創新的驅動力,發現尚待滿足的顧客需求Jobs to be done日期:2022/8/2

找出顧客尚待滿足的需求,向來是創新的主要驅動力,也是創業者的基本信念;然而,這不是一件容易的事。在資訊爆炸的數位時代,領導人該如何精確鎖定顧客的「隱藏需求」,從中發現創新價值的光芒?


創業精神的一個基本信念就是:創新的關鍵,在於找出並滿足人們未滿足的需求。顧客想要的產品和服務,要能夠用比現有的選項更好、更快、費用更低廉的方式,來解決他們的問題。然而,即使是以觀察入微的能力聞名的創新者和組織,常常也不容易看出並正確解讀那些需求。

攝影/潔米.鍾(Jamie Chung


本文觀念精粹

問題 即使是知名的創新者,通常也無法正確找出和了解消費者未滿足的需求。

解方 有一套包含四部分的架構可以幫忙。你可以放大檢視個別主流使用者(顯微鏡策略),或是在使用者的整體行為裡尋找模式(全景策略)。同理,你可以貼近觀察非核心使用者(望遠鏡策略),也可以研究這整個群體展現的一些模式(萬花筒策略)。

數位助攻 數位工具可以在不造成干擾的情況下,即時取得數據。它們可協助你觀察大型群體,讓你得以找出利基使用者,並與他們互動交流,而且可以迅速檢視篩選大量數據,找出其中的趨勢。


以亞馬遜(Amazon)為例。該公司決心要「全心專注於顧客」(customer obsessed),卻忽略了另一個利害關係群體的需求:它網站上的商家。亞馬遜壓縮廠商的費用,迫使它們與其他供應商和亞馬遜自家仿製的類似產品競爭,並限制商家陳列店面視覺客製化的能力,以及限制它們的支付選項。


Shopify進入市場,帶來一套易於使用、訂價合理的工具,讓商家能夠設置自己的網路商店,並允許它們保留對顧客關係的掌控。Shopify光是靠著處理亞馬遜一直以來忽略的那些需求,就在2021年創下淨銷售額46億美元、市值1,710億美元的成績。那一年,亞馬遜收購澳洲的新創公司Selz,該公司製作同樣能協助企業設立網路商店的工具;這項收購案等於是亞馬遜默認了自己的錯誤。


我們身為研究人員、教師和顧問,在工作中研究了數十位創新者、創業家和組織,以了解他們如何辨識(有時候是誤判)未滿足的需求。我們從中發現,若想要提高正確看出顧客的問題和渴望的機率,你必須具備多元的觀察方法和觀察點。在本文中,我們會描繪一套分為四部分的架構,協助你這麼做。我們會描述成功的創新者如何運用其中每一個要素,以及數位科技能夠如何拓展較為傳統的觀察方法。


尋找未被滿足的需求,可採取兩種主要的方法:改善你對主流使用者的觀點,以及藉由檢視非傳統使用者,來挑戰自己的觀點。在這兩個方法中,你都可以狹隘聚焦或是擴大視野。你可以聚焦於個別的主流使用者及他們的日常體驗(我們稱之為顯微鏡策略);或者擴大視野,以發現他們整體行為當中的模式(全景策略)。同理,你可以貼近檢視你核心以外的使用者(望遠鏡策略),或是以更寬廣的視角檢視這個群體所展現的模式(萬花筒策略)。(請見「四種觀察方法」。)

顯微鏡策略

放大檢視主流使用者所歷經的體驗,有助於你找出焦點團體、訪談或問卷沒有挖掘到的需求。這是許多獨自運作的創新者順理成章的起點。他們通常會從個人體驗中得到提示,從而察覺到某個被忽略的議題,他們迫切想要去解決。


例如賈維耶.拉拉瓜提(Javier Larragoiti)在青少年時期注意到,他患有糖尿病的父親,因為討厭代糖的味道,經常偷偷違反飲食規定。後來他在當生化工程研究生時,設計出一種製造木糖醇的低成本方法,這種物質的味道幾乎和糖一模一樣,但是對於血糖值的影響卻不相同。木糖醇長久以來就一直用於口香糖和其他產品,但是原本製程(萃取自一種樺木)的成本太高昂,無法做為日常單獨使用的甜味劑。拉拉瓜提發現,如果以墨西哥玉米田的農業廢料做為製造原料,成本會低廉很多,而且還有另一個好處,就是減少燃燒那種農業廢料所產生的有害排放物。


