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在過去，企業(yè)常?；谒槠男畔?，或過分依賴已有的經(jīng)驗，因而難以做出有競爭力的戰(zhàn)略決策。然而，進(jìn)入數(shù)字化時代，我們每天接觸與處理的信息更加豐富，卻依舊不知該如何厘清其中的內(nèi)在邏輯。那么，企業(yè)在做決策時，究竟是該利用經(jīng)驗還是利用數(shù)據(jù)呢？

在近日舉辦的中歐DBA（工商管理博士）博學(xué)沙龍上，中歐戰(zhàn)略學(xué)及創(chuàng)業(yè)學(xué)助理教授郭薇對此發(fā)表洞見。在她看來，盡管依靠經(jīng)驗可以快速做出判斷，但人類的認(rèn)知偏差還是會對決策造成不同程度的影響，“企業(yè)依然需要通過數(shù)據(jù)的驅(qū)動，來做出更加理性與科學(xué)的決策。”

1

你的直覺與經(jīng)驗靠譜嗎？

現(xiàn)在很多企業(yè)在做報表的時候，都喜歡用很漂亮美觀的圖表。但如何把這些圖表中的數(shù)據(jù)抽絲剝繭，形成有價值的信息或知識，反而變得越來越難。

甚至我們會發(fā)現(xiàn)，有時候這些數(shù)據(jù)會變得很片面，且需要花費大量精力去消化。最后，很多企業(yè)還是重新回到起點，用直覺和經(jīng)驗來做出判斷。為什么會這樣？主要還是因為用這種方式有一個最大的好處，那就是快——對于企業(yè)來說，時間是最寶貴的。

比如，企業(yè)在做決策前，一般會進(jìn)行市場調(diào)研，他們先派人出去收集數(shù)據(jù)，之后再把這些數(shù)據(jù)整理出來做成圖表，這個過程所花費的時間和精力顯然是巨大的。但企業(yè)出于效率的考慮，需要做出快速的決定，因此很多情況下會直接采用直覺與經(jīng)驗。

當(dāng)然，憑借直覺與經(jīng)驗也有其自身的問題，即這種決策方式的不確定性很高。比如，一家企業(yè)無法判斷這些過往的經(jīng)驗在未來或新的場景中是否還適用。更重要的是，我們總是會有一些認(rèn)知偏差——高估了自己的判斷，而低估了事實原本的樣貌。

圖表來源：郭薇教授演講PPT

來看以下兩個問題，你們會如何選擇？

Q1

點擊空白處查看答案

字母K作為第一個字母出現(xiàn)還是作為第三個字母出現(xiàn)的概率大？

A：作為第一個字母出現(xiàn)的概率大；

B：作為第三個字母出現(xiàn)的概率大。

答案：B

Q2

點擊空白處查看答案

有600人身患致命疾病，現(xiàn)在有兩種治療方案，你會選擇哪一種：

方案A：有100%概率挽救200人的性命；

方案B：有33%的概率可以救600個人，但有66%的概率所有人都會死。

答案：或許他們根本沒有區(qū)別

A.200*100%=200

B.33%*600+0%*0=200

2

五種常見的認(rèn)知偏差

上述兩個問題，大家是否都答對了呢？實際上，我們在做決定的時候，可能會出現(xiàn)各種各樣的認(rèn)知偏差。只不過很多時候，我們不一定能意識到它們的存在。一般來說，我們常見的認(rèn)知偏差有以下幾種：

1

可利用性偏差（Availability heuristic）

指人們往往根據(jù)認(rèn)知上的易得性來判斷事件的可能性。由于人們記憶或知識的局限，往往會利用那些容易記起或自己熟悉的事進(jìn)行判斷。比如，你多次坐飛機都遇到了延誤，并經(jīng)常從朋友那里聽到相似的事，你很可能就會認(rèn)為國內(nèi)的飛機延誤率很高。但事實并不一定如此，我們還是要通過大量的數(shù)據(jù)收集，來看看整體的概率問題。

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可利用性層疊（Availability cascade）

指如果一件事越是經(jīng)常被公眾談?wù)摚湔鎸嵭跃捅徽J(rèn)為越高。比如，媒體中經(jīng)常會出現(xiàn)的惡性事件，其中有一些發(fā)生的概率其實很低，但經(jīng)過多家媒體的爭相報道，我們就會覺得這件事很嚴(yán)重，甚至幾乎每一天都在我們身邊發(fā)生。

