找出顾客尚待满足的需求，向来是创新的主要驱动力，也是创业者的基本信念；然而，这不是一件容易的事。在资讯爆炸的数位时代，领导人该如何精确锁定顾客的「隐藏需求」，从中发现创新价值的光芒？

创业精神的一个基本信念就是：创新的关键，在于找出并满足人们未满足的需求。顾客想要的产品和服务，要能够用比现有的选项更好、更快、费用更低廉的方式，来解决他们的问题。然而，即使是以观察入微的能力闻名的创新者和组织，常常也不容易看出并正确解读那些需求。

本文观念精粹

问题 即使是知名的创新者，通常也无法正确找出和了解消费者未满足的需求。

解方 有一套包含四部分的架构可以帮忙。你可以放大检视个别主流使用者（显微镜策略），或是在使用者的整体行为里寻找模式（全景策略）。同理，你可以贴近观察非核心使用者（望远镜策略），也可以研究这整个群体展现的一些模式（万花筒策略）。

数位助攻 数位工具可以在不造成干扰的情况下，即时取得数据。它们可协助你观察大型群体，让你得以找出利基使用者，并与他们互动交流，而且可以迅速检视筛选大量数据，找出其中的趋势。

以亚马逊（Amazon）为例。该公司决心要「全心专注于顾客」（customer obsessed），却忽略了另一个利害关系群体的需求：它网站上的商家。亚马逊压缩厂商的费用，迫使它们与其他供应商和亚马逊自家仿制的类似产品竞争，并限制商家陈列店面视觉客制化的能力，以及限制它们的支付选项。

Shopify进入市场，带来一套易于使用、订价合理的工具，让商家能够设置自己的网路商店，并允许它们保留对顾客关系的掌控。Shopify光是靠着处理亚马逊一直以来忽略的那些需求，就在2021年创下净销售额46亿美元、市值1,710亿美元的成绩。那一年，亚马逊收购澳洲的新创公司Selz，该公司制作同样能协助企业设立网路商店的工具；这项收购案等于是亚马逊默认了自己的错误。

我们身为研究人员、教师和顾问，在工作中研究了数十位创新者、创业家和组织，以了解他们如何辨识（有时候是误判）未满足的需求。我们从中发现，若想要提高正确看出顾客的问题和渴望的机率，你必须具备多元的观察方法和观察点。在本文中，我们会描绘一套分为四部分的架构，协助你这么做。我们会描述成功的创新者如何运用其中每一个要素，以及数位科技能够如何拓展较为传统的观察方法。

寻找未被满足的需求，可采取两种主要的方法：改善你对主流使用者的观点，以及借由检视非传统使用者，来挑战自己的观点。在这两个方法中，你都可以狭隘聚焦或是扩大视野。你可以聚焦于个别的主流使用者及他们的日常体验（我们称之为显微镜策略）；或者扩大视野，以发现他们整体行为当中的模式（全景策略）。同理，你可以贴近检视你核心以外的使用者（望远镜策略），或是以更宽广的视角检视这个群体所展现的模式（万花筒策略）。（请见「四种观察方法」。）

显微镜策略

放大检视主流使用者所历经的体验，有助于你找出焦点团体、访谈或问卷没有挖掘到的需求。这是许多独自运作的创新者顺理成章的起点。他们通常会从个人体验中得到提示，从而察觉到某个被忽略的议题，他们迫切想要去解决。

例如贾维耶．拉拉瓜提（Javier Larragoiti）在青少年时期注意到，他患有糖尿病的父亲，因为讨厌代糖的味道，经常偷偷违反饮食规定。后来他在当生化工程研究生时，设计出一种制造木糖醇的低成本方法，这种物质的味道几乎和糖一模一样，但是对于血糖值的影响却不相同。木糖醇长久以来就一直用于口香糖和其他产品，但是原本制程（萃取自一种桦木）的成本太高昂，无法做为日常单独使用的甜味剂。拉拉瓜提发现，如果以墨西哥玉米田的农业废料做为制造原料，成本会低廉很多，而且还有另一个好处，就是减少燃烧那种农业废料所产生的有害排放物。

有些组织已善用一些概念，例如使用者体验、以人为中心的设计等，在使用产品的现场收集见解。还有一些组织则向人类学家取经，有些是内部专家，有些则是外部顾问。乐高（Lego）就是一个具代表性的例子。众所周知，乐高直接观察孩童如何玩游戏，这些第一手观察协助公司摆脱濒临破产的困境，成为全球最大的玩具制造商。（关于乐高和其他企业如何借重社会科学家，请见本刊2014年3月号文章〈展开顾客田野调查〉。）

