Как устроена модель открытых инноваций в Procter&Gamble
Procter&Gamble — ярчайший пример передовых подходов к разработке новых продуктов.
Концепция управления продуктом и «продактов» зародилась в 60-х у них и стала известна как «бренд-менеджмент». В 90-х стала первой компанией в мире, которая внедрила дизайн-мышление на всех уровнях бизнеса и процессов.
В P&G >7 тыс. сотрудников, которые занимаются научной работой и инновациями. Бюджет R&D >2 млрд $ в год.
Ежегодный вызов для таких больших корпораций — сохранять рост, а это создание оборота на несколько млрд $. Со временем компания столкнулась со снижением темпов запуска новых продуктов и падением отдачи с инвестиций в R&D.
В 00-х запустили новую модель создания инноваций: открытые инновации.
Закрытые и открытые инновации
Закрытые инновации – систематический поиск и разработка происходит только за счёт внутренних источников и сотрудников компании.
Открытые инновации – регулярный поиск идей, технологий, решений и продуктов через обширную партнёрскую сеть, использование их для улучшения и извлечения выгоды из внутренних возможностей компании.
Не путать с аутсорсингом инноваций – когда разово привлекаются внешние силы для решения точечного запроса в целях оптимизации сроков и бюджетов.
Как формулируют запрос на поиски
Компания не работает с поисками вслепую. Поиски конкретны: либо знаем, где ищем, либо знаем на каком рынке или нише хотим играть.
1. Главные потребности клиентов
В большинстве компаний R&D-исследователи работают над проблемами, которые им интересны, а не над теми, которые помогают росту бизнеса. Раз в год P&G проводит глобальный опрос региональных представительств. Вопрос звучит как: «Какие потребности потребителей, если будут учтены, будут способствовать росту брендов и бизнесов в регионе в следующие 1–2 года».
Этот запрос дает список основных потребностей для каждого бизнеса и один список для корпорации в целом. Затем эти списки потребностей превращаются в научные проблемы, которые необходимо решить.
2. Смежный анализ
Проводится анализ на предмет, как новые продукты или концепции могут помочь извлечь выгоду из существующего капитала брендов и текущих продуктов.
Например, какие предметы ухода за детьми, такие как влажные салфетки и пеленальные прокладки, соседствуют с одноразовыми подгузниками Pampers, а затем найти инновационные продукты или соответствующие технологии в этих категориях.
Ориентируясь на смежные области ухода за полостью рта, компания ассортимент бренда Crest за пределы зубной пасты, включив в него отбеливающие полоски, электрические зубные щетки и нити.
3. Технологические игровые доски
В некоторых областях используется инструмент, который сама компания называет «технологические игровые доски». Оценивают, как приобретение технологий в одной области может повлиять на продукты в других категориях. Концептуально работа с этими инструментами планирования похожа на многоуровневую игру в шахматы.
Помогает исследовать такие вопросы, как: «Какие из наших ключевых технологий хотим укрепить?», «Какие технологии хотим приобрести, чтобы лучше конкурировать с конкурентами?», «Из тех, что уже есть, какие хотим лицензировать, продавать или совместно разрабатывать?» Ответы дают направление для инновационных поисков и, что важно, говорят, где не нужно искать.
Как работает модель
1. Технологические предприниматели
В основе модели технологические предприниматели (>70 человек), которые распределены по миру: Китай, Индия, Япония, Западная Европа, Латинская Америка и США. Каждый хаб сосредоточен на поиске продуктов и технологий, которые, характерны для конкретного региона.
Технологические предприниматели — старшие менеджерами компании и руководят разработкой и управлением процесса инноваций: формулируют проблемы для поиска, используя инструменты: главные потребности клиентов, смежный анализ, технологические игровые доски. Устанавливают внешние связи с университетами и отраслевыми исследователями. Изучают научную литературу, поиски по патентным базам данных и физические поиски.
Procter&Gamble — ярчайший пример передовых подходов к разработке новых продуктов.
Концепция управления продуктом и «продактов» зародилась в 60-х у них и стала известна как «бренд-менеджмент». В 90-х стала первой компанией в мире, которая внедрила дизайн-мышление на всех уровнях бизнеса и процессов.
В P&G >7 тыс. сотрудников, которые занимаются научной работой и инновациями. Бюджет R&D >2 млрд $ в год.
Ежегодный вызов для таких больших корпораций — сохранять рост, а это создание оборота на несколько млрд $. Со временем компания столкнулась со снижением темпов запуска новых продуктов и падением отдачи с инвестиций в R&D.
В 00-х запустили новую модель создания инноваций: открытые инновации.
Закрытые и открытые инновации
Закрытые инновации – систематический поиск и разработка происходит только за счёт внутренних источников и сотрудников компании.
Открытые инновации – регулярный поиск идей, технологий, решений и продуктов через обширную партнёрскую сеть, использование их для улучшения и извлечения выгоды из внутренних возможностей компании.
Не путать с аутсорсингом инноваций – когда разово привлекаются внешние силы для решения точечного запроса в целях оптимизации сроков и бюджетов.
Как формулируют запрос на поиски
Компания не работает с поисками вслепую. Поиски конкретны: либо знаем, где ищем, либо знаем на каком рынке или нише хотим играть.
1. Главные потребности клиентов
В большинстве компаний R&D-исследователи работают над проблемами, которые им интересны, а не над теми, которые помогают росту бизнеса. Раз в год P&G проводит глобальный опрос региональных представительств. Вопрос звучит как: «Какие потребности потребителей, если будут учтены, будут способствовать росту брендов и бизнесов в регионе в следующие 1–2 года».
Этот запрос дает список основных потребностей для каждого бизнеса и один список для корпорации в целом. Затем эти списки потребностей превращаются в научные проблемы, которые необходимо решить.
2. Смежный анализ
Проводится анализ на предмет, как новые продукты или концепции могут помочь извлечь выгоду из существующего капитала брендов и текущих продуктов.
Например, какие предметы ухода за детьми, такие как влажные салфетки и пеленальные прокладки, соседствуют с одноразовыми подгузниками Pampers, а затем найти инновационные продукты или соответствующие технологии в этих категориях.
Ориентируясь на смежные области ухода за полостью рта, компания ассортимент бренда Crest за пределы зубной пасты, включив в него отбеливающие полоски, электрические зубные щетки и нити.
3. Технологические игровые доски
В некоторых областях используется инструмент, который сама компания называет «технологические игровые доски». Оценивают, как приобретение технологий в одной области может повлиять на продукты в других категориях. Концептуально работа с этими инструментами планирования похожа на многоуровневую игру в шахматы.
Помогает исследовать такие вопросы, как: «Какие из наших ключевых технологий хотим укрепить?», «Какие технологии хотим приобрести, чтобы лучше конкурировать с конкурентами?», «Из тех, что уже есть, какие хотим лицензировать, продавать или совместно разрабатывать?» Ответы дают направление для инновационных поисков и, что важно, говорят, где не нужно искать.
Как работает модель
1. Технологические предприниматели
В основе модели технологические предприниматели (>70 человек), которые распределены по миру: Китай, Индия, Япония, Западная Европа, Латинская Америка и США. Каждый хаб сосредоточен на поиске продуктов и технологий, которые, характерны для конкретного региона.