3

錨定效應(yīng)（Anchoring effect）

指人們在對某人某事做出判斷時，易受第一印象或第一信息支配。一個很經(jīng)典的例子，一些賣場在出售貨品時，經(jīng)常會在真實價格上面劃掉原價（比如實際上賣8.7元的東西，價格牌上會劃掉“9塊9”的原價）。這就相當(dāng)于在消費者心中下了一個“錨”，讓人們認(rèn)為自己比原價買得便宜，購買的概率因此會高很多。

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知識的幻覺（Illusion of knowledge）

指人一旦知道了某件事，就沒辦法想象不知道的樣子，也很難體會到不知道的人的感受。心理學(xué)學(xué)者曾經(jīng)做過一個實驗，他們招募了一群喜歡看NBA的大學(xué)生，并將其分為兩組。A組得到了某球隊的命中率、勝負(fù)場等比賽數(shù)據(jù)，但他們并不知道球隊信息；B組則不僅得到了比賽數(shù)據(jù)，還獲得了球隊的名稱、歷史、球員關(guān)系等更為充分的信息。

那么問題來了，如果預(yù)測這支球隊的下一場表現(xiàn)，哪一組的預(yù)測會更準(zhǔn)呢？從結(jié)果來看，是獲取信息更少的A組。這是因為，A組獲得的信息僅僅是數(shù)據(jù)，相對客觀；而B組則額外獲得了其他信息，無法避免地加入了主觀且個人的情感，因而產(chǎn)生了“幻覺”。

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稟賦效應(yīng)（Endowment effect）

指當(dāng)個人一旦擁有某項物品，那么他對該物品價值的評價要比未擁有之前大大提高。也就是說，人們在決策過程中對于利害關(guān)系的權(quán)衡是不均衡的。比如，人們在出售自己的物品時，往往會索要過高的價格，這一點在房地產(chǎn)交易中體現(xiàn)得十分明顯。

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冰淇淋賣得越好，犯罪率越高？

既然人類擁有如此多的認(rèn)知偏差，僅僅依賴直覺與經(jīng)驗顯然無法做出理性的判斷。因此，企業(yè)依然應(yīng)該需要通過數(shù)據(jù)的驅(qū)動來進(jìn)行決策。數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策（Data Driven Decision-making，DDDM）是指根據(jù)實際數(shù)據(jù)而不是僅僅根據(jù)直覺或觀察做決策的過程。

根據(jù)經(jīng)濟學(xué)人智庫（Economist Intelligence Unit）的調(diào)查報告《Gut & Gigabytes：在決策制定中利用藝術(shù)和科學(xué)》顯示，有43%的全球高管承認(rèn)，那些擁有高度數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)，在過去兩年中決策制定的效率有顯著提升。據(jù)統(tǒng)計，高度數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)比一般企業(yè)在做出重大決策時效率可提高3倍。

那么，我們應(yīng)該怎么樣去分析數(shù)據(jù)，才能被稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策”呢？

首先，擁有了數(shù)據(jù)并不代表就可以進(jìn)行有效決策。我們還要搞清楚：1.發(fā)生了什么？正在發(fā)生什么？（現(xiàn)象）。2.為何發(fā)生？（原理原因）3.會不會再發(fā)生？4.什么情況下會再發(fā)生？（發(fā)生的充分必要條件）5.如果我做一些改變，它還會發(fā)生嗎？

比如，有數(shù)據(jù)表明，冰淇淋與犯罪率之間存在關(guān)聯(lián)：只要冰淇淋賣得好，犯罪率就高。但我們并不能得出，只要冰淇淋不賣、犯罪率就能降低的結(jié)論。因此，我們就要問：為什么會發(fā)生這樣的現(xiàn)象？是否存在一些社會學(xué)、心理學(xué)的理論依據(jù)？

