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例1，玩具业
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玩具业的主要理念是，孩子集中注意力的时间很短暂，所以需要能“瞬时吸引”他们的玩具。因此，玩具业有这样一个假设：一件玩具必须在商店里就能抓住孩子的注意力，而且孩子不需要任何技巧就能去玩这件玩具。另一个假设是：传统的实物玩具必将让位于新兴的数码玩具，因为实物玩具太过单调，也无法给孩子造成足够的刺激。
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然而实际上，假如你真正观察过孩童，或者假如你研读过大量关于孩童的学术文献，就很有可能会得出完全相反的结论：对孩子们来说，需要技巧和熟练度的游戏体验才更加具有激励作用。这样的经验可以给孩子带来成就感，还能激发他们的等级意识。数码游戏之所以日益流行，完全是因为玩这些游戏无一不需要一套非常复杂的技巧，可以玩上几千个小时；不仅如此，玩家还能从中得到明确的反馈，包括游戏等级和玩家排名。
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例2，视听行业
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2002年，我们曾为丹麦高端电视和音箱系统制造商邦奥卢夫森公司（Bang & Olufsen）提供咨询服务。在与该公司的高层管理者开会时，我们建议他们去了解一下，大众听音乐的习惯正在发生怎样的变化。那些年，听音乐这档子事正渐渐脱离室内空间，逐步成为一种更加灵活、流动性更强的体验。听我们这么一说，席间一位高管抬起头来说：“这听上去挺有意思，但我们这行不是这么干的。”的确很有意思，因为最终使数字音乐移动化的并非视听行业。但是回过头去看看，也许他们本来有这个机会的。
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例3，医院设计
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医院设计行业有着这样一条重要的理念：在设计病床、升降机构、悬吊装置和洗浴设备时，必须考虑如何帮助医护人员在不伤到病人的情况下移动病人。换句话说，这些设备的设计需要符合人体工程学，并且将病人视作无法自行移动的个体。那么，基于该假设所设计出来的设备工作效率如何呢？打个比方，某位病人想要上厕所，需要借助升降机构，那么就需要三四名医护人员花上整整20分钟的时间去帮助他完成这一动作。
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更可怕的是，这样的设计很快就给病人灌输了这样一个概念：在整个康复过程中，病人自身并不是积极的参与者。这些设备清晰地传达了这样一条信息：病人只是必须被他人照顾和帮助的对象物而已。然而，假如病人能够参与到自己的身体活动中去，那么不仅能更快康复，也可以降低医护人员在工作时发生意外的概率。此外，这么做也会让病人感觉更舒服。假如医院设计行业不把病人假设成无法自行移动的人体，而是让病人在康复过程中拥有主动性，那么医院看起来会大不一样吧。
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例4，世界区域划分
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许多企业在扩张业务的过程中都会发展出一套关于世界区域划分的假设。最早的时候，人们一般把全球市场简单地划分为三大块：欧洲、美国和“其他地区”。这种简单粗暴的分法毫无疑问在投资和人才招聘方面造成了极大的偏见。如今，大多数公司不再这么划分，但是仍保留“亚太地区”（Asia Pacific，简称APAC）这样的观念。单从地理上来看，“亚太地区”这个划分确实有几分道理，但是把全球第二发达国家（澳大利亚）和“金砖四国”中的两个最大的国家（中国和印度）以及体制独一无二的朝鲜半岛，还有新加坡等全都囫囵归为一类，势必会导致企业对该区域组合中各成员国的肤浅认知，从而造成在这个地区的资金、人力和时间上的投入被全方位低估。
