为什么破坏性创新对市场领导者可能有利

和任何CEO聊起最讓他們煩惱的事情是什麼,“破壞性創新”(disruptive innovation)都會位元列榜首。這是一種合乎邏輯的擔憂:如果發生了一場革命性創新,那麼,一個靠既有技術安身立命的公司可能就要面臨消亡或者喪失市場領導地位的風險。只需看看智慧手機製造商黑莓公司(BlackBerry)在蘋果公司推出iPhone之後的境況即可。

但其成果即將發表在《管理科學》(Management Science)上的一項研究卻發現,破壞性創新並不一定會導致現有企業的衰落,儘管流行的學術理論另有看法。這篇題為《動態顛覆性技術商業化戰略:來自語音辨識行業的證據》(Dynamic Commercialization Strategies for Disruptive Technologies: Evidence from the Speech Recognition Industry)的論文作者是沃頓商學院管理學教授大衛·許(David Hsu)、麻省理工學院(MIT)科技創新、創業和戰略管理教授馬修·馬克斯(Matthew Marx)以及多倫多大學(University of Toronto)的戰略管理教授約書亞·甘斯(Joshua Gans)。

確實如此,這篇論文的作者發現,推出擁有長期潛力的顛覆性技術的初創企業,最終更可能將技術許可授權給既有企業,或者同意被購並,而不是轉化成既有企業的競爭對手。雖然這些初創企業起初想與既有企業競爭,但他們的動機是為了向一個以前沒見過這種技術並對其持懷疑態度的行業證明創新的價值。

可一旦某項技術得到了證實,再加上其他因素的作用,初創企業往往會與市場領導者結成盟友或者與他們合併,追求“合作商業化戰略”(cooperative commercialization strategy),並因此使現狀得以保留。“這個結果對顛覆性技術必然會導致現有企業的消亡這一判斷提出了質疑。”研究者在論文中寫道。

Siri策略

論文的作者談到,不妨看看Vlingo的情形:在蘋果公司的Siri個人數位助理服務作為iPhone一款應用發佈前的5年,Vlingo就已經為手機推出了一種類似的“不需語法”(grammar-free)的語音辨識技術,用戶無需按語法要求提前排列詞語,這項技術也能識別他們的語音。

那時候,Vlingo在這一領域可謂獨樹一幟,因為它的技術是以軟體為基礎開發的,並植入了一款手機應用中,而當時的大部分語音辨識技術都是通過一個特殊晶片植入手機硬體的,這就意味著這些技術無法完成語音撥號等功能。Vlingo以競爭者的姿態進入了市場,其目的是為了證明自己的技術,後來,該公司改變了商業戰略,將該項技術授權給了設備製造商。

論文的作者在檢視了全球數百個語音辨識公司近60年的資料後發現,很多具有顛覆性技術的初創企業都採用了Vlingo的策略。他們將一家初創企業從競爭到與既有企業合作的策略改變稱為“動態技術商業化戰略”。這一觀點與現有的學術文獻觀點形成了鮮明對比,後者認為,一家初創企業會堅守一條道路。

“‘作為一家初創企業,我們只會選擇一個戰略,而且會恪守那一戰略。’當我們將這一判斷與實際情況進行比較後發現,這種靜態觀點與現實相去甚遠。”大衛·許談到。擁有未經證實的新技術的初創企業,往往會面臨著信譽等問題,而且很難從既有企業那裡吸引到投資,至少在企業發展初期如此。但是,一旦初出茅廬的企業擁有的技術的可行性得到證實,既有企業就會更願意為他們提供投資。論文的作者談到,到了這個階段,初創企業更可能改變方向,更可能將自己的創新技術授權給他人或將其出售。

幾位研究者認為,戰略的改變之所以沒有引起其他學者的注意,一個理由在於人們缺乏跟蹤初創企業成長和發展過程的長期記錄。為了解決這一問題,馬克斯和研究助理仔細查閱了15,000多頁行業期刊和其他資料,這些資料記錄了從自動語音辨識技術(ASR)從1952年誕生到2010年年底進入該行業的所有公司的歷史。“這篇論文不但討論了這個結論的理論基礎……更重要的是,我們還用資料確證了這個結論。”大衛·許談到。

改變策略

論文的作者之所以選擇自動語音辨識行業作為試驗平臺,是因為這是一個合作戰略和競爭戰略都沒有取得支配地位的領域。此外,選擇只進入自動語音辨識市場的初創企業更適合研究,因為這樣的研究的成本和複雜性,遠不如研究汽車或者生物技術等其他行業那麼令人畏縮。

此外,這一行業的創新程度也更高,該行業內的公司申請了3,000多項自動語音辨識技術專利,不過他們在論文中也寫到,新技術的價值也有“很大的不確定性”。部分原因在於,這些公司都聲稱自己的精確性可達99%,所以,很難確定誰是真正的贏家。這些富有潛力的破壞性創新包括純“軟體技術”(software-only technologies),“單詞定位”(word-spotting)技術——這項技術可鎖定關鍵字,而不是通過解讀語音捕獲所有單詞,以及類似Vlingo使用的不需語法的識別技術。

大衛·許、馬克斯和甘斯追溯了579家私人持股的創新性語音辨識技術初創企業近60年的發展歷程,他們主要專注於這些企業的商業化戰略。他們是獨自進入市場呢,還是通過將其技術授權或同意被購並的方式與大型競爭對手合作呢?他們是一直堅守自己的最初戰略呢,還是過一段時間之後改弦更張呢?這對那些可能擔心或害怕新技術的既有公司意味著什麼呢?

