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攻佔消費新版圖

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2009年8月號

決勝分析力

Competing on Analytics
湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport
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在目前這樣變化多端、競爭激烈的商業大環境中,企業想要傲視同業、永續經營,顯得益發困難。其實沒那麼難。有些公司打造事業的方法,就是蒐集、分析資料,然後按分析的結果行事。這些公司的做法,每一家企業都可以學習。

我們都知道殺手級應用(killer app)的威力。多年來,許多公司靠著這類開創性的系統,大幅提升營收與聲譽,像是美國航空(American Airlines)的電子訂位系統、奧的斯電梯(Otis Elevator)的預測性維修,以及美國醫院供應品公司(American Hospital Supply)的網路下單等。這類大家夢寐以求的先進系統,彙集與應用資料的方式,超乎客戶預期,並且讓營運達到最佳狀態,改變之大,超過以往。這些系統把科技從支援工具,變成策略武器。

公司在尋找殺手級應用系統時,通常把火力集中在可創造最大競爭優勢的單一領域上。不過,有一批新形態的公司更進一步,針對各類活動展開產業優勢分析,因而獨霸業界,像是亞馬遜(Amazon)、哈洛(Harrah''s)、第一資本(Capital One)、波士頓紅襪隊(Boston Red Sox)等。基本上,他們把公司轉變成殺手級應用大軍,透過分析,邁向勝利。

現在企業靠分析系統來競爭,不僅是因為它們做得到(企業裡充斥著資料與資料分析人員),也因為必須這麼做。目前,同一產業的許多公司都銷售相似的產品,採用相近的技術,最後只剩下幾個地方能差異化,商業流程便是其中一項,所以,分析型競爭者竭盡所能地從這些流程中擷取價值。他們和其他公司一樣,都知道顧客想要什麼產品,但他們比其他公司知道得更多,像是顧客願意付出的價格、一輩子會買多少產品、什麼因素會刺激他們增加消費。他們和其他公司一樣,都知道薪資成本與員工流動率,但他們還會計算員工對利潤的增減有多大影響,以及薪資水準與個人績效的關係。他們和其他公司一樣,都知道何時存貨偏低,但他們還可以預測需求與供應鏈的問題,以達到低存貨率與高「完美訂單」(perfect order)率。

最佳決策推陳出新

分析型競爭者在進行這些活動時,全公司的步調一致,這是總體策略的一部分,由最高領導人倡導,然後往下推廣到各個層級的決策者。公司招募擅長處理數字的人才,或是訓練員工了解數字的重要性,讓他們運用最佳的數字證據與計量工具,持續不斷制定出大大小小的最佳決策。

目前有許多公司採用分析方法,但只有少數公司達到純熟的境界。不過,分析型競爭者都是各行各業的領導廠商,例如消費性產品、金融、零售、旅遊、娛樂等行業。運用分析法,對第一資本公司的助益很大,該公司從股票上市以來,每年每股盈餘成長率都超過20%。分析法也讓亞馬遜稱霸網路零售業,即使亞馬遜為追求成長,在基礎設備上投下巨資,卻依舊享有獲利。在運動界,真正的祕密武器不是類固醇,而是統計數字,波士頓紅襪隊、新英格蘭愛國者隊(New England Patriots)、奧克蘭運動家隊(Oakland A''s)等球隊的傲人戰績,就是證明。

在這些組織裡,善用資料的技巧,往往成為品牌的一部分。前進保險公司(Progressive)詳細解析個人保險率,達到廣告宣傳效果。亞馬遜的顧客看得出來,他們愈常購買,亞馬遜的服務就愈精準,愈了解他們。麥可.路易士(Michael Lewis)在暢銷書《魔球》(Moneyball;繁體中文版由早安財經出版)中,披露統計數字在美國職棒中的威力,讓奧克蘭運動家隊的精彩數字分析,與優秀戰績一樣出名。

