创新就是寻找和满足人们尚未得到满足的需求——这是创业的一条基本原则。
顾客总是希望能有比现在更好、更快或成本更低地解决问题的产品与服务。但即使是以观察力卓越著称的创新者和组织，往往也很难察觉和正确解读需求。
比如即使是决心“以客户为导向”的亚马逊，也对商家的需求视而不见。亚马逊压榨商家费用，迫使商家与其他供应商和盗版产品竞争，限制商家自定义虚拟店面的能力和选择付款方式的权限。
Shopify针对这个问题，提供了一套简单易用、价格合理的工具，让商家自行搭建在线商店，并保留对客户关系的控制权。凭借着针对亚马逊忽视的需求，2021年Shopify的净销售额达到46亿美元，市值1710亿美元。这一年亚马逊含蓄地承认了错误，收购了澳大利亚初创企业Selz，这家公司开发的工具可以协助企业开设网店。
在研究、教学和咨询工作中，我们研究了数十个创新者、创业者和组织，了解他们如何识别（有时会误判）未得到满足的需求。研究结果表明，要想增加准确识别客户问题和诉求的可能性，必须拓宽视野，并采取多种不同的观察方式。本文提供一个包含四种观察策略的框架作为辅助，介绍成功的创新者如何运用每一种策略，以及数字技术如何辅助传统观察方法。
寻找未满足的需求，主要方法有两种：调整对主流用户的设想，观察非常规用户、质疑自己原有的想法。两种方法都可以从关注重点和放眼全局这两个角度去寻找问题。对于主流用户，可以重点观察个人的日常体验（显微镜策略），也可以拉开距离在用户群体行为中寻找规律（全景图策略）；同样，对于核心以外的用户也可以密切观察（望远镜策略），或者寻找他们作为一个群体表现出的规律（万花筒策略）。（详见边栏“四种观察方式”）
显微镜策略
放大观察主流用户的实际体验，可以帮助你找到焦点小组、采访和调查问卷发现不了的需求。这是许多个人创新者的起点：个人经验提醒他们注意到某个被忽视的问题，觉得有必要设法解决。例如雅维耶·拉腊戈伊蒂（Javier Larragoiti）在少年时代发现，因为讨厌代糖的味道，患有糖尿病的父亲总是偷吃不该吃的东西。长大之后，他读了生物工程专业的研究生，提出低成本生产木糖醇的方法。木糖醇的味道几乎与糖相同，但不会引起血糖反应。这种成分长期用于口香糖等产品，但原本的生产工艺是从某种桦树里提取，成本太高，无法当作日常甜味剂单独使用。拉腊戈伊蒂则发现，木糖醇可以利用墨西哥玉米地产生的农业废料制备，成本很低，还可以顺带减少焚烧农业废料产生的有害气体排放。
一些组织依靠用户体验、人性化设计等概念，收集了该领域的洞见。还有一些公司转向人类学家，招聘相关的专家在公司任职或求助于外部咨询顾问。典型的例子是乐高，通过对儿童玩耍过程的第一手观察摆脱了濒临破产的困境，凭借销量成为世界第一大玩具制造商。（关于乐高和其他公司应用社会科学的情况，详见《哈佛商业评论》中文版2014年5月刊特写“人类科学家巧解销售难题”或《哈佛商业评论》中文版2021年典藏刊文章“一位人类学家走进酒吧……”）
密切观察在技术领域可能格外有价值。英特尔聘请的人类学家一连几天在游戏玩家的家中观察，了解他们的激情、沮丧、需求和愿望，辅助开发能够满足玩家需求和愿望的芯片。英特尔人类学家肯·安德森（Ken Anderson）告诉《大西洋月刊》（Atlantic），“整体而言，科技公司脱离用户的风险比其他公司更高。”他说，工程师往往会爱上纯粹的技术本身，并误以为用户也会这样。因此微软据说是世界上招聘人类学家第二多的地方，仅次于美国政府，也不足为奇了。
数字技术如何辅助。智能手机、物联网传感器、可穿戴技术和智能家居设备的快速增长，让组织可以无声无息地收集实时数据，这样的便利条件前所未有。数字技术不同于调查问卷等其他传统评测工具，可以实时捕捉真实的行为变化，避免自行报告和回顾产生的偏差。以这种方式收集到的数据更准确、更丰富，在健康相关的领域可能格外有用——不只是对人类。
