2022年8月29日 星期一

失控的數據

失控的數據:數字管理的誤用與濫用,如何影響我們的生活與工作,甚至引發災難

- 能夠被精確衡量的東西大大掩蓋了真正重要的東西。
- 「訓練」與「教育」的不同,在於「訓練」是要讓人能夠生產與生存,
「教育」則是讓生存具有意義。
- 能夠被評量的項目都是最容易評量的項目。
- 當指標變成評量的標準時,那些無法呈現出短期效益的計劃就會遭到捨棄。
- 因那些可以評量出績效的工作而獲得獎勵的員工,就不會多花力氣在其它的工作上。
結果就是,指標這個方法取代了公司的目標,然而這個方法原本應該是要協助完成目標的。
- 重視短期目標的代價,就是犧牲了對長期發展的考量。

2022年7月20日 星期三

創新的用途理論:掌握消費者選擇,創新不必碰運氣

創新的用途理論:掌握消費者選擇,創新不必碰運氣
Clayton M. Christensen

- 作者強調了解顧客消費「情境」的重要性,產品創新應該從找出顧客消費的「因果」為最終目標,
而不只是把顧客去個性化、當作一個數據分析的群體,從中找出冰冷且沒有脈絡的相關性。
本書提供了一個思考的架構和工具,協助企業主和創新者發掘顧客的用途和脈絡。
- 本書呼應了設計思考的核心和最近興起的「小數據」的主張,以人和同理心為本,去發掘顧客真正想要達到的進展是什麼?以及他們是被置於什麼樣的情境之下?想要完成手上什麼樣的任務?
這些問題無法透過大數據來回答,大數據或許能回答功能面的問題,但是社會面和情感面的問題是更為深層、需要人的脈絡為主體、而非以產品為主體來進行挖掘的
克里斯汀生認為談到產品創新,這三個構面缺一不可,著重社會面情感面的產品,也更能創造持久的價值和更高的競爭門檻。
- 「消費者洞察」(customer insight):當了解消費者的效用後,就要思索;有沒有更好的方法,來達到顧客要的效用?這「更好的方法」就是「創新」從這個方法導出的創新,作者認為可以增加創新產品的成功率。這和現在很流行的設計思考(design thinking)類似,目的也是透過社會學和心理學的研究方法,洞察消費者真正的需要。從而界定產品的定位和競爭對象。
- 根本的問題在於:公司累積的大量資料並未妥善處理,無法據此可靠地預測哪種概念可行。
那些資料只告訴你「這個顧客看起來跟那個顧客很像」、「這個產品和那個產品有類似的功能」、
「這些人過去有相似的行為」或「六八%的顧客表示比較喜歡A版本,而不是B版本」。
但那些資料都沒有告訴你,為什麼顧客會做出那些選擇。

第一部 用途理論
第1章 不能只有破壞性創新
- 「一體不適用」(one-size-fits-none)的產品,對任何顧客來說都派不上用場。

第2章 重點不是產品,而是顧客想要的進步
- 「情境」(circumstance)這個概念是內含在用途中的一部分。
用途的界定一定和特定的脈絡有關,這樣才能開發出成功的解決方案。
- 用途本來就很複雜多元,它不只有功能面的用途,還有社會面和情感面的用途。
很多創新往往把焦點集中在功能面或實務需求上,但消費者在社會面或情感面的需求可能遠遠超過功能面的需求。

第二部 用途理論的應用
第4章 發掘顧客要完成的任務
- 以下是發掘用途的方法:
  1. 從生活中尋找
  2. 從「尚未消費」中尋找機會
  3. 變通與勉強湊合的作法
  4. 探究沒人想做的事
  5. 不尋常的用途
第5章 聽出顧客沒透露的心聲
- 發掘任務只是第一步。你向顧客推銷的是進步,而不是商品。
為了開發出顧客真正想要雇用(而且一再雇用)的方案,你需要觀看用途的完整情境,
以及阻礙顧客雇用產品的障礙。