為了找出分析型競爭者有何共同特質,我和貝伯森學院(Babson College)工作知識研究中心的兩位同仁,研究了32個致力於計量分析的組織。我們把其中11個組織,歸類為徹底型分析競爭者,也就是管理高層已宣布分析法是他們的策略關鍵,多項方案的推動,都涉及複雜的資料與統計分析,而且是由總公司(而非各部門)來管理分析工作。

本文列舉這些分析型競爭者的特質與做法,並說明其他公司必須經歷哪些重大改變,才能在計量領域競爭。就像大家預期的一樣,這類轉變需要大量投資在科技上,累積龐大的資料,制定全公司的資料管理策略。不過同樣重要的是,高階主管必須鼓吹、致力投入,並且願意改變員工思考和工作的方式,以及公司對待員工的方式。就像分析型競爭者哈洛公司執行長蓋瑞.羅夫曼(Gary Loveman)常說的:「我們『認為』這是真的?還是我們『確實知道』這是真的?」

分析型競爭者三大特質

萬豪國際(Marriott International)是採用分析法的翹楚。飯店裡有一個關鍵分析流程,稱為「營收管理」,過去二十年來,他們不斷改進這個流程,提升到科學的境界。現在,他們的抱負更大,透過「飯店整體最佳化」(Total Hotel Optimization)計畫,把計量專業擴大應用到會議設施與宴席承辦等領域,並把相關工具放上網際網路,供負責資產性收入的經理與飯店業主使用。他們也開發一些系統,為常客提供最佳優惠方案,並評估這些顧客轉往競爭對手消費的可能性。如果系統無法預測某些地方性因素(例如卡崔娜颶風的大批受災戶抵達休士頓),他們也授權各地的營收經理否決系統的建議。公司甚至開發出一套營收機會模型,計算實際收入占理想收費的百分比,自從萬豪全面採用營收管理分析系統後,這個比率已經從83%上升至91%。業者與加盟業者紛紛表示:想從存貨中獲得最多營收,就要採用萬豪的做法。

顯然,萬豪這類公司的做法和傳統公司截然不同,顧客在每次互動時都可以發現其間的差異,員工與供應商則是每天都體驗到兩者的不同。我們的研究發現,分析型競爭者有三大特質:

特質1:普遍採用模型和最佳化

每一家公司都能提出自家事業各層面的簡單敘述性統計數字,例如平均每位員工的營收,或是訂單的平均規模。但分析型競爭者不僅會看基本的統計資料,也會用預測性模型找出利潤最高的顧客,以及最有獲利潛力和最可能取消訂單的顧客。為了全盤了解顧客,他們匯集內部自行產生的資料,以及外部取得的資料,並且比不擅長統計的競爭對手更深入分析外部資料。他們改善供應鏈,讓供應鏈維持最佳水準,因此能判斷非預期的限制會造成什麼影響,並且模擬替代方案,處理貨運問題。他們採即時定價的方式,因此在每一次顧客交易時都能獲得最高收益,並建立複雜的模型,用來呈現營運成本與財務績效的關係。

負責分析的主管也會運用複雜的實驗,來衡量新做法的整體影響,然後根據那些結果,持續改善後續的分析。例如,第一資本公司每年以不同的利率、優惠方案、直接郵件包裝方式和其他變數,進行三萬多項實驗,目的是盡量提高潛在顧客辦信用卡及還款的可能性。

前進保險公司也運用可廣泛取得的保險業資料,進行類似的實驗。他們界定出一些範圍狹小的顧客群:例如,三十歲以上、受過大學教育、信用評等在某個等級以上、沒出過意外的機車騎士。該公司針對每個顧客群進行迴歸分析,找出和各個顧客群的損失最相關的因素,然後據此制定各個顧客群的保險費,讓公司從各種不同顧客群中獲利。它也用模擬軟體測試這些假設對公司財務的影響。使用這種方法,前進保險公司就能為傳統認定是高風險的顧客加保,而且仍有利可圖。其他保險公司沒有深入研究資料,就直接拒絕高風險的顧客。但現在,即使是傳統的競爭對手,例如好事達(Allstate),也開始把資料分析當成一種策略。