2016年，糖果公司玛氏旗下的Mars Petcare收购了生产智能宠物狗项圈的初创公司Whistle Labs。该设备搭配相应的应用程序，可以帮助主人追踪宠物狗的健康和活动状况，在宠物走失时提供实时定位。但对于玛氏而言，真正的价值并不在于销售项圈获得的利润，而是通过应用程序收集的匿名化数据（经过用户许可）。玛氏由此获得了与宠物主人的直接联系，可以通过这个渠道寻找他们未得到满足的需求。分析这些数据能获得关于不同品种、年龄和体型的宠物狗活动需求的新信息，驱动优质宠物饲料创新，开发出针对特定品种优化过的产品和具备特定疗效的产品，还可以了解宠物行为，比如睡眠问题和抓挠、舔舐等行为增加可能是疾病的信号。这些洞见为更全面的价值主张铺平了道路。
全景图策略
除了观察主流用户的个人体验以外，还可以通过整体数据推断未得到满足的需求，如失误、投诉和事故等方面的整体数据都会把微弱的信号放大。
1989年，新西兰机械工程学教授基思·亚历山大（Keith Alexander）想给女儿买个蹦床。妻子反对说蹦床不安全。他想说服妻子，却发现她说得没错：研究表明，因蹦床受伤的案例正在增加。
亚历山大深入挖掘数据，发现被归为偶然的事故大部分是由于产品特性造成的：金属弹簧和边框，而且没有防摔的围栏。于是他设计了没有弹簧、带有网状围栏的蹦床，放在后院使用，把蹦床这个曾经的小利基市场变成了生机勃勃的全球市场。
数字技术如何辅助。数字工具让我们更容易观察众多人的行为。可以从多个来源收集数据，分析其变化趋势。
例如，智能手机可以为患有糖尿病、心脏病等慢性疾病的人提供数字保健方案，传感器可以为数据库提供数据，统计坚持治疗的总体比例。冰岛的特里格维·索吉尔松（Tryggvi Thorgeirsson）对数字生活方式改变方案的中退率之高感到吃惊，意识到应用程序未能满足人们的一大需求：趣味性。程序设计只考虑了人类大脑的理性部分，开发者以为威胁生命的疾病可以给参与者提供足够的动力。
索吉尔松决定利用游戏要素提升项目参与度和留存率。他与冰岛游戏公司CCP Games合作，创立了新的数字平台Sidekick Health。公司通过遥感技术了解哪些方法在怎样的情况下最能吸引哪个群体。机器学习协助平台为用户提供符合个人需求和偏好的体验。现在平台已经让临床治疗结果和参与度获得了显著的提升：最近的临床研究表明，平台用户达到减重目标的比例是标准化指导课程的三倍，完成整个项目的比例高出30%。
数字技术还能协助识别抑郁症患者的隐藏需求。2015年，约·阿加沃尔（Jo Aggarwal）与丈夫拉玛坎特·温帕蒂（Ramakant Vempati）开发了应用程序StayClose，通过智能手机内置的移动、睡眠及交流状况跟踪功能识别老年人抑郁的信号。事实证明，这个应用非常可靠，而且表明问题普遍存在，但也表明被应用识别出的抑郁者极少有人就医。于是阿加沃尔和温帕蒂设计了AI聊天工具Wysa，可以识别70多种情感亚型，并给出有同理心和同情心的回复。StayClose从未商业化，但由这个软件获取的洞见催生的Wysa现在已经在全世界有了350万各个年龄层的用户。
望远镜策略
如果只在同样的环境下用同样的工具观察同一个群体并与之互动，你可能会错失其他地方的机会。要挑战自己的惯性思维，你可能需要研究边缘用户、重度用户或非用户。外围人群的需求常被当作噪音忽略。仔细观察外围用户，或许可以发现同样适用于大部分用户的痛点。
现场音乐活动组织者克里斯·谢尔德里克（Chris Sheldrick）发现乐手和工作人员面临着一个不寻常的问题：演奏会常在偏僻的露天场所举办，没有正式地址。16位GPS坐标定位没有用，不是因为坐标本身不准确，而是因为人们容易搞错：写错、读错、听错。谢尔德里克没有把这个问题当作无可避免的业务风险，而是意识到这里存在一个未满足的需求：需要一种简单描述地点的方式。他开发了“三词定位”（What3words）应用，用三个词语组合表示世界上任何一个三米见方的区域。三词定位成为了GPS的重要替代方案，英国紧急事故与汽车故障救援服务、达美乐披萨、孤独星球和爱彼迎等组织都采用了这种方法。