第三部 用途導向的組織
第7章 以用途為核心建構組織
- 一般來說,資源可以替代、可以買賣。產品往往可以輕易複製,
但公司為了提供用途而整合流程,可以營造出完美的體驗,從而變成一種競爭優勢。
- 用途理論不僅改善流程精進的方向,也會改變衡量成效的方式
它把關鍵的績效標準從「內部的財務績效指標」轉變成「外部的顧客效益指標」。
- 設計合適的衡量指標很難,但非常重要。
- 層疊謬誤(stack fallacy)是指工程師容易高估自己開發的技術,
但低估技術用來為顧客解決問題、獲得基部的指標。

第8章 解讀創新資料的謬誤
- 顧客想要的不是四分之一的鑽頭,他想要的是四分之一的洞。
- 顧客想要的不是產品,而是解決問題的方案。
彼得·杜拉克也曾經提出警告:顧客花錢買下的東西,通常不是顧客自以為賣出的東西。
- 研究常用來佐證資料,而不是用來促進富有想像力的洞見。

延伸閱讀:托馬斯·強森和羅伯·卡普蘭<轉捩點上的成本管理>
(Relevance Lost:The Rise and Fall of Management Accounting)

2022年7月11日 星期一

資料故事時代

 資料故事時代:大數據時代的未來,將由資料「說書人」定義!亞馬遜、微軟等企業巨擘都在用
說故事的技藝





打造吸睛的視覺場景


2022年6月28日 星期二

故事行銷聖經

故事行銷聖經:好萊塢編劇教父在反廣告時代最關鍵的指引
第一篇 行銷革命
- 資料與故事的差別在於:資料只列出發生的事件,故事卻解釋事件如何發生及為何發生;
資料藉由數量和頻率說明事實,故事則接露事實背後的因果關係。
故事將不相關的因素排除在外,專注於動態變化,
然後將事實主體重新架構,將事件連結成一段時間內發生的一連串因果關係。
- 廣告盲化(Banner Blindness)

第二篇 故事創作
- 故事設計的八個階段
第一階段:目標受眾。首要原則:意義深遠的情緒感染
第二階段:主題。首要原則:平衡
第三階段:引發事件。事件基本原則:失衡
-- 引發事件(inciting incident)是一個出乎意料的事件,讓核心人物的生活因此失衡,
為整個故事揭開序幕。核心價值的中立狀態突然向正面或負面扭轉。
無論如何,這個重大改變讓主角備受壓力。
第四階段:欲望對象。首要原則:未被滿足的需求
第五階段:第一個行動。首要原則:策略選擇
原則一:異質策略;原則二:規避風險
第六階段:第一個回應。首要原則:違反期望
第七階段:危機中的選擇。首要原則:頓悟
第八階段:高潮反映。首要原則:結局
第六章 Just Do It!號召行動的故事
- 創作目的導向型故事
第一階段:三個目標
步驟一:研究目標受眾
第二步驟:界定需求、慾望及問題
第三步驟:設計目標行動

第二階段:主題
步驟一:找出核心價值觀
步驟二:選擇主角

2-1.以資源為主的企業
--在這種情況下,企業對企業的行銷就會以企業作為故事主角,講述自身的故事。
2-2.以產品為主的企業
--這類企業的行銷故事通常以產品作為核心角色,搭配擬人化的聲音、個性或人格。
2-3.以服務為主的企業
--這類型的行銷活動習慣將這些傳業人員塑造為幫手,而非英雄,而客戶則被塑造為主角
第三階段:引發事件
第四階段:慾望對象
第五階段:第一個行動
第六階段:第一個回應
第七階段:危機中的選擇
第八階段:高潮反應

第三篇 讓故事奏效

- 想知道故事對提高品牌親合度的影響力,就必須關注三個關鍵指標:
自然觸及受眾構成,以及參與度
- 如果你直接向消費者推銷產品或服務(B2C),一樣可以使用上述三個指標來衡量是否成功:
觸及率(受眾規模)
受眾構成(真正觀看內容的受眾),以及
參與度(受眾花在內容上的時間、回訪率和在社群媒體的分享率)

