Создавая инновации. Креативные методы от Netflix, Amazon и Google

Изменилось и еще кое-что. Говорить, что уверенности в мире стало меньше, чем когда бы то ни было, – клише, но очень немногие люди осознают степень роста неопределенности в последние 30 лет. Что еще более важно, они не понимают, что возросшая неопределенность приводит к необходимости изменения способа управления большинством организаций. Задача создания клиента – как никогда сложная и неопределенная. И вот почему.

Есть два типа неопределенности, влияющие на способность фирмы создавать клиентов: неопределенность запроса (купит ли это клиент?) и технологическая неопределенность (сможем ли мы реализовать задуманное решение?)[3 - Есть и третий тип неопределенности, называемый неопределенность окружающей среды, связанная с макроэкономической окружающей средой и политикой правительства, однако технологическая и неопределенность запроса более тесно связаны с созданием клиента.]. Неопределенность произрастает из неизвестности, сопутствующей решению каждой проблемы и иногда называемой «неизвестным неизвестным» – это, например, скрытые предпочтения клиента или неисследованные элементы технического решения.

Чем больше неизвестного в предпочтениях и привычках клиентов, тем больше неопределенность запроса. Например, когда Дженн Хайман из Rent the Runway появилась с идеей аренды дизайнерских платьев через Интернет, неопределенность в запросе была высокой, поскольку никто другой не предлагал подобную услугу[14 - Более подробно об этом – во введении.]. Напротив, когда Samsung и Sony решили начать выпуск жидкокристаллических телевизоров, дающих более качественную картинку, примерно за ту же цену, что и плазменные, неопределенность в запросе была ниже, поскольку люди и так уже покупали телевизоры.

Технологическая неопределенность происходит из неопределенности в технологиях, которые могли бы появиться или должны быть созданы для воплощения какого-либо решения. Например, самые разнообразные чистые технологии (в том числе ветряные, солнечные, водородные) соперничают за право снабжать энергией машины и города, в то же время самые разнообразные медицинские технологии (химическая, биотехнологическая, геномная, робототехническая) развиваются, чтобы излечивать болезни. А с ростом изобретений внутри различных областей промышленности растет и технологическая неопределенность.

Чтобы лучше понять неопределенности, с которыми сталкиваются такие фирмы, как Intuit, мы изучили степень и глубину изменения неопределенности запроса и технологической. Во-первых, мы рассмотрели разнообразные измерения технологических изменений. Одно из измерений – уровень патентования изобретений (рисунок 1-1).

Это измерение небезупречно, но ясно отражает ударный рост количества изобретений в последние 20 лет[15 - Альтернативное объяснение роста количества патентов – глобализация (международные компании все больше получают патенты в США), изменение патентных границ (все чаще патенты получают близкие друг другу изобретения), патентные споры (растет патентная активность для защиты интеллектуальной собственности) и т. д. Даже если принять эти объяснения, заметно, что скорость изобретения технологий (и их принятия) увеличилась.]. Неудивительно и столь же резкое увеличение общего объема расходов на НИОКР.

По мере появления новых технологий компании растут и приходят в упадок гораздо быстрее, чем это происходило раньше. Этот феномен дополняется все более быстрыми изменениями запросов потребителей на новые товары и услуги. Задумайтесь, например, как быстро изменились наши предпочтения в сфере развлечений. Более 30 лет – с 1950 по 1980 год – мы имели доступ к телешоу и кино главным образом через три канала (ABC, NBC, CBS) или в кинотеатрах. Затем после изобретения видеомагнитофона мы перешли к просмотру фильмов на домашних телевизорах, на видеокассетах, а потом и на DVD, дальше – к фильмам на компьютерах, лэптопах, планшетах, а сейчас – и на телефонах, и в основном через Интернет. Когда появился DVD, технология прижилась гораздо быстрее, чем любое другое предшествующее электронное устройство, – за первый год было продано более 300 тыс. воспроизводящих устройств. А потом появился iPad, проданный за первые 80 дней в количестве 3 млн[16 - Melloy J. iPad Adoption Rate Fastest Ever, Passing DVD Player // CNBC. 2010. October 4.]. Короче говоря, предпочтения покупателей не просто меняются, а меняются со все возрастающей скоростью.

