从增强现实到增强人类

《增强人类》美国增强现实专家海伦·帕帕扬尼斯(Helen Papagiannis)的新著作,系统地描述了增强现实及其各种模式的含义及应用分类的知识体系。海伦向我们展示了增强现实赋能人类的能力,我们需要扩展自身的思维和想象力,重新思考“增强”一词在未来对于人类的意义。ThoughtWorks肖然和王晓雷翻译了本书,此文是肖然为《增强人类》写的译序。

从增强现实到增强人类

翻译此书的过程中正好遇到父亲心脏出现问题,几经周折医生建议安装心脏起搏器。父亲心里很纠结,一台电子仪器植入体内或多或少让人感觉有些惶恐。于是利用此书安慰父亲到:你只是提前体验了未来,等翻译完毕一定让你看看更广阔的增强人类世界。

虽然只是一句安慰的话,但本书的确为我们展现了一个全新的世界,甚至定义了新一代结合智能技术的增强人类,这是在翻译之前始料未及的。翻译过程中不断查询作者引用的企业和产品,就像展开了一幅通向未来的画卷,经历了一次非常享受的想象力之旅。在另一位译者王晓雷的提议下,我们也在原书的基础上增加了很多的图像,试图传递我们在这个过程中得到的启发和脑洞。也许本书的再版就会脱离纸面,通过各种感官技术带给各位读者身临其境的感受。

本书的另外一个重要贡献如前言中指出,VR/AR技术本身已经日臻完善,但如何应用这些技术确是另外一个挑战。在这个科技时代我们经常会拿着各种新技术的“锤子”去找“钉子”,这种做法在科技时代之前带有很强的讽刺意味,经常会被导师用来教育那些知其然而不知其所以然的学生们。但随着第四次工业革命的到来,我们看到了类似AR这样的技术突破引领着人们对问题认知本身的改变。拿着锤子找钉子这样的做事方法被重新定义为用新技术去颠覆各行各业,这件事情在我们身边随时发生着,以至于谈起新技术每个人都会有自己的感慨。

对于VR/AR技术,很多人预测将随着5G网络时代的到来而爆发,这也是我们最初选择翻译本书的原动力。但怎么爆发以及在什么地方爆发确不可能有人给出准确的答案。就这个爆发的问题,本书作者给出了非常有意义的见解,书名也从增强“现实”变成了增强“人类”。这意味着我们的关注点应该从技术本身转移到我们人类自身,从我们自身的感受和体验出发去寻找增强的机会点。我们采用增强现实技术的目标也应该是为人类提供更好的生活和体验,从这点出发我们会发现一个很不一样的增强现实领域,超越了简单意义上的视屏叠加,而是能够调动我们人类听觉、味觉、触觉、甚至于情感的体验增强。

到这里,我们确实对作者关于增强体验设计是一门艺术的观点非常赞同。未来良好的增强人类应用很可能出自于艺术家们的手中,就像我们身边各类艺术作品一样,美化着我们的体验,成为我们生活的一部分。而艺术本身就是一种创作,最好的作品是出于生活却高于生活的,这也是我们在考虑现实增强技术应用时是所需要遵循的原则。从某种意义上讲,我们这样的技术人员应该尝试着向艺术家一样去贴近生活,让技术服务于我们的生活,并创造更好的生活。

最后,这也是一本充满正能量的科普读物,相信大家读完后会少一点对新技术的恐惧,多一分对未来生活的向往。技术本身没有正邪之分,作为创造者和应用者的我们决定了技术的走向。读完此书,我们更加坚定技术会增强我们人类的生活体验。而翻译结束时父亲也开始揶揄自己是增强人类了。

书籍内容概要

第1章:回顾从1997年开始的AR的经典定义,讲述了AR的今天和未来变化。

第2章:从艺术装置,到机器人和自动驾驶汽车,探讨计算机视觉如何为我们提供新的“眼睛”,增强人类视觉体验。

(ARKit的典型应用:无缝地在现实桌面上展示虚拟玩具车)

第3章:介绍触觉技术的研究和创新,以及使用触感进行沟通的新方法。

第4章:探讨了增强音频和“可听式”设备(佩戴在耳朵中的可穿戴技术),如何改变倾听周边环境声音的方式,甚至改变环境如何“听到”你的声音。

(Detour带你游览著名的卡斯特罗街道)

第5章:探讨数字嗅觉和数字味觉这个持续成长的研究、原型和产品设计领域,及如何增强我们共享和接收信息的方式,增强娱乐体验。

第6章:探讨如何通过AR来创造引人入胜的叙事体验。

第7章:探讨虚拟化身、智能代理、物品和材料如何成为活跃的情境变化因素:针对情境来学习、成长、预测和进化。

第8章:探讨了从电子纺织品到嵌入身体的技术,以及大脑控制接口等各种增强人类身体机能的方式。

(丝芙兰的虚拟艺术应用Modiface,查看自己上妆后的“妆容”)

第9章:归纳了10个AR体验分类,展望AR对人类更美好未来的影响。 谁应该读这本书?

“我特别欣赏海伦对艺术家(或被她称为‘惊喜创作者’)这一角色的洞察力和敏感度,这将会是下一波创新的火花。据我所知,迄今为止没有一个组织或社区曾经踏足过这片天地。增强现实不仅是工程师和计算机科学家的领域,也同样是作家和艺术家的地盘。体验才是我们能够记住,并终将改变我们的。希望技术(或者说类似于我的贡献)能够变得‘不可见’,为人类的创作腾出更大的空间。” AR/VR的祖父,汤姆弗内斯在为本书写的序中这样说。

无论是设计师、企业家、教育家、艺术家、商界领袖,还是开发者、工程师、技术爱好者,只要对AR充满好奇和兴奋,相信本书中的大量案例,会让你大开脑洞。


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轻思考:组织适应力

[摘要] 适应力(Adaptivity)才是可持续系统(个人或组织)的核心。设计思维中的“调和”(Reconciliation)给了我们一个很好的启发:商业组织的可持续发展,或许是在已知和未知、供给和需求、组织和个体的竞争力的平衡。这似乎为评估和提升组织适应力提供了一个可行的思路。


我是设计师,花了10年的时间才开始理解,最美好的事情其实是设计一个“袖手旁观”的环境——我想这才是设计的最高境界。任何一个可持续的系统,永远是在一定时间里保持平衡,亦是设计思维中“调和”(Reconciliation)的体现,而从组织的角度,毋论大小,构建一个持续发展的组织的核心,是建立“平衡”的有机体。为什么平衡的系统才是可持续的?可持续的系统是如何依靠平衡竞争力来维持的?组织中的领导力又该如何来积累这些竞争力?

