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檢視分析In 直覺判斷Out 商業檢視分析法讓紅海變藍海

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  1997年,這位自稱為電影宅男的30來歲年輕人,向影音出租店百視達(Blockbuster)租了「阿波羅13」(Apollo13),結果逾期歸還被罰了40美元。荷包大失血的經驗讓他靈機一動:百視達為什麼不能跟健身俱樂部一樣,消費者每個月只要繳一筆固定費用就可以隨意使用?瑞德.哈斯丁(Reed Hastings)因此投資了7億5千萬美元,成立Netflix,成為「新經濟」(New Economy)中的一員。實在很蠢,對不對?百視達畢竟每年營收高達30多億美元,擁有全球好幾千家據點,而且他們還不是唯一的競爭對手。人們真的想要上網租電影,等著郵政服務(到了1990年代末期,愈來愈多人把他們稱為「蝸牛郵件」(Snail Mail))把片子送來,看完之後還得把片子放到郵筒寄還?網路公司雖然有一套「商業模式」和行銷策略,但卻沒有顧客;想必也會走上這條老路。事實卻跌破專家眼鏡。Netflix於1999年營收達5百萬美元,並且一路成長到2006年時,已高達10億美元,他們的成功歸功於「分析競爭者」(Analytical Competitor)。

數據管理創造差異化

  Netflix善用數學與統計以及數據管理(Data management),創造差異化優勢。首先,他們針對2個攸關顧客行為與購買模式,深入分析。

  第一個層面是推薦影片的「Cinematch」引擎,這是一種以運算法為基礎的專屬軟體(Proprietary)。Netflix,界定電影群聚(Clusters),將顧客對影片的排行和電影群聚進行連結,每秒鐘評估數千筆的排行,並融合網路行為的影響要素,讓顧客享有個人化的網頁;再者,為了讓系統發揮更強大功能,Netflix也成立一筆高達1百萬美元的獎金,業界的計量分析師(Quantitative Analyst)能改善Cinematch運算法10%以上,便能順利得到這筆獎金。

  第二層面是Netflix會分析顧客對影片的選擇、看過影片之後的意見,在分析過10億筆顧客對影片的好惡之後,進而根據顧客的品味和公司庫存狀況提供最適合的選片建議。他們所推薦的影片不但符合顧客的偏好,而且不會太過熱門。

  換句話說,Netflix主要的領域在於「長尾」(Long Tail)正常曲線上,不屬於熱門產品和服務的部分。靠著精確的分析,Netflix輕易判斷DVD影片的合理經銷費用。例如:在收購紀錄一群住在里約熱內盧(Rio de Janerio)貧民窟的音樂家「貧民嘻哈王」( Favela Rising)這部影片的經銷權時,Netflix的主管立即很清楚知道,曾有1百萬名顧客在2003年的租過另一部同性質的電影「天主之城」(City of God)(電影內容描述里約熱內盧的貧民窟);另外一部以印度貧民窟生活為背景的紀錄片「小小攝影師的異想世界」(Born into brothels),也有50萬名顧客點選;同時租過這2部DVD的顧客多達2 5 萬名。所以,採購人員覺得可以支付25萬名的租金,如果實際租用的顧客人數超過這個數字,「貧民嘻哈王」的製作人和Netflix都可獲利。

  Netflix和大多數具備分析競爭力的業者一樣,也充滿著濃厚的分析文化,並對公司業務積極進行「測試和學習」(Test and learn)。該公司的產品長亨特(Neil Hunt)表示,從產品管理乃至於工程小組,都是秉持計量測試的文化。通常同時進行好幾百種實驗,以了解消費者的體驗。

  譬如:目前正在測試的「Netflix試映室」(Netflix Screening Room),讓顧客觀賞他們尚未看過的電影預告片。將預告片分為4種不同的版本,分別安排2萬名訂戶觀賞,並由控制小組(他們完全不會進入試映室)衡量觀眾觀賞影片的時間、看完影片的比率、增加幾部要排隊等候的影片、以及他們最後租看的影片評價有何影響等要素。

  從初步的數據看來,情況相當樂觀。此外,他們在物流上設計出,免費寄送影片給6百多萬名顧客,且免費收回顧客歸還的DVD,顧客可以有空時才看租來的片子,沒有所謂的延遲費用,顧客歸還DVD時還可以順便選擇下次要租的影片。

