在今天科技快速发展、每个企业都在畅谈创新的时代，发现机会和产生想法并不太难。我们看到很多雄心勃勃的创新投资计划，包括那些曾经也是从0开始、摸爬滚打一路成长起来的新兴企业，制定了激动人心的目标，投入巨大人力物力，但最后收效甚微，甚至彻底失败。分析其失败原因，往往归结到环境、时机不佳，或人与团队问题。但换个角度思考，这些影响投资成效的问题任何时候都可能存在。对成败有着实质影响的归因，只有在复盘时才得以总结；回归到当时，其实很难对进退取舍做出准确判断。

企业是由一群人构成，并且存在于既定环境当中，任何创新最后的成果是通过人和人之间、企业和环境之间的相互作用产生的，是一个典型的复杂适应系统。霍兰的著作《隐秩序—适应性造就复杂性》系统性地论述了一个观点：

不确定性是任何复杂适应系统的固有特征。

不确定性意味着新的机会是以浮现而非计划的方式出现，同时任何解决方案都有失败的可能，这不是靠巨额投入和仔细的前期计划能够避免的。那些成熟的投资者和领导者深知这一点，他们明白过度的投资本身就是创新的敌人，并不是投入越大创新成功的机会就越大，过多投资会让团队失去对不确定性的警惕。孤注一掷意味着高风险，创新型企业需要一种更加动态、灵活的投资组合管理方法，来支持进行实验性、快速迭代式的创新过程，以此应对不确定性，替代企业传统集中式、基于各部门博弈与长周期预测的投资方式。

按投资类别建立投资分配的经济模型

历史上有很多成功的企业，在面对技术更新换代、新商业模式兴起时，没能及时发展起接替自己原有业务的新业务，因而被新兴企业所颠覆，著名的比如诺基亚、柯达等。企业要适应一波波变革的浪潮，不仅要将当前的成熟业务经营好、持续提升竞争力，还必须对未来可能但不确定的新业务进行探索。然而，企业的资源是有限的；在业绩压力下，显而易见，那些能够给企业带来更快更高回报、更加确定收益的机会将容易得到更多资源；而对未来不确定机会的探索想法，投入大却回报低，失败几率高，很难争取到足够投资。这很危险，当单一优化胜过了新陈代谢，组织就会变得脆弱。

麦肯锡提出的“三条地平线”理论，将企业的投资按照其所处的创新生命周期阶段，划分为第一、第二和第三地平线，每个地平线业务的区别如图1所示。企业必须要能并行不悖地管理好对成熟期、增长期和探索期不同阶段业务的投资，才能可持续发展、具备足够的适应力。要做到这一点，首先就是要保证对各个阶段业务相对平衡的投资。

图1：创新的三条地平线

谷歌已经是一家三、四万人规模的大型企业，但也是当代公认的极具规模化创新活力的企业，在“快公司”发布的2016年全球最具创新力公司榜单中，谷歌位列第八；而在2017年则跃居第二。为了持续推动创新，谷歌将未来探索的投资和其它现有业务区分开，保证其投入不受影响，建立了70%、20%、10%的投资分配模型：每年70%的投资会用于对现有成熟产品和业务进行运营和改善，如搜索引擎、Android操作系统、谷歌地图和Youtube视频等；将20%的投资用于发展有较确定潜力的新产品，比如智能家庭设备Nest、宽带业务Fiber等；而10%的投资用于探索未来黑科技，比如Google X实验室、DeepMind和生命科学领域的Calico等。

根据创新的三条地平线建立经济模型来指导投资分配，谷歌的案例很好地诠释了这一实践。这样，就保证了不同生命周期的业务、创新型业务的合理投资比例，也避免为了争抢资源而产生不必要的内耗。采用这种策略的企业还有很多。不仅仅是在整个企业层面，我们也推荐企业在某些特定的业务单位或事业部范围内应用该策略，从发展战略的角度制定合适的比例，自顶向下分配投资。模型中的投资比例不是固定的，例如也可能是60%、30%、10%，并随着战略改变而调整。但这种调整不应该频繁发生，否则是不正常的。

