三步驟，找出成功的創新點子

即使執行得當，高達八成的新產品仍註定在市場上失敗，主要原因在於，一開始對市場的設想就不正確。如何從眾多點子構想中，找到「對的它」？

你腦中現在正有一個創業構想、一個新產品點子，或一個新服務的雛形，你感到相當興奮，仿佛能看見成功到來的那一天，正滿懷憧憬地想將產品推向市場。
 

「且慢！」管理顧問沙弗亞（Alberto Savoia）向你大喊，這時，請先聽聽他的親身經歷與建議。
 

根據尼爾森（Nielsen）的研究，每年高達八成的新產品成果都不如人意，若非「失敗」、「大失所望」，就是「取消」等。你可能會想，自己也許就是那兩成的幸運兒，因為你的產品真的很好，實力也比人強。
 

沙弗亞和你一樣，也曾認為自己會是幸運兒，有豐富的經驗和能力，而且準備充足，就算失敗一定也是別人的問題。一直到他創立的某家公司慘遭滑鐵盧，他才認清事實。
 

在這之前，沙弗亞功績彪炳，他在昇陽電腦（Sun Microsystems）與谷歌（Google）草創時代，就加入團隊。他曾是谷歌的首位工程部主管，領導團隊推出關鍵字廣告（Google AdWords），為公司帶來驚人收益。
 

之後，他以三百萬美元創立了一家新公司，轉手時以一億美元被收購。接著，他也是按照同樣完美的創業流程，有強力的團隊與金援，結果卻失敗了。
 

於是沙弗亞埋頭研究導致產品失敗的原因，鑽研多年後，他發現了一個慘痛的事實，那就是，大多數新產品都會在市場上失敗，即使執行得當。他稱之為市場失敗定律（Law of Market Failure）。還記得谷歌眼鏡嗎？事實上，如果一個新產品專案執行得當就會成功，那麼像是谷歌這種實力與財力皆雄厚的公司，就永遠不會有敗筆了。
 

這些產品就是「錯的它」（The Wrong It），也就是即使執行得當也會失敗的新產品點子。這些錯誤的主要根源在於前提（premise）；當你對市場的假想不正確，無論產品設計、製造或行銷做得多好，都不能打動目標顧客，產品自然失敗，就像可口可樂公司當初飽受批評的新配方可樂（New Coke）。
 

為了對抗市場失敗定律，沙弗亞研發了一套實用方法，來找到「對的它」（The Right It），也就是前提正確，只要執行得當便能成功的產品點子。除了在史丹福大學等各大機構講授這個方法以外，他最近推出新書「找到對的它」（The Right It），在書中介紹了這個概念與方法。
 

這套方法主要由三個步驟組成，首先，以思想工具釐清腦內模糊的產品點子，設立清晰而可測試的假想；接著製作前型（pretotyping），迅速、低廉地測試這些假想，蒐集必要數據；最後再運用分析工具，解讀所蒐集的數據，判斷這個產品點子是不是夢寐以求的「對的它」。
 

對的數據才有對的它
 

首先，要確認一個產品構思是否會獲得成功，就必須先有相關資料可證明，我們對市場的假想是正確的。這聽起來很像廢話，你可能會疑惑，怎麼可能有那麼多人基於錯誤的前提，而推出被市場排斥的產品？他們不會進行市場調查嗎（例如焦點團體訪談與問卷調查）？他們當然會，但這就是問題所在，因為經過這些方式所獲得的資料其實很薄弱。
 

沙弗亞表示，這些資料所蒐集到的，不過是人們空想的「意見」而已，不但主觀，也容易受個人偏見所影響，就算是專家也是如此。況且，人們在未實際體驗產品前，往往無法預測自己會如何反應。消費者在市調時熱情地表示，「如果這產品上市我肯定會買」，多半只是他對於腦海中描繪的產品形象，所產生的反應。更別說，在不用為發言付出代價的情況下所做的承諾（包括社交媒體上按讚或留言），往往沒有價值，因為這不保障未來會兌現。
 

因此，在判斷一個產品是對的它或錯的它時，不能仰賴人們的空想或空口白話，你需要具體的數據，數據永遠勝過意見。而且這些數據必須是自己的數據：由自己謹慎地測試、篩選與分析，以求得到新鮮、可信、具數據顯著性，而且與自己最相關的結論。
 

沙佛亞稱自己蒐集的數據為「尤達數據」（Your Own DAta，即YODA），如同電影星際大戰（Star Wars）中強悍的尤達大師。它代表的是，在判斷產品是對或錯的它時，尤達數據勝過他人的意見與數據。
 

想要產出尤達數據，你必須讓數據的取得對象願意付出某程度的代價，來驗證他的誠意跟數據的信度。最基本的就是請對產品有興趣的人，付出金錢代價（例如訂金），或是個人資訊（像是電話號碼）、時間（參加產品說明會）等等。

對抗失敗定律的利器
 

尤達數據是判斷產品點子對與錯的關鍵，想要獲得尤達數據並得到結論，就要先測試產品點子，然後分析數據。在這個過程中，會使用到以下三種類型的工具：

1.思想工具

在測試產品點子以前，我們必須先釐清具體的測試內容，因為一開始我們腦海中的產品點子，常是模糊而且充滿主觀設想的。
 

第一步是建立本身的市場參與假想（market engagement hypothesis，即ＭＥＨ），也就是我們期望市場會如何回應此產品。假設你的產品點子是「隔夜壽司」（second-day sushi），那麼你的ＭＥＨ就可能是：「很多人都會買沒那麼新鮮的壽司，只要價格夠便宜。」
 

接著我們要將這初步的假想，進一步具體化，並量化。此時採取的第二步是，套用「至少Ｘ％的Ｙ會Ｚ」這個公式，寫出明確的ＸＹＺ假想（XYZ Hypothesis）。Ｘ代表你目標市場的比例；Ｙ是該目標市場的具體形容；Ｚ則是你期望該市場會如何回應此產品。你的ＸＹＺ假想可能是：「至少兩成的包裝壽司買家，會嘗試隔夜壽司，只要它是一般包裝壽司的半價。」
 

但此時我們的規模還太大，不便於設計實驗，必須將上述假想縮減到「樣本仍具代表性，但可以快速且低廉地測試」的規模，也就是將上面大寫的ＸＹＺ假想轉化為小寫的ｘｙｚ假想。一個可能的ｘｙｚ假想是：「今天中午在庫巴咖啡廳買包裝壽司的人，至少有兩成會選擇隔夜壽司，只要它是一般壽司的半價。」

本文未完，全文請見EMBA雜誌392期