商業檢視分析法正夯

  Netflix也採行一種叫做「節流」(Throttling)的做法,根據是否為常客來安排寄送影片的先後,不常上門的顧客會比較早拿到影片。這種策略雖然經過精心分析,但爭議性卻相當高。之所以如此做考量重點為:第一,由於免費提供運送服務,且收取固定費用,所以不常上門租影片的顧客反而利潤是最高,Netflix極力討好他們。經常租用影片的顧客可能覺得這樣不公平,但這樣才能以最符合經濟效益的方式寄送影片。

  Netflix因為曾於廣告中宣稱大多數影片都可在一天之內出貨而遭到群體訴訟(Class Action),這場官司最近才以和解落幕。

  Netflix為電影這樣一個高度藝術性的產業引入科學的精神。《商業週刊》(Business Week)指出:「Netflix以數據做出一般決策主管得靠直覺才能做出的決策。平均來說,用戶會對2百部影片進行評分;公司會分析消費者租用影片的歷史、和對影片的評價來預期他們會喜歡些什麼……『這就如同電影業界的「金錢球」(Moneyball)。』Netflix透過各種計量與計質方式進行測試,其中包括:初步評估(Primary Surveys)、網站用戶測試、概念開發與測試、廣告測試、資料採礦(Data Mining)、品牌意識研究、訂戶滿意度調查、通路分析、行銷組合最適化、區塊研究、以及行銷元素有效度,憑著分析導向策略締造可觀的成長,讓顧客死忠的跟著他們。

  執行長哈斯丁表示:「星巴克的服務人員為顧客奉上拿鐵時,總是面帶熱誠的微笑;如果說這是他們成功的祕訣,那麼,我們配合個別消費者品味的網頁則是我們的成功利器。」

Netflix雖然看起來是獨一無二的,但其實愈來愈多企業和組織都已體認到商業檢視分析法的發展潛力,例如:賭博產業的哈拉斯娛樂、奧克蘭運動家隊,亞馬遜(Amazon.com)、雅虎(Yahoo!)、以及Google等,甚至是瑪氏以及寶鹼(P&G)。

檢視分析取代直覺判斷

  「檢視分析」是指大量運用數據、統計與計量分析、解釋模型與預期模型、以及以事實為本的管理方式,作為決策和行動的依據。檢視分析是所謂的「商業智慧」( Business Intelligence)(這是透過數據了解、分析企業績效的技術和流程)的分支。商業智慧包括:數據的取得、申報、以及分析,分別處理企業之商業活動中不同的問題。而「檢視分析」所能解答的問題則屬於比較高價值、而且較為預防式(Proactive)的部分。

  在全球競爭的環境裡,地理優勢已不再重要,保護性的措施也早就沒有了,專屬技術沒有多久就為人所模仿,而且產品或服務要想獲得突破性的創新,似乎也不容易達到。這樣下來,企業唯有達到最高的效率和效能,並做出最明智的商業決策,才能在競爭對手之中出類拔萃。

  分析競爭者會將商業流程和關鍵決策的價值,發揮到淋漓盡致的地步。「分析競爭者」,則是以本身一種或多種獨特能力作為決策依據,並大量運用數據、統計以及計量分析,根據事實做出決策以捍衛本身所選的獨特能力。檢視分析本身不會構成策略,但如果業者藉著檢視分析最適化本身獨特能力,那絕對是一種策略。

  另一方面,有些產業會比較容易進行檢視分析。如果你們的公司能提供許多交易的數據譬如:金融服務、旅遊、以及運輸或賭博,那麼以檢視分析來作為競爭基礎是理所當然的策略;如果你們公司賴以建立商業模式的基礎要素很難衡量,譬如:時尚產業的風格或高級主管獵人頭產業的人脈。儘管如此,我們幾乎每天都會發現到,原本靠著直覺做決策的企業開始重視分析的工作。分析之後做出決策應該會比直覺正確得多。「知道」(至少在可得的數據和分析範圍之內)總比「相信」、「以為」或是「覺得」好得多;而且以檢視分析法作為決策基礎,對於大多數企業都有好處。