有些組織已善用一些概念,例如使用者體驗、以人為中心的設計等,在使用產品的現場收集見解。還有一些組織則向人類學家取經,有些是內部專家,有些則是外部顧問。樂高(Lego)就是一個具代表性的例子。眾所周知,樂高直接觀察孩童如何玩遊戲,這些第一手觀察協助公司擺脫瀕臨破產的困境,成為全球最大的玩具製造商。(關於樂高和其他企業如何借重社會科學家,請見本刊20143月號文章〈展開顧客田野調查〉。)


「密切觀察」的做法,在科技產業的價值尤其重要。英特爾(Intel)內部的人類學家,曾經連續數天造訪遊戲玩家的住家,以深入了解他們的熱情、挫折、需求和需要,而所有這些作為,都有助於開發出能滿足那些需求和需要的晶片。「相較於其他公司,所有的科技公司都面臨與顧客更為脫節的風險,」英特爾的人類學家肯.安德森(Ken Anderson)說。他向《大西洋月刊》(Atlantic)解釋,工程師通常會迷戀科技本身,誤以為使用者也是如此。難怪據說微軟(Microsoft)是全球聘雇人類學家第二多的雇主,僅次於美國政府。


數位技術可以如何助攻

智慧型手機、物聯網感測器、穿戴式科技和智慧型家用裝置的蓬勃發展,讓組織可以在不干擾使用者的情況下,即時取得數據,遠勝於過往能做到的程度。不同於意見調查和其他傳統評量工具的是,數位科技可實時追蹤實際上的行為變化,因此可以避免自主報告和回想時的偏誤。如此收集到的數據,準確度和豐富度都更高,在健康相關領域特別有用,而且不只限於人類。


不同於意見調查和其他傳統評量工具的是,數位科技可實時追蹤實際上的行為變化,因此可以避免自主報告和回想時的偏誤。


瑪氏寵物照護(Mars Petcare)是瑪氏公司這家甜食業者的一個事業部,瑪氏寵物照護在2016年收購製造智慧項圈的新創事業「口哨實驗室」(Whistle Labs)。智慧項圈類似犬用的Fitbit智慧手環。這個裝置和相關應用程式,能幫助狗主人追蹤寵物的健康和活動情況,並在牠們走失時尋找定位。但這項事業對瑪氏的真正價值,不在於銷售項圈的營收,而在於那個應用程式收集到的匿名數據(經使用者允許才會收集)。瑪氏藉此與寵物飼主建立直接的關係,也得到一個管道,可找出他們未被滿足的需求。分析那些數據之後得到的資訊,顯示按照狗的品種、年齡和體型而需要的不同活動。這推動了高品質寵物食品方面的創新:針對特定的純種狗和混種狗而優化的產品,並搭配客製化的健康食品。數據分析也能顯示可能是生病跡象的寵物行為,例如睡眠中斷、抓或舔舐行為增加。由此而來的見解,有助於制定更全面的價值主張。


全景策略

除了聚焦於個別主流使用者,你也可以通過查看匯總數據,比如回報的錯誤、投訴和意外事件紀錄等,來推斷他們未滿足的需求,因為這些數據會放大微弱的訊號。


1989年,紐西蘭一名機械工程教授凱斯.亞歷山德(Keith Alexander)想要買一張蹦床給女兒。他的妻子反對,說蹦床不安全。他著手找資料,想要說服妻子並非如此,結果卻發現她是對的:研究顯示,蹦床造成的傷害事件愈來愈多。


亞歷山德深入研究那些數據之後發現,大部分被歸為隨機的意外事件,其實都源自於蹦床的產品特質:金屬彈簧和外框,以及缺乏防止跌落的保護圍欄。根據這些資訊,他設計出一種沒有彈簧、附有圍網的後院用蹦床,把一個原本是小規模的利基市場,變成活絡的全球市場。


數位技術可以如何助攻

數位工具讓人們更容易觀察個人的大量行為。我們可以從多種來源收集數據,並分析數據以找出趨勢。


例如,智慧型手機可以把數位健康計畫,傳送給慢性病患,像是糖尿病和心臟病,而手機的感測器可以把數據回傳到資料庫,顯示病患整體遵從醫囑的情況。改變生活方式數位計畫的使用者,停止執行計畫的中斷率很高,讓冰島的醫生崔格維.索吉爾森(Tryggvi Thorgeirsson)大為震驚,他明白,這些應用程式裡有一個人們未滿足的需求:趣味。這些計畫在設計上完全訴諸於大腦的理性面;制定計畫的人假設,計畫參與者的健康狀況有威脅生命的可能,因此足以讓他們有動機要貫徹計畫。


