转折点：何时押注新技术？窥视未来，发现可能重塑整个行业的新兴技术或创新，并非易事。但如果有些公司比其他公司更能洞察未来呢？对于高管团队和董事会来说，

　　例如，早在分析师和世界其他地方开始讨论这一转变之前，一些公用事业公司和油气公司就意识到，压裂技术将颠覆整个行业。他们一直在关注一个关键信号，即压裂技术在经济上是否变得可行，这个信号出现在 2007 年，比页岩气热潮提前了三年。通过预见到市场的关键性转变，这些公司让自己成为了页岩的受益者。

　　新技术往往在我们还不知道它们是否可行，或者将它们推向市场还需要多少年的时候，就已经引发了一场翻天覆地的变革。科学家、经济学家和其他专家预见到，机器人将取代服务业的工作；基因工程将彻底改变农业；实验室培育的肉类将取代动物蛋白行业；自动驾驶汽车将成为新的交通模式，无人驾驶汽车将取代个人拥有的汽车，并取代数百万卡车司机的工作；物联网将彻底改变制造业。这些创新看起来都能极大地改变整个行业。而有些技术，如那些创建平台的技术，对市场的颠覆可能会远远超出传统行业的界限。

　　因此，很少有管理团队或董事会没有苦苦思考过何时押注新技术的问题。如今，消费者和各行各业采用创新技术的速度比多年前快了很多，而专家的预测往往不尽如人意。例如，2017 年，电动汽车电池组的价格低于分析师此前预测的 2020 年水平（见图 1）。

　　未能预测或适应新技术的公司，有可能因市场观念的突然转变和公司估值的下降而一筹莫展。究其原因：投资者对潜在的颠覆反应比消费者快。在苹果2007年发布iPhone后的四年里，黑莓生产商Research in Motion的市值下降了90%，尽管其收入在同一时期增长了三倍多。

　　与此相反，领导团队如果能对即将出现的技术变化采取更具分析性的方法进行预测，就能获得先发优势。哪怕比竞争对手早几个月做出反应，也能价值数百万甚至数十亿美元。在共享出行领域，Uber通过抢先进入市场并领先第二名Lyft三年，取得了显著领先地位。2018年，Uber的预订金额为500亿美元，而Lyft为80亿美元。截至撰写本文时，Uber的估值约为700亿美元，几乎是Lyft IPO价值的三倍。

　　Netflix在2007年推出视频点播服务时也获得了类似的先发优势。通过快速预见消费者对基于互联网的电影流媒体的需求，Netflix不仅导致了市值15亿美元的Blockbuster的倒闭，还比竞争对手Hulu提前一年进入市场。今天，Netflix的估值大约是Hulu的十倍，这表明在应对颠覆性趋势时抢先进入市场是多么有价值。

　　几十年来，公司领导、战略负责人、技术开发团队和其他行业专家采用了不同的预测工具和经济模型，以在预测变化方面获得优势。每种工具在特定环境中都有其用途，为公司提供指导战略行动或投资的见解，但同时每种工具都有其局限性。有趣的是多年来相继出现的工具填补了这其中的一些空白。虽然没有水晶球，但我们最近看到了一些新的预测模式，这些模式指向了一个引人深思的问题：将这些工具中的某些工具结合起来，会不会产生整体大于部分之和的效果？将各种见解巧妙地融合在一起，能否让领导团队在调整战略时领先于竞争对手？

　　根据我们的经验，四种预测工具一起使用，可以帮助预测新技术是否会起飞、临界点何时到来以及市场采用的速度如何。这四种工具分别是：经验曲线（e-curves），展示单位成本相对于生产量增加的下降情况；价值要素分析，识别客户在产品中最看重的属性，如降低成本或节省时间；采用曲线（s-curves），预测市场对于新技术可能的采用速度和饱和点的出现；以及过程中可能会遇到的障碍和加速因素分析，如政府政策、技术或消费者态度，这些因素可能会减缓或加快创新的到来和渗透。

　　可能听起来很复杂，但临界点分析是一套逻辑步骤，可以构建一个更完整的未来图景，就像拼图一样。使用这种工具组合的领导团队知道，这不是一个预测下次颠覆的确切时间或速度的算法。它提供的是一组见解，管理团队可以围绕这些见解构建最可能的情景，理解最重要的变量，并监控它们以帮助决定何时采取行动。领先公司已经使用这些工具预见了重要的技术创新，普遍领先市场多达三年，从而大大促进了其业绩的增长和股东价值的提升。