特質2:企業整合發動

分析型競爭者知道,企業裡大多數的功能,都可以用複雜的計量技巧加以改善,即使是一向較偏藝術性而非科學性的功能也一樣,例如行銷。這些組織不是從單一殺手級應用獲得優勢,而是仰賴支援許多部門的多種應用程式,甚至包括供顧客與供應商使用的應用程式。

優比速(UPS)就是很好的例子,原本是特定分析系統的使用者,後來演變成全方位分析型競爭者。優比速雖然已是全球最嚴格進行營運研究與工業工程的業者,但他們之前還是只著眼於比較狹隘的領域,直到最近才改變。現在,優比速善用統計技巧追蹤包裹的動向,預測並影響顧客的行為(評估顧客流失的可能性,找出問題的根源)。例如,優比速顧客情報團隊(UPS Customer Intelligence Group)檢視顧客的使用形態與申訴內容,因此能夠正確預估顧客的流失。如果資料顯示可能流失某位顧客,銷售人員就會聯絡那位顧客,與他檢討問題,協助解決,因此大幅減少顧客的流失。優比速推動的各項計畫,仍不如徹底型分析公司那麼廣泛,但已經朝那個方向發展了。

連貫性的單一行動

分析型競爭者把這類分屬不同領域的活動,當成連貫性的單一計畫,通常會用一個主題加以統合,例如第一資本「以資訊為基礎的策略」,或是巴克萊銀行(Barclays Bank)「以資訊為基礎的顧客管理」。這些活動不僅在同一個主題下運作,也有共同的領導人,採用共同的技術與工具。在傳統公司裡,「商業情報」(資訊科技人員用這個詞來稱呼分析與報告的流程和軟體)通常由各部門管理,數字運算單位自行挑選工具,掌控自己的資料倉儲,訓練自己的人,但這種做法顯得雜亂無章。首先,各部門開發的各種試算表與資料庫不斷增加,必然導致組織裡的關鍵指標出現多種版本。此外,研究也顯示,20%到40%的試算表內含錯誤,所以公司裡的試算表愈多,愈容易衍生錯誤資訊。相反地,分析型競爭者採用集中化運作,以便妥善管理關鍵資料與其他資源,讓不同單位可以輕易分享資料,不會因格式、定義、標準不一而受到阻礙。

有些分析型競爭者在人力資源方面,也採用這種由公司統籌掌管科技的方式。寶僑(P&G)最近組成一個超級分析團隊,成員包括一百多位來自各部門的分析師,例如,營運、供應鏈、銷售、消費者研究、行銷等。雖然大多數分析師分屬不同部門,但整個團隊都由公司集中管理。因為像這樣整合,寶僑可以把一大部分的專業知識,應用在最急迫的議題上,例如,銷售與行銷分析師把既有市場的成長機會資料,提供給設計企業供應網路的分析師,供應鏈分析師再發揮決策分析技巧的專長,應用到競爭情報等新領域。

有了這個團隊之後,寶僑內部更清楚了解以資料為基礎的分析式決策。以往,寶僑的一流分析師改善商業流程,幫公司節省成本,但他們散布在不同領域,許多高階主管並不知道他們提供的服務內容或成效。現在,高階主管比較可能會調派公司的專業人才,去支援他們的專案。同時,熟練運用數字的能力,也變成寶僑向投資人、媒體、大眾宣傳的重點。