他們在這項研究中發現,60%的企業起初選擇了在市場中參與競爭,38%的企業選擇了與市場領導者合作。另有2%的企業則採用了混合戰略。五分之一的初創企業率先採用了純軟體技術、單詞定位技術或者不需語法的語音辨識技術,或者是這三項技術的早期採用者,這也是論文的作者關注的三項創新。所有初創企業都是從一項創新技術開始的,但有些企業後來增加了其他技術。這篇論文指出,舉例來說,Voice Control Systems公司從單詞定位技術開始,不過幾年後,又增加了純軟體技術。

研究者發現,顛覆性技術的早期採用者與既有企業合作的可能性更低,這麼做的企業只有21%,相比之下,其業務基於既有技術的初創企業則有36%選擇與既有企業合作。但是,顛覆性技術的早期採用者或顛覆者更可能從競爭戰略轉向合作戰略:這麼做的企業有12.7%,非顛覆者的這一比例則為7.8%。(兩組企業中,選擇從合作戰略轉向競爭戰略的比例沒有顯著差異。)

從失敗者到獨佔鰲頭

但是,一項顛覆性技術的成功之路並非坦途。的確,論文的作者寫到,顛覆性技術在最終通過改進而超越既有技術之前,它們最初的表現不如既有技術。舉例來說,5.25英寸磁碟機被推出之後,它們的處理能力更低、存取速度更慢,而且比既有的8英寸磁碟機的價格更高。因為它們的表現不盡如人意,所以,微機製造商最初拒絕了這種產品。但隨著更小的磁碟機不斷得到改進,後來則逐漸在市場上獲得了統治地位。

語音辨識行業的狀況也一樣。大衛·許、馬克斯和甘斯利用詞彙量而不是識別的精確度來測評語音辨識技術公司的表現,因為每家企業宣稱的精確度都類似。根據論文作者選擇的測評標準,一家語音辨識技術公司識別的詞彙和短語越多,企業的表現也就越好。這項研究發現,擁有潛在顛覆性技術的初創企業的最初詞彙量只有既有企業的一半,所以,他們在市場中的表現欠佳。就像磁碟機市場一樣,市場領導者最初會將他們拒之門外。

不過他們在論文中談到,一項真正的顛覆性技術以後會得到發展壯大。論文的作者分析了顛覆性語音辨識技術初創企業的財務表現,並將他們的表現與採用流行技術的競爭對手進行了比較。新企業最初的每位員工銷售額(sales per employee)相對較低,但最終則會超越競爭對手。“因此,結果表明,雖然顛覆性語音辨識技術企業的起初表現欠佳,但隨著時間的延續,他們的業績確實會逐步改善。”研究者在論文中寫道。

這個結論對擁有顛覆性技術的初創企業的啟發是,發展早期要把自己的戰略可能會改變的因素考慮在內。但並沒有多少創業企業家會這麼想,馬克斯談到。屢見不鮮的是,他們認為,改變戰略就意味著開發多個版本的產品,看看人們最喜歡其中的哪一個。有些企業最後轉向了合作戰略,但只是在“碰壁之後”才做出了這樣的選擇,他談到。

給既有企業的建議

大衛·許補充談到,這篇論文的結論偏離了“精益創業”(lean start-up)運動的原則,這個運動提倡的是,初出茅廬的企業在開發產品或服務時,應該持續聽取顧客的回饋。但論文的作者則認為,一項顛覆性創新因為技術過於新奇,所以,最初可能無法獲得多少公眾支持。“當你試圖做某些激進的事情時,需要做出某些妥協。”他談到。因此,初創企業應該通過將其技術商品化來贏得信譽。“(這樣)你就向市場和既有企業傳達出了這樣的資訊:‘我們不只是嘴頭的功夫,這可是真東西。’”大衛·許談到。“這時候,所有人就都會與你坐下來了。”

從既有企業的角度來看,拒絕一項新技術是有情可原的。如果該項技術表現不佳,除非得到改善,否則,企業就沒有採用這項技術的理由。此外,如果某項創新確實與眾不同,那麼,既有企業為了採納這項技術,就必須徹底改造自己的系統和運營。這就意味著高昂的整合成本——這是對創新技術感到擔心的另一個理由。研究者談到,但是,如果一項新技術經證明確實富有顛覆性,而且這項技術的長期利益值得追求,那麼,市場領導者就會心甘情願地改變策略。

當然,為了自行開發富有顛覆性的技術,既有企業可能忍不住要設立自己的內部創新實驗室。但鮮有成功者:“實際上,這是很難成功的事情。”馬克斯談到。“你必須要能預測未來。我們認為,你無需預測未來。可能有30家初創企業在試驗不同的顛覆性技術或者具有顛覆性潛能的技術。所以,你可以採用拭目以待的策略,”直到它們在市場現身,之後,你就可以獲得該項技術的授權或者收購這項脫穎而出的技術了。

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"为什么破坏性创新对市场领导者可能有利." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [20 八月, 2014]. Web. [27 April, 2024] <http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/7765/>

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