　　历史上，各行业使用经验曲线（e-curves）来理解生产成本下降的速度。具体而言，e曲线绘制了降低生产成本的学习率。曲线的斜率显示了随着生产经验增长单位成本的下降情况。

　　领导团队依靠经验曲线来设定随时间减少成本的目标，并预测新技术的成本可能下降到释放消费者需求的水平。例如，摩尔定律就是计算机处理能力和成本经验曲线的一种近似表示。公司使用它来设定产品在未来需要的成本目标。

　　多年来，我们发现经验曲线是一个强有力的工具。当价格匹配消费者对价值的感知时，理性的消费者可能会采用新的创新产品。因此，公司追踪生产成本的下降，以预见市场需求起飞的时刻。临界点是消费者决定转向创新产品的阈值价格。

　　另一种方法——经典的成本建模方法——以更简单的方式看待成本变化。因此，它往往无法准确预测成本下降的速度。因此囊括累积生产经验、规模经济和技术进步影响的经验曲线是预测新创新何时达到现有产品成本平价的更有效的工具。

　　以电动汽车为例。目前，由于锂离子电池组的高成本，电动汽车的价格对大多数消费者来说是承担不起的。因此，电池组经验曲线提供了关于市场何时达到电动汽车大规模消费临界点的宝贵见解。

　　专家认为，当生产电动汽车和内燃机车的成本相同时，需求将会起飞。这要求电池组的价格降至每千瓦时约100美元或更低。我们的经验曲线分析正确预测了电池组价格的变化，显示生产成本应在2020-2023年间达到这个临界点，比依赖传统成本建模的分析师预测提前两到五年（见图2）。正如我们上面所指出的，基于传统成本模型的分析师预测未能跟上价格下降的步伐，因为他们往往从自下而上的角度计算成本。

　　经验曲线分析可以为公司提供有关价格下降的宝贵见解，并预测突破何时可能发生。但它们无法预测哪些具体的技术创新将推动成本下降。有成千上万的工程师在努力降低这些成本，没有分析师能够捕捉到所有这些创新。因此，到2017年，电池组成本已经低于分析师对2020年的预测水平。

　　经验曲线起源于制造业，是预测单位成本作为主要颠覆因素的行业临界点的有效工具。但对于一些产品，成本不是决定客户决策的主要因素，而是产品增加的价值。新车价格逐年上涨的原因，是因为它们集成了最新技术并提供了改进的质量、燃油效率和安全性。

　　云计算是另一个例子，在这里推动消费者需求的不是价格，而是能力的改进。2014年至2017年期间，云服务的标价并没有大幅下降，但存储容量、每千兆字节RAM的价格、每小时的平均利用率和整体网络性能都在加速提升。因此，服务的总价格显著下降。基于能力调整后的价格下降趋势使许多公司转向基于云的服务。云技术还支持并加速了新服务的初始增长，例如消息应用程序Snapchat，而这反过来又促进了云计算的增长。

　　了解消费者最重视什么的公司可以更有效地使用经验曲线（e-curves）。以音乐播放器从黑胶唱片到流媒体服务的演变为例。每一代技术的价格变化不大，但功能却显著提高。磁带播放器让消费者能够在家录制音乐，并提供更大的便携性。随身听则使得消费者可以在任何地方随时随地听音乐。CD播放器改善了音质，并使消费者能够自由跳过音乐曲目。MP3播放器减少了音乐系统的体积，增加了存储音乐的容量，并引入了创建个人播放列表的功能。最终，音乐流媒体服务以降低的成本的方式提供了无限的音乐（见图3）。