特質3:高階主管鼓吹

對許多員工來說,公司全面採用分析法,有助於推動文化、流程、行為、技巧的改變。所以,就像任何大轉變一樣,最高層的主管,必須對計量方法充滿熱情,帶頭倡導採用,而且最好是由執行長帶領。我們發現,過去幾年,有好幾位執行長就是推動公司採用分析法的要角,包括哈洛公司的羅夫曼、亞馬遜的傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)、第一資本的瑞奇.費爾班克(Rich Fairbank)。莎拉李烘焙集團公司(Sara Lee Bakery Group)的執行長巴瑞.貝拉查(Barry Beracha)退休前,在辦公桌上放了一個標誌,上面的話一語道盡他個人與組織的理念:「我們相信上帝,但其他人請提供數據。」我們的確看到有部分公司單一部門或事業單位的領導人努力把分析法推廣到整個組織,其中有些的確有一些成效。但我們也發現,這些層級較低的領導人,缺乏改變企業文化所需的影響力、觀點、跨部門的視野。

帶頭推動的執行長,必須相當重視和熟悉分析法。他不需要有統計背景,但必須了解多種計量方法背後的理論,才能明白那些方法的限制(哪些因素需要加權,哪些不必)。執行長需要理解計量技巧時,可以請教專家,那些專家必須很了解他們公司的業務,且知道如何把分析系統應用到公司業務上。我們訪問了幾位聘用這類顧問的領導人,他們都強調公司要找到能用淺顯的話解釋,又不會曲解數字的人。有幾位接受我們訪問的執行長,聘請了多位高度分析導向的專家,像是教授、顧問、麻省理工學院的畢業生等。不過,這麼做只是個人偏好,並非必要。

當然,並不是所有的決策都應該以分析為基礎,尤其在人事方面,往往比較適合憑直覺與軼聞來決定。愈來愈多組織根據統計分析來作人才招募決策(見邊欄:「棒球統計分析」),但研究顯示,我們可以根據簡單的觀察,迅速評判他人的人格與個性,而且準確性出奇的高。所以,對分析導向的領導人來說,挑戰在於知道何時該靠數字行事,何時該憑直覺運作。

優勢四大來源

分析型競爭者不只是運算數字的工廠。沒錯,他們運用科技仔細探究每一種可能的解決方法,來處理許多商業問題,但也花工夫尋找適當的焦點,塑造適當的文化,招募適當的人才,以便妥善運用不斷產出的資料。最後,人才和策略也和資訊科技一樣,為組織帶來優勢。

來源1:適當的焦點

分析型競爭者主張,作所有決策時都應該根據事實,但在推動資源密集的計畫時,還是必須選擇努力的方向。一般來說,他們會選擇幾個功能或計畫,這些計畫和功能結合起來,有助於推動某個總體策略。例如,哈洛的分析活動,主要用於提升顧客忠誠度、顧客服務、定價與促銷等相關領域。優比速為了提供更出色的服務,把焦點從物流擴大到顧客。雖然分析型競爭者的特色是採用這種多元策略,但受訪的高階主管也提出警告,公司的計畫不該過於分散,或是忘了每項計畫背後的商業目的。

配置資源時的另一項考量,是特定部門適合深入分析的程度。分析工作至少有七種常見的目標,某些產業可能也有自己的目標(見表1)。可能促進績效大幅成長的統計模型與運算法,則讓一些新發展變得特別吸引人。例如,行銷源於心理學,向來難以量化,但如今消費性產品公司可以用多屬性效用理論(multiattribute utility theory;一種了解與預測消費者行為與決策的工具),來改善市場研究。同樣的,廣告業也開始採用計量經濟學,這種統計技巧可以衡量在一段時間內,不同廣告與促銷活動的效益。

