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意会时刻：用人文科学解决棘手的商业难题 [:1704267592]
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变化真的有那么可怕吗
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这是一个平凡的星期二。一大早，你坐在办公室里看业绩报告，销量数据表明公司还是赚钱的。员工们陆陆续续来上班，收件箱里新邮件源源不断，显示存储空间已不足。办公室里的电话铃声像往常一样此起彼伏。消费者满意度调研结果出来了，代表口碑的净推荐值需要提高。下个月的投放活动依然面临着那些个老问题，好在KPI（关键绩效指标）都还正常，就是供应链出了点儿小问题，有批原材料要晚到。研发人员跑过来抱怨说项目节点压得太紧了，他们建议得把流程简化一下才行。公司旗下的产品组合依然过于复杂。至于预算和人员编制问题，各个部门之间还不是年年都得吵上几回。哦，对了，还有那个关于调整组织架构的安排，也是老花样。
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可以说，大部分企业的大部分日子就像这个平凡的星期二一样。在这样的一天里，企业的高管正驾驶着他们了如指掌的“公司号”巨轮，穿行在他们曾多次穿越过的海域。远航当然不会总是一帆风顺，可是这些高管们知道该如何应对艰难险阻。在正常情况下，默认思维模式能够很有效地帮助他们解决问题，指引他们按部就班地建立假设、界定问题、分析数据，并且找出症结。幸运的是，我们并不会每天都会迎来一场革命风暴。于是，我们一次又一次回到默认思维模式之中，因为大多数日子都和那个平凡的星期二一样，直到有一天，情况变了。
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正如我们所熟知的那样，市场环境的变化和消费者的某些行为着实令人费解。忽然之间，公司这艘巨轮就驶入了迷雾之中，周围风高浪险。这种情形会持续多久？过去那种稳定的、容易预测的状态是否会再度回来？还是说剧变已成了新的常态，而我们将永远行驶在狂风骇浪之中？
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最近几十年，未来主义者和预言家们一直坚称，我们身处的这个时代正经历着前所未有的剧变。早在1969年，日后常被人们奉为“现代管理学之父”的彼得·德鲁克就预言，西方社会正在进入一个新的“不连续的时代” [1] 。在这个时代，技术、市场、商业运营，甚至工作的本质都在发生巨大的变革，因此这将是一个不断变化的时代。阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的畅销巨著《未来的冲击》（Future Shock ） [2] 中延续了德鲁克的这一思想。托夫勒将未来描绘成一个不断经历冲击的社会，因为“在太短的时间内发生了太多的变化”。组织机构教育专家唐纳德·舍恩（Donald Schön）在1973年的著作《超越稳定状态》(Beyond the Stable State ) [3] 中甚至认为，我们的社会将永远不可能复归稳定。基于这一点，舍恩提出，企业必须将自己定位成不断学习的组织机构。
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与此同时，社会科学领域的一些颇具影响力的思想家也注意到了变化加速这个现象。英国社会学家安东尼·吉登斯（Anthony Giddens）和德国社会学家乌尔里希·贝克（Ulrich Beck）将这种现象称为“现代性”的晚期阶段 [4] 。他们更进一步指出，在这个阶段，不仅仅是技术和企业，就连社会结构本身都在不断地发生变化。这些理念深深地影响了，并且也成就了之后的一大批商业类书籍作家，如汤姆·彼得斯（Tom Peters）和加里·哈默尔（Gary Hamel）。彼得斯和哈默尔甚至将“变革管理”（change management） [5] 本身变成了一门管理学的新学科。
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那么，我们不禁要问：“变化”真的有那么耸人听闻吗？上述诸位思想家的理论固然都有一定的可信度，但我们必须把他们的论点放到更宏观的历史背景下来检验。正所谓唯一不变的就是变化，可以说我们无时无刻不身处变化之中，但是并非所有变化都是大地震。因此，对于企业而言，最重要的是分清两种不同的“不确定性”。第一种是那些我们每天都会遇到的“不确定性”，第二种则是在大的文化变迁下的“不确定性”。