　　那些在音乐播放器演变过程中押注成功新技术的公司并没有试图降低价格。相反，他们增加了客户重视的功能或便利性，促使他们转向新产品。

　　多年来，我们在使用经验曲线时越来越清楚地意识到，想要更准确地预测技术变化，我们需要更好地理解功能和质量为消费者带来的价值，就像音乐播放器的例子一样。

　　消费者可能会转向一种创新的新产品——即使其价格高于原有产品——如果他们认为新产品提供了更大的价值。这种附加价值可能是质量上的飞跃或改进使用了便捷性的功能。

　　作为他研究影响客户选择因素的一部分，我们的同事埃里克·阿尔姆奎斯特（Eric Almquist）在2016年识别了30个价值元素，并围绕这些元素开发了一个分析模型。这些元素涉及消费者在产品中体验到的四种类型的价值：功能性、情感性、改变生活的价值和社会影响。我们的模型在概念上可以追溯到亚伯拉罕·马斯洛（Abraham Maslow）的需求层次理论。马斯洛认为，人类行为源于满足从最基本的（安全、温暖、食物）到复杂的（自尊、利他主义）需求的内在。贝恩公司的价值元素金字塔扩展了马斯洛的见解，关注人们作为消费者，描述了他们如何体验产品和服务所提供的价值。

　　最重要的价值元素帮助解释了为什么消费者更喜欢某一产品而非另一产品。功能性元素如降低成本、提高质量、节省时间和简化产品构成了价值金字塔的基础。下一层涉及情感元素，包括设计和美学、健康、乐趣和娱乐。再往上是改变生活的元素，如归属感和认同感、动机和自我实现。金字塔的顶端是自我超越。

　　2007年苹果iPhone的推出突显了这些价值元素如何能颠覆一个行业。与其前身黑莓和诺基亚的功能手机相比，苹果的第一代iPhone更贵，但它通过将手机、浏览器和音乐播放器的功能集成到一个设备中，为客户提供了全新的价值组合。iPhone的界面比功能手机更简单、更集成，其设计更为用户友好。它开启了智能手机的时代，迅速赢得了消费者，并使未能提供相同价值组合的产品逐渐消亡。iPhone推出四年内，智能手机主导了市场，而六年内，功能手机几乎消失殆尽。

　　同样，亚马逊的电子商务模式通过满足消费者未被满足的基本需求，颠覆了零售格局。例如，客户认为在线购物比实体店购物更快、更便捷且成本更低。他们也看重产品的多样性、质量和节省时间的优势。随后，亚马逊推出了Amazon Prime，并且每年都在多个维度上增加该服务的价值（见图4）。这种创造的价值因产品类型不同而有所差异，因此导致不同类型产品的渗透率不同。

　　对客户最重视的价值元素的分析可以帮助公司更准确地预测新技术何时会起飞。具体来说，公司可以使用联合分析法（conjoint analysis）为特定新技术的每个价值元素赋予一个有效的金钱价值。

　　例如，在与Dynata合作进行的研究中NG体育娱乐，我们发现电动车车主非常重视复杂的因素，如持续的成本节省、设计和美学，以及电动车带来的归属感。这些高级别的因素共同促使消费者更愿意采用电动车，即使其平均成本比内燃机车辆高出约4000美元。此外，当消费者了解到电动车的一些不太为人知的优势（如低维护需求）时，选择电动车而非同等汽油车的受访者比例增加了近10%。

　　贝恩公司的研究表明，电动车在所有价值元素上得分都高于传统的内燃机车。事实上，电动车车主重视四个无形的、更高层次的属性，包括希望、归属感和认同感。由于消费者对电动车赋予了超越降低成本的高级别价值，临界点可能会比我们通过经验曲线预测的电池组价格达到每千瓦时100美元的时间更早（见图5）。

　　值元素金字塔在服务于B2B市场的公司中有所不同，因为向企业销售的基本条件通常与消费者市场不同。B2B市场容错空间较小，迫使竞争对手必须达到最低门槛水平。客户的购买体验更复杂且不一致。接触B2B企业中的决策者也更加复杂。

　　B2C和B2B分析的共同点在于理解客户的价值。例如，企业采用云服务的速度取决于云服务相对于传统硬件所提供的灵活性和可扩展性。对于Netflix来说，转向云服务提供了显著的优势，包括在高峰期快速且轻松地在Amazon Web Services上增加计算资源。如果公司投资于专用计算机系统资源，这个过程会更昂贵，并且在低需求期会造成过剩的容量。

　　基于公共云收入和基础设施支出的数据，云计算目前约占总IT市场的17%。贝恩的分析表明，市场增长将以当前的速度继续，直到云服务达到可寻址市场的极限（饱和点）或新的IT范式（如边缘计算）颠覆市场。

