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哈佛教你做出聰明決策

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第8章 打造更好的決策

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近年來,從政府部門到企業界,決策者失算的案例,多到令人震驚。例如,美國政府決定入侵伊拉克、拒絕通過遏阻全球暖化的國際條約、坐視非洲蘇丹達富爾(Darfur)的種族屠殺等,未來都會被大部分歷史著作列為不智之舉。還有,金融界大幅擴張次級房貸業務,將這類貸款證券化,並透過信用違約交換(credit default swap)來避險,這些決策又有多高明?除了禍延眾多業者的決策,單一公司的決策也問題叢生。天納克(Tenneco)曾是大型企業集團,但採行一連串錯誤的併購決策後,如今只是一家汽車零件公司。通用汽車(GM)推出新車款上市的決策糟糕至極,時代-華納(Time–Warner)併購美國線上(AOL)後悔不當初,雅虎(Yahoo!)在2008年拒絕微軟(Microsoft)的併購方案,也是一大失策。

是什麼原因,導致這麼嚴重的「決策失調」?首先,決策向來被視為特權,是高階主管等特定人士才有的。決策進行的流程、運用的資訊、根據的邏輯,都由這些人一手掌控,就像黑箱作業一樣:從一端輸入資訊,另一端輸出決策,中間的玄機外人哪能知道?其次,跟其他營運流程不同的是,企業內部的系統分析,很少會以決策工作為焦點。進行決策流程「工程再造」(reengineered)的企業,也少之又少。其實,決策工作需要改善的地方,絕不比其他營運流程少。

關於如何做好決策,自古以來已有許多真知灼見。例如,早在半個多世紀前,學術界就指出,以強制方式達成共識,會造成一種「團體迷思」(groupthink);然而,從白宮到企業董事會的決策者,至今依舊無法解決這個問題。16世紀,天主教會就已建立「封聖調查員」(devil's advocate)機制,讓他們在宣聖(canonization)決策中發揮批判的作用;然而,時至今日,沒有幾家企業會把決策替代方案的主張體制化。近來幾部風行一時的企管書籍,也針對決策,探討多種可行的做法(見「推薦書單」)。

儘管企業界人士顯然都會買這些書來看,然而,採行書中建議的公司卻寥寥無幾,這種漠視的心態,導致日益嚴重的後果。現在,企業界必須擺脫決策純由個人主宰的思維窠臼,協助經理人運用更佳的決策流程。更佳的流程,不保證就能獲得更優質的決策,但機會比較大。

改善決策的四個I

企業把焦點放在決策上,不表示就要嚴格檢視經理人的心智運作(儘管確實有必要打開傳統的黑箱作業來看看)。企業更應檢視決策工作的相關要素:要做哪些決定、可用哪些資訊、決策流程中有哪些關鍵角色等。明智的企業會多管齊下,處理科技、資訊、組織架構、方法、人事等層面的問題,並透過四個步驟,來改進決策工作:

第1個I:Identification

判定輕重緩急

首先,經理人要列出有待敲定的決策,依輕重緩急排列順位,例如,「落實公司策略的十大必要決策」,或者「達成財務目標不可或缺的十大決策」。有些決策屬於高度策略性,並不常見,例如,「併購哪些公司,可讓本公司取得必要的市占率?」其他決策則是經常進行的第一線作業,例如,「應該支付客戶多少理賠金」。如果不訂出優先順位,對每一項決策一視同仁,可能因此導致重要決策缺乏充分且審慎的分析。

第2個I:Inventory

檢視決策要素

找出關鍵決策後,還要評估每一項決策涉及的要素。例如,哪些參與者扮演了什麼角色?這項決策出現的頻率有多高?什麼樣的資訊,可協助決策工作?過去同樣決策的品質如何?如此深入的檢視,有助於組織了解哪些決策要改進,哪些流程可增進決策效益,並建構討論決策工作的共通語言。

第3個I:Intervention

積極採取行動

縮減待辦的決策項目,並檢視每一項決策涉及的要素後,接下來,就要採取行動,設計組織在決策工作中運用的角色、流程、系統與行為。有效的決策改善行動,必須兼容並蓄,面面俱到,考慮各種能改善決策工作的方法,因應決策流程的每一個層面,包含經常被忽略的決策執行面。

