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大數據時代必備的商業決策利器,活用統計學觀念,精準預測、果斷決策

整理.撰文/張玉琦 編輯 / 齊立文    

假如你是一家麵包店的老闆,你會怎麼解決以下這些問題:

? 問題1.烤箱的產能有限,該選擇生產哪些種類的麵包?

? 問題2.想在網路上行銷麵包店,哪一種廣告比較有效?

? 問題3.怎麼從麵包判斷,麵包師傅有沒有偷工減料?

用管理的語言來說,以上分別是「預估需求分配產能」「評估行銷方案成效」和「產品品管」問題,也是工作場合中經常會遇到的情境。這些問題,乍看之下似乎和統計無關,但是其實每一個問題都可以應用統計的觀念和方法,來構思解決之道。

如果你具備統計思維的話,這幾個問題的思考方向如下:

1.列出最受歡迎的幾種麵包,優先生產明星商品。

問題1的關鍵是找出明星商品,這需要統計出麵包的總營業額,再算出每種麵包占總營業額的相對比例,優先生產能囊括七成營業額的產品組合。這會用到統計的次數分配表和直方圖,此種分析法也稱為ABC分析法。

2.寫出兩種文案,分別廣告一段時間看看成效如何。

問題2要比較廣告成效,最好的方法是用統計的隨機對照實驗,讓兩種廣告隨機出現,一段時間後,觀察哪種廣告的效果比較好,再大範圍運用效果比較好的廣告。

3.抽查幾個麵包,秤秤看重量差距有沒有過大。

要解決問題3,你需要先知道麵包的平均重量,再對麵包進行抽樣,看看麵包的重量是否呈現常態分布的鐘型曲線?若是偏離曲線,就可能暗示麵包品管有問題。

培養從數據得到啟發的能力,評估決策與行動效益

做為一門蒐集、彙整、分析資料的科學,統計也是企業常用的分析工具。

電子商務網站亞馬遜(Amazon)能在你瀏覽時,推薦你「買了這本書的人也買了這些書」,用的是相關性分析;美國總統歐巴馬(Barack Obama)的競選團隊,知道哪個版面的網站能讓選民增加捐款金額,利用的是隨機對照實驗;市場調查能用少數人的意見推算出整個市場的看法,依據的是抽樣調查的原理。

達特茅斯學院教授查爾斯.惠倫(Charles Wheelan)在《聰明學統計的13又1/2堂課》一書中,列舉出學統計的目的,其中包括:

1.分析數據,將資料做出摘要;

2.做出更好的決定;

3.辨識出能提升做每一件事效果的模式;

4.評估政策、計畫與其他創新事項的效用。

聽起來是不是很熟悉?彙整數字做出決定、找出做事更有效的方法、評估計畫的效用,這些不就是經理人的工作嗎?

《統計學,最強的商業武器》作者西內啟更具體指出,統計學可以幫助商業人士思考以下3個問題:

1.哪個因素的變化能提高收益?

2.採取可引發這種變化的行動可行嗎?

3.若是可引發該變化的行動可行,其成本會高於所增加的收益嗎?

多摩大學經營資訊學系副教授豐田裕貴則認為,商務人士學習統計學,不只是培養從數據得到啟發的能力,更重要的是利用統計學的技巧評估數據,可以親自體驗「建立假說、檢驗、解釋結果、重新思考」的過程。

豐田解釋,在商場上,發現「結果」以及形成結果的「原因」之間的關係非常重要,這種在數字堆裡反覆驗證的過程,就是建立假說,是一項必須不斷練習操作才能提升的能力。而一旦純熟到了某個階段,擅長統計的人,就算不依靠數據分析,也能想得出好的假說。

大數據時代來臨,更需要解讀數據的能力

拜網路普及與科技進步之賜,大數據(Big Data)的時代來臨。

大數據的意思是,企業能蒐集到龐大的資料量,也有能力分析這些資料,統計身為彙整說明資料意義的科學,因而成為當紅的趨勢。因此,為了善加運用大數據,經理人更需要具備統計的素養。

大數據能夠做到什麼,可以從一個故事講起。有一天,百貨公司寄了一份嬰兒用品型錄給你未婚的女兒。你認為這是對你女兒的侮辱,所以怒氣沖沖地打電話到百貨公司客服部抱怨,請他們以後不要再做這種事了。你抱怨完,卻看到女兒興味盎然地翻著型錄,原來她已經懷孕了。

百貨公司比爸爸更早知道女兒懷孕的消息,不是黑色幽默,而是塔吉特(Target)百貨真實發生的事件。塔吉特怎麼知道顧客懷孕了?說穿了並不神奇,因為該公司設有準媽媽禮物登記處,讓準媽媽們登記自己想要的嬰兒禮物。由於這份清單等於確知已懷孕的顧客名單,塔吉特便依據名單上的消費紀錄,建立起懷孕婦女的購物模式(孕期會購買的商品清單),再用此模型比對其他客人的消費紀錄,找出消費形態類似的顧客,向她們行銷相關商品,達成「未卜先知」的結果。

運用這個方法,塔吉特多找出了30%的行銷對象,從降低行銷成本和提高行銷精準度的角度來看,都相當成功。

塔吉特所做的事,就是將大量數據(塔吉特所有消費紀錄)彙整成供決策者解讀的情報,增強了企業、組織的預測能力,而大數據背後的根本學問,正是統計。以這個例子來說,塔吉特能找出「懷孕」和「購物清單」關係,靠的是統計上的迴歸分析。

東京大學先端科學技術研究中心特任教授稻田修一說,企業要活用大數據,需要3種人才:第一是數據的IT專家;其二是分析數據的資料分析人員;其三是活用數據的經理人。

稻田強調,統計並不是分析數據就好了,從分析的結果推測該如何影響顧客的行為,並且將之擬定為具體的商業計畫,並據此行動才是關鍵。

從企業策略的角度來看,依據經營方針而指示研究數據,屬於管理工作;將分析的結果化為實際的行動,也屬於管理的範疇。經理人要決定該怎麼分析資料,也要有能力依據整理好的資料,改變行動。

改變之後,經理人可能會因為行動改變,再次改變資料分析的方式,形成使資料分析愈來愈精確的正向循環,這也正是統計管理的效用所在。


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