可持续的系统

一个完整的系统包含系统本身、外界环境、以及外界环境与系统的关系。系统和环境的关系如同子体与母体的关系,这样的关系本身是价值交换。在母子比喻中,交换的价值为:

  1. 子体给予母体的价值是对生命的延续、未来家庭的幸福、社会道德的满足;
  2. 母体给予子体的价值是蕴育的环境和生长的能量。

事实上,对子体的“不可持续”,起决定性因素的是母体的“变化”:当母体判断子体并不是自己生命的延续、也不会得到未来家庭的幸福、同时甚至会承担社会道德的压力,她所做的事情,可能是选择失去这个孩子。在这样的情况下,子体虽然线性增长,但是对于母体的“变化”毫无对抗可能,最终逝去。 很多时候我们都像是被孕育的孩子,虽然按照大自然给的规律增长,却无法预料母体的“变化”,换句话说,真正决定一个系统能够持续的真正因素是它与环境(母体)的关系,而不在系统本身。 但大部分情况下,我们的习惯是:

  1. 制定线性增长的目标;
  2. 寻找一个可以自然增长的环境;
  3. 预测环境的变化;

对于个人而言,它所对应的行为习惯是:

  1. 一个稳定的职业发展规划;
  2. 进入一个稳定的环境;
  3. 对未来的变化感到忧虑;

对于企业而言,它所对应的行为习惯是:

  1. 一个线性增长的商业计划;
  2. 寻找一个稳定赢利的市场;
  3. 进行大规模的市场研究;

事实上,这些行为习惯里,都和“与母体的关系”无直接关系,它所做的仍然要么是期待一个可以自然生长的稳定环境、要么是对可能发生的变化做出防御。但事实上,你就像子宫里的婴儿一样,完全不理解母体之外的世界,对于无法预期的变化时间和形式,你的努力将在变化面前变得徒劳。 因此,适应力(Adaptivity)才是可持续系统的核心关键,无论是对个人还是组织。那么如何提升组织适应力呢?

平衡竞争力

如果我们尝试去看一个组织不同角度的张力,可以看到三个方面::

  1. 已知和未知:基础运营都是为企业现有“已知”的业务服务,目的是帮助已有业务获得更高的运营效率,在单位成本内获得更高利润;创新性行为都是为“未知”的业务服务,目的是通过实验和大胆尝试寻找到新的业务模式、工作方式和利润增长点;
  2. 供给和需求:产品和服务以及人才招募和培养都是为“供给”服务,目的是保证企业价值的兑现、获得收益;销售与市场则是为企业价值“供给”服务,目的是获得更多商业机会和需求、获得收益;
  3. 组织和个体:流程和规章是保证组织在一定底线上完整运行的基础;企业文化是激发个体能动力的手段,目的是增强组织的协作能力、提升员工的归属感;

有趣的是,左侧的要素通常更加稳定和偏重纪律性,而右侧通常具备更高的变化、更大的风险。 这就是一个组织的左右脑,而一个组织是否能够有足够的适应力成为一个可持续的系统,往往决定于它右脑的强健程度。 一个完美的母体中,即没有未知、充分需求、标准个体,当组织有强大的已知价值交付能力、稳定的供给、以及高效的组织能力时,这个组织的竞争力是最高,而母体一旦发生了变化,这样的组织往往也是消亡最快的组织,这就是为什么我们发现,企业的绝大问题,都来自于这三个方面可能的左右失衡,例如:

  1. 市场突然变化导致主营业务拖累整体业务下行;
  2. 市场需求突然增大导致供给不足,服务质量下降;
  3. 市场人才思维模式的变化导致固有的人才管理体系无法适应,形成文化代沟;

在上述的每个方向,我们都将对应一个竞争力,如下图所示:

(平衡竞争力模型)

如果我们稍加改进,在每个维度上建立简单的评估体系,我们就可以感受出一个组织是否形成了较好的平衡竞争力。越平衡、或者说越调和的组织,既能在现有的环境中能够实现稳定增长,也能在市场的变化中迅速调整方向。

已知

  • 优秀:已知市场的龙头,具有丰富的经验和实践能力;
  • 一般:已知市场的参与者,有稳定的经营模式;
  • 糟糕:已知市场的边缘者,仍然处于摸索状态,苦于经营;

供给

  • 优秀:对现有业务有足够的供给、优秀的人才招募和培养体系、高质量的产品和服务;
  • 一般:基本满足市场需要、中等水平的产品和服务;
  • 糟糕:无法供给市场需求,人员招募困难、流失率高;

组织

  • 优秀:高效的组织动员性和协作性、合理的规章制度;
  • 一般:动员性和组织执行力较弱、规章制度不完善;
  • 糟糕:过于强调纪律和责任导致内耗、过于散漫的自由导致士气低下和缺乏责任;

未知

  • 优秀:有策略地不断对未知领域进行尝试、对失败容忍度高;
  • 一般:有时鼓励员工尝试未知领域,但对失败容忍度不高;
  • 糟糕:不强调创新、一切以结果说话,没有创新的环境;

需求

  • 优秀:全体有客户意识,对市场需求有敏锐的直觉,不断调整或创造服务和产品响应需求变化;
  • 一般:较为高效的销售体系,能够推动业务及时响应需求变化;
  • 糟糕:保守和避免变化的销售体系;

个体

  • 优秀:具有自组织的个体精神、优秀的企业文化、崇尚个体能动力、扁平化;
  • 一般:较好的上下级协作关系,较高的员工满意度;
  • 糟糕:严格的等级制度、互相猜忌的员工关系。

根据这个评估体系,我们可以对一个组织的适应力进行评估,例如以我们的设计团队(红色)为例,我们的评估结果如下,我们也可以将它和企业B(绿色)进行一个对比:

从图中我们可以看出来,绿色的组织偏向于倾向变化,优势在于对需求的响应能力和对未知的创新能力,在已知业务领域还在摸索,未沉淀出稳定的业务模式;而红色的组织在最强的优势在于个人能动力和组织协作性,但是对已知业务和供给方面仍有进步的空间。总地来说,这两个组织相对的两个元素较为平均,都是较为平衡的组织。

领导力设计

如果我们认同,组织的平衡竞争力是适应力的源泉,那么提升组织适应力,最关键的一环是领导力的设计。这里说的领导力,基于以下三点原则:

  1. 领导力是在每一个层级上产生的;
  2. 领导力是需要通过体验来培养的,而不是天生具备;
  3. 领导力的培养需要通过具有领导力的人亲自完成。

一个平衡的领导力模型,必然适应上面所列举的竞争力模型,我们可以通过评估体系来简单评估目前领导者的平衡力,维度如下:

  1. 已知:是否熟悉最基础的业务模式和实践?具备交付业务的能力?
  2. 供给:是否熟悉当前产品和服务?是否能够参与到人才招募和培养体系中来?是否能帮助别人产生领导力?
  3. 组织:是否熟悉组织运营模式?是否能够参与建立规则和制度?是否能够代表组织的文化建设?
  4. 未知:是否主导、参与、支持各种类型的组织创新?
  5. 需求:是否参与到获得和响应需求的过程中来?
  6. 个体:是否帮助建立好的协作和员工关系?是否是个体的优秀代表?

