1.2.2 前置指标背后的底层逻辑

利用前置指标，我们可以在不进行试错和实地观察的情况下产生远见。深入关注前置指标的人能够获得远见，广泛关注前置指标的人会有更多的机会。

很明显，更深入关注未来人口数量、人均收入、公路建设里程指标的唐纳森·布朗更好地协调了生产和销售的关系；更广泛关注汽车的潜在需求量、汽油和润滑油的市场需求指标的迈克尔·库伦成功地发现了超市这个机会。

从关注到预测，从分析到干预，前置指标变得越来越重要。如今，大型停车场和会员加油站（见图1-8）已经成为超市的标准配置。这种直接影响、干预和改变前置指标的方法也在竞争中为业务带来了更好的表现。

图1-8 山姆会员店（Sam’s Club）的会员加油站

那么，我们对前置指标的关注到底应该多深入、多广泛呢？每个前置指标都会受到其前置指标的影响。例如，汽车的潜在需求量的前置指标是新建公路里程，新建公路里程的前置指标是城市人口密度，城市人口密度的前置指标是城镇化水平，城镇化水平的前置指标是产业政策等，如图1-9所示。

图1-9 汽车市场中层层嵌套的前置指标

因此，换个角度来看这个问题，所有指标都是对现象的度量，而所有现象都是由人的行为产生的。进一步来看，人的所有行为都是为了适应环境的变化并且有规律可循的。因此，前置指标是可以通过预测获得的，并且前置指标的终点是人对环境变化的度量。在商业世界中，为了简化复杂的环境变化，我们将环境变化的驱动因素归类为4个：技术、经济、社会和政策，这也是前置指标的4个驱动因素，如图1-10所示。

图1-10 前置指标的4个驱动因素