「密切观察」的做法，在科技产业的价值尤其重要。英特尔（Intel）内部的人类学家，曾经连续数天造访游戏玩家的住家，以深入了解他们的热情、挫折、需求和需要，而所有这些作为，都有助于开发出能满足那些需求和需要的晶片。「相较于其他公司，所有的科技公司都面临与顾客更为脱节的风险，」英特尔的人类学家肯．安德森（Ken Anderson）说。他向《大西洋月刊》（Atlantic）解释，工程师通常会迷恋科技本身，误以为使用者也是如此。难怪据说微软（Microsoft）是全球聘雇人类学家第二多的雇主，仅次于美国政府。

数位技术可以如何助攻

智慧型手机、物联网感测器、穿戴式科技和智慧型家用装置的蓬勃发展，让组织可以在不干扰使用者的情况下，即时取得数据，远胜于过往能做到的程度。不同于意见调查和其他传统评量工具的是，数位科技可实时追踪实际上的行为变化，因此可以避免自主报告和回想时的偏误。如此收集到的数据，准确度和丰富度都更高，在健康相关领域特别有用，而且不只限于人类。

不同于意见调查和其他传统评量工具的是，数位科技可实时追踪实际上的行为变化，因此可以避免自主报告和回想时的偏误。

玛氏宠物照护（Mars Petcare）是玛氏公司这家甜食业者的一个事业部，玛氏宠物照护在2016年收购制造智慧项圈的新创事业「口哨实验室」（Whistle Labs）。智慧项圈类似犬用的Fitbit智慧手环。这个装置和相关应用程式，能帮助狗主人追踪宠物的健康和活动情况，并在牠们走失时寻找定位。但这项事业对玛氏的真正价值，不在于销售项圈的营收，而在于那个应用程式收集到的匿名数据（经使用者允许才会收集）。玛氏借此与宠物饲主建立直接的关系，也得到一个管道，可找出他们未被满足的需求。分析那些数据之后得到的资讯，显示按照狗的品种、年龄和体型而需要的不同活动。这推动了高品质宠物食品方面的创新：针对特定的纯种狗和混种狗而优化的产品，并搭配客制化的健康食品。数据分析也能显示可能是生病迹象的宠物行为，例如睡眠中断、抓或舔舐行为增加。由此而来的见解，有助于制定更全面的价值主张。

全景策略

除了聚焦于个别主流使用者，你也可以通过查看汇总数据，比如回报的错误、投诉和意外事件纪录等，来推断他们未满足的需求，因为这些数据会放大微弱的讯号。

1989年，纽西兰一名机械工程教授凯斯．亚历山德（Keith Alexander）想要买一张蹦床给女儿。他的妻子反对，说蹦床不安全。他着手找资料，想要说服妻子并非如此，结果却发现她是对的：研究显示，蹦床造成的伤害事件愈来愈多。

亚历山德深入研究那些数据之后发现，大部分被归为随机的意外事件，其实都源自于蹦床的产品特质：金属弹簧和外框，以及缺乏防止跌落的保护围栏。根据这些资讯，他设计出一种没有弹簧、附有围网的后院用蹦床，把一个原本是小规模的利基市场，变成活络的全球市场。

数位技术可以如何助攻

数位工具让人们更容易观察个人的大量行为。我们可以从多种来源收集数据，并分析数据以找出趋势。

例如，智慧型手机可以把数位健康计画，传送给慢性病患，像是糖尿病和心脏病，而手机的感测器可以把数据回传到资料库，显示病患整体遵从医嘱的情况。改变生活方式数位计画的使用者，停止执行计画的中断率很高，让冰岛的医生崔格维．索吉尔森（Tryggvi Thorgeirsson）大为震惊，他明白，这些应用程式里有一个人们未满足的需求：趣味。这些计画在设计上完全诉诸于大脑的理性面；制定计画的人假设，计画参与者的健康状况有威胁生命的可能，因此足以让他们有动机要贯彻计画。