Технологические предприниматели — старшие менеджерами компании и руководят разработкой и управлением процесса инноваций: формулируют проблемы для поиска, используя инструменты: главные потребности клиентов, смежный анализ, технологические игровые доски. Устанавливают внешние связи с университетами и отраслевыми исследователями. Изучают научную литературу, поиски по патентным базам данных и физические поиски.
2. Сеть поставщиков и партнёров
Приоритетной сетью взаимодействия выступают ведущие поставщики, занимающиеся исследованиями и разработкой в составе 50 000 человек. Поставщики могут отрабатывать конкретны запросы компании, а также участвовать в совместной разработке как с привлечением сотрудников P&G, так и отправлять экспертов в лаборатории P&G.
3. Профессиональные сообщества
Дополняют модель специализированные частные и общественные сети-сообщества. Например: NineSigma – сеть для решения общих проблем между университетами, государственными и частными лабораториями и консультантами. InnoCentive – аналогичная сеть, только для решения узких и нишевых запросов. YourEncore – сеть из учёных и инженеров на пенсии. Yet2.com – онлайн площадка для обмена интеллектуальной собственностью.
Изменение процессов и культуры
Конвейер разработки требует других процессов и инструментов.
Стандартизация найденных возможностей по чек-листам и категориям: что это такое? Насколько это соответствует потребностям нашего бизнеса? Доступны ли его патенты? Каковы его текущие продажи? и т. д.
Изменение внутреннего взаимодействия: любая программа разработки начинается с выяснения того, выполняется ли соответствующая работа где-либо еще в компании; затем должны посмотреть, есть ли решение у внешнего источника — например, у партнера или поставщика. Если оба пути не приводят к ответам, только тогда начинается разработка с нуля. Для взаимодействия создана безопасная ИТ-платформа по обмену идеями и решениями, где каждый участник процесса может напрямую взаимодействовать с представителями P&G.
Изменения культурной среды: «придумано не здесь» на начальном этапе вызывало опасения, что будут сокращения сотрудников компании. P&G изменила принципы вознаграждения и стала поощрять поиски по сети контактов сообществ. Сокращений не было, а у сотрудников развивали новые навыки, необходимые для работы в новой парадигме мышления инноваций.
В итоге
Сегодня международная сеть партнёрств P&G составляет >1,5 млн ученых и экспертов.
База технологических предпринимателей содержит несколько десятков тысяч возможностей для новых продуктов.
Изменилась скорость разработки новых продуктов с более чем 2-х лет до чуть менее 1 года.
Модель открытых инноваций стала для P&G доминирующим способом создания новых решений и продуктов в 21 веке.
Серж Лукас
Приоритетной сетью взаимодействия выступают ведущие поставщики, занимающиеся исследованиями и разработкой в составе 50 000 человек. Поставщики могут отрабатывать конкретны запросы компании, а также участвовать в совместной разработке как с привлечением сотрудников P&G, так и отправлять экспертов в лаборатории P&G.
3. Профессиональные сообщества
Дополняют модель специализированные частные и общественные сети-сообщества. Например: NineSigma – сеть для решения общих проблем между университетами, государственными и частными лабораториями и консультантами. InnoCentive – аналогичная сеть, только для решения узких и нишевых запросов. YourEncore – сеть из учёных и инженеров на пенсии. Yet2.com – онлайн площадка для обмена интеллектуальной собственностью.
Изменение процессов и культуры
Конвейер разработки требует других процессов и инструментов.
Стандартизация найденных возможностей по чек-листам и категориям: что это такое? Насколько это соответствует потребностям нашего бизнеса? Доступны ли его патенты? Каковы его текущие продажи? и т. д.
Изменение внутреннего взаимодействия: любая программа разработки начинается с выяснения того, выполняется ли соответствующая работа где-либо еще в компании; затем должны посмотреть, есть ли решение у внешнего источника — например, у партнера или поставщика. Если оба пути не приводят к ответам, только тогда начинается разработка с нуля. Для взаимодействия создана безопасная ИТ-платформа по обмену идеями и решениями, где каждый участник процесса может напрямую взаимодействовать с представителями P&G.
Изменения культурной среды: «придумано не здесь» на начальном этапе вызывало опасения, что будут сокращения сотрудников компании. P&G изменила принципы вознаграждения и стала поощрять поиски по сети контактов сообществ. Сокращений не было, а у сотрудников развивали новые навыки, необходимые для работы в новой парадигме мышления инноваций.
В итоге
Сегодня международная сеть партнёрств P&G составляет >1,5 млн ученых и экспертов.
База технологических предпринимателей содержит несколько десятков тысяч возможностей для новых продуктов.
Изменилась скорость разработки новых продуктов с более чем 2-х лет до чуть менее 1 года.
Модель открытых инноваций стала для P&G доминирующим способом создания новых решений и продуктов в 21 веке.
Серж Лукас
Как вопрос «почему» создаёт иллюзию понимания и ошибки подхода «5 почему»
Вопросы про будущее и про чувствительные темы — неоднозначны в плане интерпретации ответов. Аналогично обстоит дело и со словами, которые задаёшь людям в ходе исследований.
Слово "почему" — лидер такой неоднозначности. Пример в вопросах: почему вы это сделали так? Почему вы купили? Почему вы выбрали этот вариант?
Формулировки со словом "почему" рождают заранее готовые ответы, стимулируют рационализировать своё поведение, остаться в безопасности, попытка оправдания или создания иллюзии, что событие или поведение объясняется единственной причиной.
Под видом проникающего в «глубины» исследования, это слово увеличивает замешательство человека больше, чем любое другое слово. Особенно, если задавать его пять раз подряд и в начале беседы.
Структура события
Чтобы избежать неоднозначных моментов в общении со словом «почему», важно у себя в голове создать цельный образ структуры события, о котором ведёте речь.
Для прояснения структуры события выделяют три элемента:
⁃ цели сторон, которые преследовались
⁃ предпосылки, причины, побуждающие на поведение (действия или бездействия)
⁃ контекст ситуации и окружения (время, место, участники и др.)
Слова «чтобы что», «зачем» проясняют элементы структуры события лучше, чем «почему». Так же производные от слова «как»: как это было? Какую цель преследовали? Какие параметры сравнивали? Какой выбор был самым трудным? и т.п.
При понятной исследователю структуре события, слово «почему» начинает работать иначе: помогает создать конструктивное напряжение в беседе, кульминация для формулировки инсайта или проблемного противоречия словами и примерами человека, с которым общаешься.
Появляются дополнительные слова-связки для конкретизации. Например: Почему вы в той ситуации сделали так, а в этой так? И смысл в ответе будет другой (в контексте ранее сказанного человеком).
Логичнее спрашивать «почему» не в начале беседы, а ближе к концу, когда проявятся все переменные для объединения смыслов. Тогда сила слова "почему" будет максимальной.
P.S. про метод «5 почему»
Раз затронул слово «почему», скажу о бездумном использовании подхода «5 почему» в исследованиях.
«5 почему» - это разновидность визуально-логического анализа причинно-следственных связей. Спрашивать людей пять раз подряд почему они это сделали — это наивное заблуждение понять истинный смысл вещей и загнать респондента в угол.
В том же бережливом производстве диаграмму «5 почему» не строят сразу на основе частных мнений, без наблюдений и обстоятельных исследований.
Анализ по методу «5 почему» без ошибок:
1. Изучить вопрос с разных сторон и провести живые наблюдения
2. Не зацикливаться на 5 уровнях - может быть хоть 3, хоть 7.