  適合以檢視分析法來做決策的領域不斷擴大;隨著數據的累積和檢視分析法的精確度提升,以往可以直覺做出決定的領域再也不能如此。

  好比說,現在有些執行主管依然以為併購案這類重大的決定只需直覺判斷即可。頂尖企業已開始對這類決策進行深度的檢視分析。寶鹼在收購吉列(Gillette)之前便採取各種分析技術,深入了解物流、供應鏈、股價影響因素以及人力資源等領域。事實上,幾乎每家公司對檢視分析的用途都會增加,這是大勢所趨。分析競爭就像是軍備競賽一樣,得不斷開發新的衡量指標、運算法和決策方式。全心擁抱分析競爭力的企業,會按部就班地消除流程和商業模式當中得仰賴「臆測」的部分。

分析競爭者必須在公司各個層面進行實驗,從中汲取經驗,企業員工必須普遍具備分析能力,而不是把持在少數具備計量分析專長的「火箭科學家」,公司才能秉持計量分析有效做出決策。

檢視分析平台4大支柱

  在我們研究過的企業當中,我們發現檢視分析程度最精密、最成功的業者具備以下4個主要特質:

  1.企業以檢視分析支援某種策略性、獨特的能力。

  2.企業對於檢視分析的方式和管理都是全面性的。

  3.資深主管承諾採用檢視分析。

  4.企業對分析競爭策略投入相當大的賭注。

  我們發現,凡是積極採用檢視分析的企業都具備以上這些特質。2005年年底我們針對371家中大型企業進行一項全球性的意見調查(受訪者包括:IT業界的執行主管、或熟悉公司本身IT應用程式的執行主管)。

  問卷中有個問題是請他們評估所屬企業的分析能力。10%的受訪者描述為:「分析能力為公司策略的重要元素」。真正分析競爭者具備全部的特質,但競爭力較低的企業則可能頂多只有一、兩項。

  企業若要全面採行檢視分析,公司文能帶動公司進行這樣全面性的變化。4項要素對於分析競爭的重要性不相上下而且並非彼此獨立。如果有資深執行主管支持,公司根據本身由檢視分析主導的獨特能力擬定策略,那麼很可能會採取全面性的措施,而他們希望從檢視分析獲得的成果也會反映在公司的策略導向上。

  所以,我們將這4項要素視為支持檢視分析平台的4大支柱。

  如果其中有一個支柱倒台,其他3 個會很難支撐。我們為分析競爭力界定了5個階段,更列舉每一個階段的主要特徵。就跟軟體開發著名的「能力成熟度模型」(Capability Maturity Model)一樣,我們可從中看出企業發展的程度,從幾乎沒有分析競爭力乃至於具備高度的分析競爭力。

  如果企業位於第5階段,那麼表示他們已具備成熟的分析競爭力,分析活動顯然是為了支援獨特能力,他們所採取的策略是公司全面性的,執行主管充滿熱情和衝勁,而且他們的分析計畫更具備宏偉的目標。

  像Google、哈拉斯娛樂、亞馬遜、第一資本、進步保險、Netflix、威名百貨以及雅虎等企業都是屬於最佳典範。

11種錦囊妙計交叉運用

  檢視分析法可應用在許多商業流程,提升公司的競爭力。企業面臨的挑戰不單單是為商業分析找到內部的用途而已,還得找出具備明確策略性和競爭優勢的領域。譬如:財務或營運相關的計分卡每家公司都能採用,可是,要怎樣才能藉此創造策略性的獨特能力?顧客相關的應用從本質上來說,應該具備較高的策略性;內部應用則得針對這些策略努力,才能發揮影響力,進而提升財務或營運績效,而且可以衡量指標評估改善的程度。「檢視分析於內部流程常見的用途」之中,我們列舉一些常見的應用方式。

  1 . 作業成本制(Activity-based Costing, ABC):

  第一步就是為顧客、流程或經銷通路之類的領域正確分配成本,將作業、原料、資源以及產品零件納入考量,進而根據成本以及產能需求的預期進行最適化。

  2.貝氏分析(Bayesian Inference):

  應用於營收的預測,這是在觀察資料之前和之後,對於假設信賴度的數值估計。

  3.生物模擬(Biosimulation):

  製藥業電腦篩選的新藥與檢驗試劑研發方法。以數學以及/或是法則為細胞或其他生物對化學物質等干擾的反應建立模型,進而操縱生物參數。

  4 . 組合最佳化(Combinatorial Optimization):