索吉爾森決定運用遊戲設計的各項元素,以提高病患的參與程度和堅持率。他和冰島遊戲公司CCP Games合作,建立新的數位平台Sidekick Health。公司可以從遠端感測病患的情況,得知哪些人口在哪些情況下,對哪些運動的參與程度最高。機器學習可協助公司,提供專門針對使用者的個人需要和偏好而設計的運動。這個平台已大幅提高正向的臨床成果和參與度:最近的臨床試驗顯示,這個平台的使用者達成減重目標的機率,是接受標準教練課程者的三倍,完全按照計畫執行的機率高出30%。


數位科技也是一項關鍵工具,能找出有憂鬱症狀人士的隱藏需求。2015年,喬.阿嘉瓦(Jo Aggarwal)和她的先生拉馬康.馮帕地(Ramakant Vempati)創造StayClose這個應用程式,透過智慧型手機內建的一些功能(追蹤移動情況、睡眠和通訊方面的變化),來偵測老年人的憂鬱跡象。事實證明,這項應用程式的可靠性很高,而且顯示這個問題相當普遍。但情況也顯示,出現憂鬱症狀的人,很少願意就醫治療。於是,阿嘉瓦和馮帕地設計了Wysa,這是由人工智慧(AI)驅動的聊天機器人程式,可以辨識超過70種的亞型情緒,並以同理心和同情心來回應。雖然StayClose不曾成為熱門產品,但是它協助獲得的見解,促成Wysa的開發,而Wysa現在擁有超過350萬名涵蓋所有年齡的使用者,分布於全球各地。


望遠鏡策略

如果你一直使用同樣的工具,檢視同樣的情境脈絡中的相同對象,並與他們互動,那麼你可能面臨風險,錯失非傳統、非常態的機會。若想挑戰你習慣採取的觀點,你可能需要研究邊緣使用者、極端使用者或非使用者。罕見使用者的需求,通常會被視為雜訊而被排除。但是,只要放大檢視位於周邊地帶的使用者,你或許可以找到和大眾也有關聯的痛點。


現場音樂活動籌辦人克里斯.薛德利克(Chris Sheldrick)注意到,音樂人和他們的團隊面臨一個不尋常的問題:演出工作的地點,通常位於沒有正式地址的開放式場地。事實證明,16位數的GPS座標並不適用,這不是因為座標數字不精確,而是因為這些數字很容易出現人為錯誤:很容易誤植、誤讀或誤聽。薛德利克並沒有把這個問題當成是營運上無法避免的意外,他知道這是一個未滿足的需求:人們需要更簡單的方式來描述所在地。他創造出What3words這個應用程式,用三個字的組合來標記地球上任何三公尺見方的地點。What3words已成為GPS之外的一個有價值的選項,有許多組織採用,包括英國緊急與車輛道路救援服務、達美樂披薩(Domino's Pizza)、旅遊指南品牌孤獨星球(Lonely Planet),和Airbnb


你也可以採用另一種創新方式,就是把焦點放在那些基於個人限制,而對傳統產品有使用障礙的人;為他們設計的解決方案,可能讓你觸及更廣大的使用群體。有聲書原本是為了有視覺障礙的人所創造,而電動牙刷的發明,起初是為了服務動作技能有限的人。家用品創業者山姆.法柏(Sam Farber)在與關節炎患者談過之後,構思出OXO Good Grips廚房器具系列產品。事實證明,那些用具的厚橡膠製握把,對每個人來說都更順手好用;就像有聲書和電動牙刷一樣,這些廚房用具很快就突破最初的利基市場,成為數百萬人使用的主流產品。


你甚至可以從錯誤使用你產品的人那裡得到收穫。消費性家電巨擘海爾留意到,中國農村的消費者抱怨他們的洗衣機排水管會堵塞。維修技術人員發現,那些消費者用這些家電清洗根莖類蔬果,然後拿到市場上去賣。於是,海爾設計出一種可以滿足這兩種用途的機器,而第一批生產的1萬部機器立刻售罄。更重要的是,這種對隱晦需求的敏感度,協助海爾成為洗衣設備的全球領導供應商。


數位技術可以如何助攻

罕見使用者、極端使用者、使用困難者、誤用者:從定義上看,這些人口在傳統上幾乎是難以接觸到的群體。不過在今日,利基群體常會聚集在社群網站上,像是在Reddit、臉書(Facebook)、QuoraLinkedIn等,因此觀察他們、與他們互動、向他們請教,都變得更加容易。這些平台可以提供大量見解,因為Reddit大約有280萬個主題版、LinkedIn200萬個群組、臉書有超過6.4億個社團。其中許多群體可以透過Google搜尋或GummySearch之類的特殊搜尋服務,很容易就接觸到。


