随着实验的进行,验证了商业理念

如何系统地减少新商业理念的风险

没有人需要成为科学家来进行实验以测试商业想法。然而,有几条基本原则需要牢记。在这篇文章中,我讨论了为什么验证商业想法很重要以及如何最有效地实施实验。

我为什么要对实验感兴趣?

公司的生死取决于其发现新的和有利可图的商业机会的能力,不断向客户提供价值并适应不断变化的市场条件。随着人工智能、区块链和5G网络等新技术的出现,我们可以预期在未来10年内会出现比过去40年更多的变化,从而带来更多新的商业机会[1]。

然而,与此同时,并不是每一个新的商业想法都会自动导致一个盈利的商业模式

太多的想法被过早地实施,因为它们在演示文稿和商业计划中看起来不错,而且是基于时髦的技术。被忽视的是,不是所有能建的东西都应该建。相反,关键是要建立客户真正想要的东西。例如,新产品的失败率在70%至90%之间,就说明了这一点并不总是被考虑在内[2]。

在开始时,不可能判断一个商业想法是好是坏。尽管有大量的可用信息,但管理者通常缺乏正确的数据来区分。相反,决定是根据经验、信念和直觉做出的。然而,特别是在真正的创新想法的情况下,很明显,这些往往不构成一个有用的基础,因此作出了错误的决定。这不仅仅是因为这些想法的最终实施是在未来,而且受到众多影响因素的制约。因此,成功总是与不确定性和失败的风险联系在一起。因此,有必要了解对一个商业理念成功至关重要的关键影响因素,以及我们对这些影响因素做出了哪些假设。换句话说,要使这个想法获得成功,必须具备哪些条件?

这就是商业理念测试的意义所在。其目的是通过进行实验,以假设的形式检验一个商业想法的基本假设,从而系统地减少想法的不确定性和风险。即使商业实验不必像科学实验那样满足严格的统计要求,一些基本原则仍必须遵守。

测试商业理念的基本原则

使关键假设透明化,并对其进行测试

在许多公司,除非首先准备好商业计划,否则任何新的商业想法都不会被批准。无论在创建商业计划书上花了多少时间,到头来每个商业计划书都是基于大量的假设。只要这些不透明,商业计划书对评估商业理念的价值和风险就没有帮助。相反,商业计划书只是提出了我们的看法–然而,没有提供关于这种情况的可能性有多大的信息。

为了确定基本假设,我想提出三种相互补充的方法。

  • 故事板
    在故事板中,新商业理念的事件顺序被直观地表现出来。例如,关于产品创新的假设可以根据客户旅程的各个阶段来提出。为此,必须回答 “为了让客户进入购买或使用过程的下一个阶段,必须发生什么?
  • 假设研讨会
    在一个团队研讨会上,一个商业想法的基本假设被明确,然后被优先考虑。这些假设可以根据以下几点进行区分:(1)客户是否需要这个想法,(2)这个想法是否可行,(3)这个想法是否经济。假设的优先次序是通过所谓的 “假设地图 “来进行的。在此,根据假设的现有证据和假设各自的重要性,将假设定位在一个矩阵中。然后,实验的重点是那些具有高度重要性而又没有什么证据的假设。如果实验表明这些假设是错误的,那么整个商业理念就很有可能不会产生希望的结果[3]。
  • 采用蒙特卡洛模拟的商业模式
    蒙特卡洛模拟是一种来自随机的方法,用来估计不确定性的可能影响。在验证商业理念方面,它们有助于确定模型中特别敏感和重要的元素。由于蒙特卡洛模拟也可以在电子表格程序(如Microsoft Excel或Google Sheets)中进行,它们提供了一种快速和直接的方式来模拟不确定性的财务影响[4]。

将假设表述为可证伪的假说

为了能够检验最重要的假设,它们被写成假设的形式,其中对未来的事件作出预测。假设应准确制定,并包括一个明确的成功衡量标准。此外,还适用可证实性原则。这意味着一个假说只能被推翻,而不能被证明,因为不能排除它毕竟不会变成错误。例如,如果你在你的生活中迄今只见过白色的天鹅,就可以说所有的天鹅都是白色的。然而,一只黑天鹅就会立即推翻这一点[5]。

自己的数据比外国数据好

进行实验的目的是为了收集数据,从中吸取关于如何进行商业理念的教训。在这样做的时候,人们不应该仅仅依靠外部来源的数据,而是要收集自己的数据。一方面,自有数据的优势在于其高度的相关性和主题性,因为它是专门为要评估的商业理念而获得的。另一方面,可以更好地评估数据的证据价值和可信度。为此要进行的实验甚至往往可以比从外部数据源搜索合适的数据并对其进行评估更容易和快速地进行[6]。在真正新颖的想法的情况下,往往根本没有外部数据可用。