分析型競爭者中的佼佼者不僅衡量自己的資料,也協助顧客與供應商衡量他們的資料。例如,沃爾瑪(Wal-Mart)堅持,供應商必須使用他們的零售鏈系統(Retail Link),來監督各家店裡的產品移動、規畫店內促銷與擺設、避免缺貨。嘉露酒莊(E.&J. Gallo)為經銷商提供成本與定價的資料與分析給零售商,讓他們計算嘉露95種酒的每瓶獲利。經銷商則利用這些資料,幫零售商改善產品組合,同時說服他們多騰出一些貨架展示嘉露的產品。寶僑提供資料與分析給零售業客戶,這是「共創價值」計畫(Joint Value Creation)的一部分;也提供資料與分析給供應商,幫助他們更迅速地回應及降低成本。醫院供應商歐麥公司(Owens & Minor)也提供類似的服務,讓客戶與供應商能取得他們的買賣資料,並進行分析,追蹤下單形態以尋找整合的機會,把合約外的採購轉成團體合約(group contract),內含歐麥公司與競爭對手經銷的產品。例如,歐麥公司提供連鎖醫院體系的高階主管一份資料,讓他們知道,整合多個據點的採購可以節省多少成本,或是幫他們了解,提高送貨頻率與增加存貨之間的利弊取捨。

來源2:適當的文化

文化是一種柔性的概念,分析法則是剛性的紀律。不過,分析型競爭者必須讓全公司都重視量化證據的衡量、測試與評估,要求員工根據事實作決策,並且讓員工知道,公司也會以同樣的方式來衡量他們的績效。在薪酬與獎勵方面,分析型競爭者的人力資源部門也都嚴謹運用衡量指標,例如哈洛的獎勵文化,從原本的年資制,大幅轉變成按績效提供獎勵,公司仔細蒐集的績效指標包括財務數字與顧客服務的結果等。資深高階主管也以身作則,展現對事實與分析的熱中與信心。莎拉李烘焙集團公司的貝拉查就是一例,員工都知道他是「資料犬」,因為他追著他們要資料,所有的主張或假設都需要資料佐證。

當然,分析型文化講求證據,有時難免會與創新或創業熱忱形成矛盾衝突。有些公司比較不強調想像式開發,採用這種做法的設計師或工程師會追求個人憧憬的想法。在不強調這種做法的公司裡,研發就跟其他部門一樣,都是根據量化指標而嚴謹運作。在雅虎、前進保險、第一資本等公司,若要改變流程與產品,必須先做小規模測試,驗證可行之後才執行。這種在多種學術領域與商業界(包括工程、品質管理、心理學)行之有年的方法,可應用在大多數的商業流程上,甚至有些看似不適用的流程,也可以應用,例如人力資源與客服等。例如,人資部門可為主管的個人特質與領導風格建立檔案,然後在不同的情境下測試那些主管。公司可以比對個人績效的資料和個性的資料,判斷公司需要什麼特質的人來管理進度落後的專案,或是協助新團體融入公司的最重要特質是什麼。

但有時候,公司必須迅速決定作改變,或者嘗試新做法,沒有時間進行廣泛的分析;或者有時候,公司根本不可能事先蒐集到資料,也就無法分析。例如,亞馬遜的貝佐斯覺得,推出新功能以前,應該先嚴謹地量化記錄用戶的反應,但他如果想測試「內頁搜尋」功能,就必須針對夠大量的書來進行實驗(至少12萬本)。而且開發這項功能的成本很高,因此風險也很高。後來,貝佐斯根據直覺大膽推出這項功能,結果大受歡迎。

來源3:適當的人才

分析型公司招募分析型人才,他們像所有靠人才競爭的公司一樣,都要追求最好的人才。例如,亞馬遜需要為全球供應鏈尋找新的負責人時,便找來於剛(Gang Yu),他是管理學教授、軟體創業家,也是全球首屈一指的最佳化分析權威。亞馬遜的商業模式,需要管理源源不絕的新產品、供應商、顧客、促銷活動,還要在承諾的日期內交貨。於剛加入亞馬遜後,便和團隊一起設計與建立複雜的供應鏈系統,以改善上述那些流程,達到最佳表現。雖然他嘴邊常掛著「非穩定隨機過程」之類的專業術語,但他也擅長以清楚的商業用語,向亞馬遜高層解釋新方法。