索吉尔森决定运用游戏设计的各项元素，以提高病患的参与程度和坚持率。他和冰岛游戏公司CCP Games合作，建立新的数位平台Sidekick Health。公司可以从远端感测病患的情况，得知哪些人口在哪些情况下，对哪些运动的参与程度最高。机器学习可协助公司，提供专门针对使用者的个人需要和偏好而设计的运动。这个平台已大幅提高正向的临床成果和参与度：最近的临床试验显示，这个平台的使用者达成减重目标的机率，是接受标准教练课程者的三倍，完全按照计画执行的机率高出30％。

数位科技也是一项关键工具，能找出有忧郁症状人士的隐藏需求。2015年，乔．阿嘉瓦（Jo Aggarwal）和她的先生拉马康．冯帕地（Ramakant Vempati）创造StayClose这个应用程式，透过智慧型手机内建的一些功能（追踪移动情况、睡眠和通讯方面的变化），来侦测老年人的忧郁迹象。事实证明，这项应用程式的可靠性很高，而且显示这个问题相当普遍。但情况也显示，出现忧郁症状的人，很少愿意就医治疗。于是，阿嘉瓦和冯帕地设计了Wysa，这是由人工智慧（AI）驱动的聊天机器人程式，可以辨识超过70种的亚型情绪，并以同理心和同情心来回应。虽然StayClose不曾成为热门产品，但是它协助获得的见解，促成Wysa的开发，而Wysa现在拥有超过350万名涵盖所有年龄的使用者，分布于全球各地。

望远镜策略

如果你一直使用同样的工具，检视同样的情境脉络中的相同对象，并与他们互动，那么你可能面临风险，错失非传统、非常态的机会。若想挑战你习惯采取的观点，你可能需要研究边缘使用者、极端使用者或非使用者。罕见使用者的需求，通常会被视为杂讯而被排除。但是，只要放大检视位于周边地带的使用者，你或许可以找到和大众也有关联的痛点。

现场音乐活动筹办人克里斯．薛德利克（Chris Sheldrick）注意到，音乐人和他们的团队面临一个不寻常的问题：演出工作的地点，通常位于没有正式地址的开放式场地。事实证明，16位数的GPS座标并不适用，这不是因为座标数字不精确，而是因为这些数字很容易出现人为错误：很容易误植、误读或误听。薛德利克并没有把这个问题当成是营运上无法避免的意外，他知道这是一个未满足的需求：人们需要更简单的方式来描述所在地。他创造出What3words这个应用程式，用三个字的组合来标记地球上任何三公尺见方的地点。What3words已成为GPS之外的一个有价值的选项，有许多组织采用，包括英国紧急与车辆道路救援服务、达美乐披萨（Domino’s Pizza）、旅游指南品牌孤独星球（Lonely Planet），和Airbnb。

你也可以采用另一种创新方式，就是把焦点放在那些基于个人限制，而对传统产品有使用障碍的人；为他们设计的解决方案，可能让你触及更广大的使用群体。有声书原本是为了有视觉障碍的人所创造，而电动牙刷的发明，起初是为了服务动作技能有限的人。家用品创业者山姆．法柏（Sam Farber）在与关节炎患者谈过之后，构思出OXO Good Grips厨房器具系列产品。事实证明，那些用具的厚橡胶制握把，对每个人来说都更顺手好用；就像有声书和电动牙刷一样，这些厨房用具很快就突破最初的利基市场，成为数百万人使用的主流产品。

你甚至可以从错误使用你产品的人那里得到收获。消费性家电巨擘海尔留意到，中国农村的消费者抱怨他们的洗衣机排水管会堵塞。维修技术人员发现，那些消费者用这些家电清洗根茎类蔬果，然后拿到市场上去卖。于是，海尔设计出一种可以满足这两种用途的机器，而第一批生产的1万部机器立刻售罄。更重要的是，这种对隐晦需求的敏感度，协助海尔成为洗衣设备的全球领导供应商。

数位技术可以如何助攻

罕见使用者、极端使用者、使用困难者、误用者：从定义上看，这些人口在传统上几乎是难以接触到的群体。不过在今日，利基群体常会聚集在社群网站上，像是在Reddit、脸书（Facebook）、Quora、LinkedIn等，因此观察他们、与他们互动、向他们请教，都变得更加容易。这些平台可以提供大量见解，因为Reddit大约有280万个主题版、LinkedIn有200万个群组、脸书有超过6.4亿个社团。其中许多群体可以透过Google搜寻或GummySearch之类的特殊搜寻服务，很容易就接触到。