Рисунок 1-1. Общее количество заявок на выдачу патентов в США

Внимательный взгляд на неопределенность запроса среди Fortune 500 (список крупнейших промышленных компаний США) подтверждает эту схему. Движения внутри компаний высшего эшелона значительно ускорились между 1950 и 2010 годами (рисунок 1-2): в 1960-е попадали в список Fortune 500 и покидали его 27 компаний в год, но в настоящее время это число выросло до 37 – рост почти в 50 %. Это означает, что фирма в среднем остается в Fortune 500 в течение семи лет вместо 12 в недалеком прошлом. Другие академические исследования подтверждают, что выдерживать конкурентное преимущество в среде высоко- и низкотехнологичной промышленности становится все труднее[17 - Wiggins R. R., Ruefli Т. W. Schumpeter’s Ghost: Is Hypercompetition Making the Best of Times Shorter? // Strategic Management Journal. 2005. № 26. Р. 1249–1259; Agarwal R., Gort М. Firm and Product Life Cycles and Firm Survival // American Economic Review. 2002. № 92. Р. 184–190.].

Рисунок 1-2. Средняя годовая сменяемость в Fortune 500

Не будет преувеличением сказать, что вторая индустриальная революция свершилась – революция, подогреваемая новыми технологиями, покупателями и сопровождаемая радикальной неопределенностью. Компании не удерживают клиентов столь же долго, как раньше, а новые технологии и новые конкуренты возникают быстрее, чем прежде.

Почему же в результате всего этого возникает неопределенность? Причин много, но ключевую роль сыграли две прорывные технологии: персональные компьютеры и Интернет. Еще одна причина – возникновение капитализма в таких странах, как Китай, Индия, Россия и Бразилия.

Персональный компьютер дал мощный аналитический инструмент в руки каждому, кому нужно было им овладеть. Решение комплексных проблем стало более демократичным и децентрализованным. Похожим образом Интернет получил огромное влияние как канал дешевого маркетинга и дистрибуции для каждого, кто хочет продать свой продукт. Это означает, что большей аудитории может быть представлено большее количество товаров, быстрее, чем в прежние времена.

И наконец, с тех пор как к глобальной экономике присоединились Китай, Индия, Россия и Бразилия, они расширили круг потенциальных предпринимателей на 2,5 млрд человек. Эти новые предприниматели могут отдать должное более низким входным барьерам (открытому программному обеспечению, программным платформам, облачным технологиям), более низким инвестиционным барьерам (с ростом рискованных венчурных капиталов, бизнес-ангелов и краудфандинга), более низким производственным барьерам (появились 3D-принтеры и глобальные поставщики) и более низким маркетинговым и дистрибутивным барьерам (Интернет, прямые поставки и социальные сети). В результате как никогда много и конкурентов.

Эти перемены увеличили неопределенность до точки перелома, до того рубежа, где традиционные способы организации и управления корпорациями уже не будут обеспечивать рост в будущем. Это особенно применимо для компаний в индустриях с самой высокой неопределенностью, таких, как компьютерное программное обеспечение и медицинское оборудование (см. «С какой степенью неопределенности имеете дело вы?»). По сути, компьютерное программное обеспечение – сфера, в которой выступает и Intuit, – находится в начале списка характеризующихся неопределенностью компаний: здесь и волатильная прибыль, и расходы на НИОКР, и новые участники, возникающие с небывалой скоростью. Скотт Кук из Intuit осознавал, насколько сложно будет предвидеть и удовлетворить запросы покупателей. Именно из-за этого потерпели фиаско многие из новых продуктов компании. Он также видел и новых конкурентов, готовых атаковать Intuit новыми способами, другими технологиями и бизнес-моделями. Он понимал, что если хочет соревноваться со стартапами, то должен сформулировать новые принципы управления в высокоподвижной компьютерной среде. Именно с этого момента история Intuit становится интересной.

С какой степенью неопределенности вы сталкиваетесь?

Не все имеют дело с неопределенностью одного уровня. Некоторым отраслям присущи большая неопределенность запроса и большая технологическая неопределенность. Ознакомьтесь с матрицей 2?2, представленной на рисунке 1-3. На горизонтальной оси представлены отрасли индустрии по уровню технологической неопределенности, где взят процент от продаж, потраченный на НИОКР за последние десять лет. Вертикальная ось – это неопределенность запроса в индустрии, определенная равными долями волатильности доходов в индустрии, или их изменчивости, за последние десять лет и процентом компаний, вошедших в индустрию или покинувших ее за последние десять лет. Хотя эти измерения и небезупречны, они отражают индустрии, которым свойственны самые высокие и самые низкие базовые уровни неопределенности (таблица 1-1).