在开始时快速而廉价地进行测试

如果一个假设的不确定性程度很高,只需要很少的信息就可以大大降低这种不确定性。因此,在开始的时候,小规模的样本实验就足够了[7]。重要的是,它们可以快速和廉价地进行。

在测试商业想法的背景下,存在众多术语,可用于测试想法的对象。例如,埃里克-里斯谈到了最小可行产品(MVP)[8],而阿尔贝托-萨沃亚则提出了预成型一词,这是 “假装的 “和 “原型 “的组合,即 “假定的原型”[9]。无论选择哪种术语,重要的是要注意,测试商业想法不需要存在一个工作产品和原型。相反,应该使用可以用来测试假设的最小、最快和最便宜的东西。例如,这可以是一份数据表、一份信息手册或一个产品视频。

通常,一个实验不足以充分减少有关假设的不确定性。进一步的实验应该减少不确定性,直到有足够的把握认为该商业理念确实可行。在这种情况下,只有在不确定性降低时,以及在商业理念的后期实施阶段,才有必要进行更昂贵的实验[10]。

进行实验并不限于新产品

进行实验通常是在开发产品创新和新商业模式的背景下讨论的。然而,这些基本原则也可以适用于公司内部的想法(如内部流程的数字化或引进新的IT工具),特别是当它们涉及高额的财政和时间投资时。因此,商业想法的测试代表了公司中一种系统的和普遍适用的方法,以减少不确定性和风险管理[11]。

实验本身不是目的,而是支持决策

为了减少新的商业想法的不确定性并做出决定,实验是必要的。为此,从实验中获得的数据和教训可以,例如,转移到已经使用的商业模式中,以确定最重要的假设。

特别是如果对大量的商业想法进行了几个实验,在实验画布中记录这些实验并在这里跟踪进展是一个好主意[12]。这些不仅记录了假设和进行的实验,而且还记录了相关的决定。这个想法是否会被进一步追求,是否会改变方向(支点),还是会放弃这个项目?

关于商业理念实验的结论

通过进行实验,新的商业想法的风险会从根本上减少。与其投入大量的时间和金钱来实施一个最终没有人需要和使用的想法,不如先快速和经济有效地审查是否应该实施这个想法。

许多公司仍处于反思过程的开始阶段,朝着更多基于实验的决策方向发展。最后,作为对实验的潜力和有效性的展望,对那些长期实施实验是企业文化的一个组成部分的公司(如谷歌、亚马逊和微软)的股价和标准普尔500指数进行了比较。 每年进行几项1000个实验的实验公司的股价表现超过了标准普尔500指数的10倍以上[13]。

即使要达到这些顶级实验性公司还有很长的路要走。最关键的是要开始行动。有时实验是成功的,并证实了假设。而有时他们不这样做。但可以从每次实验中学习到一些东西,以进一步发展商业理念。

参考文献

[1] Steve Brown, The Innovation Ultimatum: How Six Strategic Technologies Will Reshape Every Business In The 2020s, 2020.
[2] Alberto Savoia, The Right It: Why So Many Ideas Fail and How to Make Sure Yours Succeed, 2019.
[3] David J. Bland / Alex Osterwalder, Testing Business Ideas, 2020.
[4] Jez Humble / Joanne Molesky / Barry O´Reilly, Lean Enterprise: How High Performance Organizations Innovate at Scale, 2015.
[5] Ash Maurya, Scaling Lean: Mastering the Key Metrics for Startup Growth, 2016.
[6] Alberto Savoia, The Right It: Why So Many Ideas Fail and How to Make Sure Yours Succeed, 2019.
[7] Douglas W. Hubbard, How to Measure Anything: Finding the Value of „Intangibles“ in Business, 3. Edition, 2014.
[8] Eric Ries, The Lean Startup: How Constant Innovation Creates Radically Successful Businesses, 2011.
[9] Alberto Savoia, The Right It: Why So Many Ideas Fail and How to Make Sure Yours Succeed, 2019.
[10] David J. Bland / Alex Osterwalder, Testing Business Ideas, 2020.
[11] Jez Humble / Joanne Molesky / Barry O´Reilly, Lean Enterprise: How High Performance Organizations Innovate at Scale, 2015.
[12] Bruno Pešec, Visual tools for experimentation and innovation accounting, https://www.pesec.no/visual-tools-for-experimentation-and-innovation-accounting, 2020.
[13] Stefan H. Thomke, Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments, 2020.

Marcus ist Innovationsberater, -trainer und -facilitator. Als Geschäftsführer von zagmates unterstützt er mittelständische Organisationen bei der Entwicklung und Umsetzung von Innovationen mit Wirkung. Marcus verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Technologie-Industrie in Europa und China mit Fokus auf Vertrieb, Marketing, Produktmanagement und Business Development. Zudem ist er Dozent am Steinbeis-Transfer-Institut Business Management and Innovation.

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