2022年5月14日 星期六

瘋潮行銷

瘋潮行銷:華頓商學院最熱門的一堂行銷課!
Jonah Berger
社會流行 social epidemic
社會影響力 social influence
感染力六大原則 STEPPS
原則一 社交身價 Social Currency
 - 內在獎勵intrinsically rewarding
 - 讓人們在聊起你的產品、創意或理念時,可以提升他們的形象:
 (1)找出產品、創意或理念的內在不可思議
 (2)運用遊戲機制
 (3)讓人覺得自己是內行人
原則二 觸發物Triggers
 - 即時性口碑VS持續性口碑
原則三 情緒Emotion
原則四 曝光Public
  - 創造行為痕跡 behavior residue
 - 社會認同 social proof
 - 從眾心理herd mentality
原則五 實用價值Practical Value
- 如果說社交身價關係著資訊發送者和他們的面子,那麼實用價值多半為的是資訊接收者。
實用價值是為了幫助別人節省時間或金錢,抑或讓他們能體驗美好事物。
當然,分享具實用價值的資訊對分享者也有一些好處,除了幫助別人感受良好,
也會讓人對分享者留下良好印象,稍微增進其社交身價。
 - 期望理論 prospect theory
 - 有感度遞減 diminishing sensitivity
原則六 故事Stories

2022年4月9日 星期六

因果經濟學:數據氾濫時代,不可或缺的商業教養

因果經濟學:數據氾濫時代,不可或缺的商業教養

- 掌握因果關係的五步驟
1.「原因」是什麼?
2.「結果」是什麼?
3.確認三項要點
   (1)是不是「純粹的巧合」?-- 偽關係
   (2)是否存在著「第三變數」?-- 是否存在同時影響原因、結果雙方的「第三變數」,
其專有名詞為「混淆因素」。會讓單純只有相關關係的事物,看起來彷彿具有因果關係。
   (3)是否存在著「反向因果關係」?
4.創造出反事實
- 為了證明因果關係的存在,必須試圖比較原因發生時、「事實」情況下的結果;
以及原因未發生時、「反事實」情況下的結果。
5.調整至具可比較性
若在兩個群組之間,人口、平均所得、對流行的敏銳度等可能會影響珠寶飾品營業額的所有特徵都相差無幾,兩個群組之間的唯一差異就是「有沒有刊登廣告」的話,我們就可以稱此兩群組具有「可比較性」。
- 所有方法的共同目標都是「創造出具可比較性的群組,並用近似值代入反事實」。

第三章 男性醫師是否比女性醫師更優秀? 
- 隨機對照試驗在證據等級上的可信度很高,但是要實際執行隨機對照試驗並不是件容易的事。
- 使用隨機對照實驗,收集而來的數據稱為「實驗數據」,
而像這樣從日常經濟活動的結果中得到的數據,則稱為「觀察數據」。
- 自然實驗:是指透過法律或制度的變更、自然災害等「外部衝擊」的影響,
自然地讓研究對象被分為受干預的群組(實驗組)與未受干預的群組(對照組),
研究者利用這樣的狀況,進而檢驗因果關係。

第四章 增設合法保育所,母親就能去上班嗎? 
- 模擬實驗的「準實驗」:
是利用觀察數據與統計方法,創造出與隨機對照試驗非常相似的狀態。
將介紹以下四種「統計方法」:
1.差異中之差異法
2.工具變數法
3.斷點回歸設計
4.配對法
-改良事前事後比較研究的「差異中之差異法」:和事前事後比較研究不同的是,
差異中之差異法必須具備充當反事實的「對照組」。
- 差異中之差異法:是在受干預的群組(實驗組)未受干預的群組(對照組)之中,
取出干預前後的結果差異、以及干預後實驗組和對照組的差異;再取上述兩項差異的差。
但是,這項方法必須滿足兩項先決條件才會有效。
第一項條件:是實驗組與對照組在干預前的「趨勢」結果必須相同
也就是「趨勢」必須具「可比較性」。
第二項條件:是在干預的時間點,實驗組與對照組之中並未個別出現其他可能會影響結果的變化。

第五章  看電視會降低孩子的學習力嗎?    
- 工具變數法:利用「只能透過影響原因、間接影響結果」的工具變數,
讓受到干預的群組(實驗組)與未受干預的群組(對照組)具可比較性。
若要讓這個方法有效,必須滿足兩項先決條件。
第一項條件:是具變數雖然會影響原因,但不能直接影響結果;
第二項條件:則是這其中不存在會同時影響工具變數與結果的第四變數。