如果将三条地平线模型作为对投资分类的方法之一，那么再泛化一点，还有很多的投资分类方法能够帮助企业进行投资分配，比如：

具体采用哪种分类法来指导投资，需要考虑组织所处的行业、领域、商业模式，以及投资决策发生在组织中的层级。举个例子，一家银行可能在企业战略层先按业务的三个地平线进行分配；然后在对成熟业务的第一地平线中按零售、对公和同业等不同客群方向进行分配；再进一步，在零售方向的成熟业务中，将举措按IT投资目的分类，达到业务、市场和技术演进的相对平衡投入。

以经济模型指导投资分配，需要遵循以下几条原则：

粗颗粒度：类别应当是粗粒度的，上面表格中的分类在大多数场景下都满足这个条件。粒度越细，机会和投资的动态变化越不确定；在外部环境改变时，过细粒度的投资比例模型会约束团队对新机会的响应速度；相对独立：用于指导投资分配的类别，彼此之间应相对独立。在某一个特定的投资决策层级上，应尽量避免问题类别归属含混模糊，给决策造成困难；关注比例：赋予不同类别以投资比例，比为每个类别分配绝对投资额上限更有意义。对总额上限的控制只有在实际投资超过其额度时才有意义，而投资比例更能传递出组织的投资策略，可以随时对各个方向的投入情况进行比较。相对于给出每个方向上一个“合理”的绝对数额，从战略出发决定不同方向上的投资权重这种方式，因为不需要前期对未来投资具体要做的工作进行过多预测，要容易得多，从而也减少了组织浪费在前期计划上的精力；实时反馈：按类别分配投资的意义不仅仅是约束，更是提供实时反馈。企业需要有技术手段对每个类别上的投资进行持续、实时的统计，将实际发生与期望比例进行比较，将投入与实际成效进行比较，触发决策层进行原因分析并做出调整：哪些方向上投资过多？哪些过少？是市场发生了新的变化？是否应该干预后续投资节奏？投资举措的优先级排序

接下来，对每个方向或类别中的一系列机会和举措，需要一种轻量级的管理机制使得组织保持对新机会的快速响应能力，且能够以更加科学地方式、让更高价值的举措尽早获得投资。最有效的机制是建立一个清单，动态地管理和调整优先级，并以优先级的顺序开展实施和验证。我们将该清单称为“动态优先级列表”，以突出这个清单中内容的两个基本特征：动态浮现的，和按优先级排序的。它类似于敏捷开发中的产品待办列表，不过这里每一项内容对应着是一个机会、一个解决方案或者说一笔投资，投资涵盖的范围不仅仅包括软件研发，也包括相关设计、运营、市场投入，如下图。

图2：为各个投资方向或类别建立“动态优先级列表”

下面介绍三种常用的投资举措优先级排序方法。

1. 二象限矩阵法

关键二象限矩阵，就是以两个最重要的优先级考量因素，作为大家讨论优先级的共同语言，在两个不同维度方向上相对比较各项投资举措的优先级顺序，而暂时忽略掉其它次要因素。

图3：二象限矩阵优先级排序

选择哪两个维度绘制矩阵取决于具体的业务。例如“价值”与“竞争优势”，适用于企业所提供的产品或服务在市场中面临激烈竞争的场景；“成本”与“成功可能性”，适用于在高不确定性领域的探索创新投资；还有其他的比如“效率”与“质量”、“价值”与“风险”等。

2. 延迟成本法

如果我们以正向思考难以判断多种选择的相对优先级，经济学为我们提供了一种逆向思考的方法：如果今天决定推迟做这件事，会造成多少实际损失？即“延迟成本”。准确地说，延迟成本衡量的是一件事情被推迟带来的随时间变化的损失。所谓损失包括如下几类：