作为例子,我们尝试比较两位潜在领导者的区别,从中我们可以了解双方的平衡性,比较如下:

从这个图上我们可以比较明显地感受到一个区别,红色的领导者偏向于组织运营以及已知业务,而绿色领导者专注于未知领域,而对组织级别的事务并不感兴趣。这里并不是一个能力的地图,只代表领导者当前的职责和兴趣点,一个具有设计思维的管理团队应该:

  1. 尽可能使整个团队的平衡竞争力图谱能够达成平衡;
  2. 尽可能让领导者多去获得其缺少维度的竞争力体验;
  3. 有策略地通过措施(相关的体验)补足某个方面的竞争力。

写在最后

以上便是我对组织适应性的理解,它包含以下逻辑:

  1. 一个可持续的系统取决于它对外界环境变化的适应性;
  2. 适应性来源于6种不同维度的平衡竞争力;
  3. 建设组织内的平衡竞争力需要平衡的领导力进行推动。

相似的道理,当我们在评价个人的竞争力时,也完全可以利用这样的框架,去思考自己竞争力的左右分布是如何。更加平衡调和的竞争力体系保证组织或个人在充满变化的“母体”中,获得更多的适应力,才能在更长的一段时间里保证个人和组织可持续的增长。


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实时战略与动态投资决策

[摘要]

新的机会是不断浮现出来的,任何解决方案都有失败的可能。过度的投资本身就是创新的敌人。企业必须要建立一种更加动态、灵活的投资组合管理方法,来支持进行实验性、快速迭代式的创新过程,以此应对不确定性,成就“以客户为中心、高响应力”的数字化企业。

在今天科技快速发展、每个企业都在畅谈创新的时代,发现机会和产生想法并不太难。我们看到很多雄心勃勃的创新投资计划,包括那些曾经也是从0开始、摸爬滚打一路成长起来的新兴企业,制定了激动人心的目标,投入巨大人力物力,但最后收效甚微,甚至彻底失败。分析其失败原因,往往归结到环境、时机不佳,或人与团队问题。但换个角度思考,这些影响投资成效的问题任何时候都可能存在。对成败有着实质影响的归因,只有在复盘时才得以总结;回归到当时,其实很难对进退取舍做出准确判断。

企业是由一群人构成,并且存在于既定环境当中,任何创新最后的成果是通过人和人之间、企业和环境之间的相互作用产生的,是一个典型的复杂适应系统。霍兰的著作《隐秩序—适应性造就复杂性》系统性地论述了一个观点:

不确定性是任何复杂适应系统的固有特征。

不确定性意味着新的机会是以浮现而非计划的方式出现,同时任何解决方案都有失败的可能,这不是靠巨额投入和仔细的前期计划能够避免的。那些成熟的投资者和领导者深知这一点,他们明白过度的投资本身就是创新的敌人,并不是投入越大创新成功的机会就越大,过多投资会让团队失去对不确定性的警惕。孤注一掷意味着高风险,创新型企业需要一种更加动态、灵活的投资组合管理方法,来支持进行实验性、快速迭代式的创新过程,以此应对不确定性,替代企业传统集中式、基于各部门博弈与长周期预测的投资方式。

按投资类别建立投资分配的经济模型

历史上有很多成功的企业,在面对技术更新换代、新商业模式兴起时,没能及时发展起接替自己原有业务的新业务,因而被新兴企业所颠覆,著名的比如诺基亚、柯达等。企业要适应一波波变革的浪潮,不仅要将当前的成熟业务经营好、持续提升竞争力,还必须对未来可能但不确定的新业务进行探索。然而,企业的资源是有限的;在业绩压力下,显而易见,那些能够给企业带来更快更高回报、更加确定收益的机会将容易得到更多资源;而对未来不确定机会的探索想法,投入大却回报低,失败几率高,很难争取到足够投资。这很危险,当单一优化胜过了新陈代谢,组织就会变得脆弱。

麦肯锡提出的“三条地平线”理论,将企业的投资按照其所处的创新生命周期阶段,划分为第一、第二和第三地平线,每个地平线业务的区别如图1所示。企业必须要能并行不悖地管理好对成熟期、增长期和探索期不同阶段业务的投资,才能可持续发展、具备足够的适应力。要做到这一点,首先就是要保证对各个阶段业务相对平衡的投资。

图1:创新的三条地平线

谷歌已经是一家三、四万人规模的大型企业,但也是当代公认的极具规模化创新活力的企业,在“快公司”发布的2016年全球最具创新力公司榜单中,谷歌位列第八;而在2017年则跃居第二。为了持续推动创新,谷歌将未来探索的投资和其它现有业务区分开,保证其投入不受影响,建立了70%、20%、10%的投资分配模型:每年70%的投资会用于对现有成熟产品和业务进行运营和改善,如搜索引擎、Android操作系统、谷歌地图和Youtube视频等;将20%的投资用于发展有较确定潜力的新产品,比如智能家庭设备Nest、宽带业务Fiber等;而10%的投资用于探索未来黑科技,比如Google X实验室、DeepMind和生命科学领域的Calico等。

根据创新的三条地平线建立经济模型来指导投资分配,谷歌的案例很好地诠释了这一实践。这样,就保证了不同生命周期的业务、创新型业务的合理投资比例,也避免为了争抢资源而产生不必要的内耗。采用这种策略的企业还有很多。不仅仅是在整个企业层面,我们也推荐企业在某些特定的业务单位或事业部范围内应用该策略,从发展战略的角度制定合适的比例,自顶向下分配投资。模型中的投资比例不是固定的,例如也可能是60%、30%、10%,并随着战略改变而调整。但这种调整不应该频繁发生,否则是不正常的。

如果将三条地平线模型作为对投资分类的方法之一,那么再泛化一点,还有很多的投资分类方法能够帮助企业进行投资分配,比如:

具体采用哪种分类法来指导投资,需要考虑组织所处的行业、领域、商业模式,以及投资决策发生在组织中的层级。举个例子,一家银行可能在企业战略层先按业务的三个地平线进行分配;然后在对成熟业务的第一地平线中按零售、对公和同业等不同客群方向进行分配;再进一步,在零售方向的成熟业务中,将举措按IT投资目的分类,达到业务、市场和技术演进的相对平衡投入。

以经济模型指导投资分配,需要遵循以下几条原则:

  • 粗颗粒度:类别应当是粗粒度的,上面表格中的分类在大多数场景下都满足这个条件。粒度越细,机会和投资的动态变化越不确定;在外部环境改变时,过细粒度的投资比例模型会约束团队对新机会的响应速度;
  • 相对独立:用于指导投资分配的类别,彼此之间应相对独立。在某一个特定的投资决策层级上,应尽量避免问题类别归属含混模糊,给决策造成困难;
  • 关注比例:赋予不同类别以投资比例,比为每个类别分配绝对投资额上限更有意义。对总额上限的控制只有在实际投资超过其额度时才有意义,而投资比例更能传递出组织的投资策略,可以随时对各个方向的投入情况进行比较。相对于给出每个方向上一个“合理”的绝对数额,从战略出发决定不同方向上的投资权重这种方式,因为不需要前期对未来投资具体要做的工作进行过多预测,要容易得多,从而也减少了组织浪费在前期计划上的精力;
  • 实时反馈:按类别分配投资的意义不仅仅是约束,更是提供实时反馈。企业需要有技术手段对每个类别上的投资进行持续、实时的统计,将实际发生与期望比例进行比较,将投入与实际成效进行比较,触发决策层进行原因分析并做出调整:哪些方向上投资过多?哪些过少?是市场发生了新的变化?是否应该干预后续投资节奏?