樂高再度提供這方面的例子。在過去,「成年粉絲通常被視為麻煩的來源,」樂高的高階主管傑克.麥基(Jake McKee)告訴《國家地理雜誌》(National Geographic)。成人樂高迷(Adult Fan of Lego,簡稱AFOL)會給公司寫粉絲信,提議新產品,但公司的回應千篇一律:「我們不採納不請自來的構想。」 網際網路改變了這一切。樂高經理人突然可以觀察到AFOL這個社群的參與和創意。成人使用者的群體數量,從1999年的11個,在2006年增加到60個,分布地區也從以北美為主,拓展到全球。成人愛好者仍然是邊緣使用者,但是他們很明確喜好挑戰性較高的積木組,而這種積木對於成人和青少年都有吸引力。2007年,芝加哥建築師、也是樂高愛好者亞當.瑞德.塔克(Adam Reed Tucker)聯絡樂高,提出複製著名建築的構想。樂高與他合作,創造出原型產品西爾斯大樓(Sears Tower)。這套產品不但迅速完售,而且訂價還是同樣大小的兒童版產品套組的兩倍。後來,樂高推出高人氣、獲利佳的樂高建築系列,其中包括帝國大廈、雪梨歌劇院和比薩斜塔。更加重要得多的是,這顯示樂高的觀點有了重大轉變,理解到能夠向成人使用者社群學習。


萬花筒策略

若要挑戰你目前的觀點,你也可以從整體角度檢視遠離核心的使用者,以尋找有哪些共通性可顯示出未滿足的需求。你可以把這項策略看成像是在萬花筒裡尋找圖案。這麼做的困難,在於你思考的範圍要跳脫一些常見的對象,例如供應商、經銷商和競爭者,而對於在根基穩固的公司內工作的創業者來說,這麼做尤其困難。


你所屬組織的策略焦點和心態,或許會暫時矇蔽你,讓你看不到一些利害相關群體。以Volvo為例。多年來,這家公司致力以製造更安全的汽車來打造自身的聲譽,引進許多後來成為產業標準的功能。但是在十年前,它注意到一群截然不同的相關人士:單車騎士。


瑞典截至2010年的保險數據顯示,單車騎士的意外傷害案件數量,比其他任何用路人都高。這項數據揭露了關於安全性的一項未被滿足的新需求,而Volvo的回應方式是展開一波汽車創新,目標是保護所有的用路人,而不只是保護開車的人。這些創新包括:單車感測器和自動煞車、車外安全氣囊,還有可以偵測駕駛人疲勞、分心或酒醉,並採取介入措施的感測器。其中有些創新甚至是專門為了防止傷害其他物種。例如,Volvo運用雷達技術,讓駕駛人無論日夜都能夠看到前方距離300公尺的路況,並能自動偵測進入汽車行駛路徑的鹿、麋鹿、駝鹿等大型動物的身形。


還有一種方式可進行萬花筒策略式的發現,就是接觸那些對目標領域有更寬廣視野的機構,例如非政府組織、組織監管機構、資訊匯集單位和中介機構等。2010年海地大地震發生後不久,哥倫比亞大學建築研究所(Columbia's Graduate School of Architecture)的一位教授,給學生出了一份功課,內容是設計援助產品。


還有一種方式可進行萬花筒策略式的發現,就是接觸那些對目標領域有更寬廣視野的機構,例如法規監管機構和非政府組織。


大部分建築學生的提案都不出預料,也就是容易組合的居所計畫。但是,安娜.史托爾克(Anna Stork)和安德麗雅.史瑞施塔(Andrea Sreshta)卻採取不同的解決方法。她們看到媒體報導,欠缺照明的難民營在夜間發生性侵和其他犯罪事件,深感憂心。受害者往往因為害怕遭報復而不敢檢舉,但是,有管道可以接觸到聯合國觀察員、援助工作人員和志願護理人員的記者,揭露了這個問題的嚴重程度。


史托爾克和史瑞施塔體認到,除了住所、食物、水和醫療用品等基本需求之外,居民還有夜間安全這項未滿足的需求。她們提出的解決方案,就是LuminAID,這是一款輕巧、充氣式、使用太陽能的照明燈具。這項產品不但獲得非政府組織Shelterbox的採用,之後也在露營人士當中,開闢出一塊商業市場。


數位技術可以如何助攻

社群傾聽工具、擷取非結構化數據的演算法、語意AI等數位科技,讓我們可以迅速篩選大量數據,並辨識其中的模式。與焦點團體或問卷調查不同的是,使用者生成內容(user-generated content,簡稱UGC)通常能在「體驗的當下」就取得相關見解,清楚呈現使用者在使用手邊的產品或服務時,因碰到具體的故障情形、困難或欠缺的功能而表現出的情緒狀態。