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人类学家和其他人文科学家按照复杂程度来区分这两种“不确定性”：问题刚出现的时候，总是看似简单，解决方法现成就有；但渐渐地，它越变越复杂，越变越看似无解。按照复杂程度，商业问题可以分为三个级别。这种分级方法能够帮助企业将真正棘手的难题从实际可控的一般问题中区分出来。想一想你公司所处的形势，然后试着将你面临的问题归入以下三个级别其中之一。这个分级方法的好处在于，它并不是将所有变化一锅端地都视作常态，是帮助你去评估每一个具体问题，从而发现哪些问题是通过常规方法就可以解决的，哪些则必须用到全新的思维模式。接下来，就请按照下列方法来确定你的商业问题的复杂级别吧。
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◎ 第一级问题：商业环境相对容易预测，未来清晰可见。你知道问题出在哪里，而且可以用一个已经被验证过了的算法去解决它。比方说，“假如我投资1元用于媒体广告，那么基于市场刺激规律，我就能知道我将会获得差不多1.5元的回报”。又或者，“纵观整个行业，行政费用占总收入比重的平均值是8%，而在我们公司，这项支出却高达10%。所以，我们必须减少这项开支”。 ◎ 第二级问题：未来有好几种可能性，手头也有好几个方案可选。你大概了解问题是什么，可能也遇到过相似的情况。假如就依照你的商业直觉去试一下，也未尝不可。比方说，“我们已经增派了人手，但销量还在继续下滑。不过，在欧盟也发生过类似的情形。这可能是由于雇来的人里面有太多新手，业务上手没那么快，不能一下子就指望他们能和资深销售人员干得一样好”。 ◎ 第三级问题：具有高度的不确定性，使人无法弄清楚问题之所在。你根本就不知道问题出在哪里，更别提怎么解决了。你知道出了问题，但如何应对，毫无头绪。比方说，“我们的媒体板块打不过新兴的社交媒体”；或者，“我们在客户服务方面增加了投入，可是客户反而对我们越来越不满意了”；又或者，“我们确实在努力设计迎合市场的产品，但市场反应极其冷淡”。 按照上述标准进行分级之后，我们会发现，绝大多数问题属于前两个级别。出现在这两个级别中的问题也是最为常见的问题。对于这些问题，我们会提的典型问题有：
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◎ 我们丢掉市场份额的原因是不是显而易见，有没有办法可以应对？ ◎ 哪一款产品最赚钱？ ◎ 运营成本还能再减一减吗？ ◎ 我们的产品组合是怎样规划的？ ◎ 我们的客户满意度是否与行业标准持平？ ◎ 我们能否提高销售人员的工作效率？ ◎ 哪个细分市场最赚钱？ ◎ 该如何提升供应链的速度？ ◎ 我们的销售渠道组合行不行得通？ 这些问题好像非常复杂，不确定性程度也比较高，因而令我们感到不安。可是，它们真的有那么不确定吗？你真的完全不知该从何下手吗？连一丁点儿头绪都没有吗？你真的完完全全看不出真正的问题出在哪里吗？就连找几个词来描述这些变化都无能为力吗？
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当然，我们必须承认，对于商业问题而言，相对的确定并不意味着无足轻重。要解决这些问题，依然需要进行大量的分析，需要高超的技巧，需要多年的经验，需要杰出的工作能力。但是无论如何，我们都还能依靠一套已经被验证过了的现成方法找到答案。这套现成方法就是哲学家们所谓的“启发法”（heuristic） (3) 。启发法的安全之处在于你可以确信它会起作用。
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可是，假如你连问题中的变量究竟是什么都不知道，也没有任何现成的启发法可以利用，碰到这样的问题时又该怎么办呢？针对具有极高不确定性的情况，迄今为止人们已经开发出了上百种工具和方法。其中，最为著名的是“情景规划法”（scenario planning） (4) 和“趋势定位法”（trend spotting） (5) 。这两种方法常被用于启发人们思考和策划。然而，即使在面对具有极高不确定性的情况，企业领导者也很少能够真正摆脱默认思维模式。在本章接下来的篇幅里，我们将分析为何这一类问题解决方法根本不适合拿来分析消费者行为的变化。换句话说，对于第三级问题而言，这类方法有百害而无一利。首先，让我们来好好看一下默认思维模式是如何工作的。
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默认思维模式的运作方式
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基于默认思维逻辑的问题解决模型有一个哲学基础，那就是工具理性主义。这类模型有两个核心假设：
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◎ 第一，商业问题可以通过客观、科学的分析得到解决； ◎ 第二，证据和事实比意见和情感更重要。 因此，根据默认思维模式，要想得到正确的答案，在解决问题时就必须遵循以下几条原则：