最严谨和理性的延迟成本分析是对损失随时间的变化趋势进行定量建模，绘制出曲线。不一样的变化趋势指引着企业做出不同的决策。限于篇幅，详细内容可以参考“黑天鹅”网站对此的分析。但定量延迟成本分析有其局限性：

量化并不总是容易的，需要有足够的历史数据积累。比如，前面例子中的单笔交易平均金额、单客户平均收益等，投资产生的影响要能反映到这些可量化的损失，有时候这很困难，或者量化分析本身的成本过高；要求投资产生的影响有一定可预测性，这使得该方法比较适用于企业的成熟期或成长期业务。对于探索期业务，因为不确定性很高，量化预测非常困难，因而不太适合；延迟成本方法可能驱动决策者过度从财务角度做决策。以客户中心的原则，意味着从客户价值角度分析投资成效比从企业效益角度衡量更重要，包括客户体验和喜爱程度等非直接效益价值。但延迟成本方法更多是从可量化的企业效益角度考虑，容易驱动决策者过度思考短期财务收益。

即便不做定量分析，延迟成本的思维方式仍然可以帮助我们——可以采用一种定性的方法对举措进行粗略优先级排序，如下图：

图4：定性延迟成本优先级排序

它其实是一种以举措的“价值”和“紧迫性”两个维度建立的二象限矩阵。价值代表着对延迟成本高低的定性评估，而紧迫性代表延迟成本发生随时间变化的趋势。我们将两个维度各自分为三个优先级等级：

3. 关键价值要素权重公式法

“价值”是决定优先级的最重要因素，但价值这个概念不具体，什么是价值？带来收入是价值，降低成本也是价值，这是一个综合概念。为了理清思考价值的标准，我们尝试识别出了12个常见的价值要素：

图5：12个常见价值要素

这12个关键价值要素并不能覆盖所有的场景，这也不是我们的目的。目的是想给读者一个思路去思考自己的业务，然后回答“什么是价值？”这个问题。你可能会找到自己更加关心的但并不在以上列表中的要素。进行优先级排序时并不需要上面所有要素，而应针对企业自己的业务特点和当前阶段的发展策略，识别出最重要的3~4个要素，然后给每一个关键价值要素设置一个权重，就像下面这个示例：

图6：关键价值要素权重公式优先级排序

由投资组合管理的干系人或委员会，就每项举措对每一个关键价值要素的影响进行评分，得分为0~3分。0分代表没有任何贡献或影响，3分则有巨大的贡献或影响，1分和2分则介于之间。另外，为了创造价值而付出的机会成本也必须要考虑的因素之一，这里机会成本包括数字化产品的研发投入，也包括其它资源、市场和运营相关投入。如果简化一点，只考虑研发投入，则可以使用估算的人力和时间。将各个关键价值要素的得分乘以其权重求和，再除以实施成本，则得到一个粗略的优先级分数。这个方法符合精益原则，它驱动解决方案的设计者采用更简单的解决方案创造更大价值，以小批量方式投入。

该过程由业务与技术多人共同参与，需要花一些时间。企业对举措的投资决策是在一个较粗粒度的层面进行，每一笔投资都有较高的机会成本。投入一定精力对投资进行审慎的判断，让企业把有限的投资尽可能聚焦到最有价值的工作上，是值得的。

实时动态决策

从明确企业发展的愿景和目标，确定投资方向和投资比例，随时为了抓住浮现出的新机会而采取行动，以及根据行动后的实际效果决定下一步行动，甚至重新调整愿景和目标——这一系列规划和决策动作必须要持续动态地进行。传统以年为周期的年度规划和预算显然无法满足这一要求。建立一个清晰的动态决策体系是方法落地的关键。数字化企业要激活规模化创新应尽量简化决策层级，以一种扁平化的治理结构赋予团队自主行动的能力。