第4個I:Institutionalization

建立正規體制

公司必須給予經理人必要的工具與協助,讓他們能在變化不定的環境中「決定如何做決定」。例如,氣體化工產品公司(Air Products and Chemicals)訓練經理人,判斷特定決策應採用何種方式:經理人單獨決定、諮詢特定團體後單獨決定、由團體投票並採多數決、由團體投票並採共識決。此外,經理人還要判斷誰要負責做成決策、誰要為決策的結果負責、哪些人應被列為諮詢或告知的對象。

有心把決策工作改善措施體制化的公司,經常會邀集決策專家與公司高階主管一起改善流程。例如,雪佛龍(Chevron)公司就設有決策分析小組,小組成員在公司內成立決策架構研討會(decision-framing workshop),協調決策分析所需的資料蒐集工作、建立並改善經濟模式與分析模式、協助專案經理與決策人士解讀分析結果、提醒大家出現了有助於決策的新資訊與分析、進行決策品質評估、對決策人士提供指導。這個小組經常舉行為期兩天的研討會,先後訓練了兩千五百多名決策人士;小組提供的線上訓練計畫,則對大約一萬名同事發給認證。雪佛龍公司所有的大型資本計畫(石油業鉅子經常有大型資本投資案),都從這套系統性決策分析機制中受惠。

企業採行上述四個步驟後,還必須持續追蹤評估決策品質。評估作業不僅要檢討具體的營運結果(會受到人事運作和機運的影響),也要關注決策過程,以及經理人倚賴的資訊。雪佛龍就是這樣,定期「回顧」重大決策,不僅評估實際結果,也關注決策的流程是否還有改進空間,是否更能掌握未知因素。

接下來,我們要看兩家公司如何改進決策工作。

案例1:教育測驗服務社

決策:改進新產品

美國教育測驗服務社(Educational Testing Service, ETS)研發並辦理多種廣為人知的測驗,例如,學術評量測驗(SAT)、研究生入學考試(GRE)、托福(TOEFL)、大學先修課程測驗(AP)。2007年,執行長寇特.蘭德格拉夫(Kurt Landgraf)認為,公司的新產品與新服務決策必須加快速度、改善品質,才能保持市場競爭力。ETS過去使用「階段-關卡審核流程」(stage-gate approval process)為新產品與新服務把關,然而,公司矩陣型的組織架構(matrixed structure),以及分散的決策責任,導致整個機制效率不彰。

蘭德格拉夫責成策略性人力資源解決方案(strategic workforce solution)副總裁艾略特(T.J. Elliott),以及技術轉移助理副總裁瑪麗莎.法努姆(Marisa Farnum)共同領導一個團隊,檢討公司的決策過程,從而發現幾個根本問題。首先,決策人士對智慧財產權、公司合作伙伴、週期時間(cycle time)、新產品的潛在市場等問題,經常無法掌握充分的資訊。其次,同事在參與決策時,各自應該扮演的角色並不明確。第三,決策流程的架構還需要釐清。

艾略特與法努姆的團隊建構了一套新流程,讓公司的決策更能有憑有據。ETS成立一個事權集中的審核小組,負責新產品的相關決策;設計表格,以匯整新產品方案須提供的指標與資訊;建立標準,來判定新產品是否符合公司的策略,以及目標市場的需求。ETS推行這套流程已經一年八個月,各方認為已有很大的進步,明顯減少了發行不良新產品的錯誤決策。然而,審核小組也了解到,這些改進做法應該在更早的階段提出,才能催生出更多優質的產品與服務。就在不久前,ETS擴大審核小組的職權,現在,它對公司所有產品的調整,以及新產品的發行,都有權進行評估,並排定優先順位。

案例2:史丹利五金公司

決策:強化定價

2003年,生產工具及各種營建、工業、保全產品的史丹利五金公司(The Stanley Works),設立了定價卓越中心(Pricing Center of Excellence)。史丹利透過一套包羅廣泛的營運持續改進方案「史丹利落實系統」(Stanley Fulfillment System),鎖定幾個攸關公司成敗的決策領域:定價、銷售與營運規畫、複雜的實施流程、精實生產(lean manufacturing)。由於這些領域的運作都非常倚賴資訊,因此,史丹利針對每個領域設立卓越中心(center of excellence)。定價卓越中心為事業單位帶來定價相關的深入知識、資料與分析工具,以及顧問公司、軟體業者的定價專家人脈。中心成員包括一位主任、幾位專門服務事業單位的內部顧問,以及資訊科技與資料探勘(data mining)的專家。