  當某些要素或全部要素(譬如:相當的人數)的價值必須整合(因為「人」這個要素是無法分割的),而且可能有許多不同的組合方式時,這種方式可將有限資源有效率地進行配置,為具體目標找到最理想的解決方案。

  5.限制分析(Constraint Analysis):

  應用於產品配置。以一或多項限制滿意運算法則(Constraint satisfaction algorithms)找出可行解決方案;內建法則或程序限制可特定配置方式找到解決方案,並以一或多項限制滿意運算法則設計問題。

  6.實驗設計(Experimental Design):

  應用於網站分析。以最簡單的實驗型態來說,參與者隨機分為兩個相等的小組。其中一組(計畫或治療小組)進行計畫,另一個小組則否。如果計畫結果的變數產生統計上顯著的差異性,那麼就是具備假設性的效果。

  7.未來價值分析(Future Value Analysis):

  將市值分解為目前價值(目前貨幣報酬外推法)以及未來價值、或未來成長的預估。

  8.蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation):

  應用於研發專案的評估。這種電腦化的技術是以數學模型對假設事件進行多項試驗,以評估某些特定結果的可能性或風險;並和事前界定的機率分布情形進行比較。

  9.複迴歸分析法(Multiple Regression Analysis):

  判斷非財務要素對財務績效的影響)。這種統計技巧可判斷多項獨立自變數(Independent variable)對某個應變數(Dependent Variable)的影響。

  9.神經網路分析(Neural Network Analysis):

  預測疾病的形成。這是模仿大腦運作和結構所設計的系統,要以大型資料庫一直訓練到可以分辨各種投入要素的等級才行。

  通常來說,神經網路起初是靠著大量資料和法則「訓練而成」,譬如:祖父比父親的年紀大,這樣的法則可以說明數據之間的關係。

  10.文本分析(Textual Analysis):

  對於線上文字之特定名詞、短句以及文件進行分析,以了解出現的頻率、語意學上的關係(Semantic Relationship)和相對的重要性。

  11.收益分析(Yield Analysis):

  應用於半導體製造業。採用基本的統計方法(平均值、中位數、標準差等),以了解收益數量和品質,並佐以比較,通常有視覺輔助工具展現其中的差異。

精通分析藝術績效亮麗

  我們先從財務方面的應用談起,因為這和財務績效顯然具有最直接的關係。資訊科技產業充滿不確定性。產品和顧客期望變化過於快速,而且申報期末的銷售量也可能出現不成比例的變化。惠普便覺得在這樣的環境中,很難做出正確的營收預估,2001年某季,他們對於營收成長的預估值錯到離譜的地步,錯誤率高達12%。惠普的執行主管派出惠普實驗室(HP Labs)專研數據的研究人員,要他們為公司建立較正確的營收預估。

  研究人員採用貝氏分析法預測每月和每季的營收。經過數次調整之後,這種運算法則對營收的預測較以前那種直接的預測方式要準確的多。惠普將這種新的運算法納入公司的績效申報儀表板(Dashboard);當時的執行長威曼(Bob Wayman)指出:「終於有套準確的預測預算法則,可以讓人放心了;這套新的模型簡單、明確,而且更為精確有系統。」「檢視分析法」同樣也可應用在製造品質的評估上。

  譬如:本田(Honda)向來以其汽車產品的品質而聞名於世。該公司的製造品質部門絕對有專精分析的人才。不過,公司並不會只靠這個部門來找出品質可能出問題的地方。本田成立一項「及早預警」(Early Warning)的分析計畫,可從保證服務紀錄當中找出品質可能出現的問題。這些紀錄都是經銷商傳給本田的,其中有關品質問題及非關鍵字(Free Text)的資料已經分門別類。另外有些資料則是技術人員致電給總部各領域專家、以及顧客打電話給客戶服務中心的電話紀錄。本田主要是希望公司總部能及早掌握、處理經銷商或顧客發現的嚴重問題。分析師因此設立一套系統,從各地傳來的文字資料當中進行資料採礦。頭一次出現的字(尤其是「火」這類可能意味重大問題的字),以及出現次數超過預期的字,系統都會發出警訊,以便分析師仔細檢查。