1. 高层管理团队（Executive Team）

在企业层面，这个团队是CEO、CIO及其核心高管团队；在业务领域或事业部层面，这个团队则是业务总经理与其带领的管理团队，以及需要汇报的上级。高层管理团队的职责是明确业务愿景，制定战略和目标，设定投资方向及投资分配模型。这个团队可能为实现目标提出一些重要的想法，但尽量避免直接参与设计和指挥行动；而是通过建立合理的成效指标、并持续审视数据来了解实际情况，在成效进展偏离或不理想时介入，与下一级分析根因并支持其寻找解决方案。

2. 价值实现办公室（Value Realization Office)

在整个公司，每一个业务领域或独立平台产品，相应地都需要有一个团队来承担对数字化投资进行动态组合管理的职责——即“价值实现办公室”。这有别于传统以流程和资源导向的项目群管理，这个团队是以价值与实际成效数据为导向，进行持续评估与决策，致力于从全局实现价值最大化。其具体职责包括：

建立和维护完整的投资组合视图，协商举措合理的成功衡量标准；实时或定期对包括新浮现出机会在内的所有举措，进行优先级排序；持续跟踪所有进展中举措的进度和风险；定期审视举措实施后的实际成效，以数据驱动决策后续行动，包括继续扩大优化、调整方向或终止投资；以数据方式将进展反馈给高层管理团队

该机构除了日常的跨团队协调沟通，确保成效衡量的数据落地，会定期召集相关干系人进行会议，完成以下三件事：

回顾近期交付完成举措的反馈，审视运营数据，从而决策后续行动；评审新提出的想法与举措，与其它现有队列中的举措进行优先级排序，或调整；审视当前及近期的版本规划，根据上一步的结论对后续计划做恰当调整；

这个会议我们称之为“定期价值评审会议”，类似一些互联网公司定期进行的运营决策会议：

以近期运营数据、新想法及举措分析为输入；参与者包括价值实现办公室组织者、举措负责人、产品经理、市场和运营负责人以及技术专家，可能也会邀请高层管理代表或投资人参加；以一个合适的频率进行，从两周一次到一个季度一次，越是动态不确定性的环境下越需要频繁地进行。3. 交付团队（Delivery Team）及可视化投资组合

交付团队即实际负责将举措实施的虚拟或实体团队。交付团队以最有效地达成可衡量的成效目标为原则，采用设计思维的方法，在产品或解决方案的具体设计和实现上自主进行决策和实验，而不是被动地接收命令和需求。同时，确保将反应成效和进展的数据统计和呈现出来。

有效进行投资组合管理，需要可视化管理：要让每个提出想法和解决方案的负责人，不仅仅只了解自己的工作，也了解其他人在做什么以及和自己有什么关系；理解全局优化而非局部博弈；并让管理者实时了解各项举措的计划和进展，从而能够实时进行协调决策并提供支持。一个良好的实践是，采用看板方法将整个投资组合可视化出来，提高管理透明度。如下图所示，选择一个众人容易看到的地方，在一堵平整的墙面上，将整个领域或产品内投资组合的全貌展示出来，持续更新内容和状态。

图7：可视化的动态投资组合管理看板

看板左侧是愿景、业务目标与各投资方向的举措动态优先级列表，而右侧是举措从分析到获得反馈的端到端价值流。遵循“精益看板”的原则，有必要对举措设置在制品数量限制从而让投资更聚焦到高价值举措，让想法快速流动，尽早获得成效反馈。

总结

综上所述，企业的业务发展与创新要能快速响应市场变化，并最大化投资成效。这需要建立一种轻量级的、以价值和成效衡量为基础的持续动态投资决策过程，致力于缩小每一笔投资的规模，基于快速反馈、持续小批量增加投资或停止投资。企业必须以这种方式来替代传统以年度预算为代表的长周期、大投资的创新方式，从而成就“以客户为中心、高响应力”的数字化企业。