Стратегия адаптации подразумевает «считывание» и понимание признаков изменений для управления портфелем экспериментов в областях с наибольшими возможностями или – напротив – рисками. Основная задача заключается в том, чтобы осуществлять цикл варьирования, выбора и масштабирования быстрее, экономичнее и эффективнее, чем конкуренты, создавать и возобновлять временное преимущество.

В отличие от классической, стратегия адаптации не имеет заранее установленных конечных целей, так как в непредсказуемой среде они неизвестны. Стратегия формируется и развивается циклически. Таким образом, говоря об одной конкретной стратегии, руководители, применяющие адаптивный подход, упустили бы главное. Руководство может определить сферу, на которой нужно сосредоточиться, приблизительное направление или цель, но конкретные стратегии возникают спонтанно и имеют изменчивый характер. Напротив, принципы организации экспериментов могут быть тщательно продуманными. Принятие на себя рисков и творческий подход, которых требует стратегия адаптации, по сравнению с классической могут производить впечатление беспорядочности. Но стратегия адаптации требует не меньшей дисциплины на всех этапах: от формулирования новых вариантов до определения способов тестирования и выбора наиболее перспективных из них, а также принятия решения о том, как перераспределить ресурсы в пользу более перспективных проектов. Просто эта дисциплина совершенно другого уровня.

Нильс Бор, датский физик, лауреат Нобелевской премии, однажды сказал: «Трудно делать прогнозы, особенно если речь идет о будущем». Итак, как же поступать компании, если определить направление деятельности на основе прогнозов невозможно?

Для того чтобы реагировать на перемены, контролировать их и извлекать из них пользу, компаниям необходимо прежде всего увидеть их и постараться понять. Наблюдая за переменами, компании должны извлечь нужную информацию и расшифровать ее, чтобы отделить тривиальные изменения от тех, которые могут представлять собой угрозу либо возможность. Не помешает также разграничить предсказуемые, познаваемые факторы и те, которые в данный момент неизвестны и требуют дополнительных исследований и экспериментов. Чтобы понять значимость перемен, компаниям также необходимо критически взглянуть на то, что, по их собственному мнению, они знают, раскрывая и переосмысливая пробелы и скрытые предположения. Внешние признаки перемен, таким образом, могут прямо указывать на возможность или угрозу, а косвенно – на те области, где присутствует неопределенность и где необходимо получить больше информации экспериментальным путем. При этом не нужно проводить эксперименты слепо; они скорее должны напоминать управляемый процесс обучения[73].

Приобретение необходимых данных может сыграть очень важную роль для непрерывного получения новых ценных выводов относительно изменения спроса или конкуренции. В Японии оператор крупнейшей сети продуктовых магазинов 7-Eleven в начале 2000‑х годов получил существенное информационное преимущество, используя свои системы кассовых терминалов не только для отслеживания показателей продаж, но и для получения данных по другим переменным, таким как демографические характеристики покупателей и даже погода и время суток. Имея в своем распоряжении эти данные, компания смогла в режиме реального времени проверить гипотезы о том, как эти факторы влияют на продажи, что позволило 7-Eleven определить, какие товары в конкретном контексте окажутся более или – напротив – менее перспективными. Таким образом, ценообразование, ассортимент, промоакции и выкладку товаров можно было оптимизировать с учетом местных условий каждый день или даже каждые несколько часов в зависимости от местоположения того или иного магазина. Например, системы 7-Eleven могли отследить изменение спроса на ланч-боксы в связи с новой стройкой поблизости и быстро скорректировать ассортимент в каждом из магазинов