　　当我们开始了解消费者和企业最重视的价值元素时，我们意识到这些见解是对经验曲线分析的强大补充。它们告诉我们产品是否有价值以及消费者是否可能购买。然而，它们并未告诉我们采用的速度和范围。解决这些问题的工具是采用曲线（s-curve）。

　　传统的直线式、自下而上的预测往往低估了消费者采用创新型新产品的速度，而这一速度还在不断加快。从销售起飞的临界点到最大采用率的 80% 的平均时间已从 20 世纪中期的约 18 年缩短到 2000 年以来的约 8 年。

　　采用曲线是一种工具，它通过预测一段时间内的销售情况来预测消费者转向新产品的速度。该计算基于三个假设：何时出现临界点、不同细分市场采用特定技术的速度以及理论上的最高采用水平（见图 6）。

　　当理性的客户根据以下三项标准来评估创新产品是否能满足功能需求、创新产品能为客户带来哪些额外好处时，创新产品的采用临界点就出现了。

　　新技术提供的价值以及价格是否更具吸引力。换句话说，如果新产品的功能和价格比原来的产品更具吸引力，客户就会转向新产品--这正是电子曲线和价值要素分析所提供的启示。

　　然而，根据新产品对不同客户群的吸引力，不同客户群采用新产品的速度可能会有所不同。因此，要预测新产品的采用速度，就必须明确关键细分市场和每个群体各自的需求。价值要素分析可以帮助企业确定每个客户细分群体的不同临界点，从而更好地预测产品的采用速度。

　　新服务的临界点和渗透率也取决于其提供的价值。以电子商务为例，不同产品的采用曲线各不相同，因为有些产品比其他产品更适合电子商务。从历史上看，消费者对电影服务等媒体的在线购买速度明显快于个人护理和美容产品，这是因为价格竞争、选择范围更广、更方便和产品信任度更高，而所有这些对于食品饮料或个人护理等类别来说都不那么重要（见图 7）。

　　理解消费者对新技术采纳速度的第一步是根据类似技术的历史渗透率绘制曲线。然而，由于有许多因素可能影响采纳速度，因此根据加速因素和障碍因素调整曲线至关重要。若未进行调整，预测的风险将会增加，从而可能会出现错误。

　　产品的采用速度还取决于该产品所提供的价值要素对多大一部分市场具有吸引力。例如，在研究电动汽车的采用曲线时，我们发现了两个主要的消费者子群体：个人车主和商业司机。每个群体对汽车的需求和用途不同，因此对电动汽车价值的认识也不同。因此，每个群体的临界点也不同。

　　通过对这些子群体的划分，我们可以创建两个不同的临界点：一个是基于个人的临界点，另一个是基于商业司机的临界点。当拥有电动汽车的总成本与内燃机汽车相同时，即使购买价格更高，出租车司机和车主等商业企业也有可能改用电动汽车。当电动汽车的购买成本与内燃机汽车相同或更低时，个人很可能会购买电动汽车（见图 8）。

　　我们还将采用曲线与调查数据相结合，以提高关键假设的可信度。由此得出的分析结果可以详细说明在特定情况下，某项技术可能会如何起飞。回到之前的电池组价格例子，采用曲线分析表明，电动汽车销量的增长速度可能比目前的预测快得多（见图 9）。

　　采用曲线根据历史趋势和对消费者价值的假设，预测采用的速度。它为我们的预测增添了宝贵的见解和视角。但是，随着时间的推移，当我们使用采用曲线时，很明显我们建立的临界点模型还不够完整。我们需要考虑到可能加速或减缓技术采用的外部因素，如政府法规或消费者对产品的态度。

　　在临界点之旅的第四阶段，我们将目光从经济模型转向了可能影响需求的其他因素。通过确定新技术的行业中的特定障碍或促进因素，我们能够重新调整我们的预测，并更精确地跟踪发展中的情景。

　　具体而言，监管、技术、经济和消费者行为这四个结构性因素可以减缓或加快创新型新产品的采用，从而改变采用曲线的基本形状，包括临界点和采用速度。一旦我们对这些外部因素有了充分的了解，我们就可以利用它们作为路标来监测不断变化的采用速度。当技术临界点的时间还不确定，以及公司正在考虑何时进入市场时，识别路标就显得尤为有用。

