在笔者看来,创新思维往往更多体现在对用户需求的理解。合理地提出需求,往往是创新活动中最具智慧的活动。
古代有个人,正在急速地奔跑。他的脑子里产生了一个需求:如果能生出一双翅膀该多好啊。即便是来到今天,这个需求也是没办法满足了。但是,他真正的需求可能只是想跑得更快一点。所以,如果同样的事情发生在今天,他的愿望可能是尽快找到一辆出租车。但为什么要跑呢?或许他只是为了传递一个信息。所以,如果事情发生在今天,只要打个电话就可以了。
在创新过程中,“需求”本质上是个开放性的问题。但是,人们在描述“需求”时,往往附带对“方法”的描述。这样,当人的思维能力和见识有限时,本质需求就可能被狭隘地定义了。所以,用带有“方法”的方式描述需求未必是最佳的,甚至未必是合理的。
正确地理解需求是个重要的事情。但是,习惯于模仿和跟随的技术人员往往是体会不到的。这是因为:在跟随、模仿阶段,需求往往相当明确,成功的关键在于找到合适的技术方法。所以,我国的很多科技工作者,往往体会不到需求分析的重要性和难度。
国外的统计表明,创新工作失败的概率很高。但我们也注意到:一线工人创新的成功率往往较高。其中一个重要的原因,就是一线工人的创新往往针对自己遇到的问题、是自己的需求,对需求的理解没有偏差。而专业的技术创新团队往往远离需求产生的场景,容易产生认识上的误区。对专业创新团队来说,需求不明是一种常态,明确需求不仅是创新的起点,也是最关键的步骤。许多创新工作的失败,源于对需求认识的模糊。需求分析是“再强调也不为过”的事情。
一般来说,某种需求越是普遍、越明显、越强烈,创新的机会往往就越少。比如,人们希望治愈癌症、希望长生不老,但这些领域的创新就比较难。这种现象自然也容易用“人择难题”来解释:需求越普遍、越明显、越强烈,关注这种技术的人就越多。如果没有成功,则说明这个技术一定很难。
所以,我们会发现另外一种现象:创新往往起源于个性化的需求、起源于解决具体的技术问题。
设备出现故障后,工人到现场检查,发现某根铆钉断了。于是,工人更换了铆钉。后来,这位工人发现:这个铆钉经常发生断裂。于是,工人更换了更粗的铆钉。然而,即便铆钉换成粗的,断裂仍然难以避免。于是,工人对设备进行一点改动,减少震动。此后铆钉再也没有断过。最后,工人把成功的做法告诉了设备生产厂,设备厂商按他的做法生产设备。
在这个故事中,更换铆钉是普通的维护工作;更换更粗的铆钉则有了创新的味道;改变设备的设计,则是标准的“持续改进”型创新了。事实上,创新往往来源于个性化的事件和需求,经过提炼、总结,直至变成可推广、可复 制的技术,就成了典型的创新。许多伟大的创新往往来自高端企业的个性化需求,然后逐渐地推广到中低端企业。
一般来说,接触到个性化需求的人比较少。了解问题的人少,竞争对手自然也少,“人择难题”的难度低,故而创新的机会比较大。需要特别指出的是:企业对数字化转型的需求往往是个性化的。企业进行数字化转型时,必须高度重视需求分析。
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