像第一資本那樣穩健的分析型競爭者,雇用了一大群分析師進行計量實驗,根據得出的結果,設計信用卡與其他金融商品。這些工作需要一套專業技巧,從職務說明中就可以看出來(以下是第一資本分析師的典型職務說明):

解決概念性問題與從事計量分析的深厚能力……工程、財務、諮詢顧問、其他計量分析教育/工作背景,能迅速學會使用軟體應用程式,熟悉Excel模型,有研究所學位尤佳,但非必要(例如MBA)。曾用過專案管理方法、流程改善工具(精實製造、六標準差),有統計背景者尤佳。

其他公司也招募類似的人才,但分析型競爭者招募得更多。第一資本目前招募的分析師,是營運人員數目的三倍,這並不是銀行界的常態。該公司一名高階主管指出:「我們其實是分析師公司,主要工作就是分析。」

好的分析師必須能以簡單用語表達複雜的想法,還要有和決策者互動良好的人際關係技巧。某家有三十人分析團隊的消費性產品公司說,他們想找的是「個性良好的博士」:有數學、統計、資料分析的專業,能夠用商業語言溝通,幫忙在內部推廣他們的工作,有時也對外推廣。美聯銀行(Wachovia Bank)顧客分析處處長說明他的團隊想尋求的人際和諧關係:「我們希望我們團隊裡的人,也是業務團隊的一部分,希望他們參與商業討論,探討什麼是關鍵議題,判斷企業人士有什麼資訊需求,向事業伙伴建議行動方案。我們希望這個分析團隊不只發揮一般性的功能,而是事業單位成功的關鍵。」

當然,兼具分析、商業與關係技巧的人才可能難以尋覓。軟體公司SAS(SAS和英特爾都是本研究的贊助商)需要擅長預測模型,或是遞迴分割(recursive partitioning;一種處理極複雜資料群組的決策樹分析形式)等頂尖商業應用程式的專家,於是在預期該職位可能出缺的18個月前,就開始尋覓這樣的人才。

其實在2000年代初期,分析人才的重要性,就像1990年代的程式設計人才一樣。可惜美國與歐洲的勞動市場,並沒有太多擅長複雜分析的人才。有些公司把工作外包到統計專家眾多的印度。如果外部分析師負責處理的都是獨立的問題,那樣的策略就可能行得通;但分析者如果要和負責商業決策的人反覆討論,距離可能會是一大障礙。

來源4:適當的科技

靠分析競爭,就是靠科技競爭,最熱中分析的競爭者,會研究最新的統計運算法與決策科學方式,也常追蹤與探索最先進的資訊科技。某家消費性商品公司的分析團隊,甚至建置自己的超級電腦,因為他們覺得外面販售的機型無法滿足需求。公司通常不用如此大費周章,不過,嚴謹的分析的確需要以下要件:

要件1:資料策略

公司斥資數百萬美元建置系統,以便從任何可能的來源擷取資料。企業資源規畫(ERP)、顧客關係管理(CRM)、銷售點(POS)和其他系統,讓所有交易或重大交流都確實留下紀錄。但若要靠這些資訊競爭,公司必須以統一的格式呈現資料,加以整合,把資料存放在資料倉儲中,並且方便所有人取得。公司需要的資料量相當龐大,例如,公司可能需要花上好幾年,累積不同行銷方法的資料,才能蒐集到足夠的資料,分析廣告活動的效力。戴爾聘請恆美國際廣告公司(DDB Worldwide)旗下的DDB矩陣公司(DDB Matrix)耗時七年建置資料庫,內含戴爾在平面媒體、收音機、無線與有線電視上刊登的150萬筆廣告,還有戴爾打廣告地區的銷售資料(廣告前與廣告後)。戴爾可以根據那些資訊,調整各地區內各媒體的宣傳活動。