第六章 和會讀書的朋友來往,學習力就能提升嗎? 
- 斷點回歸設計:將任意決定的閥值兩側分為實驗組與對照組,藉此推斷因果效應的方法。
要讓斷點回歸設計成立的先決條件,是確保閥值附近沒有任何其他可能會影響結果的事件

第七章 就讀偏差值高的大學,收入就會提升嗎? 
- 「傾向分數」是將複數的共變量統整為一個分數,再利用該分數進行配對。
所謂的傾向分數,就是指「能對應到實驗組的機率」。
- 所謂的共變量,指的是扣除原因與結果之後剩下的所有變數。
比方說,在你手邊已有數據時,除了原因與結果以外的變數皆是共變量。
混淆因素則是共量變之中「同時對原因與結果帶來影響」的變數。
也就是說,在共變量之中,包含混淆因素與並非混淆因素的變數。
- 配對法:這項方法,使用可能會影響結果的共變量,從對照組之中找出與實驗組非常相似的樣本進行配對,並進而比較的方法。
在有許多共變量的情況之下,可將所有共變量統整為一項數值進行配對(傾向分數配對)。
讓配對法成立的先決條件,是必須能夠觀測所有可能對結果造成影響的共變量。

第八章    便於分析現有數據的「回歸分析」
- 以色列裔美籍計算機科學家茱迪亞·珀爾(Judea Pearl)開發出利用DAG圖(因果圖)
來釐清因果關係的方法。在此之後,透過哈佛大學的James Robins,Miguel Hernan以及
加州大學洛杉磯分校的Sander Greenland等人的努力,因果圖開始被醫學與流行病學所廣泛接受。
- 由於混淆因素是「對原因與結果雙方帶來影響的第三變數」,
因此,當劃出同時往原因與結果的雙向箭頭時,這個第三變數就能被視為混淆因素。
- 一旦確定出混淆因素,就必須使用配對法複迴歸分析來去除混淆因素的影響,
否則就無法正確定評估因果關係。
相對地,若從原因指向第三變數的箭頭方向顛倒時,我們就能得這個第三變數並非混淆因素(由於他位於因果關係的中途點,又被稱為「中介變數」。
萬一用複迴歸分析處理中介變數,就會低估原因本來會造成的影響。

延伸閱讀:
-哈佛大學經濟系知名計量經濟學家圭多·因本思Guido Imbens、
麻省理工學院的勞動經濟學家約書亞·安格里斯特,和唐納德·魯賓合著-
魯賓因果推論模型(Rubin Causal Model)。
-魯彬與因本思共著-Causal Inference for Statistics,Social,and Biomedical Sciences:An Introduction

分析的「效度」與「極限」
- 內部效度指的是兩個變數之間,具有因果關係的可信度。
也就是當同一批研究對象群組再次受到相同的干預時,就能夠在多大的程度上得到相同的結果。
相對地,外部效應是指當不同於原先研究對象的群組受到相同干預時,能夠在多大的程度上得到相同的結果。

2022年2月1日 星期二

不理性的力量

不理性的力量:掌握工作、生活與愛情的行為經濟學
The Upside of Irrationality
Dan Ariely
第1章  給的愈多,得的愈少
- 表現焦慮(Performance Anxiety):工作表現動機過高會招致反效果的基本模式。

第2章  工作的意義
- 福特(Henry Ford)和「科學管理之父」泰勒(Frederick Winslow Taylor)將專業分工的概念拓展到
生產線上,發現專業分工有助減少錯誤、提升生產力。
- 德國哲學家、政治經濟學家、社會學家、革命家,以及「共產主義之父」馬克思(Karl Marx)
點出所謂「勞動異化」(The alienation of labour)的重要性。
一位「異化」的勞工將對自己所做的工作、勞動目標,以及生產的流產產生疏離感。
這將使的工作成為事不關己的「外部性活動」(external activity),
因而讓人無法在工作中找到認同感及意義。
- 專業分工會是產業科技可能帶來危險之一。
現代資訊科技使我們得以將工作細分為更多互不相干的部分,並指派不同的人來負責其中各個部分。
如此一來,企業就有可能產生員工無法看清全局、工作意義,以及工作成就感被剝奪的風險。
如果我們都是機器人,高度分工或許真能帶來效率。
但若考慮內在激勵因素(internal motivation)以及工作意義對人類工作動力及生產力的重要性,
專業分工卻有可能產生負面效應。