投资举措的优先级排序

接下来,对每个方向或类别中的一系列机会和举措,需要一种轻量级的管理机制使得组织保持对新机会的快速响应能力,且能够以更加科学地方式、让更高价值的举措尽早获得投资。最有效的机制是建立一个清单,动态地管理和调整优先级,并以优先级的顺序开展实施和验证。我们将该清单称为“动态优先级列表”,以突出这个清单中内容的两个基本特征:动态浮现的,和按优先级排序的。它类似于敏捷开发中的产品待办列表,不过这里每一项内容对应着是一个机会、一个解决方案或者说一笔投资,投资涵盖的范围不仅仅包括软件研发,也包括相关设计、运营、市场投入,如下图。

图2:为各个投资方向或类别建立“动态优先级列表”

下面介绍三种常用的投资举措优先级排序方法。

1. 二象限矩阵法

关键二象限矩阵,就是以两个最重要的优先级考量因素,作为大家讨论优先级的共同语言,在两个不同维度方向上相对比较各项投资举措的优先级顺序,而暂时忽略掉其它次要因素。

图3:二象限矩阵优先级排序

选择哪两个维度绘制矩阵取决于具体的业务。例如“价值”与“竞争优势”,适用于企业所提供的产品或服务在市场中面临激烈竞争的场景;“成本”与“成功可能性”,适用于在高不确定性领域的探索创新投资;还有其他的比如“效率”与“质量”、“价值”与“风险”等。

2. 延迟成本法

如果我们以正向思考难以判断多种选择的相对优先级,经济学为我们提供了一种逆向思考的方法:如果今天决定推迟做这件事,会造成多少实际损失?即“延迟成本”。准确地说,延迟成本衡量的是一件事情被推迟带来的随时间变化的损失。所谓损失包括如下几类:

最严谨和理性的延迟成本分析是对损失随时间的变化趋势进行定量建模,绘制出曲线。不一样的变化趋势指引着企业做出不同的决策。限于篇幅,详细内容可以参考“黑天鹅”网站对此的分析。但定量延迟成本分析有其局限性:

  • 量化并不总是容易的,需要有足够的历史数据积累。比如,前面例子中的单笔交易平均金额、单客户平均收益等,投资产生的影响要能反映到这些可量化的损失,有时候这很困难,或者量化分析本身的成本过高;
  • 要求投资产生的影响有一定可预测性,这使得该方法比较适用于企业的成熟期或成长期业务。对于探索期业务,因为不确定性很高,量化预测非常困难,因而不太适合;
  • 延迟成本方法可能驱动决策者过度从财务角度做决策。以客户中心的原则,意味着从客户价值角度分析投资成效比从企业效益角度衡量更重要,包括客户体验和喜爱程度等非直接效益价值。但延迟成本方法更多是从可量化的企业效益角度考虑,容易驱动决策者过度思考短期财务收益。

即便不做定量分析,延迟成本的思维方式仍然可以帮助我们——可以采用一种定性的方法对举措进行粗略优先级排序,如下图:

图4:定性延迟成本优先级排序

它其实是一种以举措的“价值”和“紧迫性”两个维度建立的二象限矩阵。价值代表着对延迟成本高低的定性评估,而紧迫性代表延迟成本发生随时间变化的趋势。我们将两个维度各自分为三个优先级等级:

3. 关键价值要素权重公式法

“价值”是决定优先级的最重要因素,但价值这个概念不具体,什么是价值?带来收入是价值,降低成本也是价值,这是一个综合概念。为了理清思考价值的标准,我们尝试识别出了12个常见的价值要素:

图5:12个常见价值要素

这12个关键价值要素并不能覆盖所有的场景,这也不是我们的目的。目的是想给读者一个思路去思考自己的业务,然后回答“什么是价值?”这个问题。你可能会找到自己更加关心的但并不在以上列表中的要素。进行优先级排序时并不需要上面所有要素,而应针对企业自己的业务特点和当前阶段的发展策略,识别出最重要的3~4个要素,然后给每一个关键价值要素设置一个权重,就像下面这个示例:

图6:关键价值要素权重公式优先级排序

由投资组合管理的干系人或委员会,就每项举措对每一个关键价值要素的影响进行评分,得分为0~3分。0分代表没有任何贡献或影响,3分则有巨大的贡献或影响,1分和2分则介于之间。另外,为了创造价值而付出的机会成本也必须要考虑的因素之一,这里机会成本包括数字化产品的研发投入,也包括其它资源、市场和运营相关投入。如果简化一点,只考虑研发投入,则可以使用估算的人力和时间。将各个关键价值要素的得分乘以其权重求和,再除以实施成本,则得到一个粗略的优先级分数。这个方法符合精益原则,它驱动解决方案的设计者采用更简单的解决方案创造更大价值,以小批量方式投入。

该过程由业务与技术多人共同参与,需要花一些时间。企业对举措的投资决策是在一个较粗粒度的层面进行,每一笔投资都有较高的机会成本。投入一定精力对投资进行审慎的判断,让企业把有限的投资尽可能聚焦到最有价值的工作上,是值得的。

实时动态决策

从明确企业发展的愿景和目标,确定投资方向和投资比例,随时为了抓住浮现出的新机会而采取行动,以及根据行动后的实际效果决定下一步行动,甚至重新调整愿景和目标——这一系列规划和决策动作必须要持续动态地进行。传统以年为周期的年度规划和预算显然无法满足这一要求。建立一个清晰的动态决策体系是方法落地的关键。数字化企业要激活规模化创新应尽量简化决策层级,以一种扁平化的治理结构赋予团队自主行动的能力。

1. 高层管理团队(Executive Team)

在企业层面,这个团队是CEO、CIO及其核心高管团队;在业务领域或事业部层面,这个团队则是业务总经理与其带领的管理团队,以及需要汇报的上级。高层管理团队的职责是明确业务愿景,制定战略和目标,设定投资方向及投资分配模型。这个团队可能为实现目标提出一些重要的想法,但尽量避免直接参与设计和指挥行动;而是通过建立合理的成效指标、并持续审视数据来了解实际情况,在成效进展偏离或不理想时介入,与下一级分析根因并支持其寻找解决方案。

2. 价值实现办公室(Value Realization Office)

在整个公司,每一个业务领域或独立平台产品,相应地都需要有一个团队来承担对数字化投资进行动态组合管理的职责——即“价值实现办公室”。这有别于传统以流程和资源导向的项目群管理,这个团队是以价值与实际成效数据为导向,进行持续评估与决策,致力于从全局实现价值最大化。其具体职责包括:

  • 建立和维护完整的投资组合视图,协商举措合理的成功衡量标准;
  • 实时或定期对包括新浮现出机会在内的所有举措,进行优先级排序;
  • 持续跟踪所有进展中举措的进度和风险;
  • 定期审视举措实施后的实际成效,以数据驱动决策后续行动,包括继续扩大优化、调整方向或终止投资;
  • 以数据方式将进展反馈给高层管理团队

该机构除了日常的跨团队协调沟通,确保成效衡量的数据落地,会定期召集相关干系人进行会议,完成以下三件事:

  • 回顾近期交付完成举措的反馈,审视运营数据,从而决策后续行动;
  • 评审新提出的想法与举措,与其它现有队列中的举措进行优先级排序,或调整;
  • 审视当前及近期的版本规划,根据上一步的结论对后续计划做恰当调整;

这个会议我们称之为“定期价值评审会议”,类似一些互联网公司定期进行的运营决策会议:

  • 以近期运营数据、新想法及举措分析为输入;
  • 参与者包括价值实现办公室组织者、举措负责人、产品经理、市场和运营负责人以及技术专家,可能也会邀请高层管理代表或投资人参加;
  • 以一个合适的频率进行,从两周一次到一个季度一次,越是动态不确定性的环境下越需要频繁地进行。

3. 交付团队(Delivery Team)及可视化投资组合

交付团队即实际负责将举措实施的虚拟或实体团队。交付团队以最有效地达成可衡量的成效目标为原则,采用设计思维的方法,在产品或解决方案的具体设计和实现上自主进行决策和实验,而不是被动地接收命令和需求。同时,确保将反应成效和进展的数据统计和呈现出来。

有效进行投资组合管理,需要可视化管理:要让每个提出想法和解决方案的负责人,不仅仅只了解自己的工作,也了解其他人在做什么以及和自己有什么关系;理解全局优化而非局部博弈;并让管理者实时了解各项举措的计划和进展,从而能够实时进行协调决策并提供支持。一个良好的实践是,采用看板方法将整个投资组合可视化出来,提高管理透明度。如下图所示,选择一个众人容易看到的地方,在一堵平整的墙面上,将整个领域或产品内投资组合的全貌展示出来,持续更新内容和状态。

图7:可视化的动态投资组合管理看板

看板左侧是愿景、业务目标与各投资方向的举措动态优先级列表,而右侧是举措从分析到获得反馈的端到端价值流。遵循“精益看板”的原则,有必要对举措设置在制品数量限制从而让投资更聚焦到高价值举措,让想法快速流动,尽早获得成效反馈。

总结

综上所述,企业的业务发展与创新要能快速响应市场变化,并最大化投资成效。这需要建立一种轻量级的、以价值和成效衡量为基础的持续动态投资决策过程,致力于缩小每一笔投资的规模,基于快速反馈、持续小批量增加投资或停止投资。企业必须以这种方式来替代传统以年度预算为代表的长周期、大投资的创新方式,从而成就“以客户为中心、高响应力”的数字化企业。


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重新思考颠覆式创新

[摘要]

20年前,颠覆式创新(Disruptive Innovation)在《创新者的窘境》一书被提出,此后一直成为科技界从业者津津乐道的概念。20年后,市场环境已经发生了巨大的变化。颠覆式创新理论,是否依然有效?那些被津津乐道的「颠覆、或被颠覆」是否夸大其词?创新的蛮荒时代过后,让我们回到经营的本质,不盲从,透过经济学原理,我们一起来深度思考创新的真正意涵。

Clayton Christensen被认为是最伟大的企业管理思想巨匠之一,1997年其所著《创新者的窘境(The Innvator’s Dilemma)》至今仍被科技界奉为圭臬。正是因为此书,使颠覆式创新(Disruptive Innovation)成为几乎所有科技界从业者津津乐道的概念。

于是,各类创新咨询层出不穷、以此为生的「创新咨询师」、「创新教练」振聋发聩地喊出「不是颠覆别人、就是被颠覆」、「不创新、毋宁死」的口号——来自埃森哲的咨询师Larry Downes甚至将颠覆式创新升华为「颠覆大爆炸(Big Bang Disruption)」,网站上的标题是:Big Bang Disruption: The innovator’s disaster(创新者的灾难)。

当原来的「窘境」变成了「灾难」,颠覆式创新理论在将近20年的时间里到底发生了什么?为何这个曾经影响了许多企业管理者的理念到如今变成了咨询公司「咋咋呼呼的咆哮」?回答这些问题,重新思考颠覆式创新很有必要。

窘境

理解「颠覆」要从「窘境」开始。「窘境」的意涵是「进退维谷」,Christensen认为,企业的衰落不在于管理者做了错误的决定,而往往是因为他们做了正确的决定

Doing the right thing is the wrong thing.

许多现在看起来成功的产品或服务,在当时看起来并不符合正常的商业逻辑:例如IBM不可能选择进入个人电脑领域,因为小型机市场依然是最具商业价值的市场,在那时,个人还没有对于电脑的需要。

这便是创新者所面临的左右为难的境地:我们该如何看待目前还不存在的市场、不成熟的技术、不盈利的业务?不做,错过了时机;做了,却面临现有业务的阻力。

与此同时,颠覆性技术正在不断接近市场的拐点。当技术和市场同时成熟的时候,那些在市场上率先使用更新技术、推出新产品和服务适应市场变化的企业,会从行业底端不断向上吞噬市场份额。

成功逆袭的,便称之为颠覆者(Disruptor);相反被拉下神坛的,称之为被颠覆者(The Disrupted)。而沸点何时发生、哪个技术会突破沸点、市场会如何变化、谁会扮演颠覆者的角色,我们都不得而知——举棋不定的,则是身处窘境中的创新者。

创造和破坏

人类执着于解释「创造」与「破坏」的关系,就像痴迷于思考生死一样。在印度教中,湿婆神(Shiva)同时是毁灭者又是创造神,这被广泛认为是西方政治经济学中「Creative Destruction(创造性破坏)」的灵感来源。

《共产党宣言》中马克思将资本主义之所以兴盛的秘密解释成「不断生产和消灭财富」,而持续发生危机的原因也正是因为「不断生产和消灭财富」。

至1942约瑟夫·熊彼特在所著《资本主义、社会主义和民主》一书中发展了马克思主义的理论,正式提出「创造性破坏」这一理论,到后世,大部分自由主义经济学家认为,资本主义的活力正是来源于「资本主义内在破坏性创造的革新机制」。

图:熊彼特

熊彼特相信,创业者的创新是经济增长的颠覆性力量,其颠覆的对象是享有已有市场的现有技术、组织形式、法规、以及经济形态。

因此颠覆式创新的理论框架依然延续着「创造性破坏」的规律,只是从技术的角度尝试解释这一规律发生的成因。

「破坏和创造的循环往复」来自于马克思对资本主义本质的解释,并第一次让人们开始思考创新本身对于经济增长意味着什么,而以信息技术革新为基础的第三次工业革命的到来,第一次让人们意识到「创造性破坏」的残酷一面。

