創新者，你是怎么使用數據的？

　　上周，我橫跨美國，跟四家世界百強公司會面。這四家公司的年收入總計3千億美元。我們的討論經常被一個共同的主題打斷，那就是怎樣才能最好地利用數據來支持創新?！　?/p>

　　我對這個問題特別感興趣：“我怎樣才能知道我已經有太多的數據了，我可以停止做調查了？”　　

　　如果你經常讀我的文章，你可能會猜出來我是怎么回答的：如果你已經在思考這個問題了，那么很有可能你已經有太多的數據，需要把你的注意力轉到分析這些數據上了。　　

　　過去的一年里我在創新的應用方面花了很多時間，幫助我們的風險投資機構發現并守護有巨大潛力的機會，幫助我們的孵化團隊為振奮人心的成長型業務打下基礎。幾乎所有這些努力都沒有涉及大規模的、詳細的量化研究?！　?/p>

　　不是說這些研究不能提供洞見。只是這些研究大多受到資源的限制，而且很明顯，團隊從跟客戶交談、開發原型、與客戶分享原型、填補主要領導團隊的空白等活動中取得的收獲，比從枯燥的數據中獲得的更多?！　?/p>

　　這些團隊進行了無數的調查——比如與現在和未來的客戶進行定性討論或者判斷人們對特定想法的反應的快速調查——這些調查都是有明確重點的，其結果能很快融入到戰略計劃中去。　　

　　當然，像我上周會面的這樣的大公司比剛起步的公司有更多的富余資金。從核心業務中流出的資金可以投資到試驗性的機會上。如果運作得當，可以幫助公司優化現有市場，或者找到原本會隱匿起來的機會。　　

　　不幸的是，許多公司并不是這樣進行調查的。相反，他們一次次地做量化調查，想把調查當作安全毯（寫調查報告用的紙厚得足以取暖，即使是在寒冷的冬夜！）這讓我想起了溫斯頓·丘吉爾說的話：“數據的作用就像電線桿對醉漢的作用一樣，更多的是支持，而不是照明。”　　

　　我的建議是，看看你的公司最近啟動的10個項目，比較一下這些產品和服務的實際效果和啟動前期望的效果的不同。很有可能最好的結果也是相似之處不大，特別是那些以“我”開頭的創新觀點。這進一步說明你應該把資源從量化研究轉向其他形式。　　

　　我并不是不喜歡數據。我實際上是數據獵犬。唉，我的學士學位是經濟學，碩士學位是工商管理（MBA）。我確實認為像托馬斯·達文波特（Thomas Davenport）這樣的作家所說的“以分析取勝”的觀點是正確的——聰明地利用數據能夠成為一種競爭優勢。　　

　　但是我看到太多人把具體的數據和事實搞混了。你不能確定一個市場機會真的存在，除非一個真正的客戶認真考慮了你的想法，并愿意花點錢或時間來獲得這項產品或服務。而且你還是不能完全確定，除非那個客戶認為你的產品或服務有價值，他還愿意繼續使用，并把它推薦給朋友，并再次購買?！　?/p>

　　最后我提一點打破“分析／無效”（analysis/paralysis）這個怪圈的建議。在你做任何調查之前，確定你理解并能清楚地解釋你為什么要做這個調查，你期望發現什么，你用這些結論來做什么。也許這能幫助你在走近數據這根“電線桿”時，稍微清醒一點。