3. Не обобщать проблему, а быть конкретным в формулировках и визуализировать иерархию связей
4. Различать элементы проблемы: симптомы, причины, следствия и последствия
5. Не сводить все проблемы к отсутствию денег, времени, ресурсов
Серж Лукас
Вопросы про будущее и про чувствительные темы — неоднозначны в плане интерпретации ответов. Аналогично обстоит дело и со словами, которые задаёшь людям в ходе исследований.
Слово "почему" — лидер такой неоднозначности. Пример в вопросах: почему вы это сделали так? Почему вы купили? Почему вы выбрали этот вариант?
Формулировки со словом "почему" рождают заранее готовые ответы, стимулируют рационализировать своё поведение, остаться в безопасности, попытка оправдания или создания иллюзии, что событие или поведение объясняется единственной причиной.
Под видом проникающего в «глубины» исследования, это слово увеличивает замешательство человека больше, чем любое другое слово. Особенно, если задавать его пять раз подряд и в начале беседы.
Структура события
Чтобы избежать неоднозначных моментов в общении со словом «почему», важно у себя в голове создать цельный образ структуры события, о котором ведёте речь.
Для прояснения структуры события выделяют три элемента:
⁃ цели сторон, которые преследовались
⁃ предпосылки, причины, побуждающие на поведение (действия или бездействия)
⁃ контекст ситуации и окружения (время, место, участники и др.)
Слова «чтобы что», «зачем» проясняют элементы структуры события лучше, чем «почему». Так же производные от слова «как»: как это было? Какую цель преследовали? Какие параметры сравнивали? Какой выбор был самым трудным? и т.п.
При понятной исследователю структуре события, слово «почему» начинает работать иначе: помогает создать конструктивное напряжение в беседе, кульминация для формулировки инсайта или проблемного противоречия словами и примерами человека, с которым общаешься.
Появляются дополнительные слова-связки для конкретизации. Например: Почему вы в той ситуации сделали так, а в этой так? И смысл в ответе будет другой (в контексте ранее сказанного человеком).
Логичнее спрашивать «почему» не в начале беседы, а ближе к концу, когда проявятся все переменные для объединения смыслов. Тогда сила слова "почему" будет максимальной.
P.S. про метод «5 почему»
Раз затронул слово «почему», скажу о бездумном использовании подхода «5 почему» в исследованиях.
«5 почему» - это разновидность визуально-логического анализа причинно-следственных связей. Спрашивать людей пять раз подряд почему они это сделали — это наивное заблуждение понять истинный смысл вещей и загнать респондента в угол.
В том же бережливом производстве диаграмму «5 почему» не строят сразу на основе частных мнений, без наблюдений и обстоятельных исследований.
Анализ по методу «5 почему» без ошибок:
1. Изучить вопрос с разных сторон и провести живые наблюдения
2. Не зацикливаться на 5 уровнях - может быть хоть 3, хоть 7.
3. Не обобщать проблему, а быть конкретным в формулировках и визуализировать иерархию связей
4. Различать элементы проблемы: симптомы, причины, следствия и последствия
5. Не сводить все проблемы к отсутствию денег, времени, ресурсов
Серж Лукас
Полезный ресурс по CJM
Стас Хрусталев давно ведет классный ресурс по работе с инструментом «Путь клиента».
На сайте много подборок с его личным опытом и лучшими практиками из разных индустрий.
С годами контента стало очень много, поэтому попросил его лично порекомендовать самые крутые и полезные материалы:
– 30 ошибок при создании CJM
– CJM в Miro
– Пример CJM мобильного приложения
– Почему CJM – это долго и дорого
Больше контента можно найти в его канале https://t.me/hardclient
Стас Хрусталев давно ведет классный ресурс по работе с инструментом «Путь клиента».
На сайте много подборок с его личным опытом и лучшими практиками из разных индустрий.
С годами контента стало очень много, поэтому попросил его лично порекомендовать самые крутые и полезные материалы:
– 30 ошибок при создании CJM
– CJM в Miro
– Пример CJM мобильного приложения
– Почему CJM – это долго и дорого
Больше контента можно найти в его канале https://t.me/hardclient
Большая библиотека инструментов для фасилитации
Фасилитация стала одним из важных подходов в работе с групповым мышлением. По просьбе коллег делюсь своей подборкой инструментов:
- Больше 1000 техник и методов для разных стадий работы фасилитатора на английском языке
https://www.sessionlab.com/library
- Больше 160 инструментов фасилитатора на русском языке
http://facilab.pro/tags/2
Серж Лукас
Фасилитация стала одним из важных подходов в работе с групповым мышлением. По просьбе коллег делюсь своей подборкой инструментов:
- Больше 1000 техник и методов для разных стадий работы фасилитатора на английском языке
https://www.sessionlab.com/library
- Больше 160 инструментов фасилитатора на русском языке
http://facilab.pro/tags/2
Серж Лукас
Попытка превратить 1000 официантов в исследователей гостей
Идёт проект внедрения дизайн-мышления в федеральную сеть ресторанов.
Ежедневно тысячи клиентов проходят через общение с сотнями официантов. Решили использовать этот канал общения для регулярного сбора обратной связи и изучения гостей.
Обучили пилотную группу основам исследовательского общения. И понеслась. Радужные ожидания бурно разбились о скалы реальности. Оказалось, что общительные с виду официанты, стесняются общаться на «умные» темы, не могут задать даже пару вопросов.
Первичный разбор показал, что носить список вопросов с собой в зале не получается. Нужно принимать заказ, подавать меню, выносить блюда и обслуживать гостей.
Решили убрать текстовую форму и сделать визуальный гайд. Смотришь на картинки и понимаешь, что самое главное нужно спросить. На тесте всё было замечательно. В реальности опять провал.
Повторили разбор. В этот раз удалось найти настоящую причину: гости ресторана не ожидают, что их будут опрашивать во время обслуживания. Они пришли отдыхать, есть, пить, но никак не давать интервью официанту.
Изначальную ценность я видел в общении в реальном контексте, поэтому хотелось эту логику сохранить, а не превращать всё в классические модерируемые мероприятия. Пришлось попотеть. В итоге на одном из мозговых штурмов решение нашлось.
Когда гости поели и рассчитались, они привычно ожидают, что официант задаст им вопрос: «Как вам блюдо? Всё ли понравилось?» и др. Именно в этот момент гости готовы ответить на любой вопрос официанта, но только один и простой. Бинго, то, что нужно.
В итоге вся инициатива переросла во внутренний сервис. У официантов есть мобильное устройство, через которое они принимают заказ.
Встроили туда дополнительную форму. Форма предполагает постановку задачи на неделю в виде одного вопроса. Официант видит формулировку вопроса и в конце обслуживания, если ситуация на его взгляд уместна, задает вопрос «на миллион». Записывает ответ. Сервис автоматом всё обрабатывает и отправляет в офис.
Такое решение позволило:
- ставить централизованно задачи
- видеть инициативных сотрудников
- удобно собирать ответы
- быстро проверять гипотезы в полях
Со временем сервис докрутили:
- добавили описание момента (кто, с кем, когда, где)
- вовлекали только тех, кому интересно (правила выборки и статистической значимости позволили убрать обязательность участия всех сотрудников)
P.S. Почему вопрос на миллион? Первый же инсайт позволил изменить информирование гостей о новинках и увеличить выручку на миллион рублей.
Серж Лукас
Идёт проект внедрения дизайн-мышления в федеральную сеть ресторанов.
Ежедневно тысячи клиентов проходят через общение с сотнями официантов. Решили использовать этот канал общения для регулярного сбора обратной связи и изучения гостей.
Обучили пилотную группу основам исследовательского общения. И понеслась. Радужные ожидания бурно разбились о скалы реальности. Оказалось, что общительные с виду официанты, стесняются общаться на «умные» темы, не могут задать даже пару вопросов.
Первичный разбор показал, что носить список вопросов с собой в зале не получается. Нужно принимать заказ, подавать меню, выносить блюда и обслуживать гостей.
Решили убрать текстовую форму и сделать визуальный гайд. Смотришь на картинки и понимаешь, что самое главное нужно спросить. На тесте всё было замечательно. В реальности опять провал.
Повторили разбор. В этот раз удалось найти настоящую причину: гости ресторана не ожидают, что их будут опрашивать во время обслуживания. Они пришли отдыхать, есть, пить, но никак не давать интервью официанту.
Изначальную ценность я видел в общении в реальном контексте, поэтому хотелось эту логику сохранить, а не превращать всё в классические модерируемые мероприятия. Пришлось попотеть. В итоге на одном из мозговых штурмов решение нашлось.
Когда гости поели и рассчитались, они привычно ожидают, что официант задаст им вопрос: «Как вам блюдо? Всё ли понравилось?» и др. Именно в этот момент гости готовы ответить на любой вопрос официанта, но только один и простой. Бинго, то, что нужно.
В итоге вся инициатива переросла во внутренний сервис. У официантов есть мобильное устройство, через которое они принимают заказ.
Встроили туда дополнительную форму. Форма предполагает постановку задачи на неделю в виде одного вопроса. Официант видит формулировку вопроса и в конце обслуживания, если ситуация на его взгляд уместна, задает вопрос «на миллион». Записывает ответ. Сервис автоматом всё обрабатывает и отправляет в офис.
Такое решение позволило:
- ставить централизованно задачи
- видеть инициативных сотрудников
- удобно собирать ответы
- быстро проверять гипотезы в полях
Со временем сервис докрутили:
- добавили описание момента (кто, с кем, когда, где)
- вовлекали только тех, кому интересно (правила выборки и статистической значимости позволили убрать обязательность участия всех сотрудников)
P.S. Почему вопрос на миллион? Первый же инсайт позволил изменить информирование гостей о новинках и увеличить выручку на миллион рублей.
Серж Лукас
Забудьте слово «ошибка», если хотите получить от команды проактивность и тягу к экспериментам
Мне очень нравится подход одного из топов P&G Джона О’Киффи. Он предлагает не использовать слово «ошибка» в работе, когда речь идёт об инновациях.
Нас с детства приучили к мысли: ошибаться плохо. Само понятие «ошибка» - это отклонение от нормы, от правильного.
Что мы читаем и слышим от адептов гибких и инновационных методологий на каждом углу? «Ошибаться нормально! Ошибайтесь чаще!»
Но люди всё равно продолжают бояться пробовать: страшно накосячить, выглядеть неловко перед коллегами или боссом, опасаются получить наказание или негативные эмоции.
Я уже как-то писал про то, почему акцент на негативных словах и формулировках часто запускает мыслительный паттерн «бей или беги» и сковывает процесс инновационного мышления.
Вот почему в любом обсуждении идей и предложений коллег надо начинать с позитива: сначала
высказаться о сильных сторонах и плюсах, а не сразу оценивать слабые места или критиковать.
Тоже самое касается понятия «ошибка». Эффективнее называть ошибки промахом. Мозг будет продолжать работать в конструктивном ключе.
Играя в дартс, мы часто посылаем первый дротик мимо цели. Учитывая опыт предыдущего броска, мы корректируем свои действия, и второй дротик, возможно, попадёт в мишень. Третий же уже окажется ближе к центру.
Можно ли считать первые два запущенных дротика ошибкой? Нет, это были промахи, из которых мы сделали выводы, позволившие скорректировать свои действия.
Гораздо лучше сделать первый бросок, учесть полученный опыт и скорректировать свои действия, чем волноваться из-за возможного промаха и остаться с дротиком в руке.
Позвольте сотрудникам в команде объявлять свои результаты промахом, а не ошибкой. Ошибкой было бы вообще не предпринимать никаких действий.
Серж Лукас
Мне очень нравится подход одного из топов P&G Джона О’Киффи. Он предлагает не использовать слово «ошибка» в работе, когда речь идёт об инновациях.
Нас с детства приучили к мысли: ошибаться плохо. Само понятие «ошибка» - это отклонение от нормы, от правильного.
Что мы читаем и слышим от адептов гибких и инновационных методологий на каждом углу? «Ошибаться нормально! Ошибайтесь чаще!»
Но люди всё равно продолжают бояться пробовать: страшно накосячить, выглядеть неловко перед коллегами или боссом, опасаются получить наказание или негативные эмоции.
Я уже как-то писал про то, почему акцент на негативных словах и формулировках часто запускает мыслительный паттерн «бей или беги» и сковывает процесс инновационного мышления.
Вот почему в любом обсуждении идей и предложений коллег надо начинать с позитива: сначала
высказаться о сильных сторонах и плюсах, а не сразу оценивать слабые места или критиковать.
Тоже самое касается понятия «ошибка». Эффективнее называть ошибки промахом. Мозг будет продолжать работать в конструктивном ключе.
Играя в дартс, мы часто посылаем первый дротик мимо цели. Учитывая опыт предыдущего броска, мы корректируем свои действия, и второй дротик, возможно, попадёт в мишень. Третий же уже окажется ближе к центру.
Можно ли считать первые два запущенных дротика ошибкой? Нет, это были промахи, из которых мы сделали выводы, позволившие скорректировать свои действия.
Гораздо лучше сделать первый бросок, учесть полученный опыт и скорректировать свои действия, чем волноваться из-за возможного промаха и остаться с дротиком в руке.
Позвольте сотрудникам в команде объявлять свои результаты промахом, а не ошибкой. Ошибкой было бы вообще не предпринимать никаких действий.
Серж Лукас
Средний палец среднего клиента
Интересный кейс про логику «типичного» клиента, которая часто не работает.
СИТУАЦИЯ
Конец 40-х. ВВС США. Начало эры реактивных самолётов. Война закончилась и казалось, что уровень надёжности полётов на высоком уровне.
Сотни тысяч инцидентов: аварийные посадки, назапланированное пикетирование, катастрофы и др. «Нелегкое было время, – рассказывал один бывший летчик. – Летишь и не знаешь, рухнешь на землю или нет».
Расследование не нашло проблем в механических и электронных системах. Квалификация пилотов тоже не поменялась: это были опытные профессионалы, заслужившие уважение коллег.
ПРОБЛЕМА
Конструкция кабины самолета была стандартизирована ВВС США в 1926 г. после измерения физических данных сотен пилотов. Результаты измерений легли в основу для высоты кресла, расстояния до педалей и штурвала, высоту лобового стекла, форму шлемофонов и так далее.
В 1952 г. изучить причины проблемы с ростом инцидентов поручили антропологу Гилберту Дэниелсу. Дэниелс возглавил проект по измерению физических данных пилотов на авиабазе Райт-Паттерсон. Он тщательно измерил 140 физических параметров 4063 летчиков, в том числе длину среднего и большого пальца, высоту промежности и расстояние от глаза до уха.
Затем он вычислил средние величины для десяти параметров, которые считал самыми важными при конструировании кабины самолета. Другими словами, он вычислил размеры среднего пилота. Запас разброса данных был 30% по каждому параметру.
Военные считали, что большинство летчиков впишутся в этот средний диапазон по основным десяти параметрам. В конце концов, среднее вычислялось по данным самих летчиков! Да и стать лётчиком нельзя, если твой рост 163 см.
И каков оказался результат? Сколько пилотов вписались в средний диапазон по всем десяти параметрам? Ноль. Ни одного. Из группы численностью более 4000 человек не нашлось ни одного «среднего».
Оказалось, что «среднего» пилота вообще не существует. «У одного руки были длиннее, а ноги короче, у другого – широкая грудная клетка, но узкие бедра. Более того, даже если оставить всего три из десяти параметров – например окружность шеи, бедра и запястья, – в категорию «средних» по всем трем попадут менее 3,5 % летчиков.
Средние величины могут вводить в заблуждение. Рост мужчин подчиняется закону классической колоколообразной кривой нормального распределения, и большинство мужчин действительно группируются вокруг среднего. Найдется много мужчин ростом 175 см и очень мало ростом 145 см или 206 см.
Можно взять любого человека и с большой долей уверенности сказать, что его рост будет в районе среднего. Но конструкция кабины самолета должна учитывать не только рост, а несколько разных физических параметров пилота: окружность груди, длину рук, длину ног, окружность торса…
Логично предположить, что если велик один размер (скажем, окружность шеи), то будет велик и другой (окружность талии). Но в реальности корреляция между ними очень слабая. Это значит, что любая метрика, усредняющая совокупность этих размеров, будет скрывать разнообразие.
РЕШЕНИЕ
Инженеры изменили подход к конструированию. Вместо впихивания человека в стандартную кабину, они сделали факторы индивидуальной настройки под себя: летчик мог регулировать высоту кресла, расстояние до рычага управления и т. п..
Количество инцидентов резко снизилось. Затраты на обеспечение этой гибкости оказались минимальными в сравнении с ущербом от инцидентов. Безопасность полётов многократно возросла, удалось спасти тысячи жизней пилотов.
Стандартизация может вредить и важно учитывать людей не как проявление мифического среднего, а видеть отдельные личности.
Когда делаешь обобщения при сегментации клиентов, клиентских путей или персон, спрашивай себя для самопроверки: «Не потерялся ли конкретный человек со своей индивидуальностью в этих выводах?»
Серж Лукас
Интересный кейс про логику «типичного» клиента, которая часто не работает.
СИТУАЦИЯ
Конец 40-х. ВВС США. Начало эры реактивных самолётов. Война закончилась и казалось, что уровень надёжности полётов на высоком уровне.
Сотни тысяч инцидентов: аварийные посадки, назапланированное пикетирование, катастрофы и др. «Нелегкое было время, – рассказывал один бывший летчик. – Летишь и не знаешь, рухнешь на землю или нет».
Расследование не нашло проблем в механических и электронных системах. Квалификация пилотов тоже не поменялась: это были опытные профессионалы, заслужившие уважение коллег.
ПРОБЛЕМА
Конструкция кабины самолета была стандартизирована ВВС США в 1926 г. после измерения физических данных сотен пилотов. Результаты измерений легли в основу для высоты кресла, расстояния до педалей и штурвала, высоту лобового стекла, форму шлемофонов и так далее.
В 1952 г. изучить причины проблемы с ростом инцидентов поручили антропологу Гилберту Дэниелсу. Дэниелс возглавил проект по измерению физических данных пилотов на авиабазе Райт-Паттерсон. Он тщательно измерил 140 физических параметров 4063 летчиков, в том числе длину среднего и большого пальца, высоту промежности и расстояние от глаза до уха.
Затем он вычислил средние величины для десяти параметров, которые считал самыми важными при конструировании кабины самолета. Другими словами, он вычислил размеры среднего пилота. Запас разброса данных был 30% по каждому параметру.
Военные считали, что большинство летчиков впишутся в этот средний диапазон по основным десяти параметрам. В конце концов, среднее вычислялось по данным самих летчиков! Да и стать лётчиком нельзя, если твой рост 163 см.
И каков оказался результат? Сколько пилотов вписались в средний диапазон по всем десяти параметрам? Ноль. Ни одного. Из группы численностью более 4000 человек не нашлось ни одного «среднего».
Оказалось, что «среднего» пилота вообще не существует. «У одного руки были длиннее, а ноги короче, у другого – широкая грудная клетка, но узкие бедра. Более того, даже если оставить всего три из десяти параметров – например окружность шеи, бедра и запястья, – в категорию «средних» по всем трем попадут менее 3,5 % летчиков.
Средние величины могут вводить в заблуждение. Рост мужчин подчиняется закону классической колоколообразной кривой нормального распределения, и большинство мужчин действительно группируются вокруг среднего. Найдется много мужчин ростом 175 см и очень мало ростом 145 см или 206 см.
Можно взять любого человека и с большой долей уверенности сказать, что его рост будет в районе среднего. Но конструкция кабины самолета должна учитывать не только рост, а несколько разных физических параметров пилота: окружность груди, длину рук, длину ног, окружность торса…
Логично предположить, что если велик один размер (скажем, окружность шеи), то будет велик и другой (окружность талии). Но в реальности корреляция между ними очень слабая. Это значит, что любая метрика, усредняющая совокупность этих размеров, будет скрывать разнообразие.
РЕШЕНИЕ
Инженеры изменили подход к конструированию. Вместо впихивания человека в стандартную кабину, они сделали факторы индивидуальной настройки под себя: летчик мог регулировать высоту кресла, расстояние до рычага управления и т. п..
Количество инцидентов резко снизилось. Затраты на обеспечение этой гибкости оказались минимальными в сравнении с ущербом от инцидентов. Безопасность полётов многократно возросла, удалось спасти тысячи жизней пилотов.
Стандартизация может вредить и важно учитывать людей не как проявление мифического среднего, а видеть отдельные личности.
Когда делаешь обобщения при сегментации клиентов, клиентских путей или персон, спрашивай себя для самопроверки: «Не потерялся ли конкретный человек со своей индивидуальностью в этих выводах?»
Серж Лукас
Проблема когнитивной однородности при решении сложных задач
Изучая зарубежные источники, заметил разницу с отечественным подходом в работе с групповым мышлением.
Большинство организаций, с которыми мне приходилось работать, отличаются серьезным дефицитом разнообразия точек зрения и подходов у участников, что ограничивает их способность выносить компетентные суждения, разрабатывать разумные стратегии, предлагать прорывные решения.
Одна из главных причин такой ситуации - это убеждённость руководства, что из умных людей можно составить умную группу.
Действительно, если собрать знающих людей для прогнозирования, то среднее значение индивидуальных прогнозов обычно оказывается более точным, чем прогноз одного эксперта.
Однако при решении сложных задач такой подход зачастую совершенно неприемлем. Сведение к среднему двух предложенных решений может привести к нарушению логики. Именно такую ситуацию описывает фраза: «Верблюд – это лошадь, разработанная комитетом». В большинстве задач группе приходится отвергать одни решения в пользу других.
Самая главная проблема однородности состоит не в том, что группа не способна понять некие данные, найти верные ответы или в полной мере использовать свои возможности. Проблема в том, что есть вопросы, которые такие группы даже не задают, есть данные, к которым они не пытаются обратиться, и возможности, о существовании которых даже не догадываются.
Чем сложнее область знаний, тем меньше надежды на то, что её может охватить один человек или одна модель. Мы воспринимаем и интерпретируем мир через системы координат, но не видим самих этих систем – а потому склонны недооценивать то, как много можем узнать от людей с другой точкой зрения.
Другой критичный момент в работе однородных групп: люди часто присоединяются к ответам других не потому, что считают их правильными, а из опасений того, что возражение прозвучат невежливо или неконструктивно.
В однородных группах процесс обсуждениях проходит гораздо приятнее, поскольку все в основном друг с другом соглашаются, зеркально отражая точки зрения. И хотя в таких группах ошибки появляются гораздо чаще, участники проявляют значительно бо́льшую уверенность в правильности своих решений.
Такие группы более склонны вырабатывать суждения, в которых излишняя уверенность сочетается с серьезной ошибкой.
Однородные группы не только менее эффективны, но и предсказуемы. Если все в группе похожи на вас, то вы не просто рискуете разделить «слепые пятна» друг друга – очень вероятно, что их действие станет намного сильнее.
Иногда это явление называют «зеркальным отражением». Когда все вокруг отражают ваше представление о реальности, а вы отражаете «всеобщую» картину мира, легко увериться в суждениях, основанных на неполной информации или вообще неверных, – и убежденность начинает обратно пропорционально соотноситься с точностью.
Пример «зеркального отражения» из последнего проекта:
Федеральная компания больше 10 лет использует сегментацию активных и пассивных клиентов. Из года в год придумывают похожие предложения по активации клиентов. Лучший эффект - 3% от базы. Стоило усомнится в этой модели и поискать в другом месте, иначе определяя сегментацию клиентов: конверсия резко выросла до 15-20%.
Мне импонирует подход BCG, когда их любой проект по созданию стратегии начинается с выявления ментальных стереотипов группы.
Вместо того, чтобы сразу начать больше узнавать о самой проблеме и искать лучшие практики на рынке, они стимулируют команду спросить себя:
-где пробелы в нашем коллективном знании?
- может быть, нам мешают концептуальные шоры?
- не загнала ли нас «тяга к себе подобным» в тесный угол пространства задачи?
Серж Лукас
Изучая зарубежные источники, заметил разницу с отечественным подходом в работе с групповым мышлением.
Большинство организаций, с которыми мне приходилось работать, отличаются серьезным дефицитом разнообразия точек зрения и подходов у участников, что ограничивает их способность выносить компетентные суждения, разрабатывать разумные стратегии, предлагать прорывные решения.
Одна из главных причин такой ситуации - это убеждённость руководства, что из умных людей можно составить умную группу.
Действительно, если собрать знающих людей для прогнозирования, то среднее значение индивидуальных прогнозов обычно оказывается более точным, чем прогноз одного эксперта.
Однако при решении сложных задач такой подход зачастую совершенно неприемлем. Сведение к среднему двух предложенных решений может привести к нарушению логики. Именно такую ситуацию описывает фраза: «Верблюд – это лошадь, разработанная комитетом». В большинстве задач группе приходится отвергать одни решения в пользу других.
Самая главная проблема однородности состоит не в том, что группа не способна понять некие данные, найти верные ответы или в полной мере использовать свои возможности. Проблема в том, что есть вопросы, которые такие группы даже не задают, есть данные, к которым они не пытаются обратиться, и возможности, о существовании которых даже не догадываются.
Чем сложнее область знаний, тем меньше надежды на то, что её может охватить один человек или одна модель. Мы воспринимаем и интерпретируем мир через системы координат, но не видим самих этих систем – а потому склонны недооценивать то, как много можем узнать от людей с другой точкой зрения.
Другой критичный момент в работе однородных групп: люди часто присоединяются к ответам других не потому, что считают их правильными, а из опасений того, что возражение прозвучат невежливо или неконструктивно.
В однородных группах процесс обсуждениях проходит гораздо приятнее, поскольку все в основном друг с другом соглашаются, зеркально отражая точки зрения. И хотя в таких группах ошибки появляются гораздо чаще, участники проявляют значительно бо́льшую уверенность в правильности своих решений.
Такие группы более склонны вырабатывать суждения, в которых излишняя уверенность сочетается с серьезной ошибкой.
Однородные группы не только менее эффективны, но и предсказуемы. Если все в группе похожи на вас, то вы не просто рискуете разделить «слепые пятна» друг друга – очень вероятно, что их действие станет намного сильнее.
Иногда это явление называют «зеркальным отражением». Когда все вокруг отражают ваше представление о реальности, а вы отражаете «всеобщую» картину мира, легко увериться в суждениях, основанных на неполной информации или вообще неверных, – и убежденность начинает обратно пропорционально соотноситься с точностью.
Пример «зеркального отражения» из последнего проекта:
Федеральная компания больше 10 лет использует сегментацию активных и пассивных клиентов. Из года в год придумывают похожие предложения по активации клиентов. Лучший эффект - 3% от базы. Стоило усомнится в этой модели и поискать в другом месте, иначе определяя сегментацию клиентов: конверсия резко выросла до 15-20%.
Мне импонирует подход BCG, когда их любой проект по созданию стратегии начинается с выявления ментальных стереотипов группы.
Вместо того, чтобы сразу начать больше узнавать о самой проблеме и искать лучшие практики на рынке, они стимулируют команду спросить себя:
-где пробелы в нашем коллективном знании?
- может быть, нам мешают концептуальные шоры?
- не загнала ли нас «тяга к себе подобным» в тесный угол пространства задачи?
Серж Лукас
Правильное разнообразие – главный фактор успеха группового интеллекта
Коллективный интеллект – это подход к организации опыта и умственных способностей группы разных людей для решения сложных задач, которые невозможно или сложно решить в однородных группах или индивидуально.
Успешные коллективы разнообразны, но их мыслительное разнообразие не произвольно. Разнообразие вносит вклад в коллективный интеллект только в том случае, если оно релевантно.
Суть в том, чтобы найти людей с такими взглядами, которые одновременно подходят для решения задачи и способны к совместной работе и творчеству.
Правильное разнообразие
У разнообразия две стороны: демографическая и когнитивная составляющая.
Демографическое разнообразие включает в себя такие факторы как возраст, пол, этничность и культура.
Когнитивное разнообразие относится к различиям в мышлении,
опыте, ментальных установках, особенностей мышления.
Если говорить на языке системного мышления, то «правильное» разнообразие – это наличие в группе представителей всех элементов системы. Можно собрать людей с разным опытом, но что толку, если они представляют разные аспекты, но только в рамках одной части системы.
Подходы к разнообразию участников
Примеры логики разнообразия, которые чаще всего встречаются в инновационных проектах наших команд:
1. Проектная логика – представители всех заинтересованных сторон (стейкхолдеры). Здесь
выделяем группы по иерархии (руководство, средний менеджмент, исполнители на местах) или по опыту (новички, типичные, старички)
2. Жизненные циклы – подбираем участников по этапу пути клиента и одновременно с жизненном циклом продукта. Например, для строительства дома это этапы: концепция, создание, запуск, эксплуатация, а для клиентского пути: клиенты заказчика, клиенты конкурентов, не клиенты рынка, новички рынка, клиенты на разных
стадиях сделки и т.д.
3. Сфера специализации – подбираем участников с экспертизой в определённых предметных областях. Такое разнообразие проявляется в экспертизе разных отраслей или специальностей. Например, инженер в машиностроение – это не то же самое, что инженер в биомедицине или ИТ
Проверенные приёмы управления разнообразием
- Добавляйте молодёжь и женщин в группы. Женщины повышают социальную чувствительность, что улучшает общение и общее взаимодействие. Молодые увидят то, чего другие давно не замечает из-за концептуальных шор
- Самый громкий не всегда знает больше. Добейтесь включения всех участников в коммуникацию, а не только самых инициативных
- Больше поощряйте взаимодействие между группами. Люди склонны привыкать к подобным себе и окружать себя привычными рамками
- Уберите фактор господства авторитета и наказания. Используйте методы анонимных генераций, обсуждений и оценок идей и решений
Серж Лукас
Коллективный интеллект – это подход к организации опыта и умственных способностей группы разных людей для решения сложных задач, которые невозможно или сложно решить в однородных группах или индивидуально.
Успешные коллективы разнообразны, но их мыслительное разнообразие не произвольно. Разнообразие вносит вклад в коллективный интеллект только в том случае, если оно релевантно.
Суть в том, чтобы найти людей с такими взглядами, которые одновременно подходят для решения задачи и способны к совместной работе и творчеству.
Правильное разнообразие
У разнообразия две стороны: демографическая и когнитивная составляющая.
Демографическое разнообразие включает в себя такие факторы как возраст, пол, этничность и культура.
Когнитивное разнообразие относится к различиям в мышлении,
опыте, ментальных установках, особенностей мышления.
Если говорить на языке системного мышления, то «правильное» разнообразие – это наличие в группе представителей всех элементов системы. Можно собрать людей с разным опытом, но что толку, если они представляют разные аспекты, но только в рамках одной части системы.
Подходы к разнообразию участников
Примеры логики разнообразия, которые чаще всего встречаются в инновационных проектах наших команд:
1. Проектная логика – представители всех заинтересованных сторон (стейкхолдеры). Здесь
выделяем группы по иерархии (руководство, средний менеджмент, исполнители на местах) или по опыту (новички, типичные, старички)
2. Жизненные циклы – подбираем участников по этапу пути клиента и одновременно с жизненном циклом продукта. Например, для строительства дома это этапы: концепция, создание, запуск, эксплуатация, а для клиентского пути: клиенты заказчика, клиенты конкурентов, не клиенты рынка, новички рынка, клиенты на разных
стадиях сделки и т.д.
3. Сфера специализации – подбираем участников с экспертизой в определённых предметных областях. Такое разнообразие проявляется в экспертизе разных отраслей или специальностей. Например, инженер в машиностроение – это не то же самое, что инженер в биомедицине или ИТ
Проверенные приёмы управления разнообразием
- Добавляйте молодёжь и женщин в группы. Женщины повышают социальную чувствительность, что улучшает общение и общее взаимодействие. Молодые увидят то, чего другие давно не замечает из-за концептуальных шор
- Самый громкий не всегда знает больше. Добейтесь включения всех участников в коммуникацию, а не только самых инициативных
- Больше поощряйте взаимодействие между группами. Люди склонны привыкать к подобным себе и окружать себя привычными рамками
- Уберите фактор господства авторитета и наказания. Используйте методы анонимных генераций, обсуждений и оценок идей и решений
Серж Лукас
Согрешить с ИИ в креативном порыве может любой
Пока одни сомневаются, а другие думают о всемогуществе ИИ, выделил топ 5 задач с использованием нейронок в своей работе в этом году.
1. Обстучать идеи
Когда придумываешь много и часто, ценно обсудить сырые идеи с кем-нибудь. С ИИ это можно делать в моменте и в любое время суток.
Алгоритм:
просить указать слабые и сильные стороны, оценить с позиции разных ролей или экспертов.
Пример:
оценка идеи новой фичи для финансового приложения с точки зрения User story. ИИ подсветил два шага про безопасность и опасение пользователей из-за возможной неправильной коммуникации в процессе внедрения, о которых в процессе штурма не подумали.
2. Отраслевые стереотипы
Придумывая новые идеи и продукты, часто используем стратегию разрыва шаблонов: делать, не так, как принято на рынке.
Обычно процесс строился из двух шагов: собирали стереотипы и потом их ломали. Теперь процесс сбора в разы быстрее. Сразу видно какие шаблоны не охвачены знанием.
Алгоритм:
просить показать стереотипы и устоявшиеся мнения о категории или продукте в целом или на конкретном рынке.
Пример:
сбор стереотипов о тушенке с точки зрения клиента. ИИ сгруппировал по категориям и подсветил самые распространенные мнения.
3. Быстрый прототип
Пожалуй, самый классный эффект от ИИ. Раньше приходилось искать иллюстратора, аниматора, дизайнера. Тратить время на ожидание эскизов. Затем ещё не раз вносить правки. Теперь же по референсам собрать прототип - это дело на пары часов.
Алгоритм:
сделать визуализацию идеи, смонтировать и озвучить ролик, показать последовательность событий и т.д.
Пример:
собрали визуализацию упаковок из разных материалов для нового продукта прямо во время мозгового штурма. Получили обратную связь от технолога. Сразу на встрече выбрали перспективные варианты. Без ИИ бы этот процесс разбился на несколько встреч.
4. Быстрый поиск ответов
Раньше нужно было искать по разным справочникам, вести базу каталогов и тематических реестров, придумывать скрипты для перебора комбинаций.
Сейчас все быстрее, чтобы найти синоним, ассоциацию, нужное слово по критериям, перебрать метафоры и др.
Алгоритм:
задать вопрос с нужными параметрами поиска
Пример:
собрать в таблицу всех комбинаций параметров композитного материала Х по 2 критериям условий эксплуатации
5. Магия случайности
Самая любимая опция для озарения или когда есть стадия «чистого листа».
Мозг быстрее заводится, даже если все варианты будут мимо. Понимаешь, чего не хочешь и это даёт импульс искать дальше в нужном направлении.
Алгоритм:
попросить дать случайные смыслы, образы, комбинации. При желании ограничить вводными критериями.
Пример:
на штурме попросили дать 10 случайных слов на букву А. Затем придумать как они могли быть использованы в 3 случаях получения кэшбэка по карте. Попросили описать в образах. Сделали картинки ситуаций. Вдохновились одной метафорой и запустили тест на лендинге.
Серж Лукас
Пока одни сомневаются, а другие думают о всемогуществе ИИ, выделил топ 5 задач с использованием нейронок в своей работе в этом году.
1. Обстучать идеи
Когда придумываешь много и часто, ценно обсудить сырые идеи с кем-нибудь. С ИИ это можно делать в моменте и в любое время суток.
Алгоритм:
просить указать слабые и сильные стороны, оценить с позиции разных ролей или экспертов.
Пример:
оценка идеи новой фичи для финансового приложения с точки зрения User story. ИИ подсветил два шага про безопасность и опасение пользователей из-за возможной неправильной коммуникации в процессе внедрения, о которых в процессе штурма не подумали.
2. Отраслевые стереотипы
Придумывая новые идеи и продукты, часто используем стратегию разрыва шаблонов: делать, не так, как принято на рынке.
Обычно процесс строился из двух шагов: собирали стереотипы и потом их ломали. Теперь процесс сбора в разы быстрее. Сразу видно какие шаблоны не охвачены знанием.
Алгоритм:
просить показать стереотипы и устоявшиеся мнения о категории или продукте в целом или на конкретном рынке.
Пример:
сбор стереотипов о тушенке с точки зрения клиента. ИИ сгруппировал по категориям и подсветил самые распространенные мнения.
3. Быстрый прототип
Пожалуй, самый классный эффект от ИИ. Раньше приходилось искать иллюстратора, аниматора, дизайнера. Тратить время на ожидание эскизов. Затем ещё не раз вносить правки. Теперь же по референсам собрать прототип - это дело на пары часов.
Алгоритм:
сделать визуализацию идеи, смонтировать и озвучить ролик, показать последовательность событий и т.д.
Пример:
собрали визуализацию упаковок из разных материалов для нового продукта прямо во время мозгового штурма. Получили обратную связь от технолога. Сразу на встрече выбрали перспективные варианты. Без ИИ бы этот процесс разбился на несколько встреч.
4. Быстрый поиск ответов
Раньше нужно было искать по разным справочникам, вести базу каталогов и тематических реестров, придумывать скрипты для перебора комбинаций.
Сейчас все быстрее, чтобы найти синоним, ассоциацию, нужное слово по критериям, перебрать метафоры и др.
Алгоритм:
задать вопрос с нужными параметрами поиска
Пример:
собрать в таблицу всех комбинаций параметров композитного материала Х по 2 критериям условий эксплуатации
5. Магия случайности
Самая любимая опция для озарения или когда есть стадия «чистого листа».
Мозг быстрее заводится, даже если все варианты будут мимо. Понимаешь, чего не хочешь и это даёт импульс искать дальше в нужном направлении.
Алгоритм:
попросить дать случайные смыслы, образы, комбинации. При желании ограничить вводными критериями.
Пример:
на штурме попросили дать 10 случайных слов на букву А. Затем придумать как они могли быть использованы в 3 случаях получения кэшбэка по карте. Попросили описать в образах. Сделали картинки ситуаций. Вдохновились одной метафорой и запустили тест на лендинге.
Серж Лукас
Новые умные, новая эстетика, новая искренность
Давно ищу ответ на вопрос «почему западные фреймворки не работают так как задумано на отечественной почве?».
Много причин в контексте, в техниках использования или отличиях самого общества.
Однако, недавно, пришло понимание изменения самого понятия «человек» как социального феномена. Культурный контекст общества стремительно меняется. Создаётся потребитель новой эпохи.
У специалистов вроде меня возникает потребность в создании новых парадигм и подходов. Откуда черпать вдохновение, чтобы создавать новые модели инноваций и парадигмы интерпретации реальности?
Ключ к разгадке лежит в новой философии, которая зарождается на наших глазах. У неё ещё нет четких правил и определений.
С одной стороны - это про создание новых ощущений и атмосферы, связанных с телесно-эмоциональным опытом присутствия и воздействия на все органы чувств.
С другой - это парадигма смешения изнутри снаружу и между пограничными состояниями: иронии и искренности, оптимизма и сомнения, фантазии и реальности, радости и грусти.
Суть человека как биологического вида не меняется. Меняется его социальная природа, где каждое «я» становится истинной.
Философия метамодернизма стала одним из фонариков в темноте этого сложного пути поисков: новая эмоциональность клиентского опыта, новые умные потребители, новая искренность коммуникаций брендов.
что почитать про метамодернизм;
https://metamodernizm.ru/
https://www.metamodernism.com/
Серж Лукас
Давно ищу ответ на вопрос «почему западные фреймворки не работают так как задумано на отечественной почве?».
Много причин в контексте, в техниках использования или отличиях самого общества.
Однако, недавно, пришло понимание изменения самого понятия «человек» как социального феномена. Культурный контекст общества стремительно меняется. Создаётся потребитель новой эпохи.
У специалистов вроде меня возникает потребность в создании новых парадигм и подходов. Откуда черпать вдохновение, чтобы создавать новые модели инноваций и парадигмы интерпретации реальности?
Ключ к разгадке лежит в новой философии, которая зарождается на наших глазах. У неё ещё нет четких правил и определений.
С одной стороны - это про создание новых ощущений и атмосферы, связанных с телесно-эмоциональным опытом присутствия и воздействия на все органы чувств.
С другой - это парадигма смешения изнутри снаружу и между пограничными состояниями: иронии и искренности, оптимизма и сомнения, фантазии и реальности, радости и грусти.
Суть человека как биологического вида не меняется. Меняется его социальная природа, где каждое «я» становится истинной.
Философия метамодернизма стала одним из фонариков в темноте этого сложного пути поисков: новая эмоциональность клиентского опыта, новые умные потребители, новая искренность коммуникаций брендов.
что почитать про метамодернизм;
https://metamodernizm.ru/
https://www.metamodernism.com/
Серж Лукас
фу! фу! фу! коллег нельзя звать на исследования в роли респондентов
или можно?
Недавно общались с лидами Альфа-банка, где рассказывал об инсайт-сафари.
Формат инсайт-сафари заточен на получение рабочих гипотез максимально быстро, в идеале за один день.
Такой подход беру на первой стадии работы с ростом продукта. Здесь подходят сотрудники компании, которых можно изучать в роли клиента продукта.
Например, в Альфа-банке сотрудники так же являются потребителями многих продуктов и сервисов банка.
В ходе той встречи выяснил, что есть стереотипы об участии коллег в качестве клиентов в исследованиях:
- зашоренность и предвзятость
- экспертный взгляд
- желание не обидеть коллег
На мой опыт, это чаще проявляется у самих исследователей, чем у коллег-респондентов. Если фокус на личный опыт как клиента, то мнения и оценки как сотрудника остаются в стороне.
Майское инсайт-сафари для Альфа-банка:
- 1,5 часа общения с 5 сотрудниками
- 8 рабочих гипотез
- через 2 недели лучшая гипотеза показала рост в активацию продукта +300%
Лучше звать коллег и друзей, чем сидеть с абстрактным ощущением потребностей клиентов и без толковых гипотез.
Если рассказать подробнее про формат инсайт-сафари, жми сердечко! Про кейс Альфа-банка - жми огонек!
Серж Лукас
или можно?
Недавно общались с лидами Альфа-банка, где рассказывал об инсайт-сафари.
Формат инсайт-сафари заточен на получение рабочих гипотез максимально быстро, в идеале за один день.
Такой подход беру на первой стадии работы с ростом продукта. Здесь подходят сотрудники компании, которых можно изучать в роли клиента продукта.
Например, в Альфа-банке сотрудники так же являются потребителями многих продуктов и сервисов банка.
В ходе той встречи выяснил, что есть стереотипы об участии коллег в качестве клиентов в исследованиях:
- зашоренность и предвзятость
- экспертный взгляд
- желание не обидеть коллег
На мой опыт, это чаще проявляется у самих исследователей, чем у коллег-респондентов. Если фокус на личный опыт как клиента, то мнения и оценки как сотрудника остаются в стороне.
Майское инсайт-сафари для Альфа-банка:
- 1,5 часа общения с 5 сотрудниками
- 8 рабочих гипотез
- через 2 недели лучшая гипотеза показала рост в активацию продукта +300%
Лучше звать коллег и друзей, чем сидеть с абстрактным ощущением потребностей клиентов и без толковых гипотез.
Если рассказать подробнее про формат инсайт-сафари, жми сердечко! Про кейс Альфа-банка - жми огонек!
Серж Лукас