乐高再度提供这方面的例子。在过去，「成年粉丝通常被视为麻烦的来源，」乐高的高阶主管杰克．麦基（Jake McKee）告诉《国家地理杂志》（National Geographic）。成人乐高迷（Adult Fan of Lego，简称AFOL）会给公司写粉丝信，提议新产品，但公司的回应千篇一律：「我们不采纳不请自来的构想。」 网际网路改变了这一切。乐高经理人突然可以观察到AFOL这个社群的参与和创意。成人使用者的群体数量，从1999年的11个，在2006年增加到60个，分布地区也从以北美为主，拓展到全球。成人爱好者仍然是边缘使用者，但是他们很明确喜好挑战性较高的积木组，而这种积木对于成人和青少年都有吸引力。2007年，芝加哥建筑师、也是乐高爱好者亚当．瑞德．塔克（Adam Reed Tucker）联络乐高，提出复制著名建筑的构想。乐高与他合作，创造出原型产品西尔斯大楼（Sears Tower）。这套产品不但迅速完售，而且订价还是同样大小的儿童版产品套组的两倍。后来，乐高推出高人气、获利佳的乐高建筑系列，其中包括帝国大厦、雪梨歌剧院和比萨斜塔。更加重要得多的是，这显示乐高的观点有了重大转变，理解到能够向成人使用者社群学习。

万花筒策略

若要挑战你目前的观点，你也可以从整体角度检视远离核心的使用者，以寻找有哪些共通性可显示出未满足的需求。你可以把这项策略看成像是在万花筒里寻找图案。这么做的困难，在于你思考的范围要跳脱一些常见的对象，例如供应商、经销商和竞争者，而对于在根基稳固的公司内工作的创业者来说，这么做尤其困难。

你所属组织的策略焦点和心态，或许会暂时蒙蔽你，让你看不到一些利害相关群体。以Volvo为例。多年来，这家公司致力以制造更安全的汽车来打造自身的声誉，引进许多后来成为产业标准的功能。但是在十年前，它注意到一群截然不同的相关人士：单车骑士。

瑞典截至2010年的保险数据显示，单车骑士的意外伤害案件数量，比其他任何用路人都高。这项数据揭露了关于安全性的一项未被满足的新需求，而Volvo的回应方式是展开一波汽车创新，目标是保护所有的用路人，而不只是保护开车的人。这些创新包括：单车感测器和自动煞车、车外安全气囊，还有可以侦测驾驶人疲劳、分心或酒醉，并采取介入措施的感测器。其中有些创新甚至是专门为了防止伤害其他物种。例如，Volvo运用雷达技术，让驾驶人无论日夜都能够看到前方距离300公尺的路况，并能自动侦测进入汽车行驶路径的鹿、麋鹿、驼鹿等大型动物的身形。

还有一种方式可进行万花筒策略式的发现，就是接触那些对目标领域有更宽广视野的机构，例如非政府组织、组织监管机构、资讯汇集单位和中介机构等。2010年海地大地震发生后不久，哥伦比亚大学建筑研究所（Columbia’s Graduate School of Architecture）的一位教授，给学生出了一份功课，内容是设计援助产品。

还有一种方式可进行万花筒策略式的发现，就是接触那些对目标领域有更宽广视野的机构，例如法规监管机构和非政府组织。

大部分建筑学生的提案都不出预料，也就是容易组合的居所计画。但是，安娜．史托尔克（Anna Stork）和安德丽雅．史瑞施塔（Andrea Sreshta）却采取不同的解决方法。她们看到媒体报导，欠缺照明的难民营在夜间发生性侵和其他犯罪事件，深感忧心。受害者往往因为害怕遭报复而不敢检举，但是，有管道可以接触到联合国观察员、援助工作人员和志愿护理人员的记者，揭露了这个问题的严重程度。

史托尔克和史瑞施塔体认到，除了住所、食物、水和医疗用品等基本需求之外，居民还有夜间安全这项未满足的需求。她们提出的解决方案，就是LuminAID，这是一款轻巧、充气式、使用太阳能的照明灯具。这项产品不但获得非政府组织Shelterbox的采用，之后也在露营人士当中，开辟出一块商业市场。

数位技术可以如何助攻

社群倾听工具、撷取非结构化数据的演算法、语意AI等数位科技，让我们可以迅速筛选大量数据，并辨识其中的模式。与焦点团体或问卷调查不同的是，使用者生成内容（user-generated content，简称UGC）通常能在「体验的当下」就取得相关见解，清楚呈现使用者在使用手边的产品或服务时，因碰到具体的故障情形、困难或欠缺的功能而表现出的情绪状态。

