多。

当我们使用传统数据时，数据来源往往是我们主动创造的。比如市场调研、问卷等。

这种数据源往往样本量比较小，通常存在样本偏差，而且信息的广度是受限的，取决于给到被调查者的选项和问题。

我们对收集上来的这些信息进行一定的分析，往往会用传统统计学的方法，将被调研者的基本身份分门别类，也对他们在问卷中表达出来的意见进行分析和计算，尝试找出大多数用户更喜欢什么。

在更加智能和互联的今天，我们的数据源大大地扩展了，可是，我们分析这些数据的方式却没有完全跳脱出传统分析的思维框架，只是收集的样本更大，标签打得更多，分类更细致了。

这种分析对于帮助洞察消费者的行为当然非常有用，但对于通过观察消费者找到潜在的创新机会，作用就不是那么大了。

但实际上，真实需求就隐藏在那些客户主动创造的数据里。只是数据自己并不会说话，从海量用户行为数据中捕捉到用户痛点，还原使用场景，找到创新机会，才是重中之重。

但总的来说，我们的关注点应该更多地从总结大量规律行为，转向研究少数反常行为（用户自己也解释不清楚的那部分行为）。

能够利用这些蛛丝马迹，对这些点进行捕捉和解读，并形成对未来产品的想象。这是我们需要培养的创新核心能力。

编辑：霍旭东