Где находится ваша отрасль? Вы сталкиваетесь с высокой или низкой степенью неопределенности? Как видите, некоторые отрасли имеют дело с низкой неопределенностью, в их числе индивидуальные услуги, например уход за волосами и химчистка, которые используют схожие технологии для предоставления решений всем известных запросов. Напротив, фирмы в правом нижнем секторе рис. 1.3 сталкиваются с низкой неопределенностью запроса, но высокой технологической неопределенностью. Например, производители воздушных судов в целом могут предсказать потребность в своей продукции. Но трудность для них – в технологиях: «Boeing» и «Airbus» тратят огромные суммы на разработку новых сложных самолетов, таких, как «Boeing 747» и «Airbus А350».

Рисунок 1-3. Неопределенность запроса и технологическая неопределенность в индустрии (2002–2011)

Таблица 1-1. Индустрии по уровню неопределенности

В верхнем левом секторе размещены индустрии с низкой неопределенностью запроса и низкой технологической неопределенностью. Например, ресторанам и отелям часто сложно предвидеть спрос на свои услуги, поскольку на то, когда и где люди захотят поесть или куда и в какое время поехать в путешествие, и захотят ли вовсе, влияет много факторов. При этом технологии предложения еды и крова мало изменились за прошедшие годы.

Наконец, отрасли в правом верхнем секторе, такие, как программное обеспечение, фармацевтика и медицинское оборудование, сталкиваются и с неопределенностью запроса, и с технологической неопределенностью. Например, кто бы мог предположить, что медицинские роботы будут делать операции? И когда Intuitive Surgical запустила производство медицинских роботов системы Да Винчи (Da Vinci System), позволяющих хирургам оперировать с помощью 3D-визуализатора и четырех роботизированных рук, компания столкнулась как с неопределенностью запроса, так и с технологической неопределенностью.

Наш анализ выделяет примерно десять отраслей, указанных вверху списка, которым требуется больше управленческого новаторства, чем десяти, что расположены внизу списка. Как бы то ни было, даже если ваша отрасль имеет представление об общей неопределенности в среде, каждая отдельная проблема будет находиться на своем собственном уровне. Например, продуктовый ритейлер Webvan находился в секторе с относительно низкой неопределенностью, однако его интернет-платформа, предлагающая доставку еды на дом, столкнулась с обоими аспектами высокой неопределенности: запроса (будут ли люди покупать продукты онлайн?) и технологической (сможет ли компания выполнять заказы экономически эффективно?). Неопределенность запроса была высокой, поскольку компания оказалась в ситуации «мало фактов и много допущений». То же и с технологической неопределенностью: оставалось только предполагать, какая технология справится с задачей лучше всего.

Отношение предположений к фактам составляет соотношение неопределенности. Если ваша проблема характеризуется невысоким соотношением неопределенности, вероятно, вы можете прибегнуть к традиционному менеджменту. Если данное соотношение высоко, руководствуйтесь методом инноватора. К несчастью для инвесторов Webvan, компания не провела нужных экспериментов для решения своих проблем по выявлению соотношения неопределенности перед полноценным запуском на 500 млн долларов, что обернулось провалом.

Новый способ управления: преобразование Intuit

История Intuit – архетип нового способа управления в отрасли с высокой неопределенностью для менеджеров. Преобразование Intuit началось, пожалуй, в 2004 году с принятием индекса потребительской лояльности (NPS). Он основывается на простом вопросе, заданном потребителю: с какой вероятностью по шкале от 0 (абсолютно невероятно) до 10 (крайне вероятно) вы порекомендуете этот продукт или услугу коллеге или другу? NPS продукта – это процент порекомендовавших (давших оценку 9–10) минус процент критиков (оценки 0–6)[18 - Показатель от 7 до 8 считается «пассивным» (см. главу 5).].