还可以关注因为个人的难题而难以使用常规服务的人，为他们设计的创新解决方案或许会有更广泛的市场。有声书最初是为视障人群开发的，电动牙刷是为了服务运动能力受限的人。家居用品类创业者萨姆·法伯（Sam Farber）与关节炎患者交流过后推出了arthritis sufferers厨房器具，事实证明大家都觉得厚实的橡胶把手很好用，这套产品迅速从原本的利基市场进入主流，获得了几百万用户——就像有声书和电动牙刷一样。
还可以观察误用者的体验。家电巨头海尔发现，中国农村地区客户抱怨洗衣机的排水管总是堵。维修工意识到，这些客户会用洗衣机清洗根菜类蔬菜，然后拿到市场上去卖。于是海尔设计了可以洗衣服也可以洗菜的机器，一经生产立刻售出一万台。更重要的是，这种对微妙需求的敏感度帮助海尔成为世界领先的洗涤设备供应商。
数字技术如何辅助。外围用户、重度用户、残疾用户、误用者——这些人群以往难以触及，而如今常常聚集在Reddit、Facebook、Quora和领英等社区型网站，因此更容易观察、互动和学习。这些网站平台可以提供各种宝贵的洞见，Reddit有280万个主题群组，领英有200万群组，Facebook的群组数量则超过6.4亿。很多群组可以用谷歌直接搜到，通过GummySearch等专门的提供商也可以找到。
这方面的好例子仍然是乐高。公司高管杰克·麦基（Jake McKee）告诉《国家地理》（National Geographic）杂志，以往“成年粉丝通常被当作隐患”。成年粉丝会给公司发粉丝邮件，表达对新产品的建议，然而只会得到一种回复：“我们没有征求建议。”
互联网改变了这一切。乐高管理者忽然看到了成年粉丝社群的热情和创意。1999年乐高成年用户群组有11个，主要在北美，2006年则在世界各地有了60个。成年热心粉丝依然是边缘用户，但他们明确地想要高标准的产品，这样的产品对成年人和青少年都同样有吸引力。2007年，乐高粉丝、芝加哥建筑师阿达姆·里德·塔克（Adam Reed Tucker）向乐高公司提出了复制地标建筑的创意。乐高与他合作，制作出西尔斯大厦的乐高积木作为测试。这套乐高定价是一套同等规格的儿童乐高积木的两倍，推出后迅速售完。这次成功促使乐高推出了人气和利润都很高的建筑大师系列，包括纽约帝国大厦、悉尼歌剧院和比萨斜塔等。更重要的是，这次成功标志着乐高转变观念，开始重视从成年用户社区学习。
万花筒策略
要改变自己目前的视角，还可以把边缘用户当作一个整体来观察，寻找共性中透露出的未满足需求，就像观察万花筒里面的图案。困难在于不要将思维局限在通常会考虑的几个原因里，如供应商、经销商和竞争者，在成熟公司里工作的创业者更是要注意克服这个问题。
组织战略重点和战略思路可能会让你看不见某些群体。例如沃尔沃，多年以来建立了“制造更安全的汽车”的声誉，开创的很多特性后来成为行业标准，但十年前沃尔沃注意到了一个完全在自己用户群之外的群体：骑自行车的人。
截至2010年的瑞典保险数据表明，骑自行车的人伤亡比例高于其他道路使用者。这个事实揭示了新的未得到满足的安全需求，沃尔沃以一系列旨在保护道路上每一个人（不只是开车的人）的汽车创新回应：自行车检测传感器和自动刹车、外部气囊，以及可以检测司机是否疲劳、分心或饮酒并加以干涉的传感器。一些创新甚至是为了避免伤害其他动物，比如沃尔沃的雷达技术，无论白天黑夜都能让司机看到前方300米的状况，并自动探测进入车道的小鹿、麋鹿、驼鹿和其他大型动物。
万花筒式的发现，可以通过与对相应领域有广阔视角的各方交流获得，如非政府组织、组织监管者、信息收集者和中介。2010年海地地震后不久，哥伦比亚大学建筑研究生院教授让学生设计救灾产品。大部分学生符合对建筑系学生的期望，做出了简易避难所的设计。但安娜·斯托克（Anna Stork）和安德烈亚·斯莱什塔（Andrea Sreshta）采用了不同的策略。他们为关于昏暗的难民营夜间性骚扰和其他犯罪的媒体报道而烦恼。受害者怕遭到报复，通常不会报告，但能接触联合国观察员、救援人员和志愿医护人员的记者揭示了这个严重的问题。
斯托克和斯莱什塔意识到，除了住所、食物、水和医疗用品等基本需求以外，居住者还有对夜间安全的需求尚未得到满足。他们给出的解决方案是袖珍可充气的太阳能照明灯LuminAID。这款产品被非政府组织Shelterbox采用，随后在露营爱好者群体中发现了商业市场。