创造的阵痛

标准普尔500(S&P500)公司的平均生存年限从1935年的90年降到了2014年的18年,按照目前的速度75%的S&P500公司将在2027年消失。

(图:标准普尔500(S&P500)公司的平均生存年限)

资本主义曾经的繁荣让人不由回想起马克思在1848年《共产党宣言》中对资本主义天然危机的描述:

在这些危机中,不仅仅只是现有的生产,甚至以前的生产所得,都会间歇性地被摧毁……社会会突然回到一个短暂的野蛮时代(Barbarism)

颠覆式创新正是在这样一个历史阶段中被提出。最著名的磁盘存储领域案例正是在当时阵痛最明显的行业,其中提到的希捷(Seagate)公司,正是被颠覆式创新颠覆的公司之一。而Jill Lepore在2014年6月23日《纽约客》封面文章《The Disruption Machine》中尖锐地指出:

事实上,希捷科技并没有因颠覆而倒下。1989年到1990年期间,希捷的运营收入达到24亿美元,几乎是在美国其所有竞争对手加起来的全部……去年(指2013年)希捷销售了20亿支硬盘,而Christensen所提到的颠覆者早已不在。

这篇文章也成为2014年开始人们对于颠覆式创新进行质疑的焦点。

质疑的焦点

颠覆式创新理论所依赖的案例,有一些不符合真实发生的情况。除此之外,现实中,许多被认为具有颠覆性的商业模式,也并不符合其理论框架的定义。

例如,Christensen在评价苹果的iPhone手机时说:

iPhone只是诺基亚的延续性技术,他们只是在造更好的手机。而理论预测苹果将不会在iPhone上取得成功……这并不是一个颠覆式的创新。历史会给出答案,它成功的可能性将非常有限。

Christensen在2007年接受了新闻周刊(BusinessWeek)的采访,采访者问到:

您的书中着重描述了因为技术而产生颠覆性创新,然而现在当我们谈创新的时候,范围已经更广,例如商业模式、流程、和客户体验创新。

Christensen教授回答:

是的,我在写《创新者的窘境》时,头脑中确实只思考了技术,并只在技术方面寻求解释。因此我在最初称它为「颠覆式技术」,后来发现这是有局限性的……在《创新者的解决方案》一书里,我把它称之为「颠覆式创新」,在之前将它打上技术标签是不正确的。

这成为Christensen教授理论一个重要瑕疵,即没有考虑到消费力量的转移。在最初的理论中,几乎所有研究的对象都是针对企业的市场,例如小型机、存储磁盘等等,企业市场最重要的特点是「购买者的理性(Rational Purchasers)」,理性的重要评价值是「回报率」,而颠覆者所擅长的,是提供更高「回报率」的产品,依此反转整个行业格局。

而我们很快进入了「消费者时代」,大部分的企业开始直接面对终端消费者——「非理性的购买者(Irrational Purchasers)」,那么「产品的回报率」就变成没那么重要的选项,而更多关心用户体验、品牌、社会资本等,这也是为什么苹果并没有使用任何颠覆性的技术,却依然依靠iPhone取得了巨大的商业成功。

对理论的演绎

颠覆式创新在当时的经济环境下有着合理的逻辑:

  1. 某个行业发生了巨大的变革——技术开始出现多样化并快速成长——如针对市场上多种计算机,不同类型的存储技术快速发展,让现有存储企业不知所措(下图是磁盘性能和市场需要的变化);
  2. 行业中出现了重新洗牌,有些公司正在走向衰落; 衰落的往往是那些没有抓住颠覆性技术、并将其商业化的公司,但在当时他们并没有做错什么;
  3. 企业应该制定合适的战略,关注那些依然处于成长期的市场需求和技术,并紧盯行业中那些敢于创新的小型企业。

(图:磁盘性能和市场需要的变化

理论的大部分在于解释在当时环境中,看起来如日中天的企业为何走向衰败,而那些看起来不起眼的公司,为何能够脱颖而出。它所表达「为何衰败或突然成功(Why)」,多于「如何成功(How)」。

而在后来的解释中,一切创新都被标注成「颠覆式」,已经很少人关注理论产生的背景和指导意义,而是陷入一种「莫名其妙的兴奋」,一时间「颠覆」这词开始大量出现,特别在创业圈里。

而各种「创业成功学」和「科技成功学」作家们更是打造了「奇点」这个概念——颠覆可能在我们想象得更早的时间里发生。「奇点」配合着「颠覆」让人们早就忘了经济学原理和管理的本质,执着地崇拜着「科技时代的宏大叙事」、紧紧跟随在Kevin Kelly、Peter Thiel、以及作为低配版的罗振宇的周围,内心戏丰富地阅读着每一篇冠以颠覆的报道,由衷相信每个点石成金、反转世界的想法,并默默点赞。

颠覆式创新理论是否还有效

「颠覆式创新」帮助我们理解了20年前信息技术爆炸早期,技术和产业的关系;让现代企业管理者开始思考科技对于商业的破坏性作用,现有模式对于未来发展的约束;让人们开始思考运营和技术的相互牵制作用,并重视那些市场中不起眼的竞争者。

然而20年后的今天,市场环境发生了巨大变化:

  1. 从质量和效率转向服务和体验;
  2. 从对公、更趋向理性的业务转向于针对非理性消费者的业务;
  3. 全球化带来的全球智力资源的重新分配和流动;
  4. 资本运作的活跃,使得企业可以更容易通过收购和兼并获得科技能力。

很多企业事实上也在执行颠覆式创新中所提到的实践,我们看到越来越多的公司正在实现业务和技术的整合——如Digital作为一个独立部门的出现。

越来越多的科技企业并购,例如BMW、Daimler、Audi对Nokia地图业务的并购

越来越多原生态的、循序渐进的、而不追求爆炸式的创新,例如波音787 Dreamliner采用更高舱内气压的演进性创新。

另一方面,被我们奉为经典的「颠覆者」们也没有像想象中那样颠覆一切,全球麻烦不断的Uber、Airbnb们依然还没有证明自己,风风火火的电商也并没有像几年前预测的那样彻底让实体零售走向死亡,我们还有什么理由相信那些「危言耸听」和「夸大其词」的「盛世危言」?

写在最后

每个时代都不缺乏时代的「解释者(Storyteller)」,人们也需要更简单的方式理解现在和未来,然而利用人们对于成功的渴望,通过「恫吓」和描绘一个「赢者通吃」的世界,美其名曰「脑洞大开」,实际上是机会主义者的投机。

创新本身的破坏性是经济学原理决定的,无论颠覆式创新是否存在;颠覆不是企业发展的目的,成长才是;被颠覆也不是企业衰落的原因,成长不足才是。

Christensen教授的颠覆式创新理论(以及其他基础理论)是我们对人类经济行为优秀的思想总结,它依然是熊彼特「创造性破坏」理论的延伸,而将其作为「万能药」售卖,是不负责任的。

延伸阅读

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数字化创新中的设计

[摘要]数字化创新领域的核心在于设计,而设计的难点在于深入发掘用户的潜在需求,及更广泛的人员协作。在这个领域有什么方法和实践呢?