Индекс потребительской лояльности (NPS) = % рекомендателей – % критиков

Исторически сложилось, что продукция Intuit доминировала на рынке благодаря тому, что была легче в использовании, чем у конкурентов. Однако вскоре конкуренты нагнали компанию, и та сосредоточилась на дальнейшем упрощении и на NPS. Intuit проводила еще больше времени с клиентами, изучала критиков и переделывала продукты. «Мы очень сосредоточились на том, чтобы сделать продукцию проще в использовании, – говорит Каарен Хэнсон (Kaaren Hanson), вице-президент по дизайну. – И когда компания принимает решение сделать что-то, мы делаем. Мы потянули рычаг на себя». Однако это традиционное управленческое решение не изменило показатели. «Наш индекс потребительской лояльности не сдвинулся с места, – продолжает Хэнсен. – Не случилось и прыжка продаж, которого мы ожидали. Мы потянули рычаг, будь он неладен, но ничего не произошло»[19 - Каарен Хэнсон (Kaaren Hanson), персональное интервью, 6 мая 2013 г.].

В других подразделениях компании покупательский ответ на многие продукты разочаровывал еще больше. «Мы чувствовали себя униженными, оглядываясь на десять лет инноваций, – отмечает генеральный директор Брэд Смит, который принял должность от Стива Беннета в 2008 году. – Мы запустили 44 продукта, и меньше пяти из них достигли какого-то коммерческого успеха, который можно было бы измерить выручкой или доходом. И нам плохо удавалось закрывать неудачные проекты. Когда мы все же это делали, нас называли недостаточно терпеливыми»[20 - Брэд Смит (Brad Smith), персональное интервью, 6 мая 2013 г.].

Дизайн в радость

В руководстве Intuit знали: им нужно определить, что затронет покупателя и как улучшить уровень успешности новых продуктов. Была собрана вся команда. «Мы встретились, чтобы понять, что есть еще, кроме простоты, – говорит Хэнсен. – Мы обсудили многих обычных «подозреваемых». Рассмотрели Nike, W Hotels, Harley-Davidson и Apple. Назовите кого-нибудь кроме этих – наверное, мы обратили внимание и на них»[21 - Хэнсон, 2013.]. Команда Intuit поняла, что большинство успешных компаний предлагали не продукт, простой в использовании, а продукт, который радовал покупателя.

Радующий покупателя продукт – это было неожиданно. Решать проблему покупателей, которые даже не знали, что эта проблема у них есть, или же вызвать их положительные эмоции. Но как же компания создает продукт, который радует покупателя?

Команда обнаружила, что дизайн-мышление предлагало использовать важнейшие новые инструменты в непривычном комплексе. Кук получил возможность присутствовать на собрании в Procter & Gamble и вблизи увидеть, как компания применяет такую технику, как дизайн-мышление, для разработки продукта. Основываясь на принципах дизайн-мышления, Кук, Хэнсен и ее команда создали обучающую программу, названную «Дизайн в радость» (Design for Delight, или D4D) и призванную превратить Intuit в движимую дизайном инновационную машину. Инициатива D4D основывалась на поиске большой неудовлетворенной потребности покупателя, а в дальнейшем предполагала применение трех принципов:

– заработать глубокое участие, эмпатию покупателя, то есть понимать покупателя лучше, чем он понимает сам себя;

– двигаться широко, чтобы двигаться узко, то есть создавать множество решений и оставлять лучшие из них;

– проводить быстрые эксперименты с покупателями, то есть получать отклики быстро и часто.

Хэнсон понимала, что для вплетения принципов D4D в ДНК всех 8000 сотрудников ей нужно заручиться поддержкой топ-менеджмента. Чтобы запустить процесс, Хэнсон и Кук запланировали двухдневное мероприятие для 300 руководителей Intuit разных уровней. В первое время аудитория проявляла вежливое внимание, но по мере того как пятичасовая презентация PowerPoint перепахивала менеджеров, Кук видел, что их подход через дизайн-мышление вот-вот скомпрометирует себя. Но потом Алекс Казакс (Alex Kazaks), молодой доцент из Стенфорда, предложил команде провести необычный коллективный опыт: Казакс попросил каждого придумать и смоделировать бумажник для сидящего рядом человека. Работа по решению дизайнерской задачи, созданию макета, получению отклика и переделке, полученный практический опыт помогли им увидеть ценность дизайн-мышления как инструмента для раскрытия и глубокого понимания потребностей покупателя, а также создания новых ценностей.

Далее Хэнсон организовала серию дизайн-форумов, посещаемых обычно примерно 3000 сотрудников, чтобы обучить людей ключевым принципам и дать им практические навыки D4D. Однако после нескольких форумов и огромных затраченных усилий Хэнсон вновь была разочарована: в компании не было достаточных изменений для появления новых результатов. «Мы занимались этим около года, – вспоминает Хэнсон, – и то, что я слышала в коридорах и от чего меня едва ли не тошнило, так это что наш «Дизайн в радость» – вкус месяца. Это абсолютно обескураживало, ведь мы увлекли и задействовали все высшее руководство. Как оказалось, высшего руководства недостаточно»[22 - Хэнсон, 2013.].