　　中国在2007年决定建造大型太阳能发电站并从低成本生产商购买太阳能电池板，这是对初创太阳能行业的关键助推。政府的投资使太阳能电池板迅速进入经验曲线，并加快了市场的采用。重要的是，中国资助的是项目而不是投入：它宣布了计划购买的太阳能电池板的数量，创造了市场，但从低成本制造商处购买，形成了强大的降低生产成本的激励机制。相比之下，美国政府补贴了所有的太阳能电池板制造商，这一政策没有鼓励公司降低成本。因此，美国的补贴未能刺激行业的起飞。

　　另一方面，政府政策也可能成为障碍。例如，数据隐私法可能会阻碍云计算在医疗保健领域的应用。障碍和促进因素让企业对新技术的起步速度有了更清晰、更现实的认识。例如，采用电动汽车技术的障碍包括基础设施、有限的电池生产能力、商品瓶颈、政府法规和电池组成本。这些障碍中的每一个都是监测变革步伐的重要标志。

　　在云计算方面，技术限制仍然是将更多工作案例或工作负载转移到云中的障碍，但创新可以加快采用速度。容器和无服务器计算等下一代技术也可以加快云服务的采用，使云原生应用程序的开发变得更加容易。而人工智能和机器学习的发展可能会通过一系列新的专业解决方案加快云服务的采用。

　　另一方面，边缘计算的兴起可能会与云服务竞争。虽然云处理是集中化的，但边缘计算将计算应用、数据和服务从集中节点推向网络边缘，以实现实时分析——这种计算模型特别适合物联网。

　　在不确定时期制定战略的领导团队可能会陷入两个陷阱。一种是决定选择未来可能发生的情况，并为此下注。考虑到影响新技术发展的变数之多，这样做无疑是妄下赌注。第二个最常见的错误是为了管理风险而在每个方格上下注。

　　临界点分析可以帮助企业更清晰地了解未来可能发生的情况，以及可能加速或减缓变革的变量，从而避免上述两种陷阱。这样，领导团队就有更多的时间考虑各种选择和权衡，并在实施和调整战略时抢占先机。

　　这种优势是什么样子的？公用事业公司 CMS Energy 通过临界点分析，了解压裂技术是否以及何时会变得可行，并推低天然气价格。通过跟踪关键路标，领导团队提前三年发现了 2012 年天然气价格的暴跌。

　　公司最初的长期战略预计，天然气价格将在 2010 年至 2015 年间增长 70%。当时，压裂技术还鲜为人知，但业内专家意识到它有可能为市场带来新的天然气来源。2007 年，这项技术虽然看起来很有前景，但压裂成本和政府监管使其可行性和采用率极不确定。

　　在这种不确定性中，公用事业公司识别出了压裂技术将起飞、供应将增长、天然气价格将下降的早期迹象。这些指标包括天然气回收成本的电子曲线，以及与监管和安全问题相关的替代障碍和加速因素。在建立这些指标的几个月内，压裂井的许可数量就预示着新技术将起飞。页岩气生产蓬勃发展的可能性越来越大，预示着天然气价格的崩溃可能性也逐渐攀高。

　　根据临界点分析，该电力公司关闭了所有次大规模的燃煤机组，并宣布了其他机组的退役计划。该公司以新建发电厂成本的一小部分购买了一座天然气发电厂，并重组了天然气供应合同。天然气价格随后暴跌 85%。在公司战略的帮助下，从 2011 年到 2015 年，股东复合回报率达到 19%，远高于行业平均水平，公司市值也翻了一番。

　　临界点分析并不是一门完美的科学。因此，正如 CMS Energy 案例所示，路标是预测变化的重要组成部分。我们强调的预测工具在与动态战略和决策相结合时最为有效。

　　越来越多的公司已经意识到这一点，并使用临界点分析来预测可能威胁其商业模式或创造新机遇的技术变革。对于这些领导者来说，重要的标志可以比几个月的详细分析提供更有力的见解。这也为高级管理人员提供了关键的领先时间，以便首先做出反应并调整他们的战略。在激烈的竞争中，每一个优势都很重要。能够在竞争对手之前预见技术转折的公司将占据有利位置。

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