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傳統設計思維方法 (Design Thinking)，簡稱 設計思維2.0，在過去幾十年中一直是創新和問題解決的主要工具。它的價值毋庸置疑，但當遇上與複雜數據相關或不斷變化的難題時，我們是否可以超越傳統設計思維的執行模式，應用一套更高效和更精準的方法來引導我們作出商業決策呢？
傳統設計思維 的極限
設計思維的核心是以人為本，透過同理心理解用戶需求，並創造出創新的解決方案。然而，這種方法也有其極限。首先，傳統的設計思維依賴於人的觀察和理解，這可能會被我們的主觀偏見和認知局限所影響。比如，我們可能會過度依賴已知的信息和經驗，而忽視了新的數據和趨勢。
其次，設計思維的過程可能會很耗時。從收集和分析資料，到創新的概念化和實施，每一步都需要大量的時間和精力。在商業環境中，時間就是金錢，延遲作出決定可能就意味著機會的流失。最後，設計思維的結果並不容易量化。這使得其效果並不容易衡量，也使得決策者難以確定是否真正達到了預期的目標。
數據驅動設計思維 的崛起
為了克服這些限制，我們需要一種新的方法：數據驅動設計思維 (Data-Driven Design Thinking)，簡稱 設計思維3.0。這種方法結合了設計思維的以人為本原則和數據科學的精確性，讓我們能夠更深入、更快速、更準確地理解用戶需求，並找到創新的解決方案。數據驅動設計思維利用數據管理和數碼技術，讓我們可以收集、整合和分析大量數據，並從中獲得深入的洞察。這不僅可以幫助我們避免主觀偏見和認知局限，也可以讓我們更快地獲得關鍵信息，並迅速作出反應。
此外，數據驅動設計思維還可以提供更精確的工具和方法來處理和分析數據，從而提高決策的準確性。它也可以提供實時反饋，幫助我們不斷優化和改進創新方案。在一些具有標誌性的數位企業，例如 Apple, Airbnb, Amazon, BBVA, HSBC, JP Morgan Chase, Tesla, Uber, 和 Google，已經創造出突破性業務成果。《Forrester 報告》指出新一代設計思維的成果包括 顧客契合度提升43%、客戶體驗提升20%、產品研發時間縮減高達33％ 和 產品推出市場的速度提升高達200%。
經典案例分析
案例(1) Airbnb
Airbnb ，這個線上住宿和旅遊活動市集，自2008年創立以來，已經取得了倍增式增長。然而，這個公司的旅程並非一帆風順，它面對的主要挑戰是客戶的需求與房東的期望之間的不匹配，這導致房東拒絕或不回應請求，從而破壞了客戶的使用體驗。為了解決這個問題，Airbnb運用了數據驅動設計思維進行了一個項目「為何房東拒絕(Why Host Rejects)」。
通過數據分析了數以萬計個案與深入訪問了超過100位房東，Airbnb 明確了解房東在考慮房客請求時面臨的感性和理性痛點，同時，Airbnb 建立了一個顧客旅程圖，概述了房東從接收訂房請求到決定接受或拒絕的體驗，透過視像化房東的體驗，Airbnb 能夠確定導致拒絕的關鍵時刻。
這種方法允許他們更準確地了解問題，並提出了更有效的 5 個創新的解決方案。例如，他們可以通過提供更多定制的客戶信息來使房東感到舒適，從而提高了客戶的使用體驗。結果，Airbnb 成功地解決了客戶需求與房東期望之間的不匹配問題，從而提高了客戶的使用體驗，並使公司持續快速成長。這種數據驅動的設計思維方法使Airbnb能夠以人為本，並根據真實的數據做出決定。[更多成功個案…..]
[***請點擊此段文字來深入閱讀Airbnb的完整個案(廣東語導讀)***]
案例(2) Tesla
Tesla 作為電動車行業的先驅，Tesla 一直以其創新產品革新了汽車行業。然而，當開發 Cybertruck 這樣突破性的卡車的過程中，面臨的主要挑戰是如何創造一款能與傳統卡車在性能上相匹敵，同時又能提供電動車的優點的新產品。因為現有卡車擁有者對於電動車的耐用性、牽引力和越野能力的疑慮。為了解決這些挑戰，Tesla採用了數據驅動設計思維的策略。這種方法使他們能夠利用大量數據來更好地理解他們的客戶，確定他們的需求，並設計能有效解決這些需求的解決方案。
對於Tesla來說，這意味著需要深入了解Cybertruck的潛在用家的理性和情感需求，通過同理心參與和數據分析，Tesla識別出了他們的4大關注，包括性能問題、美學期望、充電設施與環境影響。Tesla的共同創作想法開發過程涉及組織內不同部門的合作。設計團隊、工程師、市場營銷人員和客戶服務代表共同合作生成想法和解決方案，包括超硬30X冷軋不銹鋼結構、電動可伸縮蓋、氣囊懸掛系統 及 17英寸觸屏顯示器。此外，Cybertruck 的遠程軟件更新也是一個獨特的功能，它可以根據實時用戶反饋持續改進車輛的功能。
數據驅動的設計思維在Cybertruck的開發中的應用為Tesla帶來了顯著的變革和成果。Cybertruck獨特的設計、卓越的性能和耐用性使得Tesla在電動卡車市場上成為領導者，提升了銷售業績並增強了作為創新和以客戶為中心公司的品牌形象。[更多成功個案…..]