“创新不是由逻辑思维带来的,尽管最后的产物有赖于一个符合逻辑的结构。”—— 阿尔伯特·爱因斯坦

创新是一个大家又爱又恨的事物,在这个不断涌现新生事物的数字化时代,大家都希望自己成为下一个“黑天鹅”的缔造者,都害怕自己成为被颠覆的“受害者”。而伟大的创新仿佛都要站到悬崖边才能发生,所谓混沌的边缘(Edge of Chaos)是创新的摇篮。这个边缘却是我们大多数人都不会愿意身处的境地,这也就形成了创新的悖论。

数字化时代的另外一个特点是持续降低的创新成本,从一个想法到一个可以为用户所使用的产品的制造时间在被不停地压缩着。Google和Amazon这样在互联网时代诞生的企业,甚至将新功能的发布做到了一年好几千万次。整个产品的制造过程在新科技的推动下,变得越来越自动化和智能化,创新者最重要的核心能力变成了设计。现代用户已经不接受工程思维下可以工作的“样品”了,有“爆点”的MVP思维成为了产品设计者对用户的基本尊重,召开一个产品发布会如果没有“one more thing”压阵都会显得苍白无力。

在下文中我们就一起来看看数字化时代的创新设计带来的主要挑战及对应的策略实践。

以用户为中心的不确定性

数字化产品的设计有一个基本原则就是“以用户为中心”,与之相对的是传统的以产品(服务)为中心,自古就有“好酒不怕巷子深”。这个转变是数字化时代的一个显著标志,意味着服务模式从过去用户找服务的“PC”模式,转变到现在的服务跟着用户走的“移动”模式。从表面看不管哪个模式,咱们产品设计都得做到用户满意,但实质上这两种模式对“用户满意”的定义存在着很大的区别。

在PC模式下,用户带着自己明确的述求,如查询一个感兴趣的商店,找到一台可以提供这个服务的电脑,然后访问你提供的服务完成自己的查找。在这个过程中,作为服务设计者需要做的是让你的用户感受到服务的高效,比如根据用户提供的模糊信息就能够组合出可能的匹配,甚至根据历史数据智能补全查找。如何能够更加高效的完成用户的原始诉求,就是“用户满意”的定义。

当我们来到现在这个数字化时代,如果你仅仅关注上面的满意度,那么你很可能连生存都无法持续。每个用户的智能手机里,在每一个常用领域都会有好几个同质应用,能够满足用户的基本诉求。就拿“查找感兴趣的商店”这个常用需求来说,我们都可以轻松列举出一打应用。这个时候,好的产品经理都会去探究这个诉求背后的动机是什么,用户为什么想要找这样一个商店——是某人生日临近希望采购礼物,还是最近朋友圈的流行触动了购物神经?当今这个时代,消费者并不是一定要到商店里,才能体验自己想要的东西,虚拟现实已经能够让用户足不出户就完成对新事物的体验了。于是我们看到设计上更加端到端的思考,追溯用户产生这个诉求的源头,并抱着颠覆性的态度去挑战我们的惯性思维。

图:产出案例,ThoughtWorks通过更加场景化的Service Blueprint来分析针对特定用户的服务设计(点击查看清晰大图)

在这种思维模式下,用户无疑是幸福的——可能连用户自己都还没意识到的问题,设计者们都已经悄然解决了,而且还不断创造出新的生活便利,给用户带来惊喜。但对于我们设计者来说,实际上却是非常挑战的——面对的问题域从原来确定的服务范围变成了现在前后延伸的探索,面对着更多的不确定性。Slack这样的协同办公平台,却诞生于一个手游开发公司,这样的事件越来越多。当我们尝试着去深挖用户每个诉求背后的意图时,不同的设计者针对不同的用户可能产生截然不同的方案,于是在同一个领域里我们看到很多的细分和创新,即使在最常见的如短视屏分享领域,我们也看到了从美拍到抖音的不停演进。

这种“以用户为中心”带来的不确定性,虽然给设计者们带来了挑战,但对于我们这个时代来说,却是美好的——因为这样的不确定性,赋予了我们创新所需要的“边缘”。

发散思维应对不确定性

生在这个创新的时代,不确定性是我们必须学会去驾驭的,但我们从小到大的学校教育却很大程度上限制了我们的认知。从简单的数学计算到复杂的物理化学,我们一直在学习着各种确定性的定律,并尝试着在遇到问题时应用这些定律来解答。

然而,这个时代下的设计是不存在教科书式的定律的。即使乔布斯的设计理念,也并非是金科玉律,iPhone也没有能够坚持他的3.5in 屏幕大小,更不要说未来可折叠屏幕出现后会有完全不同的用户需求。显然,我们在学校建立的学习模式失效了。如何设计,并没有现成的解决方案可以供我们参考。

那么如何应对这样的不确定性,从而产生创新的设计呢?答案其实很简单,学会发散思维。这里的发散思维有以下几个特点:

  • 挑战问题本身:我们应该避免把 “用户说的 … ” 当成问题本身。用户对问题的描述常带有一定的随机性,在数字化这个虚拟世界里更带有很大的想象成分。所以好的设计师都会告诉你,用户其实并非很清楚他或者她真正想要什么。花时间来分析问题本身是必要的,针对一个错误的问题,设计再好的解决方案也只会让情况变得更糟。
  • 拥抱多种设计:在高度不确定性的情况下我们希望看到不同的设计,从而能够加深我们对问题本身的理解。在用户没有亲身体验的情况下,我们从用户那里得到的任何设计反馈,只能当作假设,而假设是需要被验证的。数字化场景下,得益于技术的持续进步,我们会看到针对一个用户需求的多种设计,往往都会被做成原型来进行真实的用户测试,通过测试收集反馈数据,来作为设计决策的依据。
  • 尝试协同设计:战胜问题不确定性的另外一个好办法,就是动用更多的大脑。我们都知道在形成一个有效的讨论时,集体智慧往往会达到1+1 > 2的效果。当然这里有两个先决条件:一是我们能够为每个人创造独立思考的空间,不至于每次都是屋子里“最聪明”的人完成所有决策;二是我们都能够抱着感激的心态,去看待每个人思考方式上的差异,认可这种差异是我们能够产生更大集体智慧的基础。这样的要求反过来也制约了我们每次讨论小组的规模,比如10个人以上时,你会发现很难满足要求——给每个人独立思考时间,太多的思考方式差异造成很难达成基本的共识,大家很快变得烦躁,整体时间被拉长,以至于造成浪费。如何协同本身是一个很值得深入讨论的话题,基于多年的实战经验,ThoughtWorks也把这样协同设计实践进行了提炼,包含在了现在很多企业和组织都采用的数字化产品能力框架中。

学会发散思维,能够帮助一个团队和组织去认知这个时代的不确定性,而正是这样的发散思考才会产生创新的想法和设计。这样的例子在我们身边已经变得常见了,一些产出的设计甚至会让我们感动,比如为乡村留守儿童设计的智能纽扣,为盲人设计的智能手杖。在这些设计中,如果设计团队没有花功夫去理解问题本身,不去持续发散可行设计并持续验证,是不可能最后找到这样创新的解决方案的。

