Поймите меня правильно: имея отличный и хорошо известный потребителям продукт, например бухгалтерские программы Quicken компании Intuit, вы, конечно, можете с пользой проводить фокус-группы. Но суровая действительность состоит в том, что никакая фокус-группа не поможет вам создать новое. Могла ли фокус-группа предложить идею, например, Pinterest[46]? Не думаю.

Итак, вам требуются обоснованное твердое мнение, быстрота суждений и немного вдохновения. Обойти этот факт стороной нельзя. Даже такой поборник новых технологий, как Вивек Вадхва из Университета сингулярности, признал: «Не думаю, что технологии смогут заменить человека в процессе разработки новых продуктов». Существует слишком много решений, принимаемых не на основе данных, слишком много ситуаций выбора, в которых информация ничем не может помочь. Человеческую способность учитывать поведение, потребности и предпочтения покупателей невозможно свести к какому-то алгоритму.

Кроме того, сначала требуется сконструировать и изготовить продукт, затем вывести его на рынок. Только после этого можно начинать собирать данные и проводить поэтапные эксперименты. Если перефразировать рассуждения Тони Фаделла, то между первой и последующими версиями продукта существует большое различие: первая версия на 90 % и более зависит от вкуса и субъективных суждений конструкторов и всего на 10 % и менее – от имеющихся данных. Для второй версии это соотношение составляет уже 80 и 20 %; для третьей – 70 и 30 %, для четвертой – 60 и 40 % и так далее. Каждое новое поколение продукта еще на шаг продвигается в сторону зависимости от собранной информации, причем для каждого товара это продвижение происходит разными темпами.

Огромное значение во всем этом имеет тот факт, что данные, и особенно большие данные, способны заранее предупредить о неожиданных и незапланированных вариантах использования продукта потребителями. Например, в Nest Labs данные позволяют Тони Фаделлу и его команде понять, как именно используется их термостат при регулировании обогрева или охлаждения жилья. Что в действительности считается комфортной атмосферой в доме? Требуется ли потребителям перенастраивать алгоритм термостата? (Точно так же данные о продажах своих продуктов используют Amazon или iTunes: что вы любите, что не любите, какие новые продукты рекомендуете.) Собираемые данные позволяют Nest Labs персонализировать и конструкцию термостата, и его программное обеспечение, равно как и весь пользовательский опыт в целом. Кроме того, данные помогают компании понять, чем можно привлечь дополнительные категории покупателей, не оценивших первоначальную версию продукта.

Итак, по мере совершенствования продукта вы сталкиваетесь с необходимостью принимать целый ряд решений на основе полученной информации. Но параллельно появляются и решения, принимаемые на основе субъективного мнения. Сталкиваются два мира. И даже в наше время результат этого столкновения в большей мере определяется человеческой интуицией и находчивостью. Так и должно быть.