案例(3) Dairy Farm
Dairy Farm 集團計劃在新加坡中央商業區開設新品牌超級市場Jasons Deli，然而，該計劃面臨著幾個挑戰。首先，市區的大型零售空間稀缺，原本期望有20,000平方英尺的舖位，但只能找到一個僅5000平方英尺的地塊。其次，新加坡正面臨人力短缺的問題。最後，隨著消費者越來越多地選擇在線購買大型物品（如大米和衛生紙）進行家庭配送，實體店的規模正在“縮小”，消費者購買的商品變得更輕、更小。這需要通過數據分析和同理心，重新思考在實體零售店銷售什麼。
為了解決這些問題，Dairy Farm組成了一個20人的創新團隊。他們運用觀察和同理心訪談來了解附近購物者的需求和生活習慣。他們也訪談了大樓內的主要租戶員工，以驗證他們的發現。他們發現在週末有大量的家庭在此購物，這意味著新商店必須迎合家庭的需求。同時，他們發現該地區的專業人士更喜歡快速的自助餐和自助服務選項，而儘管店面較小，客戶仍對一個歡迎的空間和新鮮食品有需求。
創新團隊借助數據分析，提出了一個創新的解決方案，將商店分為「快速」和「慢速」兩個區域。”快速通道”提供即食商品，滿足專業人士的需求；為了創建一個放鬆的購物環境，商店被設計成公園般的感覺，以自助式即食區為中心。他們把貨架高度降低到1.6米以創建開放視野，並在現有的柱子上安裝鏡子，並引入植物來營造一個歡迎的感覺。
經過商業可行性評估後，他們創新地用空間，達到少量人力運作，並將銷售面積與儲存區域的比例達到90:10。令人驚訝的是，該店在開業僅三個月內就實現盈利。他們通過數據驅動的設計思維方法，將客戶的回轉時間提高了50%，並大幅提高了員工的生產力。[更多成功個案…..]
案例(4) State Street Bank
道富銀行 (State Street Bank) 是美國現存銀行中歷史第二悠久的，總資產在美國銀行中排名第15位，道富公司是世界最大的資產管理公司之一，也是世界第二大基金託管銀行，提供全面的證券服務。一直在探索如何將其產品和服務進行創新，以滿足客戶的需求。在數位時代，這種挑戰變得更加重大。道富銀行的策略是將設計思維融入其業務模式中。
道富銀行的創新之旅始於建立跨功能團隊，使用敏捷方法來開發和測試最小可行產品。為了更深入地理解其客戶，道富銀行創建了九十個人物角色與關鍵持份者，這些不同的人物都能夠有效直接與簡接反映出客戶的想法、需求和行為模式。為了把收集了的眾多數據進行以人為本的分析，道富銀行的設計團隊創建了以客戶為中心的故事板。這些故事板以視覺化的方式呈現客戶與其服務的互動情況，及客戶在每個服務階段與接觸點的使用體驗，這個安排有助幫助項目團隊與提供服務的相關人員更清楚體會服務流程的優勝與不足之處。
此外，道富銀行更進行了民族誌研究，觀察員工和使用者如何使用其服務時的情況。這種深入而針對性實地研究讓道富銀行獲得大量珍貴的數據，幫助他個深入了解其客戶的未被滿足、潛在及隱藏需求需求，並為其提供更為個性化的數碼服務鎖定了具體的目標與方案。
這種以人為中心的設計方法最終導致了一種創新服務-Iris機構交易數碼平台。Iris 是一個跨資產的交易平台，利用了機器學習、自然語言處理和區塊鏈等新科技。這種產品更獲得了美國金融科技大獎。[更多成功個案…..]
結語：超越設計思維，迎接未來
數據驅動設計思維不是要取代設計思維，而是要擴展和強化它。它可以讓我們更精準鎖定用家的潛在、隱藏與未被滿足的需求，更有效地解決複雜而且不斷變化的問題，更有力地推動創新。現在，我們正處於一個數據爆炸的時代，每一個決策都有可能影響我們的業務和未來。
數據驅動設計思維 (Data-Driven Design Thinking)是應對複雜多變商業環境的方法，它能讓我們精確地定位到市場的痛點，並打破行業常規，形成具有顛覆性的業務策略。因此，不僅是創新者和決策者，或企業領航者也需要深入理解和運用數據驅動設計思維，以確保我們的組織在未來的商業挑戰中保持領先。
讓我們一起，以市場需求為本，以精確數據為導，創造更突破的商業策略。
與本文章相關的參考資訊:
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