Активаторы инноваций и мастерская «экономичного стартапа»

Нужны были глубокие структурные перемены внутри Intuit. Хэнсон и ее команда начали обдумывать, как создать более глубокую компетенцию в D4D. Она думала, что если бы могла создать тренеров D4D, тех, что Intuit зовет сейчас «активаторами инноваций», они научили бы сотрудников применять D4D в повседневной работе[23 - Роджер Мартин рассматривает роль инновационного активатора в статье The Innovation Catalyst, напечатанной в 2001 г. в Harvard Business Review.]. Так что она отобрала девять человек из разных областей и подразделений: дизайна, аналитического, товарного производства, – чтобы они стали новыми D4D экспертами.

Перед активаторами инноваций стояла задача содействовать проектным группам для придания им уверенности в использовании схем D4D. Хэнсон попросила активаторов тратить 25 % своего времени на «большие выигрышные проекты». Зачем? Хэнсон понимала, что без видимых побед программа быстро замрет. Как только появились первые успехи, пусть скромные, потребность в экспертной помощи возросла. В последовавшие несколько лет команда Хэнсон привлекла и обучила еще 200 активаторов инноваций, которые около 10 % своего времени отводили обучению сотрудников.

После внедрения в Intuit программы D4D активаторы инноваций обнаружили, что дизайн-мышление предлагало весьма полезные для завоевания глубокой покупательской эмпатии инструменты. Однако не было столь же хороших инструментов для проверки потенциальных решений после определения покупательских болевых точек. Кук и его команда познакомились с экономичным экспериментированием, идеи которого были изложены в книге Эрика Райса «Экономичный стартап» (Eric Ries. The Lean Startup) и Стива Бланка «Четыре шага к озарению» (Steve Blank. Four Steps to the Epiphany). Инструменты экономичного, или бережливого, экспериментирования хорошо подходили для проверки допущения наудачу (leap-of-faith assumption) – термин применялся в Intuit для обозначения гипотезы, проверяемой в ходе эксперимента.

Так Intuit запустил мастерские по «экономичным стартапам». Команды сотрудников пришли с идеей найти важные неудовлетворенные потребности покупателей и за два дня прошли весь цикл: определение болевых точек покупателя, моделирование решения и его проверка[24 - Кук, 2013.]. Эти семинары стали полезным средством разработки и создания моделей новых идей. Более того, это сочетание форумов и мастерских как катализаторов процесса не только помогло всем в Intuit понять сценарий D4D, но и обеспечило сотрудников глубокими профессиональными навыками для успешного представления своих сценариев.

Внедрение метода инноватора

Что же именно происходило в Intuit? Пока менеджеры осваивали идеи дизайн-мышления и экономичного стартапа, они учились систематически проверять свои способы на успешность. Более того, они начали создавать в компании стартап-команды и использовать процессы, близкие тем, которые выводят на рынок новые продукты.

Изучая то, что происходило в Intuit и других инновационных корпорациях и стартапах, мы поняли, что компании использовали схожие процессы для проверки и подтверждения своих идей. Этот процесс, который мы называем методом инноватора, состоит из четырех шагов, ведущих к решению проблем с высокой степенью неопределенности и превращению их в успешные инновации (рисунок 1-4).

Шаг 1. Инсайт: наслаждайтесь сюрпризами. Воспользуйтесь приемами, описанными в нашей более ранней книге «ДНК инноватора» (постановка вопросов, наблюдение, совместная работа и экспериментирование), чтобы широко охватить идеи проблем, стоящих решения.

Шаг 2. Проблема: поймите работу, которая должна быть сделана. Вместо того чтобы принимать решения, начните с исследования потребностей или проблем покупателей (работа, которая должна быть сделана с практической, социальной и эмоциональной точек зрения), чтобы быть уверенными, что вашу проблему стоит решать.

Рисунок 1-4. Метод инноватора

Шаг 3. Решение: разработайте прототип минимально отличного продукта. Вместо того чтобы разрабатывать полноценный продукт, поднимайте теоретические и виртуальные прототипы множества решений. Снова выполняйте каждое решение, чтобы создать минимально жизнеспособный прототип, а со временем – и минимально отличный продукт.