为什么客户会“雇佣”你的产品？
一般来说，很多人会执着于如何将吸引用户的特性和功能进行恰当的匹配，试图打造一款完美的产品，或者不断对现有产品进行微调，使其更具盈利性。
你以为你能准确把握用户的喜好，多下赌注，如果你能获得一些好运气，总会得到一些好结果。但事实上，也许你只是在大海捞针。
但是，如果你真的了解用户选择背后的原因，就不必局限于这种方法。创新的可预测性和盈利能力可以大大提高，但你必须以不同的方式思考创新。重点是方法的进步，而不是产品。
所以，如果你厌倦了狂热地鼓励自己和企业投入那些创新，但你的努力很可能石沉大海；如果你想打造你事先知道用户会急于购买并愿意出高价的产品和服务；如果你想和那些把成功的创新寄托在好运上的竞争者竞争并获胜…下面的讨论对你很有价值。
众所周知，创新在一个公司的发展战略中起着至关重要的作用。然而，据不完全统计，94%的人对自己公司的创新表现不满意。几乎所有人都同意，大多数创新都离目标很远，这种情况很长一段时间都没有改善。
从理论上讲，这是不合理的。企业可用的工具和技术从未像现在这样精密和成熟，可用于实现创新目标的资源也是前所未有的。对企业用户的理解从来没有像今天这样全面。大数据革命大大增加了数据收集的类型、数量和速度，也大大提高了用于数据收集的分析工具的性能。人们对大数据的希望从来没有像今天这样殷切。但是海量数据如何被我们利用，帮助我们在产品创新上做出更好的决策？很多时候，数据成了“包袱”。
对于绝大多数公司来说，无论产品是否成功，创新仍然是一个痛苦而艰难的过程。最糟糕的是，所有的努力只是给公司制造了一种进步的假象。企业的资金呈指数级增长，创新成果却不尽如人意。这些企业从未参与可持续发展不可或缺的颠覆性创新。正如约吉·贝拉所说，“虽然我们迷失了方向，但我们乐在其中！”
那么，问题是什么呢？
问题的关键在于，企业积累的海量数据并不能以一种准确预测哪些想法会成功的方式进行整理——这些数据并没有直接告诉你用户为什么做出选择。
如果一家公司不理解我为什么选择“雇佣”他们的产品，或者我为什么选择其他公司的产品，那么这家公司掌握的关于我的数据就不太可能帮助我做出任何创新。似乎可以从手头的资料中总结出重要的规律和相关的参考。虽然这个结论很吸引人，但不代表就是决定性因素。
诚然，相关性显然不等同于因果性。但是我觉得大部分公司即使很清楚这一点，也不会做出什么改变。相关性的结论给了他们安慰，使他们晚上能安心入睡。
但是相关性并不能让我们看到创新最重要的因素，也就是促使我购买某种产品背后的因果关系。很少有创新者把探索的主要焦点放在原因上。比特科技作为一家基础深厚的初创公司，似乎也在这么做，即通过梳理海量数据，结合科学算法和线下用户的洞察，试图找到“雇佣”产品的“原因”，从而为产品创新开辟一条新的路径。
对我来说，这种理解很有帮助。在购买产品时，我们实际上是在“雇佣”产品来完成一项任务。如果该产品很好地完成了任务，当我们再次遇到同样的问题时，我们将再次雇佣该产品。但是如果这个产品做得很糟糕，那么我们就会去别处寻找其他可以雇佣来解决问题的产品。
谁能想到，一项让游客花钱入住陌生人备用卧室的服务，能有比万豪、喜达屋、温德姆酒店更高的估值？Airbnb做到了。而田却在几年前濒临困境，因为他帮助消费者解决了打扫房屋时清洁、吸尘、拖地的苦恼，研发出一步到位的洗地机，从而实现了创造新品类、激活一个高端品牌的奇迹。
创新产品和服务的基础是什么？
这些创新产品和服务的目的不是为了追赶最新潮流或通过推出新版本来刺激销售，也不是为了给现有产品添加华而不实的功能来让用户支付更多费用。当企业在孕育、开发这些创新产品和服务并将其投放市场时，他们非常清楚如何帮助用户。当你有需要完成的任务却没有好的解决方案时，“更便宜更简陋”的解决方案总比什么都没有好。想象一个真正伟大的解决方案的潜力。
其实，周博文博士创立姚远的初衷，并不是要重复企业随意性和硬性“创新”的老路，而是要专注于对你更重要的事情:打造和预测未来的创新产品。
深远的解决逻辑是基于“要完成的任务”的产品概念。这个概念的关键点是了解你的用户想要取得的进展，并创建合适的解决方案和支持体验，以确保你每次都能出色地完成用户的任务。
创新可能永远不是一门完全精确的科学，但这并不重要。我们有能力让创新成为可靠的增长引擎。这个引擎是基于对因果关系的清晰认识，而不是随机的播下种子，然后希望有一天能收获一些果实。
作者介绍:
邢子涛，资深产品专家，清华大学硕士，EMBA。曾在海尔集团、TCL集团、LG电子、小米生态链工作，先后担任销售总经理、营销总经理、产品总经理、产品专家、顾问等中高层职务。在消费电子和智能硬件领域拥有20年的业务运营、产品创新和战略规划经验。
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