接下來，我們要思考的是，在什么樣的情況下不會發(fā)生上述情況：若不賣冰淇淋，就沒有犯罪了嗎？這顯然是不可能的。二者只是關(guān)聯(lián)關(guān)系，并非因果關(guān)系，但它們都與同一個因素有關(guān)——天氣熱了。冰淇淋賣得好通常與氣溫升高有關(guān)；而犯罪率的增加也是如此，由于美國夏天白天較長，人們通?；丶逸^晚，并且常常開窗透氣，這就給了罪犯可乘之機。

可以看出，我們需要挖掘出數(shù)據(jù)背后的邏輯，找出二者發(fā)生關(guān)聯(lián)的充分必要條件。同時，我們還應(yīng)運用科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法：

1	描述性分析。即現(xiàn)象的數(shù)據(jù)表達(dá)。如銷售收入數(shù)據(jù)，圖表。
2	預(yù)測性分析。即歸納關(guān)鍵因子，之后建模測試。如回歸分析，監(jiān)督和非監(jiān)督機器學(xué)習(xí)。
3	診斷性分析。即優(yōu)化工具，模擬分析，決策方案分析。

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在谷歌，經(jīng)理人該被移除嗎？

接下來，我們從具體的商業(yè)案例，來看看上述理論是如何與商業(yè)實踐相結(jié)合的。

眾所周知，谷歌是“一家由工程師、為工程師而創(chuàng)立的公司”，兩位創(chuàng)始人拉里·佩奇、謝爾蓋·布林本身也是工程師出身。因此，組織內(nèi)部常常有人對經(jīng)理人的整體重要性和貢獻(xiàn)存在質(zhì)疑：經(jīng)理人的存在對谷歌是否必要？

于是，谷歌在2002年進(jìn)行了一場實驗，他們嘗試移除公司所有的經(jīng)理人，并用完全扁平化的管理，看看這樣企業(yè)是否會變得更好。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在沒有職業(yè)經(jīng)理人管理的情況下，整個公司陷入了一片混亂。

為什么會出現(xiàn)這樣的局面？主要是因為工程師偏好解決問題，但卻不喜歡做項目管理，他們只要攻克了自己的難題就萬事大吉。結(jié)果是，在沒有經(jīng)理人來管理的情況下，工程師們只在各自的領(lǐng)域不停地鉆研，而整個公司就變成了一盤散沙。

通過這次實驗，谷歌得出了結(jié)論：經(jīng)理人的確重要。接下來，他們又做了另一個實驗：經(jīng)理人為什么重要？什么時候重要？

這次實驗采用的是雙盲定性訪談，即采訪者和被采訪者雙方均不知道彼此在做什么。也就是說，被采訪的經(jīng)理不知道自己做得是好是壞，采訪者也不清楚前者做得是好是壞。在這種情況下，采訪者會問經(jīng)理平時都做些什么、每一步如何去做等問題。結(jié)果，谷歌將收集起來的素材整理出來，形成了好經(jīng)理應(yīng)該具備的八種行為（見下圖）。

郭薇教授演講PPT

對于谷歌來說，好經(jīng)理首先應(yīng)是一位好教練。經(jīng)理不能只是發(fā)號施令，他需要幫助員工成長；其次，經(jīng)理還要重授權(quán)，不能每天只盯著細(xì)節(jié)、盯著流程的每一步。此外，經(jīng)理還要真心關(guān)心團隊成員，善于溝通和聆聽，給他們提供職業(yè)發(fā)展的建議和支持等等。

從谷歌的案例可以看出，數(shù)據(jù)是如何驅(qū)動一家全球知名企業(yè)進(jìn)行決策的。我們也可以根據(jù)上述這些方法來進(jìn)行決策，看看我們的企業(yè)是否需要做出必要的調(diào)整。

數(shù)據(jù)分析五部曲

1	把商業(yè)問題轉(zhuǎn)化成分析問題
2	收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
3	建立對數(shù)據(jù)的直觀認(rèn)識
4	分析數(shù)據(jù)，解釋結(jié)果
5	用你的分析來對商業(yè)問題提出解決方案

本文內(nèi)容由郭薇教授在中歐DBA博學(xué)沙龍上的演講整理而成。文中創(chuàng)意圖片已獲海洛圖庫授權(quán)，如需轉(zhuǎn)載使用，請聯(lián)系其授權(quán)。

編輯 | 李瓊

你更傾向用數(shù)據(jù)還是經(jīng)驗來做決策呢？歡迎文末留言。

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