不懂競爭者在想什麼？麥肯錫專家：4堂考古課教你讀心

在生成式AI等科技不斷進化的時代，企業面臨來自競爭對手更難預料的威脅，該怎麼做？以下是霍恩接受麥肯錫採訪的《競爭對手的心態》摘要精華：

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這個時代，「競爭」依然重要嗎？其實，就算現在多數企業與供應商、通路商建立所謂的「合作」伙伴關係，「競爭」仍然是商場中的主旋律。

因為你的這些合作伙伴，仍試圖從你身上獲取價值，同時，你也試圖從他們身上獲取價值。你們不會說「我們50／50均分吧」，大家都努力達到55%——這就是競爭。即使在當今擁有更大生態系統和合作伙伴關係的世界中，也是如此。

然而，在過去數十年來研究這個主題時，我發現：人傾向認為他們的競爭對手是非理性的，正在做出錯誤、糟糕，或沒有意義的決策。

在一項調查中，我訪談了大約500名企業主管，有關競爭公司在定價、人才培育、供應鏈等方面的策略，大約三到四成的受訪者表示，他們的競爭者在超過五成的時間裡都不理性。

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這是一個很龐大的數字！一直以來，讓我困惑的是，企業主管們為何不會去想：「等等，如果競爭者那麼不理性，他們怎麼能成功？」

地位愈高，愈缺乏認知同理心

競爭對手不是非理性，我們只是沒從他們的角度去理解世界。

為什麼企業難理解他們的競爭對手？一個簡單的原因是「他們是競爭對手，所以我不想喜歡他們，也不想關注他們。」

企業領導者被教導要控制可以控制的事情，他們可以控制內部營運、行銷計劃，但無法控制競爭對手。因此，對於領導者來說，思考超出他們控制範圍的事情——競爭者，是很可怕的。

另一個重要原因是，缺乏「認知同理心」。「同理心」是體驗他人的感受，而「認知同理心」則是自己沒有同樣的感覺，但理解對方為什麼會那麼做。這項技能對於企業領導者來說不是天生的，而且隨著年齡、地位愈高，還會更難同情共感他人。

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最後，還有一個可能的原因是，企業領導者總是被教導要用「與競爭者不同的方式做事」，也就是差異化，例如嘗試不同的產品、尋找其他市場或是找其他供應鏈等等，導致他們完全不想設身處地揣想競爭公司現在採取的策略。

但從經驗來看，逃避研究競爭者，會在激烈的市場中被淘汰。

洞悉對手心思，像緝兇與考古

出於法律或是行業潛規則，我們很難直接問競爭對手：「你要收取多高的價格？」、「你要推出什麼產品？」，或者「你的行銷活動將集中在哪裡？」

因此，為了模仿這個情況，我採訪其他領域的專家：古生物學家、考古學家、新生兒加護病房護理師，和一名兇殺案偵探，因為恐龍和古代文明不會說話，護理師也無法和嬰兒溝通，當然，偵探也不可能詢問屍體。

讓我驚訝的是，這些專家的思路是一致的。這裡分享考古學家和古生物學家的有效方法。

第一課：建立多元團隊

考古遺址遍布世界各地，多年前打造遺址的人們，與現代人可能有不同的世界觀。例如，西方社會與美洲原住民部落有著不同的想法，後者相信岩石、樹木和風都有靈魂。所以當一位受過西方教育的研究人員試圖從自己的觀點來解釋其他文化時，可能會產生一種固有的偏見。

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因此，考古學團隊通常會建立多元化的隊伍，每個人都能提出自己獨特的觀點，再整合大家的想法，這能使推測更靠近真實。

套用在企業管理，我會建議招募不同文化背景和性別的策略專家、供應鏈專家、行銷人員，這將為領導者提供更廣泛的觀點，去理解競爭對手的行為方式。

第二課：多做事前功課

考古學家在進行挖掘前會先做背景研究，他們對一地的了解愈多，需要花在挖掘的時間就愈少，而挖掘是研究中昂貴的部份。通常，考古團隊會先大量訪談當地居住者、廣泛閱讀，試著「在戰壕之外思考」。

套用在企業，重點是企業必須對競爭對手有一個明確的問題，並試圖回答。例如，他們的社群媒體活動，對未來產品組合的轉變有何影響？他們的人事政策對員工滿意度的影響是什麼？當蒐集到更多資訊時，就要更聚焦問題，「開挖」才會更順利。

第三課：精準測量

在古生物領域，化石的一道縫隙可能差距1000年。由於沒有辦法詢問當事人、還原現場狀況，盡可能蒐集資訊、靠近「真實」，就至關重要。

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許多商界領袖常將「大數據」掛在嘴邊，但數據並非愈大愈好。一位古生物學家表示，即使有大量數據，某些資料庫也不可靠。理想情況下，企業應盡量自己蒐集資料，而非依賴第三方機構。

第四課：懷疑精神

考古學研究者表示，由於文明是由「勝利者」而非無權勢者創造的，因此留下來的文本不見得與當時社會現實完全一致。在企業方面，我們應該關注競爭對手的言論，閱讀他們的新聞稿，但是對那些說法持保留態度。

除了聽競爭者怎麼說，我們還可以將他們所說的話，與他們可以使用的資產、資源進行比較。

也可以詢問生態系統中的合作伙伴，來旁敲側擊。例如問供應鏈伙伴正在做什麼來升級系統？問經銷商關注網路平台的哪些方面？但在這些討論中，切記不能天真地百分百相信他們告訴你的內容。

當生態系統、業務環境不斷變化，洞悉競爭者，是幫助企業在市場中保持領先的祕訣。

未來五到十年，我們可以利用AI、機器學習和大數據，對於在商場中發生的事情，有更大量的資料能進行研究。但我必須強調「過去的表現不代表未來的結果」，競爭預測的真正挑戰在於：必須了解對手下一步將做什麼，以及他們這麼做的原因。 

（責任編輯：曹凱婷）