没有唯一真理的用户体验

当我们通过发散思维找到可行解决方案后,就需要真正设计出用户可以使用的产品和功能了。假设我们对设计问题本身的认知是准确的,这个时候设计是否成功就取决于用户体验了。用户体验在互联网时代已经被提升到了最核心的位置,以至于类似腾讯这样的互联网公司的任何产品讨论,都需要围绕着用户体验展开。

谈到用户体验,仿佛人人都能谈出一些自己的观点,甚至原则,但体验本身却是非常主观的。举个例子,我们经常都需要将文件从手机传送到电脑上,这样的一个简单需求其实已经有很多的设计实现了——作为苹果手机和电脑用户,有不少人可能和我一样都喜欢“隔空投送”这个功能,使用习惯上类似于拷贝和粘贴。而我的家人却不喜欢这样的设计,感觉这个功能本身是“隐藏”的,每次都需要思考怎么找到这个功能,相比之下她们更喜欢微信的“文件传输助手”,每次只要在电脑上登录微信客户端,在手机端就会出现这样一个文件夹标识。

我们身边这样的例子比比皆是,有兴趣的读者可以问问身边同事和朋友们对摩拜和ofo两种单车设计的体验,你会发现很多非常有意思的独特观点。这说明在用户体验上,我们是找不到客观真理的,当一部分人嘲讽苹果AirPods是断了线的耳机时,在另一部分人中却成为了时尚。坏的设计或许是容易共识的,但好的设计却仁者见仁、智者见智。评判用户体验的好坏,由此也变成了一件相当难以达成共识的事情。

对于设计师来说,不仅仅是设计问题和挑战的识别,还需要一个具体的设计方案来落地交付给用户。用户不可能为了解决一个问题同时上两套解决方案,让用户同时戴上两幅耳机无论如何都是最差的体验。如果用户体验是主观的,那么,是不是就无法做出更好用户体验的设计呢?

收敛思维聚焦用户体验

在具体设计选择时,我们必须想办法让团队就用户体验达成共识,这显然是一个漏斗收敛过程,重要的是建立筛选的原则和方法。我时常举的一个经典案例,是2007年的第一代iPhone。它缺乏了对于我来说最基本的短信群发和文字拷贝功能,直接造成的后果就是我在新春发拜年短信时根本无法使用。就这样的设计选择,到底是明智之举,还是瑕疵失误,是我最爱问大家的问题。

显然,乔布斯是经过了缜密思考的,毕竟iPhone作为一个跨时代的产品是颠覆性的。那么是什么原则让他第一次发布时放弃了这两个对于我来说很重要的功能呢?答案其实非常明显:用户! 2007年第一代iPhone不是为我、或者说中国用户设计的,针对的北美用户当时少有像我们这样依赖于短信交流的,对他们来说手机更多是用来打电话的。

所以在我们具体设计选择时一定要认准核心用户,明确目标群体的诉求,从而能够更有针对性地设计用户体验。设计上最难的就是取舍,而取舍里最难的就是选择用户。这里的一个核心原则是不要贪多。很多团队分析核心用户时,想方设法纳入更多可能的用户群体,这实际上是在“自欺欺人”——因为良好的用户体验一定是非常有针对性的——别忘了,在这个数字化时代,我们的服务是围绕每个用户个体的。

当我们锁定核心用户后,需要更仔细的分析用户可能的使用场景,找到核心用户的核心使用场景,这同样是一个收敛过滤的过程。比如前文提到的AirPods,如果是为了运动场景设计的,可能就不会是现在这样无绳设计了。用户的使用场景决定了他们的体验和感受,在嘈杂环境里听音乐和在会议室里打电话,需要的良好体验是截然不同的,从而驱动出来的设计也会是不同的。

在收敛思维下,我们应该学会以下的思考方式:

  • 价值驱动:不论用户、还是使用场景的取舍都是一个非常困难的决策过程,在我们协同设计的要求下,团队(甚至包含用户)达成共识是这个过程最重要的产出。由于个体的思考方式差异,大家看待问题的视角不同,想要形成共识就必须遵守一定的设计原则,而这样的原则提炼本身是困难的。我们能够确定的最重要的原则是整个收敛选取的过程都应该从用户价值出发,在选取核心用户时明确哪类用户会得到较大收益,同理哪些使用场景会给用户提供最大的价值。
  • MVP设计:作为精益思想的应用,《精益创业》中的MVP很好的表达了以用户为中心的产品规划方法。MVP的核心实质是从工程思维到用户思维的转变,如下图所示,在追求快速用户反馈的“小”产品规划中,每次都能够思考那个让用户感受极致愉悦的“one more thing”。产品设计同样应该采用这样的方式,纠结于基本功能的“完备”而忘记了真正的客户价值,是我们在收敛过程中最大的敌人。

(错误的MVP模式【左图】;正确的MVP模式【右图】)

学会收敛思维能够帮助一个团队和组织去驾驭设计过程中的不确定性,把有限的精力和时间集中到最高的客户价值点上。数字化时代的创新,必须关注用户体验,小到已经普遍的“点赞”,大到刚开始流行的“刷脸”,所有能够为用户所喜爱的设计都需要经过严格的筛选和验证。而数字化技术的进步给了我们越来越多的设计可选项,如何有效收敛就成为了一个关键设计能力。

(图:ThoughtWorks从快速低保真原型,到中保真线框,到高保真视觉及可执行MVP的完整实践示例,整个过程以天为单位进行快速迭代。)

设计思维驱动创新设计

我们大脑左半球是指挥逻辑推理和语言表达的,右半球却具有空间、形象的思维功能。理论研究及实践都证明,在创造性思维中起重要作用的思维形式大都是非逻辑性思维,主要由人的右脑控制。

在我们的发散过程中需要很多右脑的能量,而在收敛过程中左脑的逻辑推理发挥着重要作用。当然这并不是说我们的整个设计过程分成了前面的右脑发散部分,和后面的左脑收敛部分。实际上在我们的每一个设计环节和实践过程中发散和收敛是快速交替进行的,比如我们在定义核心用户的时候,首先是采用发散的思维找到可能的用户分类,然后才是从价值及其它维度去收敛核心的用户群。下图是ThoughtWorks在实践过程中的4D模型总结,已经为很多团队和组织在实际产品设计过程中所采用。

(ThoughtWorks设计思维4D模型)

从创新设计角度看,我们采用的发散收敛方法实际是把设计思维(Design Thinking)付诸于实践。设计思维现在已经广泛应用于创新这个具有高度不确定性的领域,而在数字化领域,我们更是将这样的基于解决用户客观问题的思维方式作为我们设计的基础,从而能够在用户、业务和科技三者之间达成平衡,不仅让创新发芽,而且能发展成为规模化业务。

数字化创新领域的核心在于设计,而设计的难点在于洞察用户,及更广泛的、跨领域的协作。我们相信创新设计这个领域,将产生更多的方法和实践,让我们共同前进!


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