以葛蘭素史克製藥(GSK)的消費者健康事業(現在的Haleon)為例。2020年,這家製藥巨擘與市場研究和顧問公司益普索(Ipsos)合作,調查非處方流感與感冒藥產品類別裡的新興趨勢。研究人員在網路上抓取過去三年的使用者生成內容,並運用語意AI進行分析,結果在針對病患、醫師和藥師的一些平台上,以及有關自然療法和親子教養等相關主題論壇中,挖掘到未滿足的需求。


研究人員描繪出這些需求的重要性和成長狀況,呈現出對於增進免疫力的自然產品有急劇上升的需求,包括給幼兒用的這類產品。這些數據也顯示,人們很不滿意緩解咳嗽和發燒症狀產品的效果。


研究人員進一步改善那個AI篩選工具,聚焦檢視主要使用者(包括為此感到沮喪的父母)採用哪些DIY解決方案,來滿足他們的部分需求。其中一項做法,是用滾珠香水瓶來填裝鼻腔去充血劑,如此就可以輕鬆地將藥物塗抹在熟睡嬰兒的鼻腔口。還有一個是某種止咳劑,可針對腦幹的咳嗽反射弧而立即奏效。雖然這兩項創新都還沒有商業化,但是這些對策能突顯使用者的痛點,並激發新的思考方向。「這個方法協助我們了解到,善用社群數據可以如何提供一些可據以行動的有力見解,顯示有哪些未滿足的需求和創新的機會,」GSK全球轉型與能力主管詹姆斯.薩羅斯(James Sallows)說。



融會貫通

若要加強自身發現未滿足需求的能力,你應該採用我們描述的每一項策略。雖然這項工作沒有固定的起點,但大部分的組織發現,比起挑戰他們既有的觀點(望遠鏡策略和萬花筒策略),改進對主流使用者的觀點(顯微鏡策略和全景策略)比較容易進行,也更符合直覺,因為若要挑戰自身既有觀點,就必須刻意努力跳脫已知的顧客和市場去觀察。


這四項策略本來就應該綜合運用。這些策略的大多數價值,來自轉換觀點,以及整合從中出現的見解。例如,你通常需要同時採用顯微鏡策略和全景策略,才能得到主流使用者狀況的完整圖像,也就是既見樹也見林。


泰瑞莎.霍奇(Teresa Hodge)因白領犯罪(white-collar crime;編按:指以錢財為目標的非暴力犯罪)服刑時觀察到,那些出獄時還興奮地迎接新開始的女受刑人,有很多人在一年內又回到監獄。霍奇傾聽她們的故事之後明白,除非她們有工作,否則很難在重返社會後立足,但她們有入監的紀錄,因此基本上沒有人會雇用她們。與此同時,霍奇的女兒蘿琳(Laurin)身為主修社會學的學生,正在研究一些全國性的數據,包括監禁、再就業、累犯,以及這類事件對家庭的影響(即擴大視野)。她的研究證實,偏低的再就業率是一個普遍但被忽略的問題。於是,霍奇出獄之後與女兒一起成立「使命:啟動」(Mission: Launch)這個組織,幫助更生人創業。她們也開發R3 Score這項數位工具,讓想要確保工作、住所或得到貸款的更生人,用來進行詳細的風險評估。


數位科技讓我們更容易結合運用不同的方法,例如同時採取顯微鏡觀點和全景觀點。瑪氏寵物照護透過智慧狗項圈,鎖定個別犬隻的健康和運動需求、找出和犬隻品種相關的營養事項,並監測整體狗飼主社群所關注的健康問題,例如寵物的體重超標。


機器學習語意篩選工具,能讓你同時觀察多個人口群體。一如前文所述,GSK可以做到跨群體搜尋(包括病患、醫師、藥師、家長等群體),找出使用者未滿足的需求,通常也能找出特定次群體的未滿足需求(如新手父母)。只要稍微調整這個流程,這項工具也可以確認,有哪些領導使用者正在創造自己的解決方法。


但如果你以為,找出未滿足的需求將會完全轉變為數位領域的工作,那你就錯了。數位科技雖然可以揭露過去隱而未現的模式和數據,但也會掩蓋重要的線索,包括感受、直覺和情境脈絡,而這些只能透過人們親自解讀才能取得。最好是把實體與數位方法視為互補。結合使用這兩者,你就可以擁有比過去更深遠、範圍更遼闊的視野。


文章來源:哈佛商業評論2022/7月號