重新评估价值链｜为什么开放式创新那么给力？
本周，我们进入数字化战略4R框架之R2：重新评估价值链。目前是R2第一部分“重新思考创新”：
周一：数字时代的创新；
周二：创新实验的本质和类型。
周三：创新实验必须遵守的七大准则。
周四：创新成果规模化的四条路径。
周五：创新对传统企业提出了的严峻挑战。本周我们继续讨论开放式创新。昨天开篇，谈及开放式创新的概念、应用及兴起，今天接着聊：为什么开放式是有效的。
2 为什么开放式创新真的有效
为什么用户和参赛者在一些最复杂的问题上，能够超越公司内部的高水平科学团队？
研究表明，开放式创新真的有效，是由于以下原因。
一、多元化方法
公司内部团队经常透过“单镜头”看问题，总想使用常规的少数几种方法找到问题的解决方案。相比之下，开放式创新连接了广泛的网络，吸引了具有各种专业领域的大量参与者，他们采用各种预想不到的一系列方法和观点来解决问题。例如，哈佛医学院的比赛收到的参赛作品中，参赛者共使用了89种不同的方法，来解决复杂的计算基因组学问题。
为什么方法的多样性如此重要？经济学家在1969年就发表的研究论文指出，结合不同模型的预测，能够产生比单一复杂模型的预测更好的结果。后续研究进一步证实了这一观点，表明：即使采用多个不同模型的简单平均预测，也能产生远远超过任何单一方法所能产生的结果。
2006年，Netflix举办了一场竞赛，向任何可以改进电影推荐算法的参赛者提供100万美元的奖金。在2009年的颁奖典礼上，Netflix的首席产品官描述了这次比赛中吸取的重要经验：“起初，很多团队进入了，他们获得6％的改进、7％的改进、8％的改进，然后改进开始放缓……然后，在一些团队中形成了很棒的洞察：如果结合使用他们的方法，就能得到更好的改进。”NetFlix的这个案例，充分说明了为什么多样性方法非常重要。
参与开放式创新的人，通常是Topcoder等大型社区的一部分。尽管他们在比赛期间竞争激烈，但他们经常与其他人分享自己的获奖作品，这为其他参赛者提供了一个强大的学习平台，使大家能够在未来进一步改进。
二、极值
公司的目标是雇用最优秀的人才，因此平均而言，公司的科学家和工程师比外人更聪明，可能产生更好的想法。
但是，人们通常对平均值不感兴趣，而是对一两个获胜的极端想法感兴趣，因为这些想法可以带来成功的创新。
参赛者的多样性能够确保，虽然他们平均而言不如公司的内部专家那么优秀，但他们更有可能产生有价值的罕见想法。
也就是说，公司对概率分布的极值、而不是均值更感兴趣。
三、更好的客户洞察力
Eric von Hippel早期的一项研究中发现：40年来，科学仪器中77％最重要的创新是由使用这些仪器的科学家、而不是科学仪器公司开发的。Dietmar Harhoff使用全球20多个国家的各种发明数据，证实了Eric von Hippel的观点：用户是所有技术创新的最重要知识来源。
用户创新者最接近于他们所在的市场，因为他们实质上是为自己创新的。这降低了消费者研究的需求和成本，并使快速和廉价的市场产品测试成为可能。它还避免了公司在确定真正的客户需求时可能犯下的错误。在公司发现机会之前，用户通常会努力满足自己的需求。一般来说，这会使用户创新者领先于按部就班进行创新的公司。
四、自我选择
当一家公司开始创新项目时，员工别无选择，只能按照自己的信念或热情从事指定的任务。相比之下，开放式创新中的参赛者进行可以自我选择，解决他们最热衷的问题。自我选择使任务与创新者之间实现良好的匹配，同时它还解决了激励问题：因为个人是自我激励的。
3 为什么人们参与开放式创新
人们参与开放式创新，有一些内在和外在的动机。
媒体报道记录了用户主导型创新的内在动机，讲述过这样的故事：
杰森·亚当斯白天是商业发展主管，也是一名受过训练的分子生物学家，从未认为自己是黑客。当他发现一种远程监视他8岁女儿的血糖水平的非正规方式时，情况发生了变化。
他的女儿艾拉患有1型糖尿病，戴着由Dexcom公司生产的葡萄糖监测仪。该装置每五分钟检测一次血糖，并将其显示在寻呼机大小的接收器上，这有助于监测她的血糖峰值和可能致命的下降。但是它无法将数据传输到互联网上，因此亚当斯从来不敢让艾拉在别处过夜，因为担心她会在夜间陷入昏迷状态。
然后，亚当斯发现了NightScout。这由一群软件工程师拼凑而成的系统，他们许多人家有糖尿病患儿，不满足于当前的技术局限性。他们开发的开源系统，基本上是攻击Dexcom设备、并将其数据上传到互联网，这让亚当斯无论女儿身在何处，都可以在他的Pebble智能手表上看到孩子的血糖水平。它并不完美，比如它会耗尽手机电池、有时会崩溃，并且未经食品药品管理局批准。但对许多人来说，它填补了市场空白。
Eric von Hippel和同事对这种用户主导型创新进行了长期研究，发现了影响用户参与开放式创新的四个因素：
- 个人需求；
- 乐趣和学习；
- 帮助他人的愿望；
- 金钱奖励。
虽然少数人的动机主要来自金钱，但近80％的用户是出于个人需求或有乐趣和学习而参与开放式创新的。
对于不是产品用户的参赛者，其他动机包括：开发和展示专业技能，进而可以帮助他们找到好工作，并提高他们在同龄人中的地位。
