以人為本，企業決策的基準 -2

承接第 1 篇文章...

https://ryan-reason.durumis.com/ko/human-behavior-becomes-the-criteria-for-corporate-decisions-1-7q9sdmrd

在此介紹現象導向方法 (a phenomenon-driven approach).

A. 分析焦點『現象』

如果過於專注於大型趨勢，則難以說明具體情況。在以商品價值為中心的取徑中，如果過度強調市場和目標群體的規模，則難以專注於理解客戶的需求和渴望，這將導致缺乏關於未來應提供哪些新產品的基準信息。此外，在採取以產品為中心的取徑時，如果在流程初期倉促轉換為解決問題模式，則最終開發出與現有產品相似的產品，或投資於無法滿足市場需求的產品的風險會大大增加。

為了避免這些陷阱，我建議採用現象導向方法。現象學專注於日常生活，也就是人與人之間的意圖性關係以及人們感興趣和體驗到的意義。汽車在駕駛者中的作用是如何改變的？我們與金錢的關係為何如此抽象？病人為何會創造自己的服藥策略？簡而言之，現象學讓我們意識到，我們不僅僅是在看裝滿可口可樂的玻璃瓶。我們看到的是引起情感和聯想的可樂瓶，留下玻璃瓶、混亂、懷舊、快樂或厭惡的想法。

相關地，必然需要以下三個基本理解要素。

• 理解成為人的意義
• 理解人類行為的調查方法
• 發現新洞察力的推理過程

現象導向方法的主要挑戰是在特定概念和解決方案開發之前需要更多分析。相反，這種方法將獲得更豐富、更具差異化且潛在獨特的成長機會的回報。

B. 從觀察結果中推論最佳解釋的溯因 (abductive) 問題解決方式

假設導向的問題解決方式已廣泛應用於企業商業策略世界。這種方法在提供大多數快速、簡單且結構化的框架方面非常有效。然而，在其他不確定性高的情況下，它也明顯存在無法用於開發創意想法的局限性。考慮到人類的確認偏差，假設導向的問題解決僅限於探索可以想像的假設，並且只能幫助判斷現有偏見中哪個最有可能解決問題。

另一方面，溯因是積極尋找與既有假設和偏見相矛盾的數據，並試圖理解這些數據的過程。因此，推理形式如下：觀察到令人驚訝的事實 C。但是，如果 A 為真，則 C 理所當然地會成為問題。因此，有理由懷疑 A 是否屬實。相關地，成功的溯因問題解決方式的特點是數據過載、持續的模式識別、公開和批判性的討論，並且此過程比預期更為激烈。

C. 使用各種互補方法收集數據

根據基於現象觀察結果的溯因問題解決原則，需要從各種來源收集數據，以便揭示先前看不見的盲點。在此過程中，需要基於對人類豐富而微妙的理解的觀點。這種觀點只能通過深入的定性研究、大量數據的有效性驗證和嚴格的財務分析來獲得。然而，許多企業難以以與進行 NPV 計算或確定客戶細分規模相同的信心和嚴謹態度來應用定性數據。因此，僅僅從多個不同來源收集數據是不夠的。相反，我們應該更加謹慎地考慮何時收集數據。

• 首先，定義需要引導分析的現象。（如果企業屬於家電產業，則可能是『家』，如果企業屬於葡萄酒產業，則可能是『宴會』。）
• 進行內部訪談和開放式調查，以定義該企業的 DNA。
• 確認未來的長期驅動力，並利用社會經濟數據定義潛在的熱點。
• 利用定性數據（行業、相關行業、學界專家訪談）尋找相關現象中新的客戶/消費者行為變化的跡象。
• 尋找每個潛在成長平台上可以嘗試的商業機會的新商業可能性。

D. 從抽象數據到具體化

現在，解決企業管理層面臨的根本問題。決定投資哪些可能性，以及如何讓這些變化影響直接組織等問題的答案。為此，基於收集的數據，提出了以下五個步驟。

1. 在特定市場中進行民族誌深度分析，以了解將引導該提議的客戶的未滿足需求和目標。

2. 利用客戶/消費者洞察力提出想法，然後選擇最佳想法。

3. 在這些想法中，將最佳想法製作成原型。

4. 對實際客戶進行原型測試。

5. 評估對市場的影響，然後將新的產品和提議傳達給內部直接組織或出售給外部合作夥伴，如果驗證的結果未達到預期，則應予以廢棄。

此過程不僅提供結構化框架，還有助於更敏捷地推進流程。也就是說，可以及早淘汰不良想法，從而為利用優良想法騰出更多時間和資源。

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最後，我必須說明，脫離確定性的舒適感並非對所有企業來說都是有意義的投資。我只是堅信，本文介紹的現象導向方法相關的分析難題最終將獲得更具吸引力的機會的回報，並且這將成為未來幾年競爭性差異化的來源。