相信直觉，你就输了！

　　今天，即使最精明的高管也必须承认，大多数时候他们无法预测顾客想要什么或者喜欢什么。可是，我们看到他们宁愿凭自己的“直觉”或自以为是的想法来揣度顾客的需求，却不肯做哪怕是最简单的实验。这是巨大的错误。

　　现任职于微软公司（Microsoft）的龙尼•科哈维（Ronny Kohavi）之前在亚马逊（Amazon）担任数据挖掘及个人定制.服务主管时，就开创了以在线实验测试市场偏好的做法。他喜欢用小实验来试探那些精通互联网的受众。在微软，科哈维是分析及实验部门的杰出工程师和总经理，他通常先向受众展示几个微软为了测试不同网络设计方案而试运行的网页效果图，实验方案包括A、B两个版本，简洁明了。一部分登录用户看到的是A版本，另一部分用户看到的是B版本，而微软公司则跟踪分析哪个版本的实际效果更好。然后科哈维向受众提问：请预测一下测试结果，A方案和B方案，到底哪个最后胜出，或者说两者的统计表现不相上下？

　　面对选择，受众往往意见不一，就连大致的共识都无法达成。科哈维这时会说：“好了，争论到此结束。数据很容易获得，数据压倒直觉。”

　　像科哈维那样，通过实验得出的数据完全可以激发企业高管的好奇心，同时也让他们不那么自以为是。但很遗憾，这样的案例不常发生。还是有太多的企业高管倾向于利用自己的专长来“思考”，或以“直觉”来揣测消费者最想要什么，他们甚至连最简单的实验都不愿意尝试。在管理实践中如果把“本能直觉”当成骄傲的资本，那将会是一个巨大的错误。

　　一些企业可能非常自信地以为自己很了解客户，但事实上它们可能过于乐观。大多企业高管并不像他们自己想象的那么聪明、敏锐，以客户为中心。2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔•卡内曼（Daniel Kahneman）、心理学家菲利普•泰特洛克（Philip E. Tetlock）等著名研究人员都已经很有说服力地证明了“专家”特别容易犯盲目自信、妄作预测的毛病。

　　泰特洛克在1999年发表的一篇文章中介绍了一个研究项目，项目请专家对有关领域的世界大事进行预测，结果“在所有7个不同场景中，专家预测的准确率仅比人们纯粹猜测略高一些”。而且，泰特洛克还发现：“专家自认为有80%可能，甚至有更大把握的事件，结果正确率不过只有45%。”这种自以为是而导致的过度自信（还是说傲慢更恰当？）实际只会产生副作用。常言说得好，骄傲导致失败。数据比直觉更可靠。真想有所创新的人会非常认真地对待数据。

　　阿温那什•考希克（Avinash Kaushik）是数字营销与分析方面的专家，他曾在博文《奥卡姆剃刀》中写道：“你我对消费者的需求做预测，有80%的时候都是错的。”在线抵押贷款机构Quicken Loans的里吉斯•哈迪瑞斯（Regis Hadiaris）在2008年的一次采访中说：“5年来我一直在做测试，结果发现我猜中结果的比率和棒球联盟赛中球员击中球的比率差不多。没错，也就是说我5年里做了许许多多测试，但我‘猜中’测试结果的比率只有33%。”微软的科哈维表示，微软公司采用实验的方式来测试各种提案，结果发现只有三分之一的提案能起到预期效果，确实提高了相关指标的表现。

　　请注意这些数字背后的选择性偏见。这不是“随手抓个玩意砸墙上，看看黏住多少，掉下多少”那么简单。有些人做实验，可能只是因为他们相信自己是正确的，实验可以证明自己。直觉的预测正确率竟然都比不上抛硬币猜正反的正确率，这个事实犹如一盆冷水浇醒了我们。正如科哈维与他的同事所说：“我们还无法对创意的价值做出准确评估。”

　　正因为这样，人们已经通过实验这一特殊方式让企业高管弥补自己预测不准的显著缺陷，高管们因此不再自负，但谦卑会让人更有力量，知己之不足也是难能可贵的。有了谦卑之心的高管会主动利用数据来探索与创新。

　　为什么会这样？成功的创新者有保持好奇心的勇气。他们做实验的原因并非是自信可以预测结果，而是他们无法做出预测。他们更想挑战自己的假设，而不是要证明自己有道理。他们希望向客户学习，与客户一同学习。所以，“以客户为中心”正是实验的出发点。

　　在当前的数字经济时代，自以为是必定失败。要赢得客户的心，获得他们的认同，赚到他们的钞.票，仅靠设身处地为客户着想，以及几个好点子是不够的。一般来说，相比直觉和点子，通过测试假设、简单实验来洞察客户需求是更明智的投入。

　　如今，我观察到商业创新中一个最有意思的发展是将“大数据”和实验相结合，从而更好地了解客户。数据量无比庞大，性价比高的实验在未来的发展机遇不可限量。脚踏实地的创新者越来越认识到，通过大数据实现“以客户为本”需要做大量的小实验，其中有许多实验会证明创新者最初的假设是错误的。

　　大数据与分析工具相结合，会揭示出一些模式和关联性，值得进一步探究，此时聪明的高管会运用一种直觉，这种直觉不同于专家的过度自信：他们会本能地表现谦卑。他们不会一下子构思出宏伟的计划搞“大跃进”，相反，他们会更主动地做一些简单实验，一手抓大数据，一手做小实验，两方面相得益彰，彼此促进，从中能够得出非常有价值的认知。

　　大数据和小实验的结合会带来一个围绕客户创新的新时代吗？我的直觉如此，但我们还是等着看数据吧。

　　作者简介：迈克尔·施拉格（Michael Schrage），麻省理工学院数字业务中心（Center for Digital Business）研究员。

　　本内容有删节

　　原文《别相信你的预测能力》

　　刊登在《商业评论》2016年3月号