史丹利的定價卓越中心祭出多項實質措施,規範事業單位如何作成定價決策,並確實執行。一段時日後,中心發展出幾套定價決策的方法,目前的重點工作,是定價最佳化(pricing optimization)的做法。中心也建議,讓事業單位的經理人分擔定價決策責任,定期舉辦「毛利會議」(gross margin call),與各事業單位分享成功與失敗的經驗,執行長約翰.蘭格倫(John Lundgren)與營運長吉姆.羅瑞(Jim Loree)經常參加這類會議。定價決策的結果,會列入員工的個人考績與薪酬檢討。史丹利並委請一家境外供應商,蒐集、分析競爭對手的價格。中心也協助公司建立自動化決策機制,例如,促銷活動的授權流程。中心利用「空白分析」(white space analysis)來分析客戶銷售資料,找出可增加銷路與提高利潤的商機。此外,中心也為事業單位提供定價方法訓練,參與新成立的專案計畫,扮演教練與導師的角色,傳播定價決策的創新思維與最佳實務。

中心的工作成果斐然,眾所皆知:史丹利的毛利率,六年內從33.9%成長到超過40%,公司的價值因此增加了兩億美元以上。營運轉型與資訊系統部門主管伯特.戴維斯(Bert Davis)指出:「過去我們只靠資料與分析工具,來嘗試改進定價策略,結果此路不通。一直到定價卓越中心成立後,我們的定價策略,才開始出現實質的進步。」

多重觀點打造優質成果

數據分析(analytics)與決策自動化(decision automation),是改進決策工作最有用的工具。不管在策略與做法上,都有愈來愈多企業重視數據分析,它們藉由分析能力來擬定競爭策略,並以數據分析與資料為基礎進行決策〔見我撰寫的〈決勝分析力〉(Competing on Analytics, HBR, January 2006;全球繁體中文版刊登於2009年8月號)一文〕。數據分析如果能與決策自動化系統結合,成效更佳,因為這種系統可即時做出許多決策。在擬定美國房屋抵押貸款與保險單時,絕大部分都會用到決策自動化系統。

但如果數據分析或決策自動化出了差錯,公司營運可能遭受重創。例如,當你透過自動化系統,做出錯誤的貸款或保險決策,損失可能一發不可收拾,那些貸放大量劣質次級房貸的銀行主管,就是如此。因此,非常重要的一點就是,企業必須運用人的直覺與判斷,來制衡與強化這些決策工具:

■ 提醒經理人,不要倚賴自己不了解的分析模式。換句話說,經理人為了提高決策效益,必須更懂得如何從數據量化的層面,來掌握分析模式。2009年4月,耶魯大學經濟學家羅伯.席勒(Robert Shiller)接受《麥肯錫季刊》(McKinsey Quarterly)訪問時說:「公司經營者必須懂得量化,量化的細節事關重大。」

■ 模式的假設條件必須清楚。每一種模式的背後,都有相關的假設條件,例如,「房價在可見的未來將繼續上漲」,或是「貸款壞帳率將維持在過去十年的水準上下」(當然,這兩個假設如今都被推翻了)。掌握模式背後的假設,才能預期模式何時無法繼續做為有效決策的指引。

■ 推行「模式管理」(model management),追蹤企業運用的模式,監控它們分析和預測特定變數的成效。第一資本公司(Capital One)率先實施模式管理,運用多種分析模式,來支援行銷與營運。

■ 培養決策人才。企業經常用決策自動化系統,來協助或取代決策人員,然而,失去這類人才卻可能後患無窮。使用自動化系統一段時日後,只有專家才能修正決策標準,或是察覺自動化運算系統已不再正常運作。

還有一個重點是,要能判斷特定決策方式是否適用。

例如,數據分析就不適用於必須當機立斷的決策;幾乎所有的量化模式(即使是預測性模式),都是以過去的資料為基礎,因此,當你從經驗或直覺判斷,舊資料已無法有效協助現在與未來的決策,你就應該改用其他決策工具,或是至少建立新的資料與分析(關於不同決策方式優缺點的概略介紹,見表「決策新境界」)。

決策精益求精

決策就和其他企業活動一樣,必須經過系統性的檢討評估,才能精益求精。如果不能判斷哪些決策最重要,就無法訂出改善決策的優先順位。如果不了解自家公司如何做出決策,就難以推動決策流程的變革。如果不曾評估變革的結果,就不太可能提升決策品質。企業的當務之急,是給予決策工作應有的重視,否則,就只能憑運氣來追求決策成功了。

(閻紀宇譯自“Make Better Decisions,” HBR, November, 2009)



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