第4章  「非我族類」症候群
- 馬可吐溫的一篇散文<集體蠢行>(Some National Stupidities)提及:
要世界上某部分人去運用另一部分人的智慧結晶時,大家的反應似乎特別遲緩,
這種情況真是令人費解。這類蠢行舉世皆然,並不限於某社群或某國家。
事實上,人類在接納別人的意見及作法上不但反應遲緩,有時甚至根本採取抗拒的態度。
- 「非我族類」症候群(Not-Invented-Here,簡稱為NIH)
意思就是:【如果不是我(或我們)想出來的,他就完全不值一顧。」
- 一種可能是,客觀而言他們提出的解決方案確實比較好。
另一種可能是,即使他們的想法並不比較高明,但他們的解決方案卻比較符合他們自己的價值觀,
這個現象稱為「特性配適」(idiosyncratic fit)。
- 參與者內設計(within-participant design):每位參加者都以自己為對照組。

2022年1月20日 星期四

行銷源典:任意行銷首部曲

行銷源典:任意行銷首部曲

第一篇 前傳:行銷歷史與行銷學派
行銷哲學的核心思維與定義
- 管理領域中程序學派講求的是管理者對事的管理,主要討論如何計畫、組織、與控制等議題。
行為學派講求的是管理者對人的管理,主要討論溝通、激勵、與領導等方法。
管理科學學派探討的是管理者如何做決策。制定決策牽涉到兩種管理技能,
一是預測,對未來的情勢進行預測,二是資源的最適配置,思考何時應該用多少人做多少事。
預測源自於統計學的訓練,而資源最適配置則奠基於管理數學的訓練。
- 行銷之所以有別於管理,主要的原因是管理著重企業內部的效率,
而行銷則強調企業從外部去開創或創造市場。
- 企業經營活動大體分為兩類,價值創造(value creation)價值專屬(value appropriation)
價值創造的活動,意指企業透過研發產生出創新的構想。
價值專屬,意指企業使其創造的價值能被消費者接受,最終完成交換、獲取財貨,
以實現企業所創造的價值,並且該價值能專屬於公司。

消費者行為的異質性與動態性
- 行銷人員必須要掌握住兩個關鍵的消費者行為的特質:異質性動態性
- 消費者各有不同的出生背景、人格特質、生活經驗,造就出每一個消費者的思考、行為、
需求各有特色,這就是消費者的異質性。市場上消費者的差異很大,
由於消費者的異質性很高,反映出市場上充滿各種不同的需求。
身為行銷人員最大的責任,便是時時刻刻注意市場上是否存在不同的消費需求。
- 行銷管理提供的是行銷理論的基本功,若是想要針對消費者行為有更深入的了解,
可以參考消費者行為的相關理論。而行銷實務技術可以參酌行銷研究的方法,
進一步學習如何尋找與分析消費者的異質性。
- 消費者的行為不僅僅是人與人的差異性,同一人的行為在不同時間點也會有所差異,
這就是所謂的動態性