要件2:商業情報軟體

「商業情報」(Business Intelligence)一詞,在1980年代末期首次出現,包含收集、分析與發送資料的多種流程與軟體,所有這些工作都是為了幫公司作更好的決策。商業情報工具讓員工能擷取、轉化、上傳和下載資料,然後分析那些資料,並把分析內容放在報告、警訊通知和計分卡中。分析型競爭開始流行,部分原因就是市場上陸續出現這類工具的套裝軟體。

要件3:運算的硬體

分析應用軟體所需的資料量很大,低階電腦與伺服器可能無法應付。許多分析型競爭者把硬體換成可迅速處理大量資料的64位元處理器。

分析才能走更長遠的路

大部分產業的大多數公司,都有很好的理由改採分析策略。我們認為非常積極的分析型競爭者,幾乎都是業界的領導廠商,他們認為自己的成功,是因為能夠熟練運用資料。全球競爭日益激烈,因此企業更需要這種出色的資料運用技巧。無法在產品成本上贏過印度或中國競爭者的西方公司,可以從最佳化商業流程中尋求優勢。

不過,目前剛採用這類策略的公司會發現,需要好幾年的時間才能看到成果。我們研究的組織指出,這是一個相當漫長、有時很艱辛的歷程。

例如,巴克萊銀行的英國信用卡與借貸事業部花了五年來執行計畫,把分析系統應用在信用卡與其他金融產品的行銷上。在消費金融的各個層面,幾乎都必須改變流程,包括風險承擔、信用卡額度的設定、服務帳戶、防範詐騙、交叉銷售等。在技術方面,他們必須整合一千萬名信用卡顧客的資料、改善資料品質、建立系統以加強資料收集與分析。此外,他們也展開一系列的小型測試,想了解如何以最低的成本,吸引並留住最佳顧客。此外,他們必須招募有優秀計量技巧的新人。

為了成為分析型競爭者,公司花費的時間與經費,大多用在技術領域:改善產生交易資料的系統,讓員工可以從倉儲取得資料,挑選與安裝分析軟體,整合硬體與通訊環境。從不記錄歷史的公司,一定無法從歷史中學習,所以蒐集資訊不多、找錯資訊的公司,必須累積足夠的資料,才能作可靠的預估。優比速的顧客資料分析經理表示:「我們蒐集資料已經六、七年了,不過一直到最近兩、三年,那些資料才派上用場,因為我們需要時間與經驗,來驗證資料得出的結論。」

當然,新的分析型競爭者,必須延攬新人才來充實自家的人力資源庫(羅夫曼接任哈洛公司的營運長,以及後來升任執行長時,帶進一群可設計、落實計量行銷與忠誠度活動的統計專家)。原有的員工則需要接受廣泛訓練,讓他們知道有哪些資料可用,以及分析資訊的所有方法,他們必須學會看出哪些是異常狀況和缺失,例如遺漏資料、重複、品質問題等。寶僑公司一位分析導向的高階主管指出,公司應該讓主管擔任同一職位更久,因為他們需要花時間熟悉計量管理模式。

德國病理學家魯道夫.維丘(Rudolph Virchow)曾說,科學工作是「注意可知事物的界線」。分析型競爭者也追求類似的目標,只不過他們想知道的範圍局限在顧客行為、產品移動、員工績效、財務反應等。科技與技術每天都在進步,讓公司更能有效處理營運上的各項關鍵細節。

奧克蘭運動家隊並非唯一採用分析法的組織,各行各業的公司也都該這麼做。



湯瑪斯.戴文波特

湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport

美國貝伯森學院(Babson College)管理與資訊科技校聘傑出教授、麻省理工學院數位經濟計畫(MIT Initiative on the Digital Economy)研究員、德勤分析(Deloitte Analytics)資深顧問。他著有十多本管理書籍,新作是《只有人需要應徵工作》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines,繁體中文版書名是《下一個工作在這裡》),以及《AI優勢》(The AI Advantage)。


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