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法国人类学家皮埃尔·布尔迪厄（Pierre Bourdieu） [20] 创造了“惯习”（habitus）一词，用来形容人们某些不易察觉却又无处不在的倾向，正是这些倾向塑造了我们的感知、思维和行为。在布尔迪厄看来，许多我们自以为是常识的观念，其实都是由我们所处的社会环境所塑造出来的。随着时间的推移，我们通过与外部世界如家庭、社会、朋友圈、工作圈等的互动，习得何谓“正常”，并且将其视为“假定事实”。于是，我们对外部世界的感知变成了某种自动化理解的过程，而这种自动化的理解使我们能够不假思索地做出正常的行为举止。
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类似地，时间一久，企业也会对世界建立起一套常识性的概念来。某些观点被拿来当作假定事实，不再需要质疑，例如，“设计师和工程师的观点永远都不可能一致”，或者“开放式办公空间能够创造更多的合作机会”，等等。
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我们曾与一家医疗保健公司的市场总监开会，讨论如何打入中国和印度市场。这两个市场都增长得非常快，然而一般的西方公司却都对它们知之甚少。于是，我们提出这样一个问题：贵公司是否应该对中印两国进行市场细分，并且相应地使用不同的营销策略？市场总监要求与会人员针对我们的问题进行讨论。靠着一个假设，不到十分钟，他们就找到了解决方案。首先，总监走到白板前，写下他们公司用来划分市场的六项指标：市场规模、价格、销售渠道、地理位置、财务和顾客。接着，他画了一个小小的饼图，将其一分为六，每项指标各占一块，随后询问在座各位每一项指标的相关度分别是多少。他们一个接一个地把每一块饼都给填上了。这么一来，正确的细分模型自然就被选出来了。仅仅用了喝一杯咖啡的时间，他们就建立起了一个划分中印两大市场的假设。之后的所有定量分析都以这个基本框架为指导。他们所做的这一切全都是基于他们对市场的常识性假设，尽管其实该企业没有一名员工曾经在中国或者印度工作过。
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企业可能认为，自己已经建立了一系列客观而合理的假设用来测试。但事实是，每一条假设都是建立在某个基础上的，而很多时候，这个基础往往是文化的产物，而非科学的产物。更重要的是，一旦我们的假设在我们的文化理解中牢牢扎下了根，它们就总有办法变得愈加坚不可摧。这是因为人们总是喜欢去寻找那些能够支持自己最初观点与假设的意见和事实。认知心理学家将这种现象称为“证实性偏见”（confirmation bias） [21] 。证实性偏见体现在三个层面：
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◎ 第一，证实性偏见会影响我们对于假设的选择过程。由于我们脑海中已经有了一个先入为主的观点，因此会倾向于选择一个支持这一观点的理论。 ◎ 第二，验证假设的过程也会受到影响。对于那些支持我们观点的证据，我们总是轻易地就接受了；至于那些与之矛盾的证据，我们则非要对它们进行异常严格的审查不可。 ◎ 第三，证实性偏见甚至还会歪曲人们的记忆。我们往往更容易记住那些巩固我们的假设的事实和经历，心理学家称之为“证实性记忆”（confirmatory memory） [22] 。 所有这一切都表明，人们的假设几乎从来都不是基于客观真理的。当然，要想具体识别出这些偏见，大概会令我们这些心理学门外汉大伤脑筋。尽管如此，单单是意识到这个问题的存在，就足以从根本上帮到我们，因为它能够敦促我们在寻觅真相的道路上质疑一切。列夫·托尔斯泰在其思想精华《天国在你们心中》 [23] 一文中写道：“即使是向最愚钝的人解释最复杂的问题，只要这个人并没有先入为主的信念，那么也总能解释得清楚；相反，即使是向最睿智的人解释最简单的问题，一旦这个人坚信自己毫无疑问地已经掌握了眼前事物的真理，那么就绝无可能解释得通。”
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假如你一味拒绝质疑那些对于你的企业或顾客的基本假设，那么便有可能与开创企业未来的新观念失之交臂。
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假设4：数字是唯一的真理
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你并不需要在哪家企业的总部待太久，就能发现数字的重要性。是的，它们非常重要。我们甚至可以说，现在大多数企业都在完完全全地依赖于定量分析。财务部门会依靠庞大的定量模型来预测公司的增长，战略部门则拿着有关市场和增长的预估数值给出公司该何去何从的建议。研发人员在看了备选投资方案净现值的投资演算后制定出技术路线图，而市场营销人员则根据不同细分市场的消费者所填写的问卷调查来确定品牌定位。今天，谁要是还指望能脱离数字的支持而得出任何结论，那基本上只能是妄想了。人们对数字的崇拜和狂热就连前台接待处都难以幸免。公司大堂的巨大屏幕上实时滚动着公司股价的升跌，这种情形也绝不少见。定量分析正是企业基于默认思维模式的问题解决模式，也是大多数商业战略的关键。