以葛兰素史克制药（GSK）的消费者健康事业（现在的Haleon）为例。2020年，这家制药巨擘与市场研究和顾问公司益普索（Ipsos）合作，调查非处方流感与感冒药产品类别里的新兴趋势。研究人员在网路上抓取过去三年的使用者生成内容，并运用语意AI进行分析，结果在针对病患、医师和药师的一些平台上，以及有关自然疗法和亲子教养等相关主题论坛中，挖掘到未满足的需求。

研究人员描绘出这些需求的重要性和成长状况，呈现出对于增进免疫力的自然产品有急剧上升的需求，包括给幼儿用的这类产品。这些数据也显示，人们很不满意缓解咳嗽和发烧症状产品的效果。

研究人员进一步改善那个AI筛选工具，聚焦检视主要使用者（包括为此感到沮丧的父母）采用哪些DIY解决方案，来满足他们的部分需求。其中一项做法，是用滚珠香水瓶来填装鼻腔去充血剂，如此就可以轻松地将药物涂抹在熟睡婴儿的鼻腔口。还有一个是某种止咳剂，可针对脑干的咳嗽反射弧而立即奏效。虽然这两项创新都还没有商业化，但是这些对策能突显使用者的痛点，并激发新的思考方向。「这个方法协助我们了解到，善用社群数据可以如何提供一些可据以行动的有力见解，显示有哪些未满足的需求和创新的机会，」GSK全球转型与能力主管詹姆斯．萨罗斯（James Sallows）说。

融会贯通

若要加强自身发现未满足需求的能力，你应该采用我们描述的每一项策略。虽然这项工作没有固定的起点，但大部分的组织发现，比起挑战他们既有的观点（望远镜策略和万花筒策略），改进对主流使用者的观点（显微镜策略和全景策略）比较容易进行，也更符合直觉，因为若要挑战自身既有观点，就必须刻意努力跳脱已知的顾客和市场去观察。

这四项策略本来就应该综合运用。这些策略的大多数价值，来自转换观点，以及整合从中出现的见解。例如，你通常需要同时采用显微镜策略和全景策略，才能得到主流使用者状况的完整图像，也就是既见树也见林。

泰瑞莎．霍奇（Teresa Hodge）因白领犯罪（white-collar crime；编按：指以钱财为目标的非暴力犯罪）服刑时观察到，那些出狱时还兴奋地迎接新开始的女受刑人，有很多人在一年内又回到监狱。霍奇倾听她们的故事之后明白，除非她们有工作，否则很难在重返社会后立足，但她们有入监的纪录，因此基本上没有人会雇用她们。与此同时，霍奇的女儿萝琳（Laurin）身为主修社会学的学生，正在研究一些全国性的数据，包括监禁、再就业、累犯，以及这类事件对家庭的影响（即扩大视野）。她的研究证实，偏低的再就业率是一个普遍但被忽略的问题。于是，霍奇出狱之后与女儿一起成立「使命：启动」（Mission: Launch）这个组织，帮助更生人创业。她们也开发R3 Score这项数位工具，让想要确保工作、住所或得到贷款的更生人，用来进行详细的风险评估。

数位科技让我们更容易结合运用不同的方法，例如同时采取显微镜观点和全景观点。玛氏宠物照护透过智慧狗项圈，锁定个别犬只的健康和运动需求、找出和犬只品种相关的营养事项，并监测整体狗饲主社群所关注的健康问题，例如宠物的体重超标。

机器学习语意筛选工具，能让你同时观察多个人口群体。一如前文所述，GSK可以做到跨群体搜寻（包括病患、医师、药师、家长等群体），找出使用者未满足的需求，通常也能找出特定次群体的未满足需求（如新手父母）。只要稍微调整这个流程，这项工具也可以确认，有哪些领导使用者正在创造自己的解决方法。

但如果你以为，找出未满足的需求将会完全转变为数位领域的工作，那你就错了。数位科技虽然可以揭露过去隐而未现的模式和数据，但也会掩盖重要的线索，包括感受、直觉和情境脉络，而这些只能透过人们亲自解读才能取得。最好是把实体与数位方法视为互补。结合使用这两者，你就可以拥有比过去更深远、范围更辽阔的视野。

文章来源：哈佛商业评论2022/7月号