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小實驗,力量大

問七個問題,做出好實驗

EMBA雜誌404期 / EMBA雜誌編輯部
2020.03.31

 

亞馬遜和微軟等產業龍頭,為什麼能持續創新?

 

他們仰賴的一個秘密武器就是:實驗。

 

做實驗時,應該注意哪些原則?問自己哪七個問題?

 

亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft)、全球最大訂房網站Booking.com等,這些業界龍頭,能夠維持不敗地位有一個重要原因:實驗。每年,這些企業進行數千、數萬次的實驗。每當員工有新構想,公司會鼓勵他們進行實驗,確認是否可行,於是整家公司成了一個實驗與創新的引擎。


今天,當環境不斷變動,當顧客的喜好快速改變,究竟該如何決定推出哪一項新產品?如何判斷什麼創新功能會獲得顧客的青睞?要回答這樣的問題,再睿智、有經驗的領導人都可能會猜錯,最可靠的做法就是:實驗。


哈佛商學院教授湯克(Stefan H. Thomke)指出,要提高企業創新的成功率,你需要實驗的力量。他強調,很多企業在推動計畫前雖然會做些小測試,但往往流程不夠縝密,稱不上是正規的實驗;要不是整體的實驗數量不足,就是測試的創新點子太少。


湯克是創新管理的專家。在哈佛任教前,他曾任麥肯錫顧問公司(McKinsey & Company)顧問,協助全球許多企業,加強科技發展、顧客體驗,發展創新策略等。


他在新作「實驗,不做不行!」(Experimentation Works)中,疾呼實驗對企業創新的重要性。他指出,過去若要大規模地實驗,必定曠廢時日且成本高昂,但科技給予了我們更加便利的新工具,當你將縝密的實驗與科技工具結合,便能迅速、低成本,且大規模地測驗每個創新構思。


縝密的商業實驗


今天,很少人能有足夠的數據,可做出有利於創新的決策,更別說某些領導人可能過度依賴經驗與直覺。但真正新穎的東西,往往是顛覆常態,難以依過往知識推論出來的。事實上,就連賈伯斯(Steve Jobs),在二○○三年之際,也曾否定過如今頗普遍的音樂訂閱模式。


因此若要確認某個構想會不會成功,就必須透過實驗,而且是反覆且縝密的實驗。過程中,無論原先的假想被驗證了或推翻了,都是學習的機會;原本模糊的構思也會逐漸有了完整的型態,最終導向一個有實證為它背書的結論。


湯克指出,在商業環境當中的實驗,本質上還是不離科學方法,也就是先釐清要研究的問題,然後基於這個問題設立可測試的假設(hypothesis)。實驗的目的是在探究不同因素,也就是變項之間的關係,主要是獨立變項與依變項。獨立變項是由實驗者直接操控,引起後者產生變化的因素,因此獨立變項被視為「因」(cause),依變項則是「果」(effect)。


舉例來說,若你想知道用什麼液體澆花,會對該植物的生長產生什麼影響,那麼你所控制的獨立變項就是所使用的液體,比如糖水跟鹽水相比。因所使用的液體不同,而產生的結果就是依變項。


為了要確保兩者間確實有因果關係,除了獨立變項以外,實驗對象的所有條件必須盡量一致,比如說,兩盆植物必須是同一種類,處於同一溫度,接受同樣的光照等等。此外,實驗時通常會設立一個沒有經過任何實驗處理的對照組,在這個例子中,對照組就是僅澆一般清水的一盆植物。如此一來,在跟對照組比對之下,糖水或鹽水對植物的影響會更容易分辨。


問題是,在商業的情況中,周遭的各種因素複雜且多變,我們往往難以保持如此真空無菌的環境。因此,除了謹慎用心以外,企業必須透過一次又一次的測試、回饋、修正,然後再測試的循環,逐漸推進最終的答案。善用這種疊代式(iterative)實驗方法的一個範例,便是一九九五年,美洲盃帆船賽冠軍,紐西蘭的黑巫隊(Black Magic)。


當時他們實驗的目的,是為了打造一艘必勝的賽艇。與其耗費大筆金錢與時間建造實體船隻,黑巫隊選擇製作小型船模,在實驗室的風洞跟船模試驗池裡進行測試,並且借用電腦模擬的力量。他們低成本,且迅速地做出一個個小型的控制實驗,在反覆的測試、學習與修正之後,最終誕生了最佳賽艇,在比賽中,帶領他們駛向冠軍。


黑巫隊所採用的是一種名為實驗轉盤(experimentation wheel)的標準流程。這種流程強調疊代式的實驗,主要由三個步驟構成:


1.產生可測試的假設。第一步是先溫習過去的資料、實驗等,藉此激發新的點子,並設立假設。此時你的假設務必是要能被實驗測試的。比如黑巫隊希望船既輕巧,又能強韌地耐得起嚴峻海況,因此設想了許多不同的設計,然後一一測試。


2.進行有紀律的實驗。實驗流程需嚴謹,無論測試假設的方式是經由實體或虛擬的模型。以黑巫隊來說,它就是利用電腦模擬搭配船模進行測試。要留意的是,在實驗室裡測試雖然便於控制每個變項,但畢竟無法全然複製現實狀況,可能有缺漏之處,這點公司必須納入考量。


3.學習有意義的洞察。研究者經實驗獲得成果並分析後,會對他們所研究的主題有更深的認識,也能基於從中學習到的知識,決定下一輪的實驗該如何進行。若已獲得充足的答案,那麼實驗即結束;但若尚有不足之處,研究者便應基於所得的新知,修正實驗設計,並再度測試。

 

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