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◎ 将企业内的一切不确定因素都定义为“问题”。过去发生的某些事情导致了某个问题，因此需要对已存在的“事实”进行分析，以便找出这个问题及其解决方法。 ◎ 对“问题”进行解构，用可以量化的、正确的词句来描述问题，或可称其为待解决之“事项”，比如：“我们的收益率为何降低了？” ◎ 将每个“问题”尽可能细化成可以被单独分析的事项。比如，将“收益率降低”的各种原因细化成逻辑事项。这一步的分析需要靠“问题树”来列出所有的潜在“调节杠杆”（可能多达几百条）。所谓调节杠杆，即或可降低成本、或可增加收益的影响因素，比如客户细分、区域市场、市场占有率、价格、销售渠道、运营、新业务拓展，等等。 ◎ 列举可能解决问题的一系列假设，比如：“我们可以靠降低公司的运营成本来提高收益率。” ◎ 搜集并处理数据，用以验证上一步提出的各条假设。需要注意的是，每一条假设都必须经过验证，且不得遗漏任何数据来源。 ◎ 运用归纳逻辑和演绎逻辑来验证假设、澄清问题，并进一步找出能产生最大影响的“干预区域”，即所谓的投入产出比最高的区域。 ◎ 运用一套组织严谨的分析架构，以逻辑和事实为依据，提出行动方案。这套方案应该具备金字塔形结构，从最基本的大量事实依据出发，一步步往上推，先发展出若干条分结论，进而支撑起一个总结论。最后还应列出一张表格，按优先级对公司应当实施的干预措施进行排序。 ◎ 对于所提出的每一项措施，简单的就制定一张易于管理的工作流程图，复杂的就将其标记为关键的必胜战役，并为之设置一个专门的责任委员会，或指派专人负责。 ◎ 每一个必胜战役委员会都要设立相应的绩效指标、时间进度表，以及后续的跟进与监控计划。 ◎ 当所有工作流程都完成时，问题就被成功地解决了。 如果能够被顺利地执行，那么默认思维模式自有一种原生态的美感。因为身处复杂的人世之中，我们总是更情愿相信企业真的是一幅确切的图画，画中的对与错一目了然。只关注“绝对的事实”就好，把其余那些模糊的意见、信仰、感觉、怀疑、困惑全都抛开。就像我们的一位同事曾说过的，“只要给我一家麦肯锡或波士顿咨询公司或贝恩咨询公司，我就能解决一切问题”。
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这种将管理学视作一门应用科学和技术学科的观点，并非近年才有。假如从萌芽期算起，这个观点已经有一百多年的历史了。早在19世纪，实证主义（positivism） (6) 哲学派别就声称人们可以客观地衡量“现实”。从当时一切伟大的艺术作品中，我们都能看见实证主义的信条。福楼拜在其小说中苦心孤诣建构起来的现实主义，正是为捕捉现实生活的点点滴滴而做的尝试，就连包法利大夫那些简陋随便的江湖药方都被不加修饰地写进了书里。美国现实主义画家，如温斯洛·霍默（Winslow Homer）和惠斯勒（Whistler）等人，亦热衷于关注日常生活中的物品和主题，如带桨的小船、画家本人的母亲等，并且在画作中避免浪漫主义时期所流行的装饰与润色。
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在商业领域，企业的关注点则更多地集中在提高生产率和利润之上，从而发展出了以生产为导向的商业文化。这其中也不乏实证主义的身影，受这股思潮的影响，人们把商业看作是一笔笔交易事项的总合。因此，商业是可以被极度细化，并且逐项优化的。而“人”则被看成是理性的优化者，参与交易行为，从而使自己的欲望得到满足。至于商品究竟是薯条、长笛还是高级钻戒，则无关紧要。于是，商业管理就成了对系统进行理性和线性分析的过程，目的在于回答这样一个问题：“我们要如何才能最便捷地倒腾商品呢？”
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科学管理的创始人弗雷德里克·温斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor） [6] 出生于1856年，早年曾就读于哈佛大学，但因病中途辍学，后来去了宾夕法尼亚州的多家钢铁公司工作。当时，绝大多数制造业工厂都只是按各自的经验和常识，东拼西凑地搭建着各自的组织架构。但泰勒不一样，作为一位名副其实的实证主义者，他努力想要找出可以为科学所验证的评估标准，或者说可以被衡量的“属性”。他跟在搬运铁矿石的工人身后，掐着秒表记录他们每次停顿和开始的时间，测量出整个过程中他们做每一个分解动作所需要的时间。就这样，泰勒在钢铁公司干了大半辈子，而且干得相当出色。最终，他成功地归纳出了一套普遍适用的管理原则，并借此贡献出了世界上首例商业案例研究。不久之后，泰勒与哈佛大学应用科学学院展开了合作。又过了几年，哈佛商学院成立了。那么，泰勒究竟能否将他的经验整合成一套知识体系教给年轻学生们呢？答案是肯定的。于是，“泰勒主义” [7] ，一套有关生产率的新知识就此问世。泰勒主义的提出正是基于以下前提：
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