  檢視分析在製造部門的應用還有一大重點,那就是找對生產的工具,確保這是市場要的產品,稱為「配置的問題」(Configuration Problem)。就跟先前介紹過的幾種問題一樣,配置問題同樣是橫跨葉務、製造等部門的疆界,而且通常還牽涉到供應鏈、財務,甚至公司的人力資源流程。所以光從「配置」的定義來看,要想靠著「配置」的力量在競爭對手之中勝出,公司全體員工都得投身其中才行。「配置」是分析性極高的活動,其中包括:預測顧客想要買些什麼的模型、以及成品裡頭哪些零件該配哪些零件的複雜分析。哪些企業會以配置分析作為競爭基礎?美國和歐洲各大汽車製造商在這方面向來很弱。

  許多汽車業者認為,汽車的生產如一開始就照著顧客要求的規格去做,會耗費太多的時間(至少在日本以外的業者是這麼認為;這種量身打造的生產方式在日本倒是相當常見),因此會先預測顧客想要哪種車款和規格,生產打造之後再將成品運到經銷商那裡。

  可是他們生產的車款和規格組合往往不合顧客的需求,結果經銷商得在促銷或出清車款期間大打折扣以提升買氣。消費者需求和成品間的落差,也正是福特(Fords)汽車和通用(GM)汽車面臨的重大問題之一。

企業分析力=競爭優勢

  福特過去的生產重心是以工廠產能為重,產出之後才開始擔心銷售的問題;現在公司的重心轉移,開始重視如何平衡市場供需的情形。在這項改革行動中,他們採用配置軟體以保持各種方案和零件的規格,以便減少生產瑕疵的數量,及進一步加強經銷商訂單和生產排程之間的配合。福特和其經銷商組成一種名為「Ford Direct」的合作關係,透過FordDirect.com網站讓顧客可以瀏覽經銷商庫存,並根據庫存情形設計自己想要的車款;接著網站會提供顧客報價,經銷商也採FordDirect軟體追蹤顧客資料,並衡量廣告的成效。福特汽車雖然尚未精通配置競爭力的藝術,但顯然正朝著這個方向邁進。

  網路公司的「營運」重心在於吸引顧客造訪網站,所以得提供有吸引力的基本服務。成功的線上業者以檢視分析法測試過網站的幾乎每個層面之後,才會全面執行。就以Google為例,顧客之所以造訪他們的網站,就是為了使用他們的搜尋功能。Google對其搜尋引擎進行相當周詳的測試與分析,並分析過各種有關營運與顧客的數據,以改善搜尋引擎的關聯性、即時性、以及用戶體驗。

  Google更開發出許多專屬的衡量指標,其中大多是自動收集各種資訊,以了解搜尋結果的關聯性,譬如:外國搜尋結果的比例、用戶進入擷取清單的程度、每個搜尋結果都會點入的用戶佔多少比例、搜尋延遲(Latency)或即時性的衡量指標。不過Google對其搜尋流程也採用人為的判斷,甚至觀察(在Google公司總部以及用戶家中)個別用戶於網站上進行個別搜尋的情形。他們採用的技術當中,有一項是眼球追蹤技術(Eye Tracking),可以建立「熱圖」(Heat Maps)顯示網頁裡頭哪些部分最受矚目。

  Google經過大量的實驗之後,才會對搜尋網站進行調整,在推出新的功能時,其一定要進行大量的實驗。經過多年的經驗累積,他們對於哪些可以奏效、哪些則否,已經相當了解。Google採取的檢視分析法就跟其他企業一樣的嚴密,而且他們這種業務本質也會產生大量的數據以供分析之用。在許多好萊塢的電影裡,任何人只要有台筆記型電腦、知道少數幾個密碼(如果是熟練的駭客,通常只要幾秒鐘的時間就能破解),便能取得無窮無盡的數據。這也難怪電影觀眾會有這樣的印象,覺得大批資料的掌握和分析工作已克服技術上的困難。具備分析競爭力的企業雖然尚未完全解決這方面的問題,但比起其他競爭對手卻要好的多。

  凡認真追求分析競爭力的企業,幕後都有IT部門的積極投入。譬如,為公司掌握專屬資料,或將專屬分析納入商業流程中,從而建立以及維繫公司的競爭優勢。


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