精準预测的技术!没有预测数字,怎么有效决策
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整理‧撰文/谢明彧
「你觉得这次新推出的商品,可以有多少?」经理在月会上问到。
「还没上市,不知道⋯⋯」负责的小主管一阵迷糊,觉得经理这个问题有点难回答。
「好,那我问你,市面上同类型的商品,ABC多可以卖到多少?」经理追问。
「根据过往通路的回报,一档ABC多大概两万件。我觉得有点难 」小主管答。
「那你觉得『ABC少』可以卖多少?」
「至少我自己一定会去买一件(笑)。就算只动员亲友团,也应该可以卖出200件。」
「好,那我们可以说,新商品ABC少可以卖200件,ABC多可能卖到两万件。不过这个範围还是太大了,以你的砖业评估,比起市场上的同类型商品,我们的产品ABC少大概会有多少?」
「这样比起来的话,我觉得2000件应该是基本盘。」
「如果加上广告、促销、体验、座谈等等行销资源,可以增加到多少?」
「如果能请到名人与举办活动,然后找其他厂商搭配做赠品,应该可以冲到6000件。」
「你这不就是预测了吗!ABC少可卖2000件,努力一点可以到6000件,取中间值,4000件应该是一个合理数字?」
「是的,应该是这样。」
「好,那就以销售量4000为基準,开始规画製作成本、通路费用、行销预算。」经理为今天月会做出结论。
提稿决策品质的基础:快速釐清问题,做出精準预测
这段故事,是城邦出版集团执行长何飞鹏的亲身经历。他说,当主管要求部属「预估」时,其实并不是要对方说出一个像是「这本书会卖出2031本」的ABC答案,只是在做决策时,「一定要能提出一个有逻辑、有道理的推算数字,才不会变成乱猜!」
何飞鹏强调,不管是评估市场、预测、控制成本、拟定行销计画,「没有预测数字,就没办法有效做决策」。也因此,如何从看似没有正确答案的问题中,找出问题的边界、限缩思考範畴,快速做出有所依据的「精準预测」,是经理人必备的数字素养,更是正确决策的基础。
找出推论公式,比算出ABC数字更重要
既然不是要提出ABC无误的答案,为什么多数人碰到「你预估这件新商品会卖多少?」这种问题时,可能连猜都不敢猜,就直接说自己不知道;甚至往往脑筋瞬间一片空白,无从回答起。
原因在于,我们常会陷入「标準答案」的心理陷阱,觉得没凭没据说出的答案一定是「错的」。再加上脑海里对于「如何快速又合理地推算出可能答案」这件事,既没概念、也不懂方法,于是乾脆闭嘴。
对于自己不知道答案,或还没有答案的问题,就真的无法回答了吗?
应用资讯经济学(AIE,applied information economics)发明人道格拉斯‧哈伯德(Douglas Hubbard)在《如何衡量万事万物》一书中指出,「万事万物都是可以衡量的」,就算是那些被大家视为毫无头绪、看不见、摸不着、甚至难以评估的事物,「总是可以用相对简单的方法予以量化」。
哈伯德解释,所谓相对简单的方法,就是可以试着从已经确知的少数事实中,设法找出进一步资讯,进而推估出可能的答案,这也正是精準预测的基本原理。换句话说,不要只在意、害怕「你不知道什么」,转而把焦点放在「我确实知道些什么」,接着再设法透过这些资讯,降低问题的不确定性,约略估计出一个还算可信的数字。
如何估计:芝加哥市内有多少位钢琴调音师?
看看诺贝尔物理奖得主恩里科‧费米(Enrico Fermi)怎么在课堂上带着学生,一步步解答出「芝加哥市内有多少位钢琴调音师」这个问题。又,如果把芝加哥市换成台北市,你会如何回答?
学生们一开始的反应,可能就跟你我一样,都说不知道。费米的做法,就是要学生从已知的资讯着手:当时芝加哥市的人口数、每个家庭平均成员数、需要定期调音的家庭比例、多久需要调音一次、每位调音师一天能调几架钢琴,以及调音师一年大约工作多少天。
根据这些资料,展开了以下算式:
芝加哥调音师人数=(人口数/每户平均人数)╳平均每年调音次数 (每名调音师每天可调的钢琴架数╳一年的工作天数)
视选择的数值而定,学生们的答案落在20人~200人之间,ABC常落在50人左右。事后拿这个数字与当时职业公会取得的名单对照,答案也真的相去不远。
模糊又无形的问题,也找得出「量化」指标
当然,你也可以透过缜密的市场调查、统计分析,得到精準无误的答案。就像上述故事,学生可以去职业公会要资料,甚至踏遍全芝加哥做普查。
不过,「要做出有效的预估,并不用将『困难的方法』预设为『ABC的方法』。」哈伯德说,多数时候,经理人的时间与资源都有限,只能在充满不确定性的情境下做决策,不可能、也不允许慢慢地研究、调查、找顾问。但透过简单的方法,找出合理的算式,「虽然结果不一定正确,但是对比起一开始常有的『甚至不知道从何猜起』的毫无头绪,这就是个非常大的进展。」
哈伯德将这个过程称之为「釐清连锁」(clarification chain),也就是将一个原本认为难以预估、无形的事物,逐步拆解成为算式,变成为可以衡量的有形数量。而且只要针对算式中的几个变数求证,马上就能修正结果,让答案更趋正确。
或许你又要说,「看到拆解好的算式,我当然就知道要找哪些关键资讯,问题在于我拆不出算式啊!」《分析预测时代》作者艾瑞克‧席格(Eric Siegel)表示,其实拆解没有ABC标準答案,只需清楚知道你「要预测什么」「要做什么用」,就能知道需要掌握哪些变因。
假设开头提到的小主管要推出的是《韩系彩妆教学》,ABC步就是「详细描绘目标读者样貌」,例如「年轻女性」「会化妆」「哈韩」 ,然后列成「台湾总人口x女性比例x18~38岁比例x有买书习惯者比例x有化妆习惯者比例x韩系爱好者比例」,其中总人口、女性比例、年龄比例搜寻就能查到,而会买书、会化妆和哈韩者比率也可以从周边朋友取样简易推算,就能推算潜在买者总数。
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