数字技术如何辅助。借助社群聆听工具、非结构化数据抓取算法和语义级AI，能够迅速筛选大量数据，找到规律。用户生成的内容不同于焦点小组和问卷调查，通常能捕捉用户体验中的关键时刻，揭示现有产品或服务的具体故障、困难和缺失的功能，以及相应的用户情绪状态。
例如制药业巨头葛兰素史克（GSK）的消费健康业务（现在叫Haleon），2020年该公司开展了市场调研，并向咨询公司益普索寻求建议，调查非处方流感和感冒药市场的新趋势。研究者在网上搜集前三年的用户生成内容，用语义AI加以分析，发现患者、医生和药剂师平台以及自然疗法、育儿等相近话题的论坛里都存在未得到满足的需求。
研究者总结出这些需求的重要程度和发展过程，发现对自然及增强免疫产品的需求激增，包括针对幼童的产品。数据还表明，人们对止咳和退烧产品的效果很不满意。研究者进一步优化AI搜索，准确地找到先驱用户（其中有沮丧的父母）应对部分问题的DIY方法，借鉴并推出解决方案。一个是用滚珠式香水瓶装上鼻血管收缩药在入睡的婴儿鼻子下面涂抹，还有一个是直接作用于脑干咳嗽反射弧的速效止咳药。这两项创新都尚未商品化，但这样的举措聚焦用户痛点，可以激发新的思路。葛兰素史克全球转型及能力负责人詹姆斯·萨罗斯（James Sallows）说，“这种方法帮助我们明白了如何利用社交平台数据获取关于未满足需求的可行、有力的洞见，如何找到创新的机会。”
综合运用
要想优化发现未满足需求的能力，应当运用上述所有策略。虽然没有固定的起点，但大部分组织发现，比起挑战原本的思维（望远镜策略和万花筒策略），改善对主流用户的看法（显微镜策略和全景图策略）更加简单直观，因为前者需要有意识地拓宽视野，不能只关注已知的客户和市场。
这四项策略应当综合运用。很大一部分价值源于转换视角、整合新的洞见。比方说，通常需要综合使用显微镜和全景图策略，才能全面了解主流用户——既见树木又见森林。
特蕾莎·霍奇（Teresa Hodge）因白领犯罪服刑期间，观察到许多出狱时向往着新生活的女性在一年内重返监狱。听了她们的经历（放大），霍奇意识到，出狱的女性除非有正式工作，否则很难自立——入狱记录让她们找不到工作。霍奇的女儿劳林是一名社会学学生，在研究全国范围内关于入狱、再就业、再犯和家庭因此受到的影响的数据（缩小）。她的研究证实，再就业率低是一个广泛存在却被忽视的问题。因此霍奇出狱后跟女儿一同创立了Mission: Launch，帮助出狱者自主创业。她们还开发了数字工具R3 Score，对希望找工作、租房或贷款的出狱者提供复杂的风险评估。
数字技术可以协助综合运用，例如同时看到个体和全体。玛氏Petcare的智能狗项圈让公司追踪宠物狗个体的健康和运动需求，总结特定品种的营养问题，并在整个宠物主人社区关注宠物肥胖等健康问题。
机器学习语义过滤器能让你同时看到多个人群的情况。如前所述，葛兰素史克能在多个不同群体（患者、医生、药剂师、家长）中找到特定小群体（如新手父母）常见的未满足需求，稍加调整还能找出先驱用户自行创造的解决方案。
不过，要是以为寻找未满足需求会完全转为数字领域的任务就错了。数字技术可以揭示之前看不到的规律和数据，但也会忽视重要的线索——感受、直觉和具体情境，这些只能靠人的理解判断来获取。物理方法和数字方法最好能当作互补的两种方法综合运用，这样能让你看得更远，也能更看清全貌。
琼-路易斯·贝尔苏是瑞士洛桑国际管理学院教授学期研究教授。迈克尔·韦德是瑞士洛桑国际管理学院创新及战略教授，并担任数字业务转型思科主席。西里尔·布凯是瑞士洛桑国际管理学院战略与创新教授。三人合著《异化思考：获得突破性创见的非常规方式》（ALIEN Thinking: The Unconventional Path to Breakthrough Ideas，2021年出版）。
琼-路易斯·贝尔苏（Jean-Louis Barsoux）
迈克尔·韦德（Michael Wade）
西里尔·布凯（Cyril Bouquet）| 文
蒋荟蓉 | 译 时青靖 | 校 钮键军 | 编辑