行銷修練的四大學派
*實體配送通路學派(Physical Distribution and Channel)
*消費者行為學派(Consumer Behavior)
*行銷策略學派(Strategic Marketing)
- 行銷策略學派告訴行銷人員除了要先了解消費者之外,更要積極地透過與競爭對手的差異化策略,
進一步形塑消者不同的需求與認知,以改變市場的遊戲規則。
相較於消費者行為學派著重回應消費者需求的前提假設,並以此假設作為發展行銷策略的限制條件;
行銷策略學派出截然不同的觀點,認為消費者需求不該是發展行銷策略的限制,
廠商可以利用本身資源的優勢,透過行銷策略來形塑消費者行為。
*行銷決策模式學派(Marketing Decision Models)
- 行銷決策模式學派的基礎訓練是統計,將統計應用於分析大量的交易資料,並且隨著顧客交易資料庫的發展,統計方法也漸趨複雜。
- 行銷決策模式學派之所以重要,是因為行銷人員可以觀察到消費者的實際購買行為,學術研究也開始可以回頭檢視許多行銷理論的真諦,使行銷的思惟也產生重大的轉變。
例如傳統行銷強調的是完成交易,然而隨著資料庫的發展,行銷人員可以觀察消費者的歷史動態,開始思考與消費者建立長期關係。現今所討論的顧客關係,是透過電腦的協助,進行大量的客製化的行銷策略,以便於管理動輒上百萬顧客人數的關係。
- 顧客關係的建立需以個體或個人為基礎,所以從橫剖面的層次觀之,行銷人員對於不同的客戶要維繫不同的關係「異質性」;從縱斷面的角度論之,行銷人員對於同一客戶在不同的時點上要有不同關係維繫的作法「動態性」。
資料庫行銷簡單的說就是依據客戶資料庫中各項有關客戶交易行為的歷史紀錄、產品編碼知識庫以及個人資料庫等,透過現代高等統計分析的決策模式,以掌握客戶行為的異質性與動態性
- 行銷人員如果要精通行銷,應該對於四個學派的基本訓練「數學、心理、經濟、統計」及其相關的研究都要有很深入的了解與吸收,如此才能掌控日益複雜的市場環境、變化詭異的競爭態勢、與捉摸不定的消費行為。
- 消費者行為學派告訴我們要先了解消費者的想法與行為,然後按照消費者的想法與需求來設計企業的行銷策略,去因應(to adapt)、回應(to respond)、滿足(to satisfy)消費者的需求。這種被動回應消費者需求的概念,稱之為被動式行銷典範
八十年代策略學派興起後,告訴我們廠商除了要了解消費者之外,可以依照自己的資源優勢,試圖去主動地重新塑造消費者需求或行為,以求與競爭對手進行差異化,這種根據策略學派所發展的行銷策略思惟,稱為主動式行銷典範
- 到了1990年代,行銷決策模式學派伴隨著企業開始建立客戶資料庫而逐漸興起。由於資料庫的建立,廠商除了可以透過資料庫觀察到個別顧客最近一次的交易資料,更可以看到該名顧客的所有歷史交易資料,透過行銷決策模式學派所研究的資料分析方法,廠商可以做到大量客製化,開始與個別顧客進行一對一的互動,與顧客建立長期互動關係。
這種形式之下的行銷哲學思維稱之為互動式行銷典範

第二篇 演化:行銷思潮之典範移轉
滿足消費者之所需——被動式行銷典範
- 被動式行銷典範的起源是消費者導向,所有一切的行銷策略都是反映消費者的行為或需求狀況。所以前提是:行銷人員是否了解你的消費者?這點牽涉到理論的基礎與實作的方法。
理論的基礎來自心理學的學理基礎,例如消費者對於行銷資訊如何擷取、在腦中如何儲存等等問題。此外針對特定的產品,消費者又是如何選擇?市場競爭態勢又是如何?
對於這些問題,要用什麼方法來了解市場上消費者的認知與態度,
行銷人員必須熟悉許多統計數量的分析工具,亦即行銷研究所介紹的市場調查統計分析等。

塑造消費者之所需——主動式行銷典範
- 主動式行銷是競爭導向的思維,主張行銷人員除了要了解市場消費者之外,也要了解市場上競爭者的策略。相對於被動式行銷強調由外而內(out-side-in)的觀點,也就是外部消費者的偏好決定廠商所需提供的產品服務;主動式行銷典範則是一種由內而外(inside-out)的觀點,強調企業以本身內部資源優勢為出發點,試圖去改變外在市場環境或塑造消費者行為。
因此,主動式行銷主張供給形塑需求(Supply shapes demand)
對行銷人員而言,影響或塑造消費者就是要改變消費者的消費習性,或是改變消費者的決策準則。

客製化消費者之所需——互動式行銷典範
- 交易行銷與關係行銷之比較

數位化消費者之所需——連鎖式行銷典範
- 要產生像Amazon.com產品推薦系統那樣的推薦機制,只要透過統計裡簡單的相關係數(correlation coefficients)就可以產生。根據顧客實際交易資料,可以從資料庫中整理出一張橫軸是書本、縱軸是顧客的表格(即所謂的flat file),這張表格記錄著每一個消費者購買過哪些書籍。
根據這個資料表中的數據可以計算不同書本之間的相關係數。
當某兩本書之間的相關係數越接近1.0時,代表這兩本書同時被消費者購買的機率越高。