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企业如此看重定量分析，以至于渐渐忘了我们的世界并不仅仅是由“数量”组成的，那里还存在着“性质”。多伦多大学罗特曼管理学院院长罗杰·马丁（Roger Martin） [24] 就曾指出，假如公司只关注定量模型的话，根本不可能拥有挖掘潜在发展机会的能力。他说：“定量方法的最大缺陷在于脱离背景环境，孤立地看待和分析人们的行为。定量方法将分析对象从真实世界的场景中剥离了出来，并且忽略了那些没被纳入其中的变量的影响。”
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默认思维模式将世界按照“属性”划分，比如市场有多大，有多少人会购买我们的产品，有多少人知道我们的品牌，哪一类商品增长最快，哪个地区最赚钱，哪些顾客的忠诚度最高，哪些科技的应用范围最广，等等。
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这些问题都可以用数字来回答。然而，除了数字以外，这些问题定性的一面也同等重要。比如，知道有多少比例的顾客对公司感到满意确实很有用，可是你还需要去了解，这些顾客在与公司互动的时候究竟有着怎样的感受。同理，知道有多少比例的人正在使用智能手机当然是有好处的，但是这些人究竟是如何使用这项科技的呢？
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身为咨询师，我们亲眼见证了在商业领域，数字是如何步上神坛的。有一次，我们对一家企业的首席执行官说，根据我们的经验，大约三成的创新项目都会以失败告终。“三成”只是我们的一个粗略估计，只能被当作所谓的逸闻证据来看待，也就是说，尽管这个数字被业内人士普遍接受，但并未得到实证研究的支持。然而，仅仅几个星期之后，我们就惊讶地发现，“三成”这个粗略的估计竟然被转换成了“30%”！而“30%”这个精准的数字更进一步成了该公司研发部门的一道圣旨！于是，“30%”便以一个“事实”的身份出现在了公司的技术路线图中。公司里的每一个人都在这里或那里引用着“30%的失败率”。在某个具体的创新项目报告中，做报告的人员在计算出该项目的风险因素之后，甚至迫不及待地把它和“平均风险”（30%的失败率）放在一块儿做比较。
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“30%的失败率”，只不过是在一次关于创新的谈话中被随口提及的一件小事。如果把它放在整场对话里面看，几乎可以说是微不足道的。可是，只不过因为它是整场对话中唯一可以被量化的东西，于是摇身一变成了重中之重。不知什么缘故，相对于通过定性分析得出的见解而言，企业对于可以量化的观察所得总是要宽容得多。
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假如一家企业所处的环境具有较高的不确定性，换句话说，假如这家企业前途未卜，那么在这种情况下，还硬是要把所有一切都量化，很可能只会适得其反。量化方法往往会给出一个标准答案，可是由于量化方法所基于的是过去已知的数据，因此对于搞清此时此刻究竟在发生些什么，并无多大裨益。而当企业试图依靠量化方法来分析未来时，那就更成问题了。几乎所有的数据分析都是拿一堆过去的数字来大肆计算、处理一番，继而用它们推算出将来。但是显而易见，这些已知数据当中必然不包含尚未发生之事，或未形成的想法。另一方面，这些着眼于未来的数据分析，往往会低估甚至完全忽视那些无法被量化的情况，与此同时又难免高估那些能够被量化的因素。这种现象在商业企划案的研究中表现得尤为突出。
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绝大多数商业企划案所做的，无非是针对未来的顾客、市场以及诸多其他因素，建立起一系列假设，并试图借此估算出产品的未来价值。通过这一系列的分析，企业就能做出决策：应该优先支持哪个项目，公司未来该往哪个方向发展，等等。打个比方，如果让你去计算一款新型